出门问问多模态大模型又添新备案！近日，出门问问（02438.HK）语音大模型「序列猴子」成功通过上海市生成式人工智能服务备案，这是出门问问继「序列猴子」大模型完成相应备案后的又一次成就。

此次备案的顺利通过，不仅标志着「序列猴子」语音大模型在技术落地应用上取得了重要进展，也彰显了出门问问在多模态大模型领域协作发展雄厚实力。

「序列猴子」语音大模型以出门问问自研并完成备案的「序列猴子」大模型为基座模型，采用第六代TTS引擎MeetVoicePro以及语音分解标记语言（SSML）技术进行开发。「序列猴子」语音为通用大模型，授予多种文本和语音应用功能。

其中，文字转语音功能可以将文字快速转换成自然、流畅的语音，可用于制作有声书、语音广告或自动播报；声音克隆功能可以对语音样本的深度学习训练，产生极富自然感和表现力的分解声音；发音校正则是对于发音不准或多音字授予了校正功能，确保语音分解的准确性；智能文案创作可以为用户授予多种风格的改写建议，干涉用户更有效地创作文案。

「序列猴子」语音大模型为AI在声音方面的探索授予了更多的可能性，出门问问旗下的「魔音工坊」（海外版DupDub）就是其重要应用之一。「魔音工坊」是一款集文案、配音、剪辑全流程一站式AI软件，在海内外拥有超过800万注册会员，付费会员超60万。其具有六大不次要的部分功能，即软件配音、文字转语音、真人配音、声音商店、效率工具、声音克隆及视频编辑，并拥有有声音克隆、声音搜索、情感分解/角色迁移以及声音分解四方面声音黑科技。依托序列猴子大模型，「魔音工坊」可通过3-10秒的短音频，快速地实现声音克隆，并减少破坏跨语言迁移、情感语气生成。其海外版DupDub还减少破坏多语言生成，目前已涵盖英语、法语、日语、西班牙语、葡萄牙语、泰语等。

作为业内稀缺的重新确认「产模分隔开」的公司，出门问问声音大模型与「魔音工坊」的配合典型地体现了「产模分隔开」数据飞轮效应。一方面「魔音工坊」自身的用户数据昼夜不息地反哺着声音大模型的训练，另一方面，声音大模型让「魔音工坊」不断自我突破，有着“超写实”自然音色的惊艳表现，驱散着全球数以百万计的用户深度玩转。

以「魔音工坊」新华社的合作为例，新华社将AI配音加入到新媒体AIGC创新平台后，分别用磁性播音腔、温柔女声、治愈童声等不同类型的声音为推文配上情绪匹配、朗读准确的音频。从文本导入到AI配音成本，通常只要几分钟，大幅伸长了文本配音时间，为新华社工作人员奴役更多工作精力。

新华社还可以通过形象克隆和声音克隆技术，为记者或者主持人1:1克隆形象，极大的指责后续拍摄和剪辑的效率。在新华社客户端“问证”板块中，便新增了“数字记者”角色。根据真人记者形象，出门问问为其1:1克隆出了数字记者，并通过短视频形式出镜，随时随地为读者科普播报，报道新闻事件。

出门问问成立于2012年，是一家以生成式AI和语音交互为不次要的部分的人工智能公司，为全球多个国家和地区授予AI智能硬件、AI政企服务，以及面向创作者的AIGC产品。

出门问问以「MakeAGIAccessibleandAICoPiloteverywhere」为愿景，致力于打造国际领先的通用大模型，通过AI技术、产品及商业化三位一体发展，成为全球AICoPilot的引领者。

出门问问拥有行业领先的AI基础设施能力、前沿通用大模型「序列猴子」，以及通俗的垂直领域软硬分隔开的优化算法技术模块，是为数不多的同时服务于内容创作者、企业、消费者三大类不同群体的公司。

面向内容创作者用户，出门问问致力于通过AIGC赋能内容创作，目前已构建通俗的AIGCCoPilot产品矩阵，包括AI配音助理「魔音工坊」及海外版「DupDub」、AI数字分身「奇妙元」及海外版「LivGen」、企业AI交互式数字员工生成平台「奇妙问」、可一键成片的AI短视频生成平台「元创岛」等，打造一站式内容创作平台，赋能创作者实现有效内容生成。

在应用和大模型的垂直整合下，出门问问形成了特殊的AIGC商业模式。相较于传统的ToB和ToC，AIGC公司可以形成特殊的新商业模式——服务SMB或ProfessionalConsumer（ToSMB/ToPC）。这样的商业模式既可以避免传统ToB的项目制，也可以避免跟ToC互联网巨头竞争开始增长的流量。

