原標(biāo)題:盤點(diǎn)AI寫作歷史,AI取代人類文字工作還有多遠(yuǎn)?
AI又出書啦,這次是本專業(yè)的教科書。
世界上最大的科技出版社之一,德國(guó)Springer(斯普林格)出版社于本月初出版了第一本完全由機(jī)器學(xué)習(xí)編寫的教科書——鋰離子電池:機(jī)器生成的目前研究摘要(Lithium-Ion Batteries: A Machine-Generated Summary of Current Research)。該書長(zhǎng)達(dá)247頁(yè),是AI總結(jié)出的鋰離子電池領(lǐng)域的近3年超150篇突出研究成果的摘要,圖文并茂。
該書署名作者Beta Writer是由德國(guó)法蘭克福大學(xué)(Goethe University Frankfurt)應(yīng)用計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(ACoLi)實(shí)驗(yàn)室的AI研究人員開發(fā)的算法,此算法現(xiàn)能審閱給定主題的大量文獻(xiàn)并自動(dòng)挑選重要的細(xì)節(jié)呈現(xiàn)。Spring計(jì)劃在未來利用該算法出版更多針對(duì)不同科研領(lǐng)域的書籍。
這本摘要式的教科書可以幫助相關(guān)科研人員快速了解這個(gè)熱門行業(yè)的最新進(jìn)展,但對(duì)于普通人來說內(nèi)容過于專業(yè)和遙遠(yuǎn)。
本文討論AI寫作,下文中的AI特指寫作型AI。
不僅教材,段子、小說、劇本、歌詞、詩(shī),AI寫作統(tǒng)統(tǒng)包攬
這次出版的教科書算不上是AI的驚天大動(dòng)作,AI在文字創(chuàng)作上早已動(dòng)作頻頻。
與我們?nèi)粘I盥?lián)系最緊密的作文是新聞。常見的一些體育賽事、經(jīng)濟(jì)行情、證券信息等快訊、簡(jiǎn)訊類稿件背后可能是由AI編寫。AI不僅能發(fā)布事件和數(shù)據(jù),還能搜索到相關(guān)科普知識(shí)和系列報(bào)道,全程無(wú)人執(zhí)守,再加上自動(dòng)配圖排版,與真人采編作品難以區(qū)分。
新聞?lì)惛寮狈ξ膶W(xué)性,難以體現(xiàn)AI創(chuàng)造性的一面。
AI也是段子手。上世紀(jì)90年代,就有程序員開發(fā)了名為JAPE的對(duì)話式段子生成器。之后,AI加持的升級(jí)版笑話生成器通過分析脫口秀的句式和笑點(diǎn)生成段子,團(tuán)隊(duì)希望借此研究人為什么會(huì)發(fā)笑。AI寫段子的同時(shí)還能輔助科學(xué)家研究人腦的笑神經(jīng)。
AI早就寫過小說。2007年,紐約大學(xué)AI研究員Goodwin訓(xùn)練了專寫小說的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),公路旅行時(shí)在車上安放GPS、攝像頭、麥克風(fēng)傳感器作為輸入,旅行結(jié)束后一字未改發(fā)表了AI寫成的6千萬(wàn)字《1 the Road》,被認(rèn)為是第一本由人工智能寫的小說。該小說情節(jié)并不完全合理,夾雜著GPS定位數(shù)據(jù),還有拼寫問題。小說雖然通不過圖靈測(cè)試,但用詩(shī)意的手法開辟了AI在文學(xué)應(yīng)用上的新思路。
《1 the Road》封面
AI寫的小說還有機(jī)會(huì)獲獎(jiǎng)。2016年,日本多個(gè)團(tuán)隊(duì)挑選了幾篇AI根據(jù)指定關(guān)鍵詞和大體框架生成的科幻小說投稿了日本第三屆“星新一獎(jiǎng)”,部分作品通過了不知情評(píng)委的初審。日本科幻小說作家長(zhǎng)谷敏思表示,“能夠完整寫出小說太令人震驚了。如果100分滿分的話我給打60分,未來令人期待”。這次,AI不僅僅是通過圖靈測(cè)試,而是能與人類作家一較高下了。
