置换旧物，享受新生活
从置换旧物到享受新生活，这是一个优秀的选择。很多人都开始关注到这个话题，因为它能够带来很多好处。在这篇文章中，我们将会从四个方面阐述这个话题，为你带来更多的启发。
1. 置换旧物可以为环境保护做出贡献
我们都知道，回收再利用是环保的重要手段之一，而置换旧物正是其重要形式。现今社会，很多品牌和网站都提供旧品回收和置换业务，比如以旧换新的电子产品、旧衣服到二手交易平台出售等等。相比于直接丢弃旧物，置换旧物能够将物品资源再利用，减少环境污染。据统计，仅旧手机回收率就可达30%，能减少很多对环境的危害。
同时，选择二手商品和旧物置换也是一种节约资源、降低消费浪费的方式。大量的生产和消费对于环境的压力不容忽视。我们应该思考怎么去节省这些资源，同时也应该为环境做一份力。
2. 置换旧物能够为贫困地区带来实际帮助
旧物置换也是一种慈善行为，不仅能保护环境，同时也能改善生活。通过将旧物提供给需要它们的人，我们可以为贫困地区带来实际帮助。例如，向那些生活在落后地区和贫困地区的人提供旧书和旧衣服等物品，都可以帮助他们满足日常需求。
此外，现在有越来越多的网站提供捐赠和慈善的服务，为低收入家庭和那些需要帮助的人们带来实际的支持，让他们重新获得生活的希望。
3. 通过置换旧物可以发扬传统文化
我们可以通过旧物置换活动，将旧物转化为新生命，并将它们赋予新的意义，从而倡导人们重新认识、使用、欣赏并传承中国传统文化。比如，置换旧书和珠宝等物品，从中获取茶文化、书法、绘画和金银加印等的知识和体验，不仅可以让我们更好地了解中国文化，同时也能够传承和发扬古代文化的魅力。
此外，许多家庭也有自己的家传物品和文化传承，这些物品可以代表着一个家庭、一个区域的文化和生活方式，通过置换旧物，这些文化和传统也得以流传下去，让更多的人了解和喜爱。
4. 置换旧物可以带来经济收益
除了环保和慈善，旧物置换还能够带来经济收益。相信很多人都有过旧书、收藏品和家具等物品，通过置换旧物，我们可以将这些物品重新利用起来，获得一定的经济效益。有些二手交易平台和网站还可以提供佣金和推广等服务，帮助你将旧物出售到更多的人群中，从而带来更大的经济收益。
此外，不仅是个人，很多企业也意识到了旧物置换的商业价值。比如，很多品牌都推出了以旧换新、回收旧品等计划，让消费者将旧物交换成新的产品，这种方式能够带来更高的销售额。
结论
可以看出，置换旧物不仅有利于环保，还有利于慈善、文化传承和商业等方面。这些好处不仅仅是对个人有好处，整个社会都能从中受益。因为这些好处，所以置换旧物的活动得到了越来越多的支持。所以，如果你也想为环境保护和社会公益做出一份贡献，或者你想了解更多关于置换旧物的知识，不妨去尝试一下吧。
问答话题
Q1: 我想置换旧衣服和玩具，你有哪些推荐的平台？
A1: 目前市场上有很多二手交易平台，例如闲鱼、转转、麦趣尔等。你也可以关注一些公益组织的线上活动，比如淘宝爱心基金会、小红书等，进行旧物置换。
Q2: 旧物置换真的可以带来经济收益吗？
A2: 是的，旧物置换可以获得一定的经济效益。很多品牌的旧电子产品回收计划、二手交易平台等都可以提供一定的佣金和推广收益。你可以通过这些平台将旧物销售给更多的人群，从中获得一定的经济收益。
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毫(hao)無(wu)疑(yi)问的是，像(xiang)Dall-E、Imagen、Midjourney和(he)Stable Diffusion这樣(yang)的工(gong)具(ju)，在绘圖(tu)方面已经非(fei)常(chang)出色(se)了。 但在評(ping)估(gu)AGI的發(fa)展(zhan)進(jin)程(cheng)时，还有一个關(guan)鍵(jian)性(xing)的问題(ti)：这些「AI」对世(shi)界(jie)到(dao)底(di)有多(duo)少(shao)了解(jie)，以(yi)至(zhi)於(yu)它們(men)可(ke)以根据这些知識(shi)进行(xing)推(tui)理(li)和反(fan)饋(kui)？ 对此(ci)，马库斯在他(ta)最(zui)新的文章(zhang)中(zhong)，提出了質(zhi)疑： 关于第(di)1點(dian)，答(da)案(an)顯(xian)然(ran)是肯(ken)定(ding)的。除(chu)了那(na)些经過(guo)訓(xun)練(lian)的人(ren)類(lei)藝(yi)術(shu)家(jia)，才(cai)能做得比(bi)AI更(geng)好。 关于第2点，答案是好壞(huai)參(can)半(ban)。AI在某(mou)些输入上(shang)做得很好（比如(ru)宇(yu)航(hang)员騎(qi)马），但在其他输入上做得就不怎(zen)么理想(xiang)（比如马骑宇航员）。 