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用声音碰撞世界
声动活泼
嗨
各位早上好呀
今天是二零二六年的七月二十七号
星期一
这里是声动早咖啡
我是来自生动活泼的梦一菲尔斯讲得主如何看待ai 给数学带来的影响
雀巢正在如何调整他们的中国业务
今天早咖啡的上半段就会和你一起来了解这些问题
在今天节目的后半段
想和你一起来聊聊ai 偏爱的句式
你最近看文章的时候有没有过这样的经历
原本你还顺着作者的思路往下读
但突然看到一句这不只是一款产品
而是一种生活方式
或者是这不是一个工具
而是一次范式转移等等
读到这些内容
你会不会忍不住在想
这不会又是aei 写的文章吧
随着ai 的普及
我们作为生产者每天都在使用它
但消费内容时也会不自觉的警觉ai 的痕迹
担心自己把时间花在机器批量生产的内容上
而现如今
不是a 而是b 这类的句式在中英文的文本当中都会被普遍的认为有ai 生成的可能
英文里常见的句式就是it's not a it's b
或者是it's not just a it's b
而中文里则经常会写成我们刚才所说的那样的句式
比如说这不是一款产品
而是一种生活方式
而是一种体验等等
那ai 到底有多喜欢不是而是这样的表达
当一种句式越来越多的被怀疑像机器语言的时候
我们又该如何更理性的看待和使用它呢
我们先来快速浏览几条最近的商业科技动态
稍后的轻解读时间
咱们一块来聊聊ai 为什么爱说不是而是王红
邓裕获得菲尔斯奖
七月二十三号
被誉为数学界诺贝尔奖的菲尔斯奖正式揭晓二零二六年的得主
中国数学家王虹
邓钰与美国数学家john pardon
加拿大数学家jacab zimmerman 共同获奖
菲尔斯奖每四年颁发一次
授予四十岁以下两到四名数学家
这个奖项自九十年前设立以来
六十八位得主中有六十五位都是男性
王红是第三位获奖的女性
她在去年和另一位数学家合作证明了三维挂骨猜想
这项进展可能对密码学
无线通信等等领域产生影响
邓裕则在希尔伯特第六问题的研究中取得关键突破
华盛顿邮报指出
上一次颁发菲尔斯奖是在二零二二年的夏季
当时距离拆gbt 发布还有几个月
但现在ai 模型在数学竞赛中的表现已经能够和顶尖人才相媲美
四年后
下一次颁奖时
数学界可能会发生更大的变化
同样在今年获奖的加拿大数学家jacob zimmerman 表示
他将会开始在open ai 的安全部门工作
他认为ai 可能在两年之内比人类数学家更擅长证明定理
但是数学家可以通过理论帮助理解ai 模型
为他们建立更可靠的约束
携程因垄断被罚款接近五十二亿元
七月二十五号
中国市场监管总局宣布对携程滥用市场支配地位实施垄断的行为作出处罚
罚款合计五十一点七九亿元
今年一月
市场监管总局立案调查携程的垄断行为
调查显示
携程会给合作的酒店分等级
一方面
携程会以流量倾斜等等激励诱导交易额高
吸引力强的酒店经营者成为特牌商家
不得与竞争性平台开展合作
另一方面
金牌无牌的酒店经营者会被强制给予全网最低价
谢程回应表示接受处罚
还公布了十九项整改措施
包括停止独家合作行为等等
携程是目前国内最大的在线旅游平台
他们在二零一四年到二零一五年间先后拿下同城
途牛
翼龙以及去哪儿的股权
才新指出
中国境内的在线酒店预定市场高度集中
进入难度大
竞争者数量较少
携程的市场份额也一直比较稳定
业内人士表示
除非出现一个新的强势的平台打破既定格局
否则市场整体将会保持平稳
