最新快讯!微软发布 ChatGPT 版搜索引擎和浏览器；抖音回应全国上线外卖传闻；OpenAI 官网访问量增长 35 倍 ｜ 极客早知道
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微软发布新版必应及 Edge 浏览器，正式引入 ChatGPT 技术
2 月 8 日，据 CNET 报道，当地时间周二，微软正式发布新版必应（Bing）搜索引擎，该引擎整合了 ChatGPT 系统背后的技术。这标志着微软多年来首次有机会超越「搜索之王」谷歌。
微软表示，必应提供的搜索结果中包含来自微软合作伙伴 OpenAI 的大规模语言模型的信息。必应还拥有一个新的聊天窗口，微软称该窗口将有助于提供购物清单及建议、旅游建议和问答游戏。这项技术也内置于微软的 Edge 浏览器中，能够执行总结 PDF 文件和生成领英帖子等任务。（网易）
(资料图)
抖音回应上线全国外卖服务：目前无具体时间表
后续将视试点情况，考虑逐步拓展试点城市，目前无具体时间表。（财联社）
百度官宣 AI 产品「文心一言」，3 月份内部测试后将公开发布
2 月 7 日，经官方确认，百度确定即将推出类似 ChatGPT 的对话式 AI 工具「文心一言」，英文名为 ERNIE Bot。
根据消息，目前百度正在对「文心一言」进行内部测试，相传将于 3 月完成全部测试。鉴于目前 ChatGPT 的火热程度，「文心一言」的发布时间，有很大可能会被提前。
2022 年 9 月，百度 CEO 李彦宏做出判断，认为人工智能发展在「技术层面和商业应用层面，都有方向性改变」。据此推测，百度很可能从那时候就开始做文心一言。
究其根本，涉及到类似 ChatGPT 的相关技术，在百度的人工智能框架中是现成的。在百度人工智能的架构中，文心一言位于模型层，属于百度的全栈布局的其中一层。（极客公园）
zoom 裁员 1300 人，ceo 降薪 98%
据彭博 2 月 8 日报道，Zoom Video Communications 将裁减约 15% 的员工，该公司得益于新冠疫情的视频会议服务如今面临增长放缓。
Zoom 首席执行官袁征在博客上表示，作为重组的一部分，该公司将裁员约 1300 人。袁征表示对公司的问题负责，自己会减薪并放弃奖金。据了解，Zoom 宣布的裁员比例高于 Salesforce、微软、Workday 等企业软件公司。（界面）
清散港美股业务？券商：没有收到通知，但在自查有无违规行为
2 月 7 日，有传言称，16 家国资券商收到消息，2 月 16 日之前清散港美股业务，国内 IP 要下线港美股 app。
记者从多家券商处均获悉，没有收到监管的明确指示。「我们没有收到说要下线的通知，应该是谣传，不过确实在自查看有没有违规行为。」相关业内人士告诉贝壳财经记者。
此外，记者了解到，目前国内投资港美股有两种，一种是通过境内券商用港股通的方式去投资；一种是直接在海外券商开户。所谓的海外券商包括国内券商海外子公司、富途证券等纯互联网券商以及境外的本地券商。
据多位业内人士分析，此次传言主要是针对在海外券商开户的相关内容。贝壳财经记者据 Wind 数据查询，目前国内券商中有十余家布局海外业务较多，海通证券、中信证券、华泰证券、国泰君安、招商证券、广发证券、申万宏源、中信建投、国元证券、国信证券、东方财富、西南证券、长江证券等 13 家券商在 2021 年披露了海外业务收入成绩，其中前三家券商的海外业务收入超过 50 亿元。
而 2022 年上半年，11 家券商公布了海外业务收入，该业务营收普遍下滑，其中，长江证券、广发证券、招商证券、东方证券 4 家券商海外业务收入上半年出现亏损。（贝壳财经）
阿里巴巴旗下南亚电商平台 Daraz 宣布裁员 11%
2 月 7 日，南亚电商平台 Daraz 公司 CEO Bjarke Mikkelsen 2 月 6 日在一封致员工公开信中宣布，公司将裁员 11% 以适应未来几年较低的增长前景。据悉，阿里巴巴于 2018 年从 Rocket Internet 收购了 Daraz。（凤凰网科技）
魅族内部 PPT 泄露：启用全新 LOGO，无界手机和无界汽车将亮相
2 月 7 日消息，魅族内部 PPT 遭泄露，显示魅族将启用全新 LOGO，并且推出无界手机和无界汽车，布局无界产品生态。
PPT 显示，魅族将公布全新品牌精神：热爱无界，「以极致的热爱，探索无界的梦想时空。布局手机、汽车双赛道，承接品牌理念，打造无界融合新体验。」
PPT 还显示，魅族选用了类似「莫比乌斯带」作为无界产品的标识，而「莫比乌斯带」也被认为是数学符号「无穷大」的创意来源，跟「无界」的中文意思相吻合。（IT 之家）
未来 Apple Watch 的表带部分也可提供更多用途
苹果公司正在考虑如何重新设计 Apple Watch 和表带，使手表能够快速扣上和扣下，甚至让主人把它从手腕上取下来，作为一个小型的手持设备使用。
