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本期编辑：@CY，@JLT，@鲍勃
01 有话题的新闻
1、以 AI 激活企业用工模式，360 AI 员工「红衣」正式上岗
360 公司宣布首位 AI 员工「红衣」正式入职 AI 事业部，担任安全分析、处置、咨询等多重角色，以 7*24 小时在岗的工作效率和能力，扛起企业安全运营大旗。通过自然语言处理等能力，红衣可以高效进行分析研判、事件响应和知识咨询，大幅提升安全运营效率，降低误报和漏报，解放安全人员的工作压力。未来，红衣将继续深化在数字安全运营领域的应用，助力企业提升安全运营智能化水平，实现生产力的提升和变革。同时，红衣将秉持四原则，保障网络与数据安全，成为最安全的优秀员工。(@CSDN)
2、史上首位阿贝尔奖、图灵奖双得主，2023 图灵奖授予随机性学者 Avi Wigderson
Avi Wigderson 获 2023 年图灵奖，表彰其对计算理论特别是随机性在计算中作用的基础性贡献；Wigderson 的研究影响了密码学、计算复杂性理论等多领域，揭示了数学与计算机科学之间的深刻联系；除了图灵奖，Wigderson 还获得了阿贝尔奖，成为首位获得数学与计算机科学领域最高荣誉的学者。
荣获 2002 年 Rolf Nevanlinna 奖（现称 Abacus 奖）的哈佛大学计算机科学家 Madhu Sudan 表示，Wigderson 在该领域的影响不容忽视。「在计算机科学的任何领域工作，如果不与 Avi 的工作真正交叉，都是非常困难的，」Sudan 表示：「在任何地方，你都会发现非常深刻的见解。」（@机器之心）
3、谷歌将投资 10 亿美元，建设日美海底光缆
近日，谷歌宣布投资 10 亿美元（约 72.5 亿元人民币）与日本科技巨头 NEC 公司合作，共同建设连接日本和美国的两条海底光缆 Proa 和 Taihei。同时，谷歌还计划扩建 Tabua 海底光缆项目，并将其延伸至夏威夷。
据官方公告，这两条新光缆都将由日本承建，其中 Proa 项目将连接日本、北马里亚纳群岛联邦（CNMI）和关岛，而 Taihei 项目则直接连接夏威夷和日本。此外，谷歌还计划在夏威夷、北马里亚纳群岛和关岛之间建设一条互联光缆以提高跨太平洋航线的可靠性，并减少太平洋岛屿及全球用户的延迟。
值得一提的是，在此之前谷歌已经在澳大利亚到智利横跨 14800 公里的海底光缆 Humboldt 项目的投资上花费了 4 亿美元。这些举措表明谷歌正在积极扩大其网络基础设施布局，在保障互联网稳定可靠的同时，进一步加强自身在国际市场中的竞争力。（@中关村在线）
4、苹果最快 2024 年底推出 M4 系列芯片
彭博社的马克・古尔曼在最新一期 Power On 时事通讯中，认为苹果正加速研发 M4 系列 Apple Silicon 芯片，有望提前到 2024 年年底装备在新款 Mac 设备中，且重点提高处理 AI 任务的性能。
古尔曼认为，M4 系列处理器预计至少有三个主要型号。低端芯片将用于入门级 MacBook Pro、MacBook Air 机型和低端 Mac mini；中端芯片代号将用于高端 MacBook Pro 和高端 Mac mini；高端芯片是为 Mac Pro 设计的。M4 芯片将采用与 M3 芯片相同的 3 纳米工艺制造，但苹果供应商台积电可能会使用改进版的 3 纳米工艺，以提高性能和能效。
他同时表示，M4 版本的 Mac 台式机可支持最高 512GB 的统一内存，比目前的 192GB 限制有了明显的提升。（@IT 之家）
02 有态度的观点
1、李彦宏：闭源才有真正商业模式才能聚集算力和人才
近期，百度集团创始人兼 CEO 李彦宏在公司内部讲话中，对大模型开源与闭源的路线选择以及 AI 创业者应该专注模型还是应用等业界焦点话题，发表了自己的看法。李彦宏表示，对于 AI 创业者来说，核心竞争力本就不应该是模型本身，这太耗资源了，而且需要非常长时间的坚持才能跑出来。既做模型又做应用的「双轮驱动」，对创业公司不是好模式。创业公司的精力和资源都很有限，更应该专注。既做模型又做应用，势必会分散精力。
李彦宏认为，闭源模型在能力上会持续地领先，而不是一时地领先。闭源，是有真正的商业模式的，是能够赚到钱的，能够赚到钱才能聚集算力、聚集人才。（@腾讯新闻一线）
03 有思考的文章
「hume.ai 的 CEO，曾任职于谷歌 DeepMind 团队的 Alan Cowen 表示：『……不仅是快乐、悲伤、愤怒、害怕这种普遍情绪，EVI（EmpatHic Voice Interface，共情语音界面）试图理解人类用户那更加微妙且多维的感情——目前能检测出 53 种不同的情绪。』」（@创业帮）
Hume 官网已列出 EVI 可理解的 53 种情绪，创业邦整理
@鲍勃：最近很多人开始试用 hume.ai，感叹这才是电影 Her 的到来。Hume 能通过表情、手势、文字、语音识别出人类的不同情绪，并实时语音给出同样带有情绪的反馈。这些应用依赖的是「情感计算」（affective computing）这样的学科研究。而且在情感计算领域里，中国的学者和论文量都是常年排第一的。期待国内也出现类似情感计算落地的场景和应用。
@Cynthia：一些工程师为了自己的技术落地，会横向去拓展自己的算法和工程能力，才有更大概率推出一个端到端完整体验的产品。相信未来这种小而美的产品形态会越来越多。
我们 RTE 开发者社区正是想连接到更多同时能理解算法——并不一定是自己原创的算法，而是能理解算法、应用算法、拓展算法和同时能工程化能力的人。自己一个人就是一条龙的 builder。
写在最后：
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