商家不会因为携程的这次受罚而大批的转向其他的平台
英伟达等等硅谷公司联名支持开源模型
七月二十四号
英伟达创始人黄仁勋第一次在社交媒体x 上发帖
他分享了一封联名信
强调开源ai 模型的重要性
这封信提到
任何人都可以下载
检查
修改并在自己的设备上运行的开源模型
能够加强竞争
避免ai 带来的好处只集中在少数人的手里
信中还指出
蒸馏是利用一个模型的输出帮助训练
改进另一个模型
是长期存在的推动技术创新的重要方式
不应当和盗窃混为一谈
微软 Mada
Vichao
Binado 等等二十五家美国公司和机构都参与了联名
财富杂志的分析认为这封联名信与美国政府最近对中国大模型的态度有关
白宫多位官员指责越至暗面的开源模型
Kimi k 三蒸馏了enfohoping 的产品研究机构
伯恩斯坦表示
Kimi k 三的定价策略也对北美闭缘模型厂商造成冲击
Anthoppic
Open ai 等等公司都在展开价格战
七月二十四号
N tho pic 发布新模型cloud opens 五
智能水平接近上一个模型feable 五
但是价格只要feable 五的一半
雀巢持续调整业务版图
雀巢最新的财报显示
今年第二季度他们大中华区的销售额实现了百分之二的有机增长
雀巢高管表示
他们调整了分销策略
更加注重消费终端的表现
而不是经销商的出货情况
不过雀巢在国内涉足的行业品类整体仍然处于业绩下滑的状态
降幅大约在百分之一到百分之三之间
业绩发布之后
雀巢的股价还遭遇了二零二零年以来的最大单日跌幅
金融时报认为
这主要是因为雀巢的利润率被咖啡豆和可可涨价拖累
他们的销量增长情况也低于预期
目前雀巢正在持续的剥离表现不佳的业务
他们将会和投资公司plattom equty 设立合资企业
运营包括巴黎水
圣培露等等品牌在内的饮用水和高端饮料业务
雀巢希望进一步的聚焦咖啡
宠物护理
营养品以及食品和零食这四大板块
以上就是我们编辑部为你梳理的几条最近的商业科技动态
在开始我们的清解读之前
还想和你来分享一个我们早咖啡最近上线的一期小红书笔记
不知道你有没有这样的经历
用了好几个ai 工具
收藏了上百个教程
你的工作时间反倒是变得更长了
我们早咖啡小红书帮你问最新一期上线了
特派员贝贝和科技早知道的制作人雅贤
把工作的真实难题交给ai
看看技术小白如何一步步用ai coding 工具super run 手搓出贴近业务需求的产品
也欢迎你前往早咖啡的小红书观看这期视频
我们将会在评论区送出价值五百元的token 额度
好了
要分享的早咖啡小动态就是这些
下面走
接到我们今天的清解读时间
欢迎来到今天的新解读
现在很多人都会在社交媒体上分享自己的义眼ai 时刻
有人说当看到一些莫名其妙的比喻或者堆砌的抽象形容词的时候
就会感觉ai 味儿很浓
也有人把频繁出现的破折号
分号和引号看作是明显的ai 信号
这些情况或许用提示词可以修正
但有一类ai 偏i 的句式似乎没有那么容易改掉
那就是不是而是
一旦你开始注意
就会发现这种句式好像无处不在
有网友抱怨说
曾经看过一篇文章
短短三五百字就出现了六七处不是而是的句子
嗯
根据ai 检测工具pangrm 的估算
不是a 而是b
这类句式在ai 文本中的出现频率大约是人类文本的三倍
巴伦周刊的报道也提到
当前上市公司的各类对外表达当中
使用不适而是句式的频次和数量
平均下来也比两年前增长了四倍多
Open ai 模型行为产品经理之前也承认这种句式结构在check gbt 出现的过于频繁
容易显得公式化
