關於李梓敬

誰是李梓敬?5 月 21, 2023

「全程高能,輾壓造謠廣播公司」
— 前外交部發言人趙立堅

簡短介紹:

李梓敬(英語:Dominic Lee Tsz-king,1984年1月22日—),新民黨中央委員,公民力量成員,廣東省廣州市增城區政協,現任香港立法會議員(新界東北)。曾任深水埗區議會又一村民選區議員,職業為公司董事。

詳盡介紹:

李梓敬(英語:Dominic Lee Tsz-king,1984年1月22日-),是新民黨中央委員,公民力量成員,廣東省廣州市增城區政協,現任香港立法會議員(新界東北)。曾任深水埗區議會又一村民選區議員,職業為公司董事。

李梓敬曾就讀於拔萃男書院和李寶椿聯合世界書院,在美國萊斯大學完成經濟學學士學位,在香港城市大學完成法律博士 (J.D.) 。他在大學時期已經開始創業,設立網上平台買賣教科書,並在畢業前將企業賣給雷曼兄弟前高層。之後,他再次建立不同的網絡銷售平台,售賣廚具、寵物產品、嬰兒產品等等。在2011年,他加入家族電子零件生意,負責網上銷售和網絡營銷。

政治方面,李梓敬在大學時期就開始學習參與政治方面的活動,曾為美國眾議員當見習生並參與美國總統選舉的工作。回到香港後,在2015年香港區議會選舉中,李梓敬在所居住的又一村選區參選,得2277票大比數擊敗對手,當選深水埗區議員。
2020年,李梓敬加入了公民力量和新民黨,報名參選當年原定的立法會選舉,爭取新界東的議席。不過由於疫情的關係,特區政府宣布,將選舉押後一年。2021年8月,在2021年香港選舉委員會界別分組選舉中,李梓敬參選爭取第三界別基層社團界別的議席,最終成功當選。在2021年香港立法會選舉中,李梓敬參選新界東北,最終以61,245票當選立法會議員。

李梓敬善于運用社交媒體,與市民溝通。2019 區議會連任失敗之後,他有感在選舉期間飽受網上抹黑影響極深。因此,他便聯同一班立志服務社會和市民的建制派年輕人創立KOL100計劃,在YouTube拍片發聲,並取得超過30萬訂閱。作為KOL100計劃的發起人,李梓敬希望通過網絡平台傳播正面信息和觀點,打造一個建制派的聲音陣地。他認為,在2019開始的兩年社會動蕩中,黃媒和網紅佔據了輿論優勢,並對建制派進行了不公正和不客觀的報道和評論。他希望能夠改變這種局面,並讓更多市民了解建制派的理念和工作。

除了拍攝視頻之外,李梓敬也積極參與國際輿論和外交工作。曾代表香港參與聯合國人權理事會會議,並接受外媒,包括BBC《HARDtalk》節目訪問,就香港的情況發表演講和回答問題。他認為,在國際舞台上,西方政客和媒體有很強的影響力和話語權,並試圖抹黑中國和香港政府,並推動對中國實施制裁和干預措施。他希望能夠用事實和理性,來反駁這些不實和偏見的言論,並展示一個真實、多元、包容、進步的國家及香港形象。

12/06/2024

快手發佈強大的視頻生成大模型「可靈Kling」

近日,由中國視頻公司快手(Kuaishou)開發的可靈(Kling) AI 視頻模型,正式上線。其特性與今年年初OpenAI 發佈的 Sora,有許多相似之處。主要功能包括生成更長的視頻、更合理的動作,以及多序列鏡頭,並且能更好地遵循指令。與 Sora 不同的是,Kling 已經推出等候名單,並開始向用戶開放。 OpenAI在二月份推出了Sora,並逐漸受到創作者的青睞,其中包括五位獲獎電影製片人,他們將在翠貝卡電影節(Tribeca Film Festival)上,首映Sora製作的短片。儘管如此,Sora 仍未向公眾廣泛開放。 關於Kling 的介紹 根據快手表示,Kling 可以根據單一指令生成視頻,其生成的視頻分辨率高達1080p,時長最高可達2分鐘(幀率30fps)。它還能「精確地模擬物理世界的特性」,這是大多數 AI 模型難以實現的功能。Kling採用了類似 Sora 的技術路線,使用專有模型,支持多種縱橫比和鏡頭類型。 官網上顯示,除了生成特性以外,Kling還具有先進的臉部和身體的3D重建功能,可以改進視頻中的所有表情和肢體動作。 Kling 所做的視頻如何? 這些視頻中,最令人印象深刻的特點是真實性。在一些片段中,也會存在像其他 AI 視頻中,所出現的模糊現象,但模糊程度較輕。在一段鸚鵡的視頻中,你幾乎分辨不出它是否是真的,而且你也很難確定那段吃漢堡的視頻是否是真實的。 總體來看,Kling 能夠創建精准的動作,更好地模擬現實世界的動作和物理特性,並且能夠將現實世界的真實感重現出來。 這對 Sora 意味著什麼? 如果快手公司考慮在更廣泛的區域發佈Kling,讓中國以外的用戶能夠使用,那麼這種競爭,將有助於激發創造力和創新。Kling的發佈,相信也會推動 OpenAI 儘快發佈 Sora。
04/06/2024

