美国马萨诸塞州民主党参议员 Ed. Markey 致函 20 多家汽车厂商，呼吁它们在未来的车型中保留 AM 广播。参议员称，AM 广播是美国消费者的一个重要信息来源，在 COVID-19 疫情前，12 岁以上美国人有九成每周收听 AM 广播，这一比例高于看电视的 56% 和拥有一台计算机的 77%。此外 33% 的新车买家表示 AM 广播是汽车的一项重要功能，高于专用 Wi-Fi（31%）、SiriusXM 卫星广播（27%），以及 Google Assistant（12%）和亚马逊 Alexa（9%）。AM 广播也是政府在自然灾害、极端天气事件等紧急情况下与公众沟通的一种重要机制。相比 FM 广播，AM 广播工作频率更低，波长更长，更容易穿过固体，能传播更远距离，非常适用于广播紧急信息。淘汰 AM 广播会在紧急情况下造成通信问题。

OpenAI 的新通用聊天机器人原型 ChatGPT 过去几天风靡一时，它在解决各种问题上的能力使其可以成为 Google 等搜索引擎和 Stack Overflow 等编程问答社区的部分替代。Stack Overflow 上也涌入了大量用 ChatGPT 回答的问题。Stack Overflow 社区现在发表了一则声明，宣布临时封杀 ChatGPT。Stack Overflow 称 ChatGPT 答案的正确率非常低，因此对整个网站以及寻求正确答案的用户来说是有害的。如果用户被发现使用 ChatGPT 回答问题，他们可能会受到禁止继续发帖的惩罚。

OpenAI 发布了一个通用聊天机器人的原型 ChatGPT，能与用户展开各种主题的对话。ChatGPT 是基于 OpenAI 的 GPT-3.5 模型，能像人类一样流畅对话，展现了聊天机器人过去几年的巨大进步。它也展现了聊天机器人的缺陷，将错误或虚假的信息作为事实呈现。AI 研究人员解释说，聊天机器人仍然是某种“随机鹦鹉”，其知识来自于训练数据中的统计规律，对世界的理解与人类不同。它能帮助用户调试代码，带着某种随意的语气说某个循环条件出错了，或者像黑帮成员那样解释冒泡算法，它还能写情景喜剧的剧本，解释不同科学概念，写学术论文，拥有着广博的知识。但它仍然是典型的聊天机器人，会回避敏感主题的讨论。

台积电在亚利桑那的工厂将于 2024 年开始投产，该工厂此前计划是生产 5 纳米芯片，但根据最新报道芯片的制造工艺升级到其最先进的 4 纳米。台积电受到了来自美国客户的压力。苹果希望从美国本土为 iPhone 和 MacBook 采购更多元件，代工厂富士康在郑州的工厂因新冠疫情封锁政策而导致 iPhone 生产停滞。AMD 和英伟达也都依赖台积电为其生产芯片。

迪斯尼研究人员演示了能改变演员年龄的新神经网络。它能自动化修改演员视觉年龄，比旧方法成本更低时间更短。旧的修改年龄的方法需要视觉特效的工作人员或者使用 3D 扫描和 3D 建模，或者使用类似 Photoshop 的工具对演员脸部的 2D 逐帧修饰，这一过程通常需要耗费数周甚至更长时间。迪士尼的新神经网络被称为 Face Re-aging Network (FRAN)，将整个过程自动化。迪士尼的研究人员首先用 StyleGAN2 随机生成数千张 18-85 岁的合成脸部数据进行训练，了解人的脸部如何随年龄变化的一般规律，然后逐帧应用于真实的演员。论文递交到了本月举行的 2022 ACM SIGGRAPH 会议。

百度周二表示，2023 年将扩大无人出租车业务规模和运营范围。百度在周二的新闻稿中表示，在北上广三个一线城市，萝卜快跑(Apollo Go)上的平均单车日订单量 15 次以上，逼近传统网约车服务的日均订单量。百度表示，自动驾驶技术泛化能力进步速度超预期，落地新城市技术交付时间仅需 20 天。百度还宣布了一种可实时更新、提高可靠性的高精自动驾驶地图，一种有助于有效筛选自动驾驶汽车在大规模部署情况下收到的更多信息的闭环数据系统。

Google 一个秘密项目是利用机器学习训练 AI 写代码、修代码和自我更新。该项目是 Google 生成式 AI 计划的一部分，可能会对开发者编写代码产生深远影响。它最初属于 Alphabet 的研发部门 X，代号 Pitchfork，今年夏天转入 Google 的 Labs 群组，这意味着其重要性在提高。Pitchfork 现在属于 Google Labs 的 AI Developer Assistance 小组，由 Olivia Hatalsky 负责， 她曾参与 Google Glass 等项目，是 X 的资深员工，随 Pitchfork 一起迁到 Google Labs。Pitchfork 设计通过学习编程风格写出新的代码。

