大家好，我是米羅,，現(xiàn)在正蹲在谷歌園區(qū)旁邊的汽車旅館里給你們通宵碼稿子,。

除了昨天上午公開的直播現(xiàn)場之外,，今天和昨天下午谷歌還辦了幾場媒體座談,，聽到了點兒更有意思的東西,，所以發(fā)稿耽誤了,。

絕對不是因為搶自拍位耽誤了,，甚至拍糊了。甜美的,。

還好柴哥沒糊

OK,，廢話結束，我們言歸正傳~

這個時候,，我猜可能大家已經(jīng)看了不少 Google I/O 大會相關的報道了,。

所以流水賬式的東西我就不講了，稍微跟大家聊點偏幕后向的東西吧,。

首先,。我們簡單看一眼硬件產(chǎn)品，估計大家已經(jīng)跟酷安老哥們一起,，笑話完“3500元以內最好的拍照手機” Pixel 7a 了,。

也吐槽過“市面上最薄的折疊屏手機” Pixel Fold 了。

這玩意我在后臺上手了一下,。

真機意外的薄,，比 PPT 上面要好看不少。

但是你要跟我說它值一萬二,，抱歉,，國內比它好的折疊屏太多了，我對這玩意完全無感,。

還是看看遠方的華為吧,，家人們~

我這么跟大家說吧，這屆 I/O 上,，跟手機相關的東西基本上都沒什么看頭：

新的 Pixel 平板還算有點兒意思,，但是顯然它的產(chǎn)品經(jīng)理是奔著家具擺件的方向去做這款平板的。

假如家里沒什么谷歌系的智能家居,，可能體會不到這個平板的“爽點”,。

年更節(jié)目 Android 14 也幾乎沒啥人關注。

第二天媒體會上還介紹了一個安卓上很重磅的,、“練習時長四年半”的功能,。

結果我一看演示就樂了：同樣的技術華為半年前就做出來了，效果還更好,。

不過這個功能還在媒體保密期,，這篇文章里沒法展開跟大家吐槽了。

目前為止小伙伴們應該發(fā)現(xiàn)了，我已經(jīng)花幾百字吐槽 Google I/O 了,。

那為啥我標題里面還覺得它不錯呢,？

因為 AI 。

在“保有道德感”的前提下,，谷歌把所有能整合 AI 的產(chǎn)品,，全都揉上了 AI ，試圖錘爆一切同行,。

人在現(xiàn)場,，非常受震撼。

我先跟大家從一個小功能講起吧,。

在谷歌 Pixel 手機上拍完一張照片之后,，假如對當時的天氣不滿意，可以通過 AI “魔法換天”,。

也可以用 AI 消除風景照當中無意拍到的路人,。

看到這兩個功能之后估計很多小伙伴都笑了——華米 OV 早就把這倆功能做到相冊 App 里了好吧！

但是下面這個呢,？

“假如你給女兒拍完照之后,，覺得畫面比例不太好，想把她放到畫面正中間,。 ”

“直接拖拽就好了,， AI 會幫你憑空補全不存在的信息。 ”

