游戏卡关别急,Razer Ava 登场:教你打 Boss 的 AI 值不值?

Razer 最近搞了件大事,说它是游戏圈的新风向标也不为过。这次不是炫彩的键盘鼠标,也不是酷炫的电竞椅,而是一个 AI 游戏助手,名字很炫:Project Ava。听上去很像科幻电影里的智能助手,实际功能更像是你的随身游戏教练。问题来了,这东西真的值你掏钱吗?

AI 游戏助手—科技进步还是玩家噩梦?

Razer 的官方宣传视频里,Ava 被描述为一名无所不能的游戏参谋。它会在游戏过程中分析你的屏幕内容,并用实时建议告诉你接下来该干啥。比如在一场《黑神话:悟空》的 Boss 战中,它能提示你注意敌人刀刃的橙色光芒,或者提前准备好闪避键。听起来挺贴心,但你不觉得少了点什么吗?

没错,这种玩法其实跟以前我们查攻略、看 YouTube 教程差不多。区别在于,Ava 是直接吃掉了这些内容,重新包装后给你端上来。问题是,这些攻略的原创作者有得到什么好处吗?Razer 显然没有打算告诉我们这一点。

实际使用体验—是神器还是鸡肋?

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自动驾驶的万亿市场,黄仁勋和马斯克都盯上了!

特斯拉、Waymo,自动驾驶,听到这些词你有没有感受到未来扑面而来?英伟达CEO黄仁勋最近的演讲可以说是一股强心剂。他直接点破:自动驾驶革命不仅来了,还站在你家门口敲门了。而我们要不要开门迎接,就看你现在的决策。

四个阶段:人工智能的进化之路

黄仁勋这次的演讲并没有直接卖英伟达的芯片,而是跟我们聊了人工智能的发展。他总结了四个阶段:

  • 感知人工智能:从图像识别到语音识别,十几年前的AI连猫和狗都分不清。现在,不管是人脸识别还是深度学习,早就成为常态。
  • 生成式人工智能:ChatGPT大火的那一波,生成文本、图像,AI似乎成了你的”小作家”和”画家”。
  • 代理人工智能:AI开始理解任务、代替人做决策,比如智能客服和AI助手。
  • 物理人工智能:这个就是现在特斯拉瞄准的核心战场,包括自动驾驶和机器人。

黄仁勋强调,物理人工智能才是AI的终极战场。这是因为它把虚拟世界的智能真正搬到了现实中,而这里蕴藏着无数商业机会。

Robotaxi:万亿美元市场的潜力

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[新闻简报] 英伟达 CES 2025 发布:RTX 50 系列与 Cosmos 平台掀起科技狂潮

英伟达 CES 2025 发布会刚落下帷幕,如果你错过了,那绝对得找时间补一补。这次的发布会,不仅是一场技术的狂欢,更像是给整个科技行业打了一针肾上腺素。发布的内容多到炸裂,但最吸睛的还是 Blackwell 架构的 RTX 50 系列,配合 Cosmos 平台的惊艳亮相。好吧,让我们细聊这次发布会的商业启示,看看这股科技浪潮怎么影响我们的钱包。

为什么重要

RTX 50 系列和 Cosmos 平台的发布,标志着人工智能、图形处理和超级计算正快速融合。这样的技术突破不仅重新定义了游戏行业,还给数据中心、机器人和自动驾驶等领域带来全新机遇。可以这么说,英伟达不仅在推新品,更是在搭建一整套未来计算的基础设施。

关键点

  • RTX 50 系列:基于 Blackwell 架构,性能比上一代提升三倍,光线追踪能力达到 380 TFLOPS。起售价仅 549 美元。
  • 移动性能革命:RTX 5070 笔记本售价 1299 美元,性能媲美上一代顶级台式机。超薄机型厚度仅
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AMD大招背后的小秘密:避开M4 Max是不是心虚了?

AMD最近放出了一颗大招,推出了Ryzen AI Max芯片。这是一款面向创作者和游戏玩家的16核笔记本芯片,强调AI和图形性能。听起来很厉害,但当他们拿来和苹果M4芯片比性能的时候,似乎用了一些很“聪明”的策略,甚至让人有点摸不着头脑。

AMD的芯片有什么新花样?