Meta 透露了在策略游戏《外交（Diplomacy）》中达到人类水平的 AI Cicero。这款游戏涉及社交技能，玩家在游戏中扮演不同国家进行合作对抗。这是一个涉及合作和竞争的战略游戏，强调七个玩家之间的自然语言谈判和战术协调。AI 必须表现出同理心，使用人类的语言交流，建立人际关系才能获胜，这对 AI 玩家来说是一项艰巨的任务。Cicero 通过《外交》学习了自己的技能，随着时间的推移成为游戏高手。Cicero 将语言模型的规划和强化学习算法相结合，可以通过对话推断玩家的信念和意图，并根据其计划生成对话。在《外交》游戏的 40 场匿名在线比赛中，Cicero 的平均得分是人类选手的两倍多，在 72 小时的比赛中，它发送了 527 7条信息，在不止一场比赛中排名前 10%。Cicero 目前仍只能协调玩家在当前回合的行动。它没有能力模拟对话在游戏的长期过程中如何影响与其他玩家的关系。AI 可以通过预测整局比赛走势制定发言计划，但却很难预测发言后对游戏内人际关系的长期影响。

创业公司 Stability AI 宣布释出开源文本图像模型 Stable Diffusion 的 v2.0 版本。新特性包括：用全新文本编码器 OpenCLI 训练的文本图像模型，比 1.0 版本显著改进了生成图像的质量，模型现在能以默认分辨率 512x512 和 768x768 生成图像；Upscaler Diffusion 模型增强了图像分辨率，系统现在能生成 2048x2048 或更高分辨率的图像；新模型 depth2img 能推断输入图像的深度，能利用深度信息生成新图像；等等。

创业公司 Stability AI 宣布释出开源文本图像模型 Stable Diffusion 的 v2.0 版本。新特性包括：用全新文本编码器 OpenCLI 训练的文本图像模型，比 1.0 版本显著改进了生成图像的质量，模型现在能以默认分辨率 512x512 和 768x768 生成图像；Upscaler Diffusion 模型增强了图像分辨率，系统现在能生成 2048x2048 或更高分辨率的图像；新模型 depth2img 能推断输入图像的深度，能利用深度信息生成新图像；等等。

英伟达的研究人员演示了文本 3D 模型生成系统 Magic3D，它能让任何人无需任何训练就能创造 3D 模型。类似 DALL-E 和 Stable Diffusion 等文本图像生成模型，Magic3D 在输入一段文字系统就能产生相应的 3D 模型，举例来说，输入“一只蓝毒箭蛙坐在水莲上”，系统就会生成相应的 3D 模型，改变其中的描述也会改变模型中的对象。Google 研究人员在今年 9 月宣布了它的文本 3D 模型 DreamFusion，英伟达的 Magic3D 生成 3D 模型的速度比 DreamFusion 快两倍。研究人员在预印本平台 arxiv 上发表了论文，但并没有公布相应的代码。

微软是如何判断你的网络是否受限？微软资深软件工程师、《The Old New Thing》作者 Raymond Chen 解释说，根据你的 Windows 版本而定，系统会尝试从一个专门的 Web 服务器上下载文件，可能是 http://www.msftncsi.com/ncsi.txt 或 http://www.msftconnecttest.com/connecttest.txt，如果下载成功而且包含正确的内容，Windows 会认为你拥有完整的互联网接入。如果出错了，根据错误它会认为能访问受限制或无互联网接入。

Waymo 展示了其下一代全自动无人驾驶原型车。Waymo 目前在美国部分地区试运行无人驾驶出租车业务，使用的车型是基于 Chrysler Pacifica 和 Jaguar I-Pace，都是为有人驾驶设计的。它的下一代无人驾驶出租车由吉利公司制造，属于高端电子车品牌 Zeekr，为全电全自动化无人驾驶汽车，没有向盘、踏板或反光镜，四个全自动滑动门就像在公路上行驶的地铁列车一样打开。汽车可以乘坐五个人。汽车仍然提供了有人控制功能，Waymo 将负责安装其自动驾驶系统 Waymo Driver。该系统具有 Level 4 全自动驾驶能力。

名叫 Liu Liu 的美国旧金山开发者在 App Store 上发布了一个免费应用 Draw Things: AI Generation，将开源文本图像生成模型 Stable Diffusion 带到 iPhone 平台。Stable Diffusion 的一大优势是能运行在单张英伟达的中高端显卡上，有开发者对其进行优化之后能运行在普通显卡上。Liu Liu 对其进一步优化使其能运行在 iPhone 上。Liu Liu 称主要挑战在于内存占用，如果 iPhone 的内存有 6GB，当一个应用占用超过 2.8 GB 之后 iOS 会开始将其杀死；如果内存只有 4GB，那么超过 2GB 之后就会被干掉。测试显示，在 Phone 11 Pro 上生成一幅 384×384 图像耗时逾两分钟，如果是 iPhone 14 Pro 则所需时间会更少。