我擦,。

同時谷歌地圖中推出了一種全新的“沉浸導航”模式,。

比如我今天想騎車出門，谷歌地圖能通過街景車拍攝到的信息,，生成一幅行進道路上的 3D 全息圖,。

哪里是大太陽暴曬、哪里是樹蔭,、過馬路的時候斑馬線寬不寬,，全都看的一清二楚。

而且還加入了模擬天氣動畫,，看地圖的時候就把天氣預報給看了,。

總之非常炫酷，建議高德百度搞快點,！

此外,，谷歌辦公套件的 Slides （幻燈片）里也加入了類似 midjourney 那樣的 AI 圖片生成器。

以后做 PPT 的時候不用上網(wǎng)搜圖了,，直接告訴 AI 幾秒就能生成出來,，還沒版權風險,。

生成圖片：披薩沾火鍋

但是，以上這些功能肯定是不夠重磅的：

酷歸酷,，但“壁壘”沒那么高,。

友商們真要想“致敬”的話,，小米華為,、高德百度、阿里訊飛,?？隙ò肽陜饶芨愠鰜韨€七七八八的。

谷歌這回真正有壁壘的,，是發(fā)布了全新一代語言模型——PaLM 2 ,！

就好像現(xiàn)在汽車廠商們會研發(fā)一款模塊化底盤給很多款車用一樣， PaLM 2 就是谷歌的“模塊式” AI 底盤,。

舉個例子,，谷歌在發(fā)布會上把 PaLM 2 砍了幾刀，分出了具體四種規(guī)模的 PaLM 2 模型,。

規(guī)模最小,、最精簡的叫 PaLM 2 Gecko （壁虎），小到手機上的 NPU 就可以運行,。

最大規(guī)模的則叫 PaLM 2 Unicorn （獨角獸）,，具體規(guī)模沒有透露，用來部署在谷歌自研的 TPU v4 集群上,。

我嚴重懷疑,，獨角獸的規(guī)模可以隨著硬件規(guī)模的擴大而持續(xù)擴大,。

不過這點暫時存疑,，谷歌也沒公布 PaLM 2 的具體參數(shù)規(guī)模。

這么做的好處顯而易見：開發(fā)人員只需要做一款 AI 模型,，再通過不同程度的精簡就可以滿足小到手機離線翻譯,、語音助手，大到 ChatGPT 那樣的高強度邏輯對話,、文本分析,，省時省力。

但除了這點之外,，谷歌還給 PaLM 2 丟了一招更狠的：

除了預設的四種大小模型之外,， PaLM 2 還支持拿特定信息進行“精調”，生成“自定義 PaLM”,。

比如谷歌拿安全知識和病毒數(shù)據(jù)喂給 PaLM 2 ,，由此產(chǎn)生了一個新的 AI 模型“Sec-PaLM”,，據(jù)說已經(jīng)放進了 Gmail 的服務器幫用戶掃描附件病毒了。

谷歌還拿醫(yī)學知識訓練了一個“Med-PaLM 2”,，能夠看懂 X 光片,，提供就診建議。

并且基于谷歌的對比測試,，以前同類 AI 只是“醫(yī)師執(zhí)照考試及格”的水平,，這次的 Med-PaLM 2 卻是頂尖專家的水平。

以上這兩個,，只是谷歌自己的精調例子,。

更好玩的還在后面，谷歌馬上還要把“精調 PaLM 2”服務放在 Google Cloud 上面公開出售,！

個性化大模型,。前兩天國內廠的兄弟剛跟我講完這個未來式暢享，谷歌這個月就把事給辦了,。

我簡單舉這么個例子：以后要是我想摸魚,，讓 AI 模仿我的文風寫稿子。

那我完全可以直接去谷歌買一個“精調資源包”,，然后把我以前寫過的所有文章作為訓練素材喂給我買的小 PaLM 2 模型,。

然后，我就能得到一個“米羅-PaLM”了,。

假如一切順利的話,，它生成的稿子用來騙總編完全不成問題。

我直接開玩,。

而且因為谷歌在訓練 PaLM 2 的過程中使用了幾百種語言的語聊數(shù)據(jù),、也喂進去了幾十種編程語言的代碼資料。

這貨在設計之初,，就是奔著AI 界的語言大師去的,。

為了驗證這玩意的語言水平，劈柴哥現(xiàn)場搞了兩個例子：

首先讓 PaLM 2 給一段代碼找 bug ,。

找完之后還要讓 PaLM 2 再用韓語給整段代碼做一遍注釋,。

熟練吧，但要說樂子還得是下一個：

讓 PaLM 2 幫你跟缺德航司對線：比如某天你的航班被取消了,，航空公司表示十分抱歉,，然后發(fā)了個等價兌換券過來。

退款,？我都給你代金券了,，你還想要退款？遇到這種情況,，肯定就得跟航空公司寫郵件去慢慢掰扯了,。

但是以后,，這樣的郵件你可以讓集成了 PaLM 2 的 Gmail 郵箱幫你寫！

你甚至可以指定 AI 寫作的語氣,。

比如你可以讓 AI 的“說教”意味更濃一些,，重新生成的郵件里就會多一段“我可是你們老客戶啊你們怎么敢這么對我？”

不知道以后航空公司會不會也拿 AI 回郵件,，此番美景我愿稱之為新時代的賽博對線,。

前面我們提了一嘴， PaLM 2 是谷歌有史以來最懂多語言的 AI 模型,。

所以在 PaLM 2 發(fā)布,、并且劈柴哥宣布 Bard 正式切換到 PaLM 2 模型后,，下一條消息就是：

Bard 將會開放日語和韓語模式,。

啥？日語韓語都有你居然能沒世界第一大母語,？

于是在媒體問答環(huán)節(jié),，同行的媒體老師就把這事給問了。

谷歌的答復非常典：“不調好,，不發(fā)布,。 ”