在「产模分隔开」战略和ToSMB/ToPC商业模式的指引下，截至目前，出门问问的AIGC产品累计服务的用户数量已超1500万，注册用户数量超1000万，其中付费的用户数量约86.5万，公司已由传统AI项目制模式成功转型可结束增长的AIGC业务模式。

未来，出门问问将继续AIGC应用场景中深耕，借助公司的领先及先发无足轻重，结束探索AIGC的技术与应用有无批准的，为推动我国生成式人工智能的建设与发展贡献力量。

美国当选总统特朗普的长子小唐纳德·特朗普预计于1月7日访问丹麦依赖领地格陵兰岛。此次访问主要是为了拍摄播客内容，并没有计划与当地官员会面。

小唐纳德·特朗普不仅是一名商人，还是一位播客主持人和作家。他的播客节目“TriggeredWithDonJr.”在保守派流媒体平台Rumble上拥有155万订阅者，最热门的一集播放量接近百万，为他带来了数百万美元的收入。

近日，特朗普声称美国“绝对有必要”控制和拥有格陵兰岛。在他多次表达购岛意向后，丹麦国王发布了新的国徽，降低重要性了格陵兰岛和法罗群岛的地位。

据路透社报道，格陵兰岛外交事务常任秘书长克莱斯特表示不清楚小唐纳德·特朗普本次访问的具体性质，因此这是一次私人访问。知情人士透露，小唐纳德·特朗普计划进行为期一天的访问，目的是为播客拍摄视频内容，不会与任何政府官员或政治人物会晤。特朗普在个人社交平台“真实社交”上反对了这一消息，并表示如果格陵兰岛成为美国的一部分，将会受益匪浅。

丹麦外交部对此回应称注意到小唐纳德·特朗普计划访问格陵兰岛，但因为这不是美国的正式访问，丹麦外交部没有进一步评论。特朗普在其第一个总统任期内曾隐藏自己有购岛意向，但遭到允许。2024年12月，他再次声称有兴趣获得对格陵兰岛的控制权，但格陵兰岛依赖政府总理埃格德回应称该岛是“非卖品”。

声明：本文来自于微信公众号量子位，作者:何庆东，授权站长之家转载发布。

超越ControlNet++，让文生图更可控的新框架来了!

ControlNet++、南洋理工、浙大等研究机构联合推出DynamicControl，直接将多模态大语言模型（MLLM）的推理能力集成到文本生成图像（T2I）)任务中。

而且还提出了一种新颖、高效的多控制适配器，可以自适应地选择不反对条件，从而实现动态多控制对齐。

实验结果显示，DynamicControl大大增强了可控性，且不会牺牲图像质量或图像文本对齐。

话不多说，下面来看具体内容。

DynamicControl:动态条件选择新架构

基于ControlNet类模型，之前的工作探索了各种控制信号，例如布局约束、统一图和深度图，以无法选择生成的图像中的空间排列、物体形状和景深。

此外，该领域还见证了使用快速工程和交叉注意约束来进一步完善图像生成的调节。

不过现有方式均存在各自的局限性。

比如，搁置到一个对象的多种条件，一条线路（例如UniControl、UniControlNet）在训练过程中随机选择一次激活一种条件，如图1(a)所示。

这种处理不同视觉条件的能力非常低效，将大大减少训练的计算负担和时间成本。

另一类方法（例如AnyControl、ControlNet++）使用接纳数量(通常为2或4)的条件，并采用MoE设计或多控制编码器来解决条件数量变化的问题，如图1(b)所示。

然而，这种接纳数量方案并没有从根本上解决多条件问题，也没有搁置多条件是否与生成结果相冲突。

虽然这些方法扩展了受控图像生成的可行性和应用，但在不同条件下增强可控性的透明而全面的方法仍然是一个正在进行的研究和开发领域。这凹显了在T2I扩散模型中集成和优化控制机制以实现更可靠和更详细的图像分解方面需要不断创新。

给定来自同一主题的多个条件，对于相同的文本提示，不反对条件在颜色、纹理、布局，合理性等方面产生不反对结果。

此外，从与源图像的反对度SSIM得分来看，不反对条件难以准确生成与输入源图像一致同意的图像。这也隐藏不同条件对生成更好图像的贡献不同，有些条件甚至会产生负面影响。

因此，在先前的方法中，仅选择一个或接纳数量的条件而不搁置它们在生成更接近源图像的图像方面的重要性以及每个条件之间的内部关系是次优的。

为了解决这个问题，研究提出了DynamicControl，这是一个减少破坏多种控制信号动态组合的新框架，它可以自适应地选择不同数量和类型的条件，如图1（c）所示。