2016 年前顶尖的人类围棋棋手仍然能打败顶尖的围棋 AI。但在使用神经网络通过自我对弈精通围棋的 DeepMind AlphaGo 之后，人类就一败涂地了。最近 KataGo 作为一种开源围棋 AI 而风行一时。上周一组研究人员发表论文，描述了利用 KataGo 盲点的对抗性技术去挫败 KataGo 的方法。通过 KataGo 训练集之外出乎意料的落子，一个会输给业余棋手的对抗性围棋程序能击败 KataGo。KataGo 使用数百万次自我对弈学习围棋，但这仍然不足以覆盖所有可能的情况，留下了可利用的漏洞。研究人员的对抗性围棋程序发现 KataGo 容易受 off-distribution 等策略的影响。研究显示，达到人类水平的 AI 往往会犯一些非常奇怪的错误，以让人类感到惊讶的方式失败。如果 AI 在安全关键系统中犯下类似的错误，可能会导致严重后果。

索尼准备全面弃用塑料包装。这项计划准备从 2023 年启动，首次从智能手机等小型产品开始，塑料包装将逐步被纸箱和竹子等材料替代。索尼电视机等大型产品也将会弃用塑料包装，目前电视机等产品使用泡沫塑料防止磕磕碰碰。在日本大型电子产品厂商中，索尼是第一家提出全面弃用塑料包装的公司。除了包装外，索尼还准备用二维码来减少说明书。

Statcounter 十月份的统计数据显示，在发布一年之后 Windows 11 的普及度依旧远落后于 Windows 10。目前 Windows 11 的市场占有率为 15.44%，比前一个月增加 1.83%，相比之下 Windows 10 的市场份额为 71.29%，只比前一个月的 71.88% 略下降 0.59%。Windows 7 仍然有 9.61%，Windows 8.1 以 2.45% 位居第四，Windows 8 为 0.69%，Windows XP 为 0.39%。Windows 占据全球桌面操作系统的 76%，其次是 OS X 的 15.7%，Linux 的 2.6%。如果包括移动操作系统，Android 最多占 42.37%、Windows 30.11%、iOS 17.6%、OS X 6.24%、Linux 占 1.04%。

Google 旗下的 AI 子公司 DeepMind 今年早些时候宣布了预测蛋白质结构的 AI 系统 AlphaFold。现在社交网络巨头 Meta/Facebook 的研究人员完成了类似的工作，他们利用了一种语言模型，用已知的蛋白质结构序列进行训练，然后再用它去预测其它蛋白质的结构。研究人员将他们的 AI 模型称为 ESMFold，它没有 AlphaFold 精确，但预测蛋白质结构的速度是 AlphaFold 的 60 倍。研究人员用了两周时间预测了逾 6.17 亿蛋白质的结构，相比之下 AlphaFold 需要用数分钟才能完成一个蛋白质结构的预测。在 6.17 亿结构中，逾三分之一被认为是高质量的，被认为是正确的。其中有数百万是全新的，与已知蛋白质结构数据库都不同。

Meta/Facebook 宣布了 AI 驱动的新音频编解码器 EnCodec，压缩后的大小仅为 MP3 文件格式的十分之一。Meta 表示这项技术能显著改善低带宽下的语音声音质量。Meta 同时在预印本平台 arxiv 上发表了论文《High Fidelity Neural Audio Compression》。新的方法由三部分组成，首先编码器将未压缩数据转换成低帧率的潜在空间（latent space）表示；量化器 quantizer 随后压缩表示到目标大小，同时跟踪最重要信息以用于未来重建原始信号；解码器最后用单 CPU 上的神经网络将压缩后的数据实时转变成音频。研究人员表示他们是第一个实现将神经网络技术应用于压缩 48 kHz 立体声。

哥本哈根丹麦科技大学的科学家利用单根光缆和单个光子芯片实现了 1.84 petabit/s 数据传输率。这一壮举是在 7.9 公里距离上完成的。相比较下，全球网民每天使用的平均带宽为 1 petabit/s。随着数据使用量的增加，对带宽的需求也日益高涨。在标准光缆上使用紧凑单芯片实现 1.84 petabits/s 传输率的方案将会非常有吸引力。在实验中，数据流被分成 37 条，光子芯片将激光分成许多频率，为 37 条光纤数据流编码光数据。