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大家好！希望你们今天过得愉快！我不太确定该把这个帖子发在哪里，但我今天想和大家分享两件事，都和人工智能领域有关：个性和人工智能的新时代！所以： * **LLM 包装器正在瓦解**——这些企业将无法生存，因为基础模型开始提供消费者一直在寻找的功能。这可能代表着对个性化作为横向增长的理解失败（这些初创公司没能坚持太久……），这也引出了下一个观点。 * **个性和自我意识是人类的需求。** 过去一年，利用人工智能为消费者个性化定制产品的浪潮兴起。对此的看法是：公司真的在按照消费者希望的方式，将“个性化作为横向增长”来实现吗？消费者真的需要企业告诉他们他们是独立的个体吗？个性化推送真的尊重了他们的个性，还是仅仅将消费者分组到同质化并剥夺他们个性的群体中？企业是否意识到消费者对此并非一无所知？（参考 Bluesky 的兴起和使命）。 * **以上与消费者对 AI 垃圾内容的抵制有关。** AI 垃圾内容是这个时代趋同性的一个特征——因此，展望个性化时代（参考这两个概念之间的历史反复——例如，20 世纪 10 年代是社会趋同的尾声，并伴随着巨大的社会动荡，直到 20 世纪 20 年代的到来）。 另外： * **我假设 Hacker News 上有很多软件开发人员：**可以关注一下单次学习和零次学习！（参考 Meta 目前正在构建大型概念模型） 就这些了。希望你们能从这个帖子中获得价值，祝你们有个愉快的一天！ （如果你喜欢这个帖子，并想看看上述概念的例子，并自己判断一些想法，请看以下长篇说明： 以上内容是我写的，Audrey Fei，今年 16 岁： * 我一直在关注人工智能的语音领域（文本和图像已经辉煌过了）。目前正在申请一项实时口音转换技术的专利（基于“黄金演讲者”的概念，该概念可以追溯到 1990 年；该专利还涉及该系统的特定架构，这与行业中预期的标准架构不同）。 它在 loxai.tech 上（我试图提高这项技术的知名度，所以有一个候补名单页面）。其核心思想是：至少在语音处理的子领域中，黄金演讲者与语音合成的规范背道而驰（在语音合成中，说话者的身份会丢失，而不是被保留）。它还在其结构中使用一次学习（MAML）。 * 有一个 MVP 促成了上述内容（neutboom.com）。它侧重于自然语言习得（与语言学习市场的其他产品区分开来）。它在某些地方可能有点笨拙（你可以告诉我任何丑陋的地方），但希望它是有趣的或增加了一些视角（至少我个人认为翻译是中间人……为什么要需要中间人，尤其是在它使语言学习过程复杂化的时候？欢迎对此提出意见）。 总之，希望你们度过一个充满创造力的美好一天！