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- 主题:逐渐适应了wacom开会
- 腾讯会议就是个垃圾...
我最近疫情期间被隔离在临时住所，这里网络比较差只有500KB/s（注意是大B）的带宽，延迟抖动比较厉害，（玩fps游戏ping30-50，偶尔到100ms）
然后在这里用腾讯会议会给我掉线。
我后来分析了一下，腾讯会议的上行带宽如果不足会造成桌面共享视频流的延迟增加，然后延迟增加到一定程度（大概5秒）服务器那里就会强制把你踢下线，并且你在客户端这里没有任何通知，你自己还在继续说话呢，直到别人打电话来告诉我我掉线了...
同样场景，zoom，google meeting之类的都毫无问题。人家浏览器版都比腾讯会议的客户端版本做得好，带宽用的也少，甚至20KB/s的带宽都能够你跟地球另一端流畅实时开会。
【 在 eamon 的大作中提到: 】
: 用wacom开了三四次会，总结如下：
: powerpoint开审阅->墨迹书写 体验好于 win11 白板 体验远好于 腾讯会议白板
: 跟笔记本屏幕对齐而不是放在左右两侧，写起来会减少一些大脑适应的开销，整体体验也有明显提升
: ...................
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修改:lvsoft FROM 180.111.50.*
FROM 180.111.50.* - 这个我只能说是基操了。
google meeting在我梯子不稳定上下波动最低只有20KB的情况下，依然能实现跟地球另一端的10人双向实时视频会议。
声音不断只是基本的，哪怕视频很模糊，那也是没断而且音视频同步的。
我几台机器日常有监控，真实带宽使用情况一目了然
【 在 omelet 的大作中提到: 】
: 微软的teams开会挺爽
: 连公司内部网络都差的一笔的情况下
: teams声音机会没断
: ...................
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FROM 180.111.48.* - 有一些基于AI的压缩技术，在视频会议的场景下能做到比h264压缩率高1-2个数量级...
【 在 omelet 的大作中提到: 】
: 20k保证语音差不多
: 视频居然还行
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FROM 180.111.48.* - 不是，大致是gan+deepfake的思路，gan捏个人脸只需要很少的信息
【 在 iMx 的大作中提到: 】
: AI的话，肯定是贴图啦
: 判断出和素材库相似的部分，传编号，这边就贴上
:
: ...................
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FROM 180.111.48.* - 我把当初看到的论文介绍视频翻了出来：
https://www.bilibili.com/video/BV1qX4y137C6
google meeting不一定是这样，而且本身我观察到它也一直在变化。我以前做过视频编解码器，对视频流的细节还是比较敏感的。我的感觉是它肯定采取了一部分的这个实现思路，但不一定完全这么做。反正我感觉有些特征肯定不是传统的视觉编解码器会有的。
另外围绕视频会议，虚拟现实应用等等，还是有很多令人兴奋的AI成果的。比如这个是通过你眼镜上的一个小摄像头，在只看到你一个扭曲的侧脸的情况下生成你整张脸：
https://www.bilibili.com/video/BV1Ui4y1L7HP
【 在 eamon 的大作中提到: 】
: 所以这边实时提取特征点，然后只传特征点过去，那边自己捏脸，然后根据特征点的移动来出动图是吗？
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修改:lvsoft FROM 180.111.48.*
FROM 180.111.48.* - 都可以在浏览器里面实时跑的...
当然，怎么在边缘设备中尽量实时同时又不损失效果的跑ai应用是另一个维度的课题。
也有很多论文折腾把各种复杂算法从以前的要离线跑几天改进到跑到几毫秒内的...
目前总体来说，上述几个维度的方法还没有整合起来，要达到产品级还有距离，这也是我不认为目前几个视频会议产品中用了论文里面的实现。
但综合弱一点的，类似的简化实现应该是有的。
【 在 omelet 的大作中提到: 】
: 折计算是在哪里做的
: 在发起端么
: 那对性能还要求挺高的啊
: ...................
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修改:lvsoft FROM 180.111.48.*
FROM 180.111.48.* - ai可以自己写剧本，自己创造场景，自己捏演员，然后还自己配乐...
这已经不是“早晚有一天”了，而是上述每一点目前都能看到的很多demo...
所以我现在的观点是，好比现在这个时代，不管你从事什么职业，都离不开计算机的影响。不掌握计算机就会跟信息时代脱节。
而ai就是下一个时代中处于计算机地位的东西。所以现在就必须全面的去拥抱这玩意，这样等奇点审判日到来，还可以当个球奸....
【 在 eamon 的大作中提到: 】
: 牛逼
: 早晚有一天ai自己演的电影要跟真人抢市场
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FROM 180.111.48.* - 他的观点从很久以前就这样了，不然也不会写本书取名《皇帝新脑》了。
这本书我当年初中的时候读了好多遍....
这个问题科学界也是分两派的，我的感觉其实就是一个信念的问题。
一定要从科学上解释，那人所谓的自由意志只能从量子不确定性里去寻找，否则人脑也一样是一台决定论的复杂机器而已。
我其实不太care这些信念的问题。我比较现实，我们就看现状：
1. GPT-3是2020年7月诞生的，训练它需要500万刀的资金规模。
2. 人脑的突触大概是100万亿量级，GPT-3的参数规模是1750亿，大约还有3个数量级的差距。
3. GPT-3在很多任务上已经展现出足够好的泛用性和通用性，虽然谈不上达到人的程度，但工程上也足以取代低端人员。
4. 目前AI产业界的摩尔定律周期，大概是每年提升一倍，3年多点提升一个数量级，我们再放点余量，拉到5年。
结论就是15年后，训练一个人脑同等规模的AI需要500万刀的资金规模。
当然，我们还可以进一步假设一个突触远比AI里面的一个参数复杂，比如说需要10个参数，甚至100个参数才能描述一个突触。那也不过是再增加5-10年而已...
也即25年后，奇点会到来...
【 在 eamon 的大作中提到: 】
: 关于这一点我相信彭罗斯的判断
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: #发自zSMTH@JAD-AL00
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修改:lvsoft FROM 180.111.48.*
FROM 180.111.48.* - 没有...第一推动丛书我是全读的...或者说初中和高中，图书馆里面只要是自然科学类别的书，我就都读过...
但这系列书确实定位上依然是科普读物，只不过写书的大佬有的不太管你读的懂读不懂而已。
皇帝新脑和时间简史是这个系列难度的两端，霍金当年写书的时候有人告诫他里面不要出现公式，否则每出现一条销量减半...所以霍金只在时间简史里面放了2条公式...其中一条还是E=mc^2...
彭罗斯才不管这些呢...丫就是想怎么写就怎么写，完全不假设读者是普通人的...所以我努力多了好多遍...
【 在 cha 的大作中提到: 】
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: 我在想
: 有没有一种可能
: ...................
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FROM 180.111.48.* - 我觉得吧，很多事情如果讲不出道理，就别下结论。
否则只是人类的傲慢而已。
人类智能到底是个啥，一样也没人说得清。
【 在 D600 的大作中提到: 】
: 如果一切都基于深度神经网络训练出来的盲盒模型，那不是离人类智能还差得远，是根本就走错了方向。
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FROM 180.111.48.*