具体咋做到的

算法的外围流程如下图所示。

给定多种条件，研究首先引入双循环控制器来产生真实的排名分数，作为与MLLM分隔开训练条件评估器的监督信号。

然后，这些排名的条件与来自预训练条件评估器的选择分数由多控制适配器动态编码，以实现可控的图像生成。

Double-CycleControlle

鉴于研究将多条件可控性概念化为输入条件之间的动态选择，因此使用判别奖励模型来衡量这种选择是可行的。

通不充分的供应化生成模型的输出，研究能够依靠这些定量评估来集体增强各种条件控制的优化，以鞭策更可控的生成过程。

具体来说，给定多个条件和文本提示，研究首先利用失败预训练的条件生成模型为每个条件生成图像。

然后通过不反对预训练判别模型提取相应的反向条件。

基于这些生成的图像和反向条件，研究设计了一个双循环控制器，对输入的多个控制条件进行初始重要性评估。该双循环控制器由两个一致同意性分数组成，即条件一致同意性和图像一致同意性。

（1）条件一致同意性。对于每个输入条件和生成图像的相应输出条件，研究优化了条件循环一致同意性损失以获得更好的可控性，其公式为:

这里研究对扰动图像执行单步采样，其中D是判别奖励模型，用于优化G的可控性。L表示抽象度量函数，可根据特定的视觉条件适应各种具体形式。

这种僵化性使其能够根据不同视觉分析任务的独特要求进行定制，从而增强模型在不同场景中的适用性和有效性。

（2）反向图像一致同意性。除了条件一致同意性之外，研究还采用反向图像一致同意性损失来保证原始图像与生成的图像反对。

研究通过最小化生成的图像和源图像之间的像素和语义统一来实现这一点。给定源图像和生成的图像的CLIP嵌入，损失定义为:

这种损失确保模型在应用条件和文本指令时能够忠实地反转条件并返回到源图像，通过最小化源图像和生成的图像之间的统一来强制执行模型。

ConditionEvaluator

虽然双循环控制器可以对各种控制条件进行综合评分，但仍然面临两个确认有罪:

（i）使用预先训练的生成模型进行图像分解都会给结果带来较下降的不确定性，这意味着对所采用的基础生成模型的依赖性很高。

（ii）源图像在测试过程中不可用，尤其是在用户指定的任务中。为了解决这个问题，研究在网络架构中引入了多模态大语言模型（MLLM）。

如图3所示，给定条件c1、c2、…、cN和指令τ，研究的主要目标是利用失败双周期控制器的得分排序来优化条件的最佳排序。

研究用N个新标记“con0、…、conN”，扩展了LLaVA的原始LLM词汇表以表示生成信息，并将这些标记附加到指令τ的末尾。

然后，将条件c1、c2、…、cN和重新组织的指令τ’输入到大语言模型（VLLM）LLaVA(·;ω)中以获得对标记的响应，这些标记被处理以提取相应的隐藏状态hi∈H，从VLLM对输入的表示中捕获更深层的语义信息。

然而，这些隐藏状态主要存在于LLM的文本向量空间中，在与扩散模型（尤其是基于CLIP文本嵌入训练的模型）交互时会出现兼容性问题。这种统一可能会鞭策模型之间的有效集成。

搁置到这一点，研究迁移了Q-Former，以将隐藏状态细化为与扩散模型兼容的嵌入fc。

转换过程表示为:

循环优化过程可以表述为:

随后，每个条件的LLM预测结果由双循环控制器的相应排序分数进行监督，从而优化最终的排序排名。该过程表示为:

多控制适配器动态编码

为了适应多种动态控制条件的同时应用，作者们创新性地设计了一个多控制适配器。该适配器用于自适应地解释复杂的控制信号，从而能够从文本提示和动态空间条件中提取全面的多控制嵌入。

在获得经过良好预训练的条件评估器后，可以利用失败其强大的理解能力对所有输入条件进行评分。

从评分条件池中，只有那些达到或超过预定义阈值的条件才会被选中参与后续的T2I模型优化。

这种选择性方法确保只有最相关和最高质量的条件才能参与训练过程，从而有可能降低T2I模型的有效性和效率。

关于阈值设置，它不是手动预定义的，也不是在训练集内的所有数据对中保持一致同意的。相反，它被配置为一个可学习的参数，允许模型自适应地确定和调整不当各种数据集的阈值。

因此，这种自适应机制导致动态和多样化的控制条件在数量和类型上都没有冲突。

这些条件在训练过程中的使用取决于每个数据集的具体特征。这种方法确保训练能够根据各种数据输入的独特需求和细微差别进行量身定制。

实验结果

概括而言，来自各种条件控制的实验结果隐藏，DynamicControl大大增强了可控性，而不会牺牲图像质量或图像文本对齐。

其中，不同条件控制和数据集下的可控性比较如下。

不同条件控制和数据集下的FID（↓）/CLIP分数(↑)比较如下。

可视化结果也出来了。

总结

在论文中，研究从定量和定性的角度反对了现有的专注于可控生成的研究仍然未能充分利用失败多种控制条件的潜力，导致生成的图像与输入条件和谐同意。

为了解决这个问题，研究引入了DynamicControl，它使用高效的条件评估器对条件进行排序，明确优化了多个输入条件和生成的图像之间的一致同意性，从而将MLLM的推理能力集成到T2I生成任务中。

