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来源:至尊彩票赔率2024-04-15 17:48

  

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马斯克破了世界纪录:亏钱第一名!却还是全球第二富......******

  文/汪俐辰

  对全球大多数富豪来说,2022年是亏钱的一年。

  据吉尼斯世界纪录官方网站消息,美国特斯拉公司首席执行官埃隆·马斯克自2021年11月以来损失约1820亿美元(约合人民币1.37万亿元),更有消息称,这一数字实际上可能接近2000亿美元,一举打破了历史上个人财富损失最大的吉尼斯世界纪录。

  什么原因使他损失如此惨重?全球富豪们过去一年资产发生了哪些变化?

  为何少了这么多?

  据《福布斯》报道,马斯克的净资产从2021年3200亿美元峰值下降到2023年1月的1380亿美元,亏掉了一大半,这主要是由于特斯拉股票表现不佳。

  据了解,马斯克财富的主要来源于持有的特斯拉股票,然而在过去一年时间里,特斯拉的股票市值已经缩水了约65%。

  其中,为支付收购推特的440亿美元费用,马斯克抛售特斯拉股票,成为自2010年特斯拉上市以来规模最大的一次抛售,从而导致公司股价暴跌。也有消息表示,冲击特斯拉股价的另外一个原因,是全球纯电车市场需求低迷。

  虽然不能确定马斯克到底损失了多少,但他的总损失远远超过了这一纪录此前的保持者——日本软银集团首席执行官孙正义。

  孙正义的个人财富从2000年2月780亿美元的峰值下降至同年7月的194亿美元,短短几个月里其净资产蒸发近600亿美元。

  尽管马斯克亏损的钱打破了世界纪录,但根据彭博亿万富翁指数显示,他目前仍然是世界第二富有的人。

  还有谁亏钱了?

  据彭博亿万富翁指数,2022年,全球最富有的500人财富蒸发了近1.4万亿美元。

  数据显示,在微软、谷歌、亚马逊、Meta等公司股票下跌的背景下,微软联合创始人比尔·盖茨财富缩水286亿美元,微软前首席执行官史蒂夫·鲍尔默损失194亿美元;

  亚马逊和蓝色起源公司创始人杰夫·贝索斯损失852亿美元,其前妻麦肯齐·斯格特损失373亿美元;

  谷歌联合创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇分别损失440亿美元和453亿美元。

  此外,Meta首席执行官马克·扎克伯格财富损失也很惨重。截至2022年12月30日,扎克伯格的净资产自同年1月初以来缩水了799亿美元,仅剩456亿美元,主要原因包括Meta向元宇宙转型的代价高昂,以及整个科技行业的滑坡拖累了Meta的股价。

  在2021年年底,扎克伯格曾经是全球第六大富豪。但是在去年底,扎克伯格在彭博财富指数的排名下降了19名,位居第25,是自2014年以来的最低排名。

  谁是最大赢家?

  几家忧愁,几家欢喜。要说最大的赢家,非印度企业家高塔姆·阿达尼莫属。2022年以来其身家增加了446亿美元,是亿万富豪阶层前十中身家唯一获得增长的富豪。

  据报道,阿达尼的阿达尼集团(Adani Group)拥有一个上市公司网络,活跃在发电、水泥、房地产等领域。

  截至1月9日,阿达尼以1170亿美元的资产位居彭博亿万富豪榜的第三位,超过了比尔·盖茨和沃伦·巴菲特。

  现在全球首富是谁?据彭博亿万富翁指数显示,截至1月9日,LVMH集团董事长伯纳德·阿尔诺(Bernard Arnault)以1750亿美元的身价位居榜首。

  阿尔诺是奢侈品巨头LVMH集团的掌舵人,LVMH(酩悦·轩尼诗-路易·威登集团)是全世界最大的奢侈品公司,总部位于法国巴黎。旗下拥有路易威登、DIOR、Tiffany&Co。等75个品牌,涵盖葡萄酒和烈酒、时装和皮具、香水和化妆品、腕表和珠宝以及高端零售等领域。

  综合自吉尼斯世界纪录官方网站、澎湃新闻、界面新闻等

人工智能,如何妙笔“生”画******

  核心阅读

  输入一段话,“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领,吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算,接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来,人工智能技术应用于艺术创作等领域,还要注意防范潜在风险,让技术进步更好地造福社会。

  不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。

  一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?

  从文本到图像,人工智能绘画本质是计算

  人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。

  设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。

  今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

  具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。

  扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。

  “这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

  扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。

  众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化

  汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

  随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。

  大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。

  不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。

  但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”

  防范潜在风险,守住法律和伦理底线

  人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?

  在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

  不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。

  “人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。

  不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。

  不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

  记者 喻思南

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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