苹果公司一直在慢慢地将 Apple Watch 打造为一个独立的设备，逐渐减少这款设备对 iPhone 的依赖。不过，除了在这么小的设备上安装更多功能的技术问题外，还有一个事实是手表的佩戴方式。（cnBeta）
一加正式进入平板电脑市场，推出 OnePlus Pad
OnePlus 的首款平板电脑 OnePlus Pad 已经正式宣布，2 月 7 日这一 OPPO 的子品牌在海外详细介绍了平板电脑的规格，并同时推出 OnePlus 11 智能手机、OnePlus Buds Pro 2 耳塞和 OnePlus 键盘。它将于 4 月在北美、欧洲和印度进行预购。（ZAKER）
OpenAI 跻身全球 TOP50 网站 1 月访问量突破 6.72 亿
据 SimilarWeb 数据显示，OpenAI 网站访问量快速攀升，目前已跻身全球 TOP50 网站。今年 1 月，OpenAI 网站访问量突破 6.72 亿，较 11 月增长 3572%。
该网站 2022 年 11 月全月访问量为 1830 万，主要访问人群来自技术社区。（新浪网）
*图片来源：视觉中国
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责任编辑：Rex_08
最新｜Openai发布一看就能学会的“一次模仿学习模型”简直逆天啦！
模仿初步教程视频,imitation/模仿,模仿的技巧图解,模仿教程图系统由视觉网络和仿制网络构成
视觉网络从机器人的相机摄取图像，并输出表示对象位置的状态。由于之前，视觉网络进行训练，与成千上万的模拟图像与照明，纹理和对象的不同扰动。（视觉系统从未对真实形象进行过培训）
仿真网络观察示范，处理它来推断任务的意图，然后从另一个起始配置开始实现意图。因此，仿制网络必须将示范推广到新的环境。但仿制网络如何知道如何推广？
网络从培训示例的分发中学到这一点。它对几十个不同的任务进行了培训，每个任务都有数千次演示。每个训练示例是执行相同任务的一对演示。网络被给予了第一次演示的全部和第二次演示的一次观察。然后，我们使用监督学习来预测示威者采取什么行动。为了有效地预测行动，机器人必须学习如何从第一次演示推断任务的相关部分。
应用于块堆叠，训练数据包括以相同顺序将块堆叠成匹配的塔组的轨迹对，但是从不同的起始状态开始。通过这种方式，模仿网络可以学习如何匹配示威者的座位和塔楼的大小，而不用担心塔的相对位置。
块堆叠
创建颜色编码的堆栈的任务很简单，我们可以用模拟的脚本策略来解决它。我们使用脚本策略生成仿制网络的培训数据。在测试的时候，模仿网络能够解析人类制作的示威游戏，尽管以前从未见过凌乱的人类数据。
仿网络使用注意在示范的轨迹和它表示块的位置，使系统具有可变长度的示范工作状态向量。它也引起了不同块的位置的注意，允许它模仿比以往更长的轨迹，并将堆栈块变成具有比其训练数据中的任何演示更多的块的配置。
为了模仿网络学习一个健壮的政策，我们不得不在脚本策略的输出中注入适量的噪音。这迫使脚本政策展示如何在发生错误的情况下恢复，从而教导模拟网络应对不完善政策的干扰。在不注意噪声的情况下，模拟网络学习的策略通常不能完成堆叠任务。
单次模仿学习 论文介绍
模仿学习通常用于孤立地解决不同的任务。这通常需要仔细的特征工程或大量样品。这远不是我们所期望的：理想情况下，机器人应该能够从任何给定任务的少量示范中学习，并且立即将相同任务的新情况概括为一种，而不需要任务特定的工程。在本文中，我们提出了一种实现这种能力的元学习框架，我们称之为单次模仿学习。
具体来说，我们考虑有一个非常大的任务集的设置，每个任务都有很多实例。例如，一个任务可能是将一个表上的所有块堆叠成一个单独的塔，另一个任务可能是将所有的块放在一个表中的两个块塔等。在每种情况下， 任务的不同实例将由具有不同初始状态的不同块块组成。在训练的时候，我们的算法是针对所有任务的一个子集演示的。训练一个神经网络，其作为输入一个演示和当前状态（其最初是该对的另一个演示的初始状态），并输出动作，目标是所得到的状态和动作序列与可能与第二次演示。在测试时间，提出了一个新任务的单个实例的演示，并且神经网络预期在新任务的新实例上表现良好。使用轻松的注意力使得模型可以推广到训练数据中看不到的条件和任务。我们预计，通过在更多种类的任务和设置上培训这一模式，我们将获得一个通用系统，可以将任何演示转化为强大的策略，从而实现压倒性的各种任务。
论文详情查看：https://arxiv.org/abs/1703.07326
GitHub资源：https://github.com/openai/roboschool
RoboSchool：https://github.com/openai/roboschool
论文详情查看：https://arxiv.org/abs/1703.07326
GitHub资源：https://github.com/openai/roboschool
RoboSchool：https://github.com/openai/roboschool
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