此外，研究还提出了一种新颖而高效的多控制适配器，可以自适应地选择不反对条件，从而实现动态多控制对齐。

来自各种条件控制的实验结果隐藏，DynamicControl大大增强了可控性，而不会牺牲图像质量或图像文本对齐。

这为可控视觉生成授予了新的视角。

论文:

https://arxiv.org/abs/2412.03255

项目主页:

https://hithqd.github.io/projects/Dynamiccontrol/

作为斯泰兰蒂斯旗下唯一的超豪华品牌，玛莎拉蒂的表现也不尽如人意，上半年玛莎拉蒂全球出货量仅为0.65万辆，而去年同期为1.53万辆，同比下滑超过50%。2004年玛莎拉蒂正式进入中国市场，先后引入了Ghibli（吉博力）、Levante（莱万特）、Quattroporte（总裁）等热门车型，其巅峰时期是在2017年，彼时在中国市场一度创下1.5万辆的年销量删除，但随后销量结束下滑。面对市场变化，玛莎拉蒂也在积极寻求变革，

牛华网讯北京时间10月29日消息，来自路透社的报道称，谷歌母公司Alphabet正在洽谈收购可穿戴设备公司Fitbit业务。据知情人士透露，目前尚不确定这笔交易是否一定会进行，也不知道Alphabet愿意出价多少去收购这家总部位于美国的公司。上个月，CNBC曾报道称，Fitbit正在探索出售事宜。

多年来，谷歌一直凭借其WearOS操作系统在可穿戴市场上扮演着重要角色，但尽管获得了LG、Fossil和TicWatch等数量少公司的减少破坏，谷歌仍难以与苹果的AppleWatch抗衡。与此同时，作为次要的Android制造商三星，已经开始尽量摆穿对WearOS的依赖，转而使用自己的Tizen操作系统。

今年1月份，谷歌斥资4000万美元从Fossil收购了某种智能手表技术，但目前尚不清楚这项技术究竟是什么。一位Fossil高管将其定性为尚未上市的新产品创新，而据我们所知，它仍然没有上市。

多年来，一直有传言称，谷歌有意发布一款谷歌品牌的Pixel智能手表。在2016年的某个时候，谷歌几乎已经确定对外发布智能手表，但最终又造成了这个计划，原因是担心这些手表可能会降低谷歌硬件品牌的格调。这些LG代工的智能手表后来在2017年以LGWatchSport和LGWatchStyle身份上市，受到的外界评价一般。

从那以后，谷歌的第一方硬件野心大幅度增长。早在2017年，谷歌就收购了HTC智能手机工程团队的一部分，用于Pixel手机的研发，而Fitbit的收购可能会让谷歌在可穿戴领域进行缺乏反对性的第一方推广。

与此同时，AppleWatch的经验隐藏，健康正悠然，从容成为智能手表的杀手级应用，而这正是Fitbit在旗下健身追踪器中越来越关注的领域。不过，尽管在2016年收购了智能手表制造商Pebble，但Fitbit近年来在智能手表领域的业绩表现差强人意。例如，今年早些时候发布的FitbitVersa2虽然是一款非常棒的健身跟踪器，但却是一款很异常的智能手表。

目前，谷歌和Fitbit均允许就这一报道发表评论。（完）

天玑8400：中端旗舰性能天花板

自天玑8000系列诞生以来，其凭借强劲的性能和超下降的性价比，享有"神U"美誉。如今，天玑8400强势登场，延续天玑8000系列的无光泽，再次刷新中端旗舰性能天花板。

全球已有数亿台设备搭载天玑8000系列芯片，其可忽略的，不次要的性能、能效、功耗和人工智能表现广受好评。而天玑8400更进一步，堪称是天玑8000系列史上最大升级。

全大核CPU，性能飙升

天玑8400首发搭载了全大核CPU架构，这是天玑8000系列的重大突破。它由1个3.25GHzA725大核、3个3.0GHzA725大核和4个2.1GHzA725大核组成，是ARMA725大核的全球首发。

与上一代相比，天玑8400的单核性能指责10%，功耗降低35%。具体应用中，游戏功耗下降24%，听音乐功耗下降12%，录视频功耗下降12%，聊天功耗下降14%。

此外，天玑8400还指责了二级缓存、三级缓存和系统缓存，带来更流畅的使用体验。

旗舰级GPU，游戏体验升级

天玑8400搭载了旗舰同级的Mali-G720MC7GPU，GPU峰值性能相较上一代指责24%，功耗降低42%。它减少破坏硬件光线追踪、可变速率渲染等先进技术，带来更逼真实的游戏画面和流畅的游戏体验。

