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五、学习总结
一位AI行业从业者告诉Tech星球,AI眼镜硬件门槛不高,摄像头等都是成熟的模块。换句话说,AI眼镜的竞争更多的是大模型能力的竞争和背后生态系统是否庞大。目前国内唯一和超级应用打通的是Rokid Glasses,后者可以帮助人们解决支付问题。不少投资人默认这是大厂的生意,创业公司能够抢到席位的概率有限。,闪极AI眼镜售价只有999元,是目前所有AI眼镜中最便宜的。一位行业观察人士称,产品发布后,闪极便在官方微信小程序做预售,原本是计划11月底发货。后来,闪极关闭了预售,于10月底再次开启预售。,📡 提供AI播客功能,将公众号文章转化为电台节目,丰富用户的听觉体验。,System1,所谓的“快思考”,是一种自动化的、迅速的思维模式,几乎不需要消耗大量的认知资源,也不需要个体付出明显的努力。,Reasoner模块还需要能够形成和更新关于用户状态的信仰,这些信仰以结构化语言对象的形式存储在记忆中。这种信仰建模是Reasoner模块的关键特征,它使得AI Agent能够更好地理解用户的需求和意图,从而提供更准确的服务。
Rayban Meta的爆火几乎超出了所有人预期。国金电子最近发布的研究报告称,考虑目前AI功能仅限美国和加拿大用户使用,若未来区域、语言推广至全球,对应销量或超600万台。相较于一代产品(30万台),Meta 销量倍增、初具爆款雏形。,在介绍谷歌的双思维AI Agent之前,「AIGC开放社区」先为大家简单介绍一下System1/2的快、慢思维的由来和技术特性,对于理解Talker-Reasoner框架很有帮助。,详情链接:https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B-Preview,当下的AI眼镜是否能够大卖,更重要的还是价格。在定价策略上,Ray-Ban Meta299美元的定价并不算高,因为其常规售价在200-300美元之间。并且在美国购买Ray-Ban Meta时,还可以用医疗保险覆盖部分费用,降低了用户更换眼镜的成本。,Reasoner模块则需要根据用户的反馈和需求,调整和优化睡眠辅导计划。这可能涉及到调用外部资源,如睡眠相关的研究和建议,以及根据用户的具体情况制定个性化的计划。Reasoner模块的设计使其能够处理复杂的逻辑和推理,为用户提供最合适的建议。
🔄 集成的Python环境和自动更新功能,用户可轻松导入现有项目,享受流畅的使用体验。,此外,在面对紧急情况或压力较大的情境下,System2的表现可能会受到影响,导致决策效率降低。,详情链接:https://www.n.cn/,Tech星球咨询了不少AI眼镜潜在的消费者,大部分表示自己其实只想要拍摄功能,其他的AI功能并不感冒。比如,一位美业服务人员希望自己在给顾客种睫毛的时候,可以用AI眼镜拍下第一视角的视频,一位医生希望拍下手术过程视频等。
在手机创新乏善可陈的当下,AI眼镜成为了第四季度最引人关注的单品。,单从配置规格来看,小度AI眼镜不仅带有常规的耳机功能,还集成了一颗1600万像素的超广角摄像头,用于拍摄照片和视频。目前尚未公布售价和具体发售时间,仅称将在2025年上半年上市。,也是在这样的背景下,给了国内一众AR智能眼镜厂商一个打开第二增长曲线的机会。据不完全统计,目前国内至少有50个新、老团队在搞AI眼镜。也是这种趋势,让百度在AI眼镜上的机会更多。
当然,这股AI改变硬件的潮流,也让百度重新看到了AI眼镜的潜力,在“百度世界2024”大会上,再次发布了一款智能眼镜——小度AI眼镜,被称为全球首款搭载中文大模型的原生 AI 硬件产品。但这款眼镜真的能成为AI落地的强大载体,并复刻Ray-Ban Meta的成功?百度入局AI眼镜又能为企业、行业带来哪些变革?,🔍 采用自我事实核查机制,避免了传统AI的推理陷阱,已在Hugging Face平台发布。,ComfyUI的桌面版正式发布,为用户提供了更为简便的AI绘画体验。该版本支持Windows和Mac系统,通过多种模板和自定义节点,用户可以实现个性化创作,标志着AI绘画工具的普及化。,但玩家们需要面对的现实是,很少有人仅仅为AI功能买单,就像早期自动驾驶也无法大规模带动新能源汽车的销量一样。强大如Meta一年也才卖出百万台,这是手机厂商们发布新品时3天就能达到的销量,中国的AI眼镜或许容不下太多玩家。,目前,想做好AI眼镜无非两条路:一是在AI的基础上打造一副眼镜,二则是为眼镜加入AI功能。显然,包括百度在内的国内一些厂商更倾向于前者。
这也正是Meta选择跟Ray-Ban合作的原因,看中了其母公司在传统眼镜市场强大的渠道能力和品牌心智。Meta选择了一些Ray-Ban的经典款式,在此基础上融入智能硬件元素,确保能维持智能硬件产品的时尚感,让大家在日常生活中长时间佩戴也不感到违和,同时可以方便地在传统眼镜商店完成购买流程。,image.png,System2的特点在于其能够对信息进行细致的分析和评估,从而得出更加准确和全面的结论。然而,由于这种思考方式需要消耗较多的认知资源,所以比System1要慢得多。
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