AI做過編劇,劇本還被認(rèn)真拍成短片。作為倫敦國(guó)際科幻電影節(jié)(SFL)48小時(shí)命題電影挑戰(zhàn)賽參賽影片,《Sunspring》的劇本是由Goodwin訓(xùn)練的AI機(jī)器人Benjamin編寫的,講述了了未來世界3位主角的三角戀關(guān)系。本片請(qǐng)來了專業(yè)導(dǎo)演和知名演員出演,評(píng)價(jià)是喜憂參半,負(fù)面評(píng)論都是說它不知所云,沒有意義,正面評(píng)價(jià)則認(rèn)為這是AI的壯舉,沒有比AI編劇的科幻片更科幻的了。這次實(shí)驗(yàn),開創(chuàng)性大于最終成果的質(zhì)量。
《Sunspring》劇照
AI在詩(shī)歌上也有建樹。2017年微軟亞洲研究院的虛擬AI助手小冰寫的139首現(xiàn)代詩(shī)集結(jié)出版成了第一部人工智能詩(shī)集《陽(yáng)光失了玻璃窗》。訓(xùn)練樣本是1920年起519位中國(guó)現(xiàn)代詩(shī)人的所有詩(shī)歌。非專業(yè)人員讀起來覺得優(yōu)美,難以和詩(shī)人寫的區(qū)分,但熟悉現(xiàn)代詩(shī)的人認(rèn)為還有很大的進(jìn)步空間。在歌曲上,小冰曾與不少電視臺(tái)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作推出單曲。
《陽(yáng)光失了玻璃窗》中的一頁(yè)詩(shī)
另外,其他的文體AI也是能輕松上手。比如,對(duì)聯(lián)、古詩(shī)詞往往使古代的才子想破頭,而由于有嚴(yán)格的對(duì)仗、格律要求,這類文體對(duì)AI來說卻更比白話文輕松。網(wǎng)上生成對(duì)聯(lián)、藏頭詩(shī)等等功能的網(wǎng)站早已不新鮮。
AI寫作背后,是一場(chǎng)AI技術(shù)進(jìn)化史
AI有些文體能寫得很好,有些文體卻難以超越人類,這與它背后的程序算法是分不開的。以小說為例,早期使用RNN和LSTM訓(xùn)練的模型網(wǎng)絡(luò)難以通過圖靈測(cè)試,而后期日本團(tuán)隊(duì)使用的新型算法就能夠騙過專業(yè)評(píng)委。
人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
對(duì)于自然語(yǔ)言的處理統(tǒng)稱為NLP(Natural-language processing),下又粗分為語(yǔ)音識(shí)別STT(Speech to text)、自然語(yǔ)言理解NLU(Natural-language understanding)和自然語(yǔ)言生成NLG(Natural-language generation)3塊。我們主要討論的寫作涉及到NLG和部分NLU。
早期,要讓計(jì)算機(jī)寫作需要預(yù)設(shè)模版。最初的模版就像我們英語(yǔ)考試中做的完形填空,人寫完文章后將會(huì)變化的部分扣空,再讓計(jì)算機(jī)根據(jù)數(shù)據(jù)填空。例如,天氣預(yù)報(bào)中常見的:某城市今日某天氣,最高最低溫度某某度,空氣質(zhì)量某等級(jí)。為了不使用扣空的死板模版,科學(xué)家人為地將語(yǔ)法規(guī)則建模,這樣在表達(dá)相同意思時(shí),句式可以在人前期設(shè)定的有限規(guī)則內(nèi)有多種變化。
現(xiàn)在,AI運(yùn)用的是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。通過輸入大量真實(shí)語(yǔ)料,使用概率統(tǒng)計(jì),預(yù)測(cè)出詞匯最可能的排列組合,自動(dòng)訓(xùn)練出模型網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)模型無(wú)需人工編寫,除了語(yǔ)法外,還包含詞性判斷、實(shí)體區(qū)分、關(guān)鍵詞句提取、情感分析等等。當(dāng)有了模型就可實(shí)現(xiàn)NLP的各下游任務(wù),還可通過各種參數(shù)精細(xì)地控制NLG。