而(er)第3点，也(ye)是最重(zhong)要的的一点。它的答案最終(zhong)決(jue)定了这些AI系统能否在構(gou)建(jian)通(tong)用智能，也就是AGI时派(pai)上用場(chang)。 雖(sui)說(shuo)它们生成的图像十(shi)分(fen)絢(xuan)麗(li)，而且(qie)很可能會(hui)徹(che)底改(gai)变艺术實(shi)踐(jian)，但这仍(reng)然不能说明(ming)或(huo)代表AGI方面的进展。 就拿(na)平(ping)面設(she)計(ji)師(shi)Irina Blok的这張(zhang)非常有名(ming)的「有很多洞(dong)的咖(ka)啡(fei)杯(bei)」来说吧(ba)。 马库斯表示，自己8歲(sui)的孩(hai)子看(kan)完(wan)之后都无法(fa)理解：「咖啡為(wei)何(he)不会從(cong)杯子的洞裏(li)漏(lou)出来？」 然而，这種(zhong)創(chuang)作(zuo)的麻(ma)煩(fan)在于，妳(ni)沒(mei)有一个关于不存(cun)在的東(dong)西(xi)應(ying)該(gai)是什么样子的事(shi)实性證(zheng)据，所以只(zhi)討(tao)論(lun)結(jie)果(guo)的话，就会陷(xian)入死(si)循(xun)環(huan)。 正(zheng)如Michael Bronstein所指(zhi)出的那样：「换做是人，也会選(xuan)擇(ze)这么画」。 因(yin)此，我(wo)们可以换一个不同(tong)的方式(shi)来追(zhui)问同一个问题： 如果我们在一項(xiang)基(ji)于事实的任(ren)務(wu)中，試(shi)图了解系统对(a)部(bu)分和整(zheng)體(ti)，以及(ji)(b)功(gong)能的认识，比如「画出一个梯(ti)子並(bing)標(biao)出你站(zhan)在上面的部分」这样的提示，会怎么样？ 显然，Craiyon（DALL-E mini）对此一竅(qiao)不通。 也許(xu)这是DALL-E Mini特(te)有的问题？其实不然。 马库斯发現(xian)，在「Stable Diffusion」中也会出现类似(si)的结果。 比如，「画一个人，并填(tian)充(chong)紫(zi)色」。 「画一輛(liang)白(bai)色的自行車(che)，并将用腳(jiao)踩(cai)的部分塗(tu)成橙(cheng)色」。 「画出一辆自行车，并标出在地(di)上滾(gun)動(dong)的部分。」 「画一辆没有輪(lun)子的白色自行车。」 「画一辆轮子是綠(lv)色的白色自行车。」 看得出来，AI可以一定程度(du)上地get到部分和整体的关系，但并不能理解一个事物(wu)的功能以及復(fu)雜(za)人类复杂的句法。 不过，马库斯这波(bo)確(que)实有股(gu)「甲(jia)方爸(ba)爸提需(xu)求(qiu)」的味(wei)道了。 基于这些结果，马库斯质问道：「我们真(zhen)的可以说，一个不了解轮子是什么，或者(zhe)说不了解轮子用途(tu)的系统，是人工智能的一个重大进步(bu)吗？」 对此，Stability AI的CEO，Emad Mostique，謙(qian)遜(xun)地表示：「它们还只是拼(pin)图的一个部分。」 Stable Diffusion为何能如此流(liu)行？ Diffusion最早(zao)是2015年(nian)的一篇(pian)文章提出的。 其核(he)心(xin)思(si)想，就是把(ba)生成的过程拆(chai)成一个个简單(dan)的小(xiao)步驟(zhou)，而不是像其他模(mo)型(xing)一样「一步到位(wei)」，这样擬(ni)合起来相(xiang)对容(rong)易(yi)，做出来效(xiao)果也好。 只是像大多數(shu)新生事物一样，Diffusion剛(gang)提出时，还有些粗(cu)糙(cao)。 直到2020年，生成模型DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model）对之前的擴(kuo)散(san)模型进行了简化，Diffusion的发展才走(zou)上快(kuai)车道。 相比GAN来说，Diffusion模型训练更穩(wen)定，而且能夠(gou)生成更多样的样本(ben)。 因而，从2021年底到现在，先(xian)后有OpenAI的GLIDE、DALL·E-2和Google的Imagen都用上了Diffusion。 既(ji)然大家都用Diffusion模型，Stable Diffusion有啥特別(bie)之處(chu)，讓(rang)它变得如此炙(zhi)手(shou)可熱(re)？ 