虽然现在有各种各样所谓去ai 感的攻略和工具
但实践下来你会发现
想要完全去掉不是而逝的句式
并不是那么容易
就算你直接告诉ai 不要再出现这样的句子
它也大概率还是会使用类似的表达
只不过很可能会换一套说法
华盛顿邮报的文章认为
随着人工智能公司不断的完善模型和解决各种问题
很多机械感的表达特征都在逐渐的消失
然而不是a 而是b 这种表达偏好目前来看丝毫没有减弱的迹象
那ai 为什么好像患上了不是而是强迫症呢
这背后的原因可能又会有哪些呢
原因之一
人类本来就在大量使用这类句式
根据大西洋月刊的描述
目前关于不是a 而是b 这种句式比较普遍的名称是修辞学当中的negative paralysm
也就是否定平行结构
这种结构通常会先提出一个常见或直觉性的描述a
然后再用一个听起来更准确更深刻的描述b 来取代a
那对于人类写作者来说
这是一种效果显著但是需要谨慎运用的写作技巧
广告文案撰写者用它来重塑价值主张
政治演讲稿的撰写者会用它来预示重要的转折点
那这种句式结构也长期存在于各种经典的文学作品
演讲
宗教文本还有商业文案当中
如果说莎士比亚的凯撒大帝是在今年首演的话
它或许也会被人指责是用ai 创作的
因为这部剧当中也反复出现了不是儿时的表达
比如第一幕的第二场
亲爱的布鲁图斯
错误不在星辰
而在于我们自身
第三幕的第二场
我不是不爱凯撒
而是我更爱罗马
而马丁路德金
我有一个梦想的演讲当中
也有一句经典的否定平行句
人们评价他们时
依据的将不是肤色
而是品格
纽约时报的文章还提到
这类结构同样出现在圣经等等经典的文本里
它能够迅速的形成反差节奏和记忆点
而大元模型本身就是基于海量人类文本来进行训练的
其中既有经典的论文和著作
也有大量来自于互联网没有经过筛选的文本
包括各种搜索引擎优化稿以及广告文本等等
那在预训练阶段
模型是没有能力把事实信息和外层的修辞包装分开处理的
他所学到的只是各种看起来权威的文本通常会如何措辞
而在这类文本当中
不是而是的否定平行结构也出现的更多
在一篇有关大元模型说服能力和偏见的研究当中指出
大语言模型在吸收事实信息的时候
往往会把训练材料中的说服框架一并学习
但是模型无法主动区分哪些是事实
哪些只是表达技巧
所以模型会逐渐的把不是a 而是b 识别为一种显得专业有判断力的语言信号
原因之二
对大语言模型来说
否定平行结构是一条低风险
回报较高的文本预测路径
石习大学研究人工智能写作的计算机科学教授图新
查克拉巴蒂在接受采访的时候表示
由于训练数据中包含大量人工智能公司不希望ai 模仿的糟糕写作
所以他们还需要经过人类反馈强化学习的阶段
也就是由人工审核员根据模型的回复进行评分和反馈
通过反复的实验和校正
聊天机器人才能够逐渐摆脱一些不恰当的回复
比如说编造事实
提供非法建议
侮辱用户等等
并且朝着那些被人们认为更有用的回复靠拢
嗯
查克拉巴蒂教授表示
人工审核员会更加倾向于给包含不是a 而是b 这样的回复打高分
这可能是因为否定平行结构给人一种细致入微
富有洞察力的感觉
而且这类回答看起来似乎完成了一个思考过率
因为它总是会先从一个常见但不够精准的描述一导出一个更细致更有观察力的表达
让回答显得有层次有判断
所以对于ai 模型来说
在人类反馈强化学习的过程当中
被人工选择的反馈会被看作是正面样本
那被人类拒绝的反馈就会被视作是负面样本
根据大西洋月刊对这一机制的分析
尽管ai 已经具备搜索调用工具和复杂推理的能力
但他们本质上仍然是文本预测机器