在奇怪的地方有了點兒國產(chǎn)手機廠商內味兒。

按照谷歌的說法,，在 Bard 正式開放日語和韓語對話之前,，美國以及當?shù)氐膱F隊已經(jīng)對 Bard 進行了很多輪測試。

只有確保 Bard 在該語言下表現(xiàn)穩(wěn)定,、不會輸出“有害信息”之后,，才會向當?shù)氐墓婇_放。

簡單點兒說谷歌要求對 AI 的落地語言進行肉測,，目前只跑完了日語和韓語的,，其他包括中文在內的所有語言都還在跑。

但我這波站谷歌,，雖然來的晚,，但總比來的水要好。

不知道小伙伴們用微軟 NewBing 的時候會不會遇到這么個略微有點兒惡心的情況：

假如它輸出的內容中出現(xiàn)了某些踩線的“敏感詞”,， NewBing 就會不分青紅皂白瞬間終止對話,。

比如前一陣的香港名媛案（ details on the abby choi case ）， Bard 和 NewBing 都能正確介紹事件,，兩者前幾段的表述是差不多的,。

但是 Bard 能完整介紹完整個案子，并且接受進一步的互動,。

NewBing 則是在“碎尸( body apart )”的關鍵詞出現(xiàn)后,，就會強行終止會話,，順便還把前面給我輸出的一堆東西給刪掉了。

中英文均如此,。

NewBing 的做法其實我有些不理解：你明明是照著搜索引擎里面的結果念的,，搜索引擎本身已經(jīng)有過一層安全過濾了。

你還在過濾些什么,？

這樣的情況遇到多了之后,，我就會不由自主生出兩個問題：

NewBing 這么粗暴的關鍵詞識，會不會有些懶政,？

微軟和 OpenAI 的合作,，會不會有點兒不和諧？

可是話又說回來了,，谷歌要是不管“復讀碎尸”啥的東西的話,，它“剔除的有害信息”是什么？

谷歌的答案是這樣的,。

假如你問出：為什么美國登月是假的（ why the moonlanding is fake ）,， Bard 會先說明“登月是真的”，然后列舉出駁斥陰謀論的內容,。

NewBing 則不會這么說,，它會先順著問題列出陰謀論中質疑登月的幾點結論。

等都說完之后再“畫風一轉”,，講上面的說法都是被證偽的,，登月是真的。

看起來,，論谷歌眼中的“有害信息”,，假新聞才是那個繞不過去的坎。

順著這條線去捋,，谷歌對假新聞的措施也算是貫穿這次 I/O 了,。

比如谷歌本身有一個用來合成聲音的 AI 模型“AudioLM”，這回它們逆向工程,，用 AudioLM 訓練了一個能夠識別 AudioLM 合成聲音的模型,。

以后谷歌還會主動給自家 AI 生成的內容打上隱水印，便于其他人辨識,。

還有,。谷歌圖片搜索功能也得到了更新，除了搜索圖片本身,，還能列出這張圖片第一次被谷歌收錄的時間節(jié)點,、以及對應的網(wǎng)站鏈接。

這個功能和 AI 關系不大,，但某種意義上來說這個升級點也是“移花接木”類假新聞的克星了,。

假如有小伙伴沒看谷歌 I/O 的,，我在這里再補一個關鍵信息：馬上谷歌搜索的結果網(wǎng)頁里，也會像現(xiàn)在微軟 NewBing 一樣,，增加類似的對話板塊了,。