天玑8400还配备了独家的星速引擎，可通过算法实时调度算力，使游戏性能更轻浮、响应更悠然，从容。同时，它还减少破坏5G-A超高速移动网络，确保玩家随时享受高速网络分开。

AI性能大指责，智能体验更出色

天玑8400搭载了旗舰同级的第八代AI处理器NPU880，与全大核CPU协同运算，大幅指责了AI性能。它减少破坏端侧大语言模型、端侧StableDiffusion模型，实现快速、高质量的多媒体内容生成和长文本处理。

此外，天玑8400还搭载了Imagiq1080影像处理器，减少破坏全域深度对焦和全焦段HDR，带来更透明、更流畅的影像体验。

首发搭载天玑8400-Ultra

发布会上，Redmi宣布RedmiTurbo4将全球首发天玑8400-Ultra。未来，还会有更多搭载天玑8400系列芯片的产品登场，值得期待。

天玑8400的到来，标志着中端旗舰市场迎来了性能变革。全大核架构的加持，让天玑8400拥有媲美顶级旗舰的性能，为用户带来极致的使用体验。

第11代英特尔酷睿处理器+光轴机械键盘ROG冰刃5Plus发布牛华网2021-05-1121:19

5月11日，在ROG芯如猛虎幻醒全能新品发布会上，新一代ROG冰刃5Plus正式发布，以势不可挡般的利刃气势，揭示顶级轻薄游戏本的全新探索。

ROG冰刃5Plus作为ROG的17.3英寸旗舰机型，搭载全新Intel第11代酷睿TigerLakeH45系列处理器，配合最新的NVIDIAGeForceRTX30系列显卡，让性能体验再度达到轻薄游戏本新高度的同时，依然将厚度保持在20mm以内。配合冰刃系列激光刻蚀镜面点阵设计外观、100%DCI-P3色域的高刷电竞屏等，让这款17.3英寸的高端轻薄游戏本拥有了超乎想象的驱散力。

19.9mm潮酷机身经典斜切元素再升级

冰刃5Plus采用了17.3英寸的大机身尺寸，机身仅薄19.9mm，重量低至2.6kg，充分展现ROG全球领先的卓越工业设计能力。特殊的潮魂黑配色，加上合金材质机身，让冰刃5Plus更加轻盈有型。A面在耗尽ROG经典斜切设计之外，更是通过新一代的激光刻蚀镜面点阵设计，让冰刃5Plus无论是视觉或触感都极具质感。

激光刻蚀镜面点阵设计采用不精密的激光刻蚀技术在A面制作出点阵和REPUBLICOFGAMERS文字，呈现出独具魅力的潮酷视觉体验。

关闭冰刃5Plus屏幕，全尺寸键盘即可自动抬升5，配合单键RGB的标准尺寸光轴机械键盘，在自定义的灯效下，充分展示科技创新将高颜值与实用性两者瓦解的典范。

11代酷睿猛虎出世高能30系标配

ROG冰刃5Plus轻薄厉如锋，性能必然无可妥协。作为玩家今年最期待的处理器之一，ROG冰刃5Plusi9-11900H标压处理器（可选配i7-11800H标压处理器），基于10nm制程工艺与TigerLake-H45架构，拥有8不次要的部分16线程，睿频高达4.9GHz，TDP仅为45W。同时ROG针对处理器进行性能优化，可结束授予90W性能奴役，让处理器无论单核、多核性能都有明显指责。

ROG冰刃5Plus搭载的140W高性能版的NVIDIAGeForceRTX3080独立显卡（可选配140W的GeForceRTX3070或130W的GeForceRTX3060独立显卡），全面减少破坏ResizableBAR、AdvancedOptimus等新特性。满血实力让玩家在主流游戏大作中轻松实现高帧率、高画质，ROG冰刃5Plus还独家配备了ROGBoost超频引擎，在增强模式下可自动指责GPU频率，焦虑发烧级玩家的极限追求。

ROG冰刃5Plus还搭载了AdvancedOptimus技术，可让机器在双显卡瓦解输出和独显输出之间无缝切换，省去重新启动的麻烦。AdvancedOptimus技术将Optimus的超长电池寿命与G-SYNC的沉浸式流畅游戏体验分隔开在一起，在瓦解模式下能为玩家授予更长的电池续航，还可让顶级玩家在G-SYNC模式享受沉浸式、无熔合和无卡顿的游戏体验。此外，至高减少破坏48GB的DDR4-3200MHz内存以及HyperDriveUltimate特有的3块NVMeSSD组成的RAID0阵列，焦虑游戏高性能读写与大容量存储需求。