我們不討論實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié),只看看現(xiàn)有最好的模型能力幾何。
自O(shè)penAI開源GPT-1.0后,在其上改進(jìn)的BERT和GPT-2.0是目前NLP業(yè)內(nèi)最高水平。Google在18年10月開源的BERT模型破11項(xiàng)記錄,部分閱讀理解能力還超過了人類。今年2月OpenAI透露的GPT-2.0通過更大的訓(xùn)練得到了比BERT更高的分?jǐn)?shù),甚至可以通過給定開頭續(xù)寫文章,無(wú)論是學(xué)術(shù)、新聞還是小說類型,官網(wǎng)公布的續(xù)寫示例都有模有樣,甚至在續(xù)寫“垃圾回收對(duì)世界有害”這樣的誤導(dǎo)話題時(shí)依然能侃侃而談。
OPT-2.0對(duì)“回收對(duì)世界有害”話題的續(xù)寫
國(guó)外模型對(duì)中文的理解能力稍差,國(guó)內(nèi)也有本土化研究。漢字是少見的不通過空格區(qū)分詞匯的語(yǔ)言,在理解詞性和實(shí)體上需要特殊處理。百度PaddlePaddle項(xiàng)目今年3月發(fā)布了ERNIE模型,通過輸入百科、資訊、對(duì)話等語(yǔ)料庫(kù)和直接對(duì)語(yǔ)義知識(shí)進(jìn)行建模,增強(qiáng)了模型語(yǔ)義表示能力,較BERT在中文上的效果更好。
綜上,AI技術(shù)一直在發(fā)展和進(jìn)步,寫作技術(shù)也在不斷完善,目前已可以假亂真。
AI寫作行行都能用,應(yīng)用場(chǎng)景全覆蓋
AI現(xiàn)已運(yùn)用在許多方面以提升文字產(chǎn)出效率。
與日常生活聯(lián)系較大的是相對(duì)機(jī)械的模版規(guī)范化寫作,如新聞稿、報(bào)告文學(xué)等等。
AI小編已經(jīng)為多家報(bào)社和新聞機(jī)構(gòu)所采用。國(guó)外有美聯(lián)社的WordSmith、華盛頓郵報(bào)的Heliograph和紐約時(shí)報(bào)的Blossom ,國(guó)內(nèi)有新華社的“快筆小新”、 第一財(cái)經(jīng)的“DT稿王”、《南方都市報(bào)》的“小南”、字節(jié)跳動(dòng)的Xiaomingbot、騰訊財(cái)經(jīng)的Dreamwriter,發(fā)展勢(shì)頭迅猛。
新華社發(fā)布的“快筆小新”
AI也在各處寫報(bào)告。辦事機(jī)構(gòu)、咨詢公司等部分需要提供證明材料、詳細(xì)報(bào)告等等的場(chǎng)景并不全靠人工去撰寫每一份文檔,而是把相關(guān)數(shù)據(jù)輸入給NLG,由NLG根據(jù)規(guī)范生成。比如,在自助查詢機(jī)打印的個(gè)人征信報(bào)告就是NLG生成的。NLG大大提升了辦事和處理效率,能幫助機(jī)構(gòu)更好地服務(wù)和拓展業(yè)務(wù)。
新聞里提到的AI的摘要生成能力不僅僅能用于科研,與商業(yè)結(jié)合才能有更大的生命力。
AL廣泛運(yùn)用在商業(yè)智能(Business Intelligence,BI)領(lǐng)域。Arria NLG、Automated Insights、Narrative Science等公司開發(fā)的NLG模型能夠做到將企業(yè)日常事務(wù)、財(cái)務(wù)信息等輸入AI,AI自動(dòng)生成財(cái)務(wù)報(bào)表,包括目錄、圖表等結(jié)構(gòu),并能指出各盈利或虧損點(diǎn)和具體到某個(gè)業(yè)務(wù)的原因。公司日常運(yùn)營(yíng)能有這樣一個(gè)幫手,能減少無(wú)謂的做ppt報(bào)告的工作,并能幫助管理層及時(shí)調(diào)整策略。