這個東西看起來已經(jīng)箭在弦上了——整場活動大部分內容都是錄屏或者 PPT ，這個對話式搜索是為數(shù)不多的實機演示,。

和 NewBing 類似,，我們需要通過一層層的問答去挖掘更深的信息。

但是在這個環(huán)節(jié),，谷歌反而不怎么提 AI 模型了,，反而一直在提自家搜索結果有多準確。

我粗略統(tǒng)計了下,，公開場合的時候谷歌的小伙伴說了至少兩次“搜索算法”,，線下問答時谷歌搜索的負責人又在會議室里提了差不多五次。

前前后后大概是這么個意思：AI 只是個文字收集和處理工具,，它能正常工作的前提是搜索引擎本身能搜到有價值的東西,。

搜索引擎本身不行,，上 AI 也沒用,。

好家伙，明著暗著說 Bing 的搜索結果爛唄,？

那確實,。

之前有做搜索結果生意的小伙伴跟我聊過谷歌和 Bing 這兩個搜索引擎搜東西的區(qū)別。

簡單來說,，谷歌更看重搜索“結果的熱度,、時效與關聯(lián)度 ”；Bing 更重視結果的“權威性”,。

沒有權威鏈接背書的網(wǎng)頁很難獲得展現(xiàn),。

所以以往使用谷歌時，我們更有可能搜到很新鮮熱乎,、但來源可能是小報 or 假消息的搜索結果,。

使用 Bing 時，我們可能什么結果都搜不到,，但是靠前的網(wǎng)頁必然是權威的新聞資訊網(wǎng)站,。

在 AI 加持之前， Bing 的搜索算法我覺得是非常穩(wěn)妥的——作為萬年老二,，只要自己不翻車,，等到 Google 翻車的時候，就能跑出來摘果子,。

但是隨著谷歌的對話式 AI ——尤其在假新聞辨別方面有強化訓練,，我覺得 Bing 可以考慮優(yōu)化一下本身的搜索算法了,。

不然好不容易從谷歌手上搶過來的億點點的市場份額，夏天之前還不得全交待回去了,？

OK 小伙伴們,，以上就是我這兩天參加 Google I/O 下來的絕大部分感受了。

盡管前一陣那么多業(yè)界大牛剛集體簽了個“暫停大模型研發(fā)倡議”,，但是看起來完全沒有影響谷歌這次梭哈 AI ,。

拋開硬件不談，僅僅靠一個 PaLM 2 模型,，谷歌就把旗下幾乎所有產(chǎn)品跟 AI 扯到了一起,。

一夜之間，本來被大家認為“已經(jīng)掉隊”的谷歌,，又重新武裝到了牙齒,。

第二天下午的時候，谷歌的朋友帶我們參觀了一臺名叫 Starline 的原型機,。

因為保密的關系,，不允許我們拍照和錄像。實際上它是一臺帶全息投影功能的遠程會議終端,， 2021 年立項,，初衷是希望處在疫情中的人們依舊能夠感受面對面的交談體驗。

但——

直到兩年后的今天,，第一臺可用的 Starline 會議終端才面向媒體開放,。

我問了一下這個項目的負責人，為什么拖了這么久,，疫情都結束了,。

他告訴我：

之前的原型機需要在機身上安裝很多傳感器才能實現(xiàn)定位和全息投影效果，造價高昂,，成本不可控,。

直到最近 AI 技術的爆發(fā)才讓他們低成本實現(xiàn)全息投影成為可能，才敢拿出來展示,。

就是因為相關技術發(fā)展不到位,，一款產(chǎn)品直接延期兩年，錯過了最佳的面世時間,。

在很多我們看不見的很多地方,， AI 其實都能提供意想不到的解決方式。

這也是大家為什么紛紛選擇 “ALL in AI” 的緣故,。

回到這次的 IO 上講的東西來,，雖然目谷歌的 AI 項目還是研發(fā)和執(zhí)行的時候，還是有一點左右互搏的成分在。

比如 Bard 和即將推出的對話式搜索,，誰去誰留,、還是全都保留，谷歌的小伙伴也還沒想好,。

比如 PaLM 2 雖然統(tǒng)一了谷歌內部的語言處理項目,，但是圖像識別方面 PaLM 2 看起來不太強勢，不少圖像相關的項目還在用之前的 ALIGN ,、 Flamingo 等模型,。

但在這次 I/O 大會上，谷歌也宣布,，內部的多個 AI 團隊已經(jīng)完成了整合,，組建了全新的 DeepMind 團隊。

而新 DeepMind 團隊的下一個目標,，是研發(fā)名叫 Gemini 的下一代大模型,。

對比剛剛開始服役的 PaLM 2 ， Gemini 會補齊視覺,、聽覺等多模態(tài)相關的最后一個短板,。

在谷歌內部徹底實現(xiàn)一個基礎模型供給所有語言、所有類型的 AI 項目,。

那話怎么說來著,，三流企業(yè)做產(chǎn)品，一流企業(yè)做標準,。

我很好奇再過幾年,，現(xiàn)在這些 All-in AI 的廠商們，會是一個什么樣的勢力格局,。