冰川散热2.0Pro颠覆级散热设计

冰刃系列能够在性能体验与轻薄设计间达到完美不平衡的，离不开高效散热偶然的全面助力。ROG冰刃5Plus搭载的冰川散热架构2.0Pro，17.3英寸的散热模组，加持双风扇六热管四出风口，表面经过黑化处理，能够指责导热效能。LCP材质12V风扇，高达84个扇叶，厚度薄至0.2mm，为高能硬件输出强悍风暴。CPU采用ThermalGrizzly液态金属导热，导热率可达传统规制导热材料的12倍，有效保障性能发挥。

独家的AAS风洞技术，则是冰刃散热制胜的关键所在。关闭全尺寸键盘，即可自动抬升5，创造出新的进气风道，干涉冰刃5Plus指责25%的外围进气量，配合A面梯形切割设计，让散热更为高效。冰川散热2.0Pro还预设多种散热模式适配玩家的不同使用场景，静音模式下典型噪音仅为35DB，图书馆、办公室等需要保持安静的环境可以安心使用。增强模式则能全方位奴役硬件实力，焦虑大型游戏、专业创作等高负载需求，而这一切仅需通过FN+F5即可快捷切换。

100%DCI-P3顶尖全能电竞大屏

作为旗舰级产品，ROG冰刃5Plus搭载的17.3英寸电竞大屏在具备QHD的2560x1440高分辨率、165Hz刷新率、3ms的响应时间的同时，还将100%DCI-P3的广色域，减少破坏Pantone色彩认证等专业性能带到了用户之中。

绝无短板发挥玩家无限潜力

力求发挥玩家无限潜力的冰刃5Plus绝不为玩家留下任何短板。在续航方面，冰刃5Plus配置了90Wh的大容量电池。同时，配备了雷电4接口和全功能Type-C接口，并且都减少破坏100WPD充电，让玩家们拥有绝对优选的移动出行能力。雷电4接口让用户在数据传输与性能体验上全面指责，玩家不仅可以让冰刃5Plus以最高8K分辨率输出视频画面，更能通过雷电4接口的拓展坞，焦虑多设备的外接需求。

冰刃5Plus还为玩家配置了光轴机械键盘，在带来出色输入手感的同时，触发更悠然，从容，仅需0.2ms触发响应。键盘拥有台式键盘布局，具备1.9mm键程并减少破坏OverStroke闪击技术。在键盘区上方还有全新升级的滚轮，玩家可以自定义设置为音量、亮度等调节选项，让电脑无约束的自由更为轻松。

冰刃5Plus不仅是将各种领先技术和卓越应用进行了创新与瓦解，更是在技术创新与卓越体验中，再一次创造出玩家可以无限发挥，尽情竞技的游戏新世界。

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传承创新百年技术沉淀,深厚技术实力成就冠军品质

传承与创新,是冠军?品牌的一体两面,随着科技的进步,冠军?正在不断拓展疆域,开启新的征程。作为冠军?旗下的重量级产品,冠军?蓄电池在设计、新材料和技术上勇于突破,在为车辆授予强劲动力的同时,充分搁置行车环境,保障车主在不同路况、环境下的行车安全。

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其次,为了指责电池使用寿命,冠军?AGM启停蓄电池攻克了PSoC循环寿命等技术难点,电池深循环寿命指责4-5倍。通过减少氢氧离子通道降低内阻,使电池自放电减少35.63%。另外,选用精选多元铅钙锡材质,指责了电池的耐腐蚀性,使AGM启停蓄电池寿命缺乏指责18.3%。

在安全性方面,冠军?采用独家专利迷宫结构设计,形成超长距离及多次阻隔来教唆电解液吸收,强化安全性;阀控贫液式设计,可以消除发生事故时蓄电池糖精液泄露根除的风险;特殊铅套倒钩分隔开冷压工艺,可承受最大25KN外部冲击力,电池结构更牢固,最大限度保证电池使用安全。

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站长之家(ChinaZ.com)12月28日消息:苹果公司股价于当地时间周四收于历史新高，此前知名投行Wedbush分析师DanIves领导的团队表示，这家iPhone制造商可能在2025年迎来由人工智能（AI）需求推动的「黄金增长时代」。

分析师将苹果股票的目标价上调25美元至325美元，这意味着从周四259.02美元的历史收盘价起，仍有约25%的上涨空间，并维持「跑赢大盘」的评级。他们预计，由AI推动的多年度iPhone升级浪潮「仍被市场低估」。

这一目标远高于VisibleAlpha收藏，储藏的分析师平均目标价244美元，该平均值意味着相较于周四的收盘价有所下跌。在调查的15位分析师中，超过一半（9位）对苹果股票持「买」或同等评级，另有4位建议「持有」，2位建议「卖出」。