ARRIA NLG 的分析報(bào)告示例
AI在廣告上也能大戰(zhàn)身手。國(guó)外的Phrasetech等公司提供自動(dòng)生成公司網(wǎng)站、產(chǎn)品介紹頁(yè)面、產(chǎn)品搜索結(jié)果摘要等服務(wù)。京東、阿里在2018年相繼推出了名為“莎士比亞”、“AI智能文案”的文案生成系統(tǒng),能根據(jù)商品編號(hào)或關(guān)鍵詞自動(dòng)生成多條產(chǎn)品文案,甚至能設(shè)置不同的風(fēng)格。和AI排版、P圖相結(jié)合,能解決小公司或商家設(shè)計(jì)師和運(yùn)營(yíng)不足的問題。
AI不能完全勝任的場(chǎng)合,也可以通過更默默無(wú)聞的方式幫助人類。
AI寫作輔助也能夠提升人類的寫作效率。目前,百度、頭條等自媒體都有自己的人工智能寫作平臺(tái),主要用于后期根據(jù)語(yǔ)意糾錯(cuò)。在寫作時(shí),AI筆神這類產(chǎn)品能在每次輸入詞句后,根據(jù)語(yǔ)意反饋靈感詞云、詩(shī)詞名言、小說情節(jié)摘要等信息,幫助作者獲得靈感、素材,使行文更加順暢。
除了商用,AI在日常生活中也能幫上忙。智能輸入法們?cè)诖蜃謺r(shí)不停地猜測(cè)之后的內(nèi)容,有時(shí)打個(gè)開頭就能一路選候選詞打完一句話。哪怕是追星這類需求,利用NLG也能夠梳理出某個(gè)事件的來龍去脈和明星的生平履歷,全方位掌握明星的點(diǎn)滴。
綜上,AI已經(jīng)在文字領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,已能部分替代或輔助人類的工作。
AI寫作實(shí)力超卓,在某些方面人類早已不是對(duì)手
AI接替人類已經(jīng)慢慢成為現(xiàn)實(shí),這與AI的特點(diǎn)是分不開的。
AI可以接收大量數(shù)據(jù)輸入。吾生也有涯,而知也無(wú)涯。人類作家的知識(shí)儲(chǔ)備和精力是有限的,當(dāng)遇到未知領(lǐng)域就要去補(bǔ)充知識(shí)。而AI可以用數(shù)據(jù)挖掘出的全量數(shù)據(jù)信息作為輸入,能了解到各細(xì)枝末節(jié),做到旁征博引。
AI對(duì)輸入內(nèi)容客觀。AI不仁,以萬(wàn)物為芻狗。人類由于自身經(jīng)歷、知識(shí)水平不同,對(duì)于獲取到的內(nèi)容、信息看法并不能做到完整、客觀。AI遵循訓(xùn)練出模型網(wǎng)絡(luò),完整分析所有輸入。同一個(gè)模型、參數(shù)下AI給出的結(jié)果是完全一致的,也就是說,同一個(gè)AI對(duì)任何輸入都使用同一套評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
時(shí)間和成本無(wú)需單選
AI可以做到快速輸出。迅雷不及掩耳。AI借助現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)帶來的強(qiáng)大算力,能夠做到秒速作文。通過實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)挖掘、收集,立刻送至AI處理,瞬間就能輸出結(jié)果。相較人類編輯主動(dòng)搜索、閱讀再到遣詞造句的時(shí)間,AI已經(jīng)可以將時(shí)間成本忽略了。
AI能夠省去人工。昨日之日不可追,今日之日須臾期。AI做到了自動(dòng)化或半自動(dòng)化寫作。對(duì)于企業(yè)來說,人員成本可以節(jié)省下來。對(duì)于全人類來說,技術(shù)的進(jìn)步把人類從枯燥、重復(fù)的勞動(dòng)中解放出來,做其它富有創(chuàng)造性的事。