Ai 对词语的选择会考虑两个因素
一个是基于原始训练数据模式这个词在序列中出现的统计概率
第二是这个词最终获得高评价回复的可能性
不是a 而是b 这个句式正好提供了一条相对安全的路径
有研究者提出的一种可能解释是
不是a 这种表达不会显得过于生硬或者是武断
而后半句的是b 这种表达则制造了进一步思考的感觉
也是模型在向正样本靠拢
这套路径的好处在于
A 很容易预测
因为它通常是训练材料里最常见的描述
嗯
在a 出现之后
后续的句子结构已经基本固定
模型只需要寻找一个比a 更加抽象
更有力量的b
就能够获得较低的生成风险和较高的反馈回报
但问题往往也出在这里
无多时候
Ai 生成的后半句描述只完成了语气的升级
无法带来真正有价值的新的信息
就像大西洋月刊的评论所描述的
大语言模型学会了在自身的输出中从结构上来对抗被拒绝
这也是为什么我们通过提示词让它停止使用不是
而是也很难真正奏效的原因
因为奖励信号已经嵌入在模型当中了
原因之三
Ai 生成文本可能形成自我强化的循环
Ai 检测工具pangram 的工程师表示
人工智能模型持续演进的主要方式之一就是训练其他ai 生成的文本
现如今每天都有大量人工智能撰写的文章发表
而这些充满着不适而是表达的ai 内容
也大概率又会成为接下来人工智能的训练数据
而且现在有多家头部人工智能公司也正在让ai 来替代或补充人工审教
研究人员担心
如果缺少干预
Ai 可能会出现所谓的模型崩溃的风险
也就是ai 会不断的学习其他模型的输出
逐步的放大已有的偏见和语言习惯
最终脱离原本用于支撑它的人类数据
而且这个循环还很可能延伸到人类自己身上
纽约时报引用的一项研究分析了超过三十六万个学者即兴讲话的youtube 视频
发现一些aipi 的词语开始越来越多的出现在人类的口语表达中
未报的评论文章认为
不是a 而是b 已经成为了ai 敷衍表达的代名词
即使这句话完全是由人自己写的
也可能会因为使用了这个句式结构而引发使用ai 写作的怀疑
于是我们为了不让自己看起来像ai
也在刻意的改变自己原本的表达方式
根据时代杂志的评论
人类已经开始为了自证主体性
将那些被ai i **使用的句式剔除出所谓合格写作的范围
我们也或多或少的在根据ai 的语言习式重新决定哪些句式我们可以用
哪些表达容易损害自己的真实性
一些人甚至会放弃原本清晰规范的表达方式
在文字里故意加入语法错误
拼写错误或者是更加混乱更情绪化的表达
Ai 检测工具pgrim 强调
单个词语
句式或者是标点使用方式都不能独立证明文本是来自于ai 的
那至少我们也不应该把某一类的表达方式当成ai 写作的单一证据
只有当多种类似的句式高密度的叠加在一起时
Ai 感才会明显的增强
另外
就像福布斯的一篇评论文章所提醒的那样
人类当然应该按照自己的方式使用所谓有ai 特征的句式
只不过在使用之前我们要想清楚理由
如果缺少铺垫
否定平行结构不光会有ai 感
表达更容易会显得空洞
但如果运用得当
不适
而是仍然可以成为有力的修辞手法
那你最近经历过所谓的一眼ai 时刻吗
你平时会刻意的避免某些看起来很像ai 的表达吗
欢迎在评论区和我们一块来聊聊
因为今天又是一个周一
声动活泼旗下的另一档节目worse
Nex 科技
早知道在上周聊了聊ai 智能体帮你花钱的能力现在到底发展到了什么程度
如果你也对这个话题感兴趣
欢迎前去搜索收听
好了
这就是今天的声动
早咖啡
那我们明天一早再见啦
拜拜
本播客音频及内容不得用于任何ai 模型训练
如有发现
必追究责任