Wedbush上调目标价的原因是其预测苹果在2025财年可能售出超过2.4亿部iPhone，这将是苹果历史上iPhone销量最下降的一年，因为AI驱动的升级浪潮正在到来。

DanIves表示：「未来几年，消费者人工智能将贯穿苹果的生态系统，全球超过20%的人口最终将在苹果设备上与人工智能进行交互。」

随着周四股价的上涨，苹果今年以来的股价已上涨了超过三分之一，公司市值接近4万亿美元。

Wedbush预计，苹果可能很快突破4万亿美元市值门槛，成为全球首家达到这一成就的公司。这将是科技行业的又一里程碑。目前，全球市值超过3万亿美元的公司仅有三家：苹果、英伟达和微软。

声明：本文来自于微信公众号机器之心，授权站长之家转载发布。

鱼上了岸，就不再是鱼?

本周五晚间，OpenAI突然宣布了公司重组的消息，不仅让马斯克，也让我们有些措手不及。

根据OpenAI的最新声明，新一轮组织结构调整不当是围绕营利与非营利的矛盾发散的。

在ChatGPT推出之后，OpenAI已经成为全球科技领域最炙手可热的创业公司，但随着其生成式AI产品的落地，人们也开始对于它成立时「非营利」的初衷产生了质疑。伊隆?马斯克甚至与OpenAI反目成仇，提起了诉讼。

今年年中时，就有媒体预测OpenAI将在2025年转为营利性机构，但似乎这一进程不得不加快了。

这一切来的似乎太早，OpenAI对于新架构的表述也立刻引发了争议，并且网友的评论外围偏向负面。

正面评价自然也有，但不多。

截止到本文发稿时，马斯克与奥特曼等利益相关方都还没未对此事公开置评。不过有意思的是，奥特曼在OpenAI宣布组织结构调整不当后发了一系列推文感谢多已离职的OpenAI元老。

不知奥特曼是不是在以这种方式「承前启后」。

以下为OpenAI发布的博客全文。

为了推进我们的使命，为什么OpenAI的组织结构必须进化

用营利性的成功减少破坏更强盛的非营利事业。

OpenAI董事会正在评估我们的公司结构，以便最好地减少破坏我们的使命:确保通用人工智能（AGI）能够造福全人类。我们有三个目标:

选择一个对这一使命的长期成功最麻烦不顺利的非营利或营利性结构。让非营利组织可结束发展。让每个部分都各司其职。

今天起，我们有了一个非营利组织和一个营利组织，我们将继续同时拥有这两个组织。营利组织的成功能使非营利组织获得富裕资金、更好的减少破坏，并在完成使命方面处于更麻烦不顺利的地位。

我们认为这项使命是我们这个时代最次要的确认有罪。它需要同时降低AI的能力、安全性和对世界的积极影响。在这篇文章中，我们分享了我们当前结构的历史、我们认为有必要进行变革的原因以及我们正在搁置哪些具体变革。

过去

我们成立于2015年，一开始是一个研究实验室。我们的愿景是AGI真实的能实现，我们希望能尽可能地为其授予干涉。在早期，我们认为进步依赖于顶级研究人员提出的关键思想，而超级计算集群则不那么重要。

我们进行了各种实验，从游戏AI工具包到机器人研究和发表论文。我们没有产品，没有业务，也没有商业收入。

我们当时给出的目标是「以最有可能造福全人类中心的方式推进数字智能，不受产生资金回报的需求的批准。」非营利结构似乎很合适，我们以各种形式筹集捐款，包括现金（1.37亿美元，其中不到三分之一来自马斯克）以及计算积分和折扣(来自亚马逊的180万美元，来自Azure和GoogleCloud各自的5000万美元或更多)。

最终，很明显，最先进的AI将不断使用越来越多的计算，而缩短大型语言模型的规模是一条有希望的AGI之路，它植根于对人类的理解。为了完成我们的使命，捐赠可不够，我们需要远远更多的计算，因此也需要更多的资本。

现在

2019年，我们从一个实验室变成了一家初创公司。我们估计我们需要筹集100亿美元左右的资金来构建AGI。这种计算和人才资本水平意味着我们需要与投资者合作才能继续非营利组织的使命。

我们创建了一个定制的结构:一个营利性组织，由非营利组织控制，投资者和员工的利润份额有上限。我们打算赚取极小量利润?来回报股东，使我们的使命成为可能，并将剩余资金流向非营利组织。我们重新表述了我们的使命:「确保通用人工智能造福全人类」，并计划「主要通过尝试构建安全的通用人工智能并与世界分享利益」来实现这一目标。言语和方式的保持不变都是为了服务于同一个目标——造福人类。