綜上,由于AI的種種優(yōu)勢(shì),在部分求快求準(zhǔn)的寫作場(chǎng)景,人類被AI取代是必然。
當(dāng)前AI寫作還是傻白甜,同時(shí)法律缺位時(shí)AI寫作技術(shù)還被人利用和濫用
現(xiàn)階段的AI還有不少局限性,社會(huì)對(duì)它的認(rèn)識(shí)和接受程度也不高。
當(dāng)前AI技術(shù)在用數(shù)據(jù)科學(xué)的概率統(tǒng)計(jì)方法去分析文學(xué)性的文章句子,以求達(dá)到人類相似的水平。從原理上,語(yǔ)言是有限字詞的排列組合,可以用數(shù)學(xué)方法解決。這條路已經(jīng)通過實(shí)踐證實(shí)了部分可行性,但是否會(huì)在將來遇到瓶頸,現(xiàn)在沒有辦法驗(yàn)證。
一個(gè)娛樂圈小熱點(diǎn)機(jī)緣巧合成了佐證。18年,一位交大博士李宏燁在電視節(jié)目上提出“相聲公式”嗆聲郭德綱,引發(fā)了社會(huì)大討論。他曾出版3本用數(shù)學(xué)方法研究相聲的書籍,理論體系完備?,F(xiàn)場(chǎng)觀眾反應(yīng)良好,但他說的相聲15年未火,此事過后再次銷聲匿跡。
節(jié)目上李宏燁展示他的公式
目前研究出的AI還存在不少問題。
首先,AI所著文章質(zhì)量偏低。魑魅喜人過,文章憎命達(dá)。AI在新聞等語(yǔ)言平實(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奈捏w與需要有情節(jié)和人物性格塑造的小說的表現(xiàn)差異巨大。AI撰寫的小說、詩(shī)歌等往往缺乏內(nèi)在邏輯和情感,讓人看得云里霧里。
其次,AI缺乏原創(chuàng)性。李杜詩(shī)篇萬(wàn)口傳,至今已覺不新鮮。AI模型訓(xùn)練完成后,句式等結(jié)構(gòu)就確定下來了,雖然數(shù)量上可能較多,但是有限的。AI模型在使用時(shí),所有的數(shù)據(jù)、觀點(diǎn)等信息都來自于輸入,通過刪選、重組流程輸出,不會(huì)有跳脫。
最后,AI訓(xùn)練投入巨大。一飲一石者,徒以多為貴。要想AI模型好,目前算法要求的前期訓(xùn)練成本是巨大的。訓(xùn)練時(shí)用的語(yǔ)料庫(kù)要龐大,最好還要預(yù)刪選以提高質(zhì)量。訓(xùn)練時(shí)為了處理海量數(shù)據(jù)需要占用昂貴的GPU計(jì)算時(shí)間。為了能更快地訓(xùn)練,需要組建GPU機(jī)器學(xué)習(xí)集群來加速。目前,大公司做了這些工作并免費(fèi)發(fā)布模型,但OpenAI閉源了GPT-2.0讓人擔(dān)憂這樣的模式是否可持續(xù)。
技術(shù)在發(fā)展中遇到問題,人類又如何去利用技術(shù)也出現(xiàn)了問題。AI作為技術(shù),誰(shuí)都可以利用。利用它做什么,需要負(fù)起怎樣的責(zé)任,道德標(biāo)準(zhǔn)和法律體系還沒有完善。
AI可以用來做假新聞。無(wú)論輸入給AI什么命題,AI都能寫出規(guī)規(guī)矩矩看似有理有據(jù)的文章,讓人真假莫辨。AI也無(wú)法通過聯(lián)系相關(guān)單位或求助專家來確認(rèn)數(shù)據(jù)和信息的可靠性,所以AI會(huì)相信所有的輸入。如果人為輸入虛假信息,AI會(huì)直接認(rèn)可,這樣也會(huì)造成偏差。
AI可以用來洗稿。一篇原創(chuàng)的文章輸入,AI改變句子結(jié)構(gòu)、語(yǔ)序,能輸出一篇轉(zhuǎn)述后的但沒有新價(jià)值的文章。AI洗稿在自媒體投稿、大學(xué)論文、報(bào)告撰寫都有旺盛需求?,F(xiàn)在市場(chǎng)上出現(xiàn)了文章原創(chuàng)和偽原創(chuàng)、論文查重和反查重等官方和民間AI勢(shì)力的斗法。