简单来说，Stable Diffusion有三(san)大優(you)点。 首(shou)先，Stable Diffusion做到了開(kai)源(yuan)，在商(shang)業(ye)/非商业使(shi)用上有超(chao)高的自由(you)度。 只要遵(zun)循 OpenRAIL-M 许可证的規(gui)定，并且不用于非法和非道德(de)的场景(jing)，任何人都可以对该模型进行商业或非商业使用、改造和再(zai)发布(bu)。 虽然Google的Imagen和OpenAI的DALL·E-2，画图的效果也很出色，可这些工具都是封(feng)閉(bi)或半封闭的。 为何Stable Diffusion可以做到开源，而其他卻(que)做不到呢(ne)？ 这是因为Stable Diffusion背后有Stability AI的加持(chi)。 Stability AI由英(ying)国富(fu)豪(hao)Emad Mostaque创辦(ban)，他除了有錢(qian)，更重要的是有情(qing)懷(huai)：他希(xi)望(wang)利(li)用自己的技(ji)术和資(zi)金(jin)，来推动社(she)会平等(deng)和技术普(pu)及。 因而做出Stable Diffusion的目(mu)标，就是创造开源的AI工具，大家可以把它當(dang)成真正的「Open AI」。 而谷歌(ge)也好，OpenAI都有商业上的追求，因而没有动力(li)做这样的「慈(ci)善(shan)事业」。 其次(ci)，Stable Diffusion很輕(qing)量。 即(ji)便(bian)OpenAI「良(liang)心发现」，让DALL·E-2开源，普通人也是用不起的：需要使用高端(duan)显卡(ka)，等待(dai)时间也比較(jiao)長(chang)。 虽然可以在網(wang)上找(zhao)到 DALL·E mini，但那是一个与OpenAI完全(quan)无关的个人开发者，所做的业余(yu)开源项目。 而Stable Diffusion可以在10G显存的消(xiao)費(fei)級(ji)显卡上使用，生成 512*512 尺(chi)寸(cun)的图片(pian)只需要幾(ji)秒(miao)。 最后，Stable Diffusion的成功，離(li)不开Stable Diffusion的效果好。 如果只是开源，Stable Diffusion未(wei)必(bi)就一定能大火，畢(bi)竟Craiyon、Disco Diffusion模型也是开源的。 Stable Diffusion在4000臺(tai) A100 显卡集(ji)群(qun)上，训练了一个月(yue)时间，再加上有近(jin)59億(yi)條(tiao)图片-文字平行数据的高质量数据集LAION-Aesthetics加持，生成结果完全不亞(ya)于DALL·E、Imagen 等基于超大模型的结果。 未来，Stable Diffusion在功能上，还有一些亮(liang)点值(zhi)得期(qi)待，比如结果复现。 在目前的Stable Diffusion上，即使你重用了之前成功渲(xuan)染(ran)的种子，如果提示符(fu)或源图像在后續(xu)渲染上发生了更改，那么想要复现之前的结果是很難(nan)的。 未来的Stable Diffusion，在保持一致(zhi)性上，还会有改进。 再比如外(wai)画，意(yi)思是用戶(hu)可通过语義(yi)邏(luo)辑和视覺(jiao)連(lian)貫(guan)性将图像扩展到其邊(bian)界之外。 總(zong)之，虽然Stable Diffusion不一定真的理解它在画什么，其画出的作品(pin)也見(jian)得「符合逻辑」，但AI从来不是「一个人在戰(zhan)鬥(dou)」。 Stable Diffusion其实是从科(ke)研(yan)團(tuan)隊(dui)、公(gong)司(si)和无数用户組(zu)成的复杂网絡(luo)中「长出来的」，未来它还会叠(die)代，变得更强大，也会給(gei)我们帶(dai)来更多的驚(jing)喜(xi)。 参考(kao)资料(liao)： https://weibo.com/2395607675/M61L994kN https://garymarcus.substack.com/p/form-function-and-the-giant-gulf https://www.unite.ai/how-stable-diffusion-could-develop-as-a-mainstream-consumer-product/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：