Ryzen AI Max主打高性能,特别是在AI计算和图形渲染方面。它在多个基准测试中表现不俗,比如渲染软件Blender和v-ray的测试结果,显示领先苹果M4芯片86%。但问题是,它的对比对象并不是苹果最强的M4 Max,而是12核和14核的M4 Pro。这让人不禁想问,AMD是不是故意避开了某些对手?

在Cinebench 2024的多线程测试中,Ryzen AI Max的表现也显得不那么耀眼。它仅比12核M4 Pro高出2%,甚至落后于14核M4 Pro 3%。苹果16核的M4 Max未被纳入对比,而这款芯片拥有多达40核GPU,比M4 Pro的20核GPU更强悍。看到这儿,你是不是也觉得AMD有点避重就轻?。。。 继续阅读

特斯拉自动驾驶狂飙,李想”三年计划”会不会太晚?

理想汽车CEO李想最近公开表示,特斯拉无法解决全自动驾驶的问题,主要原因是特斯拉不使用激光雷达。这种观点,乍听之下挺有道理,毕竟中国复杂的交通状况和激光雷达的技术特性,确实有不少支持者。但你仔细想想,这真是问题的核心吗?今天,我想带大家看清背后的逻辑,聊聊为什么特斯拉的选择不仅合理,还可能在未来打脸李想。

激光雷达真的必要吗?

支持激光雷达的人常说,夜晚视线差,激光雷达能探测到200米外的障碍物,而摄像头只能看到100米出头。这听起来挺科学,但问题在于,特斯拉的纯视觉方案并不是简单用摄像头拍照,而是结合了强大的人工智能。特斯拉的摄像头直接读取光子信息,能够感知人类眼睛完全看不到的细节。比如,在低光条件下,它能准确分辨两个物体的光子数量差异,从而绘制出比人类肉眼更清晰的画面。

相比之下,激光雷达虽然能提供精准的距离信息,但也有明显短板。首先,激光雷达和摄像头数据整合时,可能出现信号冲突,分散系统对关键决策的关注。其次,激光雷达价格高昂,会显著提升车辆的制造成本,这对特斯拉追求低成本、大规模推广的战略是相违背的。马斯克的逻辑很简单:既然人类只靠双眼和大脑就能开车,为什么AI不能?。。。 继续阅读

[新闻简报] 深思V3自称ChatGPT,背后的AI江湖水有多深?

本周,深思推出了全新AI模型深思V3,在基准测试上打败了不少竞争对手。然而,这款看似性能优异的模型,却在回答问题时自称自己是ChatGPT,还直接搬来了GPT-4的笑话,这让人不禁开始怀疑:深思V3的“自信”从何而来?AI领域内卷之下的“学习路径”到底出了什么问题?

为什么值得关注?

AI模型的训练成本和技术壁垒非常高,而深思V3的行为表明,在这个拼速度、拼性能的行业,可能已经有人开始“走捷径”了。如果模型直接学习竞争对手的输出,这不仅会引发版权与道德问题,还可能让模型的质量进一步下降。

关键点

  • 深思V3性能出色:能流畅处理编程和写作任务,在多个基准测试中领先同类。
  • 自称ChatGPT:在回答问题时,深思V3称自己是OpenAI的GPT-4,还详细说明如何使用OpenAI API。
  • 训练数据疑云:专家推测深思V3可能间接或直接使用了ChatGPT的输出作为训练数据。
  • 行业乱象:随着AI生成内容充斥网络,训练数据的“污染”问题越来越严重,难以彻底清除AI生成内容。
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AMD 2025:能否成为英伟达的真正对手?

最近科技圈最火的名字莫过于 AMD,很多人开始讨论它是不是有可能成为下一个英伟达。坦白说,这话题真的有点太主观了,但也不失为个好入口,带大家深入了解这家半导体公司在 2025 年的机会与挑战。

AMD:逆袭的故事

AMD 的股价最近波动不小,但也证明了市场对它的期待。20 年前,它的市值还远不及 Intel,如今却成功翻盘,成为超越 Intel 的存在,这种“风水轮流转”式的逆袭,真是让人不禁感慨。不过,股价背后的故事远比表面复杂。要看清楚 AMD 是不是有戏,我们得从数据中心业务、AI GPU 市场、估值三大块来拆解。

数据中心:增长引擎的动力

数据中心业务可以说是 AMD 未来增长的发动机。数据显示,2024 年前九个月,AMD 的数据中心收入同比增长 107%,这种两位数的增速让人想到英伟达在 2022 年的表现。更重要的是,AMD 将在 2025 年推出 MI325X 和 MI350 系列加速器,这些新品很可能帮助它进一步扩大市场份额。

当然,数据中心业务的好处不仅仅是收入。它还显著提高了。。。 继续阅读

认知差就是投资差:为何特斯拉股价还能飞十年?