上海研究人員開發出更精確的AI氣象預報大模型

6月3日,上海科學智能研究院和復旦大學,聯合發佈了全新升級、AI 驅動的氣象預報大模型——伏羲2.0。 與之前的模型相比,伏羲2.0 的預測準確性更高,預測速度僅為傳統數值模式的1/1000,同時成本更低,可預測的時間更長。 預計在它的幫助下,中國的早期預警、風險管理,和災害防禦能力,將得到顯著提升。 上海科學智能研究院院長漆遠表示「氣候變化導致極端天氣頻發,因此天氣預報急需改進。伏羲2.0 可以提供更準確和及時的預測,從而減輕極端天氣帶來的災害」 上海科學智能研究院地球科學負責人李昊強調,伏羲2.0 在極端天氣現象預測方面,取得了重大突破,其準確性超過了歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的短期和中期模型。 去年12月,伏羲1.0首次亮相第28屆聯合國氣候變化大會(COP28),成為中國首個能夠預測未來15到60天預報的次季節大模型。 李昊表示,伏羲2.0 可以實現全國範圍內,1公里高分辨率地面氣象要素預報,同時能夠做到每小時更新一次預測結果——相較于現有模型的10到25公里的分辨率,這是一個巨大的進步。 對於新能源領域,伏羲2.0 能夠提供更準確的風速、輻照和發電預測,優化風電和太陽能發電,改善電網負荷平衡,並減少棄風棄光現象。李昊說「伏羲2.0如同風電場和太陽能電站的智能導航系統」 航空領域可以利用伏羲2.0,對低雲量和總雲量進行預測,同時有助於預測積冰、顛簸、光線明暗不均等現象——這些天氣現象會影響飛行體驗和成本。 上海科學智能研究院,攜手氣象服務、科研組織及行業領軍者等10家機構,共同宣佈成立智能氣象創新生態聯盟。 該聯盟將依託伏羲2.0,深化研究、教育與行業之間的合作,推動智能天氣預報技術邁向新高度。
24/04/2024

阿里、百度雲爭先支持Meta開源大模型Llama 3

Meta發佈Llama 3後,阿里雲第一時間在其開源模型社區——魔搭社區——中上架Llama 3。魔搭社區,旨在為開發者提供一系列開源AI模型的訪問權限。 在國內主流科技公司中,百度率先採取了支持行動,在其千帆大模型平臺中,推出了針對Llama 3的訓練和推理服務。 繼Llama 3公佈可用於訓練ChatGPT類聊天機器人後,國內科技巨頭如阿里巴巴、百度等,紛紛在各自雲平臺上,率先支持Meta的Llama 3大型語言模型。 阿裡雲除了在魔搭社區中上架Llama 3以外,還在其微信公眾號上的一篇文章中表示,阿里雲百煉平臺,將推出針對Llama 3的免費訓練、部署和推理方案,但並未公佈詳細時間安排。 百煉平臺是一個LLM服務平臺,為客戶提供一系列工具和服務,幫助客戶利用阿裡巴巴的雲計算服務,構建和訓練自己的模型和應用程序。 此前,作為搜索引擎巨頭、人工智能先驅的百度,已宣佈其在Meta模型發佈後,立即推出了對Llama 3的支持。 在Meta推出Llama 3的轉天,百度就成為國內首家對其提供支持的科技公司,在其千帆大模型平臺中推出了針對Llama 3的訓練和推理服務。 千帆大模型平臺,旨在幫助企業客戶構建、訓練和擴展適應其需求的人工智能模型。平臺所提供的模型,包括由百度開發的文心大模型,以及來自本土和海外公司的第三方開源模型(如Meta的Llama系列)。 據百度稱,千帆大模型目前支持79個人工智能模型,服務8.5萬名客戶,已經成功開發出超過1.4萬個模型和19萬個應用程序。 百度還表示,通過利用集數據管理、模型微調、模型評估和優化,以及推理服務部署于一體的開發平臺,千帆大模型用戶將能夠以更低的成本,開發出高於基礎模型能力的新模型。
17/04/2024

為何有些公司有意向AI洩露數據?

不少公司正在猶豫,是否應該擁抱人工智能的到來,原因在於他們擔心 AI 引擎,會將他們的專有數據,洩露給其他公司,尤其是競爭對手。但與此同時,有些公司卻有意將他們的數據,輸入到AI引擎中,將其作為品牌建設的重要一環。那麼,這究竟是一個價值數十億美元的商業機會,還是人工智能發展中的一大缺陷呢? 讓我們從頭開始瞭解。簡單來說,AI引擎有兩個組成部分。第一個是廣泛的內容數據庫,也被稱為大型語言模型(LLM),其中包含AI公司能夠找到的所有數據。例如,來自維基百科、紐約時報和其他公開可用的所有信息。 第二個組成部分是算法。算法利用LLM數據,來響應用戶提出的問題。如果我讓AI引擎來完成一句話,比如「狗在……跑」,算法會從LLM中檢索,查看這句話出現的次數,以及通常用什麼詞來完成這句話。然後,它會通過統計,給用戶提供最有可能出現的詞語。在這種情況下, 「馬路」而不是「鍋裡」,是通常情況下會出現的響應。 想要利用人工智能的公司,會從提出問題開始。例如,一家服裝公司可能會問「男士鞋最新的流行趨勢是什麼?」然而,僅僅通過提出這個問題,AI引擎就會知道,這家服裝公司正在考慮推出新款男士鞋,但這是該公司希望對競爭對手保密的信息。 在使用AI的各種方法中,有一種方法會產生尤為顯著的影響,那就是公司會上傳數據。比如上傳客戶反饋或歷史銷售數據,然後請求AI引擎找出對應的數據類型,並與LLM中的信息進行對比。然而,許多AI引擎將已經上傳的企業數據,添加到自己的LLM中,這樣當另一家公司提出同樣的問題時,就能生成一個透露這些數據的響應。儘管大多數AI公司,都出臺了政策和保護措施,來防止數據洩露的發生,但在最近的幾項研究中,60%~75%的公司已經禁止使用AI,因為他們認為這些保護措施尚不足夠。