谷歌摸鱼神器来了：推出AI会议替身，一键总结提问发言

饱受会议折磨的打工人，终于可以解放了！

就在刚刚举办的Google Cloud Next’23大会上，谷歌宣布了一系列科技新进展，最瞩目的要属其中的“开会AI替身”了。

只需要一句“帮我参加”，AI就能替你开会，并在合适的时机发言提问：

这样一来，即使开会时摸鱼，也不怕老板突然点名了（手动狗头）

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有网友狂喜，要是真有这个AI数字替身帮我天天开会，我生产力直接拉满！

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还有网友调侃，这是从“AI取代我的工作”变成了“AI取代我老板的工作”啊。

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一起来看看，这届Next大会上推出了哪些黑科技。

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AI替你开会发言写总结

打工人或多或少都经历过开会的痛苦。

有时候，吃饭甚至是在路上时，就突然被拉进会议中，但可能摄像头和声音质量、或是环境不太适合开会。

谷歌认为，遇上“不方便”的时候，就可以用AI来帮忙总结会议内容、并代替你进行提问。

即使你摸鱼了，AI也能迅速给你总结前半段会议说了些什么，让你快速加入话题中：

不仅是“会议替身”。

在会议中间，AI还能自动担负起速记的工作——

帮忙做笔记、甚至是录制视频片段，并在会议结束后整理成当日会议速记，实时发送到每个参会人的手中。

谷歌会议产品部高级总监Dave Citron认为，视频会议有三个创新阶段，第一个是视频会议出现时，第二个是混合办公时期，第三个就是AI爆发时期。

现在，是时候将AI加入会议APP了。

对于这个功能，The Verge调侃称，如果每个与会者都派出他们的AI助手，那么会议主题大概很快就会被弄清楚，并迅速结束。

还有网友感叹，人人用机器帮自己开会上课的一幕，可能很快就要实现了：

如果遇上跨国会议、或是需要快速了解某个国外会议的内容，AI还提供了18种语言的自动翻译字幕。

而如果你所在的地方不方便视频，还可以提前将自己的脸基于AI上传到谷歌会议APP中，开会时直接使用。

这个功能，来自谷歌集大成的AI助手Duet AI。

在这次Next大会上，除了这个会议替身以外，Duet AI也被加入到其他功能中，实现了一波APP的“AI大换血”。

Duet AI变身“增强版”

Duet AI在今年5月的谷歌I/O大会上推出，基于PaLM 2大模型调整而来。

那个时候，Duet AI主要还是集成在Gm****ail和谷歌文档中，例如像微软Office一样能智能编写内容、做PPT、以及分析表格中的数据，以及总结一下邮件内容等：

现在，除了上面提到的会议“替身”以外，Duet AI还在谷歌云中实现了一系列新功能——

代码生成器。它不仅可以帮你自动补全代码、生成代码，还可以进行代码重构。

基础设施管理。用户只需要与Google Cloud Console（监控云资源的设施）的Duet AI聊聊天，就能快速掌握基础设施配置，获得提升利用率和性能的操作方法建议。

数据库助手。只需要和Duet AI“聊聊天”，它就能自动理解你的需求，并帮助你搭建数据库、并负责修改和查询数据；

安全分析员。谷歌的安全产品目前也引入了Duet AI，可以协助查看电脑中的潜在威胁因子，更有效地协助安全人员进行工作。

除了这一系列新云服务以外，谷歌的办公通讯软件Google Chat也用上了Duet AI。

现在，在Google Chat上可以直接查找并提取其他人发的文件、并用Duet AI总结其中的内容等。

谷歌还强调，即使用Duet AI当助手，他们也绝对不会用文件中的内容来训练产品，信不信由你

还集成了Llama2和Claude2

除了增强版Duet AI以外，这次在Next大会上还有一些其他的AI看点。

就像不少国内厂商在做的那样，谷歌也将Llama 2和Claude 2等目前比较流行的大模型API接入了自己的云服务中，方便让用户直接调用。

谷歌还表示，目前它们是唯一提供Llama 2的预训练模型微调（adapter tuning）和RLHF的云服务厂商。

而在基础设施的合作上，英伟达又赢了。

虽然谷歌这次也推出了自己的第五代TPU，并承诺每美元训练性能提高2倍、推理性能也提高了2.5倍（此前谷歌还剧透过，这版TPU用了AI设计）。

不过在大会上，谷歌云特意强调了一波，自己将进一步与英伟达合作，用上更多的英伟达卡来增强自己的云产品，以加速大语言模型训练。

下个月，谷歌云将向开发人员提供英伟达的H100 GPU，即作为A3超级计算机虚拟机的一部分提供。

最后，谷歌还发了一种“AI图片鉴别水印”功能。

这个是谷歌DeepMind早些时候推出的一个AI技术，即给AI生成的图像打上像素级别的水印，只需要识别一下就能分辨出来。

你感觉哪个黑科技最实用？

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