最近,理想汽车的CEO对特斯拉的全视觉(FSD)系统提出了质疑,认为这种纯靠摄像头的自动驾驶技术不适合中国的复杂道路环境。他特别提到在夜间行驶时,大货车没有尾灯或光线不足的情况下,摄像头的探测能力可能远不如激光雷达。然而,这真的是技术问题,还是一种认知上的差异?今天就来深挖这个话题。

全视觉 vs 激光雷达:到底谁更靠谱?

激光雷达爱好者的核心观点是,它能在黑暗中提供更远的探测距离,比如200米,这在一些突发情况下确实有用。但问题来了,难道我们人类夜晚开车的时候,是靠装在脑门上的激光雷达在开吗?显然不是。人类司机用眼睛观察路况,然后用灯光辅助,依然可以在黑暗中行驶。那么,特斯拉的逻辑就是,用更智能的算法和摄像头技术来模仿并超越人类司机的能力。

相比之下,激光雷达的成本高昂,而且对环境要求苛刻,比如在雨雪天可能会失灵。而特斯拉的目标是将自动驾驶系统打造成一种能够普及的产品,而非只有豪车买家才用得起的高端配置。这种从第一性原理出发的思考方式,可能才是传统车企和新势力们所不理解的。。。。 继续阅读

生成式AI是不是个大泡沫?不懂用的人才是!

那天看到这个文章把OpenAI比喻这个时代的雷曼兄弟。如果你现在还觉得生成式AI就是个啥都搞不清楚的猜谜游戏,那大概率你离实际工作已经有点远了。毕竟,能真正让一堆代码猝不及防写出来还能跑通的,也不是那些嘴上嫌弃AI “不准确” 的人。

说到底,这些批评者可能根本没看到AI在生产力上的飞跃,只抓着”错误输出”不放。

AI的生产力革命:从搜索引擎到生成式AI

回头看看当年搜索引擎刚出来的时候,有多少人理解它的真正价值?那会儿不少人只会吐槽:”这个结果根本不是我要的东西啊!” 但有些人很快发现,搜索引擎让他们的知识检索效率翻了好几倍。同样,生成式AI今天的情况也差不多。

对程序员来说,现在的AI代码助手就是个效率神器。写代码本身不是什么玄学,但调试和查文档却常常是耗时的黑洞。生成式AI能快速理解你的需求,甭管是Python、Go还是Kotlin,直接扔出段初步可用的代码。关键是,它不仅帮你省了时间,还把”我这逻辑没问题吧?”的信心递到你手上。。。。 继续阅读

[新闻简报] Spotify被AI音乐攻陷?你听的可能不是“真人”!

Spotify最近被一波AI音乐冲击得有点晕头转向。原本靠音乐创作者撑起的流媒体帝国,现在正被一批批“不存在的艺术家”攻陷。更离谱的是,这些AI乐队不仅没背景故事,连脸都没有,却能拿下几十万月度听众。到底是创意产业的新革命,还是另一场内容水化危机?

为什么这事值得注意?

音乐流媒体的核心吸引力在于内容多样性与质量,而AI音乐的泛滥可能逐渐侵蚀这一核心价值。平台看似提供了更多选择,实则可能是质量与真实性的双重稀释,对真正的创作者和消费者而言,这都是一种隐性损害。

关键点:

  • AI乐队现象:疑似AI生成的乐队如Jet Fuel & Ginger Ales和Awake Past 3,月度听众高达数十万,但毫无线上痕迹,甚至连真实身份都难以确认。
  • 虚假人物登场:Sofia Pitcher这个不存在的“歌手”,靠一张专辑竟然风靡数月,直到被调查媒体曝光,作品才下架。
  • Spotify的模糊态度:虽然CEO明确表示不会禁止AI音乐,但平台同时又以欺诈性内容政策为由移除部分AI艺术家的作品。
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