AI甚至被質(zhì)疑操縱民主投票。無(wú)論是美國(guó)大選還是英國(guó)脫歐公投,都有聲音說是有勢(shì)力在社交媒體上投放精準(zhǔn)廣告。AI能通過分析用戶的歷史,找出最適合他的拉票策略,通過NLG生成拉票文案配圖后推給他。比如,某社交網(wǎng)絡(luò)用戶不喜歡移民,AI就會(huì)根據(jù)移民話題生成諸如“留歐后英國(guó)將涌入多少多少的移民”等等文案持續(xù)刷屏,以此獲取搖擺選民的投票。這比傳統(tǒng)的、通過電視演講的拉票方式要高效得多。
電影《脫歐:無(wú)理之戰(zhàn)》詳細(xì)展示了社交網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)廣告投放影響投票的過程
法律不完善時(shí),AI被濫用的方式層出不窮,以上只是一小部分。在立法過程中,不少問題都難以界定,一個(gè)爭(zhēng)論的焦點(diǎn)是AI作品的著作權(quán)歸屬問題。
AI使用的是程序員在科技公司編寫的程序,算法是專家學(xué)者在論文中公開的,訓(xùn)練樣本又來自名著、百科、論壇評(píng)論等各處,產(chǎn)出的是程序員都不能理解的黑盒模型,最后公司又將模型開源了,使用模型的人是輸入的自己的數(shù)據(jù)。最終生成的文章著作權(quán)實(shí)在難以界定。
綜上,AI現(xiàn)在處于發(fā)展的初級(jí)階段,有各式各樣的問題亟待解決。
長(zhǎng)期來看AI寫作,若大規(guī)模應(yīng)用落地,未來可期
當(dāng)前AI的水平較弱,但未來的潛力是可以預(yù)見的。
技術(shù)上,AI有望能創(chuàng)作。由于最核心的原理無(wú)法被證偽,并且現(xiàn)在AI重組、模仿能力已經(jīng)得到證實(shí),未來算法的優(yōu)化和硬件算力的提升都可能使AI得到創(chuàng)作的能力。AI一旦獲得創(chuàng)作能力,文學(xué)、音樂、電視電影等行業(yè)因此會(huì)產(chǎn)生翻天覆地的變化。
應(yīng)用上,AI未來能結(jié)合其技術(shù)實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的功能,拓展使用場(chǎng)景。結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),AI或能夠在演講直播、新聞播報(bào)等場(chǎng)景下進(jìn)行實(shí)時(shí)的事實(shí)核查并同步輸出。結(jié)合圖像、音視頻識(shí)別技術(shù),AI將能夠生成各種媒體的敘述性描述,將電影、電視、游戲還原為小說、劇本、摘要,用戶對(duì)文娛內(nèi)容的挑選會(huì)更方便,也能同時(shí)照顧到一些殘障群體的娛樂需求。文字作為信息傳播的基礎(chǔ)媒介,可以挖掘的場(chǎng)景太多。
社會(huì)上,倫理、法律問題解決后,AI能夠掃除障礙,良性健康發(fā)展。濫用AI行為被遏制能加強(qiáng)大眾對(duì)AI的接受。著作權(quán)歸屬解決后能夠從實(shí)際收益去反哺技術(shù)的發(fā)展,AI取代了一部分工作的同時(shí)也會(huì)催生出新的產(chǎn)業(yè)和工作機(jī)會(huì)。
綜上,AI在廣闊天地下將大有所為。
結(jié)語(yǔ)
弱人工智能階段下想要AI進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作還不現(xiàn)實(shí),但利用好現(xiàn)有技術(shù)優(yōu)勢(shì)仍有可觀但應(yīng)用價(jià)值。AI值得人們繼續(xù)深入研究,未來想象空間巨大。
文/首席發(fā)言者公眾號(hào)
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