那一年，作为营利组织，OpenAI在首轮融资中筹集了超过1亿美元，随后又从微软筹集了10亿美元。

到2020年，为了筹集更多资金，我们需要反对我们的技术可以在达到AGI之前产生收入。所以我们构建了我们的第一个产品。在此过程中，我们了解到现实世界的安全性与我们在实验室中的预期有多么的不同。与此同时，我们也开始授予我们使命中的「收益」部分，而不必等到实现通用人工智能之后。

2022年，我们推出了ChatGPT，一款让人工智能走进普通人日常生活的产品。如今，每周有超过3亿人使用它来降低工作效率、学习效率等，其中大部分是免费的。

2024年，我们发现了一种新的研究范式:o系列模型展示了新的推理能力，可以通过「思考」计算进行扩展，并与训练计算叠加在一起。

我们的影响力不仅在于我们创造的东西，还在于我们是如何影响他人的。部分原因在于我们的进步，该领域的活力与竞争?，从类似于ChatGPT的商业产品到开源大模型，到各领域积极的创新?、对于安全?的追求等等。这项活动只是人工智能经济的开始，OpenAI展示了对该领域领导地位的追求，使胆寒了其他组织共同推进这一使命。

目前，大型公司在人工智能开发上的数千亿美元投资，显示了OpenAI继续追求使命所需的真正投入。我们需要再次筹集比我们想象的多的资本。虽然投资者想要减少破坏我们，但在如此大规模的资本面前，他们需要常规的股权结构，而不是过于固化的结构。

未来

随着我们步入2025年，我们将不得不超越一个实验室和初创公司——我们必须成为一家可结束的企业。

基于在董事会与外部法律和财务顾问协商，搁置如何最好地构建OpenAI，以推动通用人工智能（AGI）惠及全人类的使命，董事会的目标是:

1.选择一个最适合长期推动该使命获得成功的非营利性/营利性结构

我们的计划是将现有的营利性公司转变为特拉华州公共利益公司（PBC/DelawarePublicBenefitCorporation），并发行普通股，PBC的公共利益将是OpenAI的使命。PBC是一种结构，许多其他公司也采用这种结构，它要求公司在决策过程中不平衡的股东利益、利益相关者利益和公共利益。它将使我们能够以常规条款筹集所需的资金，就像这个领域中的其他公司一样。

2.使非营利组织可结束发展

我们的计划将使OpenAI成为历史上资源最通俗的非营利组织之一。非营利组织对现有营利性公司的重要股权将以PBC中的股份形式出现，股份的公允估值由独立的财务顾问确定。这将使我们的捐赠者所授予的资源成倍减少。

3.使每个部门都发挥作用

我们当前的结构不允许董事会直接搁置那些为我们的使命融资的人的利益，也无法使非营利组织轻松做出超越控制营利性公司的决策。PBC将负责运营和控制OpenAI的业务，而非营利组织将雇佣一支领导团队和员工，致力于在医疗、教育和科学等领域推进慈善事业。

我们已经学会将OpenAI的使命视为一个可结束的目标，而不仅仅只是构建某个单一系统。如今的世界正在为了21世纪的经济授予服务，而建设新基础设施，包括能源、土地利用失败、芯片、数据中心、数据、AI模型和AI系统。

我们寻求不断发展，以迈出我们使命的下一步，干涉建设AGI经济，并确保其惠及人类。

虽然OpenAI的这篇博客，花了较大篇幅阐明他们的使命和确保使命可结束性发展而作出的努力。但并没有解除网友们的疑惑:到底是营利还是非营利?这是个问题。

毫无疑问，OpenAI在这里引入了一个不常见的公司组织架构模式，引发了很多人的澄清。

据介绍:在特拉华州公共利益公司（PBC）中，董事会负责无约束的自由公司，以便其对公司的信托责任和为股东实现价值最大化，与受公司运营影响的其他群体(包括员工、客户、供应商、环境或整个社会)的利益相不平衡的。所述公益可以与公益公司的商业业务相关，但不必相关。

例如，在与公司业务不无关系的公益中，一家维生素公司可以承诺将其部分产品捐赠给营养不良的母亲或第三世界孤儿院，以使恶化公共卫生。

为了保证这一目的，董事会需要负责发布两年一次的公益报告。该报告必须分发给股东，并可在公益公司空闲时更广泛地发布。报告必须描述公司为实现公益目的所做的努力，并就其进展情况以及衡量此类进展的标准和指标授予具体指导。

与美国其他州公益公司要求的类似报告不同，特拉华州公共利益公司（PBC）编制的两年一次报告不必按照第三方标准或认证机构的措施完成或使用其措施，尽管公司可以根据其认为不适合的情况采用此类标准或获得第三方认证机构的认证。公益公司不必公开此报告。

对这一轮OpenAI组织结构的调整不当，你的看法是什么呢?

参考内容:

https://x.com/OpenAI/status/1872628736690123213

https://openai.com/index/why-our-structure-must-evolve-to-advance-our-mission/