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AI哄女友应用上线爆火;OpenAI CEO赴韩讨论芯片合作;语音克隆创企跻身独角兽丨GC大事日报

时间: 2024-01-29 20:51:26 |   作者: 乐鱼官方入口

  12、大模型应用GPT-BI在中国一汽上线、首个国产液冷万卡算力集群投建

  据《韩国》1月22日报道,OpenAI CEO Sam Altman本周将访问韩国,与芯片巨头、创企会面,讨论建立自己的AI芯片生产网络并减少公司对英伟达的依赖的计划。据报道,Altman还会见SK集团董事长崔泰源,但该集团尚未证实这一说法。预计Altman将与三星电子高管会面,可能会讨论代工芯片制造方面的合作伙伴关系,三星半导体总裁兼CEO庆桂显将参加此次会议。 此前据外国媒体报道,Altman最近与中国晶圆代工巨头台积电讨论了此类合作。

  据The Information 1月22日报道,据知情的人偷偷表示,在支付了AI客户支持与服务器成本后,生成式AI独角兽Anthropic 12月份的毛利率在50%至55%之间。Meritech Capital多个方面数据显示,这远低于云软件股票77%的平均毛利率。跟着时间推移,情况可能不会有太大改善。一位知情人士称,至少一位Anthropic大股东预计该公司的长期毛利率将在60%左右。其最大初创竞争对手OpenAI的毛利率可能更低,因为运行大量免费版ChatGPT会推高服务器成本。

  据彭博社1月22日报道,Alphabet负责开创性技术的“登月计划”X实验室正裁员数十人,并向风险投资家和其他外部投资者寻求资金。这是Alphabet本月最新采取的削减成本措施。X实验室由谷歌联合创始人拉里佩奇和谢尔盖布林发起,这里曾诞生无人驾驶项目Waymo、气球互联网项目Loon、AR眼镜先驱Google Glass等创新项目。当前该实验室正在采用一种新的结构,使其项目能够在Alphabet和外部支持者的支持下更易分拆,成为独立的初创公司。

  1月19日,Stability AI发布一款拥有16亿个参数的小语言模型和指令调优版本。该基础模型基于英语、西班牙语、德语、意大利语、法语、葡萄牙语和荷兰语的多语言数据集在约2万亿个Tokens上进行了2个epochs的训练,利用了语言模型中最近的算法进步,在速度和性能之间取得了有利的平衡。Stable LM 2 1.6B在多数基准测试中的表现优于其他参数不超过2B的小型语言模型,包括微软Phi-2(2.7B)、TinyLlama 1.1B、Falcon 1B。根据MT Bench的结果,Stable LM 2 1.6B显示出媲美甚至超越更大模型的性能。

  据外媒Fast Company报道,美国人机交互创企Rabbit的CEO吕骋(Jesse Lyu)近日接受采访,回应了关于AI新硬件Rabbit R1的争议问题。Rabbit R1是一款基于大型动作模型(LAM)的控制中心设备,能支持对话实现查询、打车、购物等操作,但很多人认为这一产品的功能用手机App就能实现,无需专门制作一款硬件。对此,吕骋表示同意Rabbit能成为一个软件产品,比如未来Siri就会做这件事,甚至做得更好。但从他建立一家公司的角度来看,如果Rabbit只是一个应用程序,苹果能够正常的看到他的代码,分享他公司的知识产权。他需要同时为iOS和安卓开发维护应用,这需要大量的持续投资。最终,这个App也可能被其他应用替代,用户缺乏忠诚度。但打造硬件能够尽可能的防止这些问题。Rabbit R1售价199美元,吕骋透露目前已卖出超5万台,第一批将于今年3月发货,其余将在今年6月或7月陆续发货。

  据新智元报道,一款名为“哄哄模拟器”的AI应用昨日爆火,24小时达成70万用户、烧完10亿tokens。该应用设定用户要想方设法哄好自己的虚拟女友/男友,以获取其原谅,模型会给用户能获得的原谅值打分。该应用已经风靡QQ群和QQ空间,被网友总结出各种花式哄人套路。开发者王登科自述做该应用的起因是自己和女朋友的一次争吵,他把女朋友想象成头顶一个怒气值进度条的机器人,不同的回复会让怒气值产生变化。

  科大讯飞今日宣布,首个基于全国产化算力平台训练的全民开放大模型讯飞星火V3.5将于1月30日14点正式对外发布,该模型的逻辑推理、语言理解、文本生成、数学答题、多模态等核心能力均实现大幅度的提高。同时,星火语音大模型、星火开源大模型将首次发布,揭秘讯飞星火及科大讯飞创业精神谱系的首部科大讯飞企业史《星火相传》也将正式发布。

  第四范式公众号今日发文称,近日,第四范式「式说」大模型正式通过国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案许可。式说于2023年2月发布并经过不断迭代,致力于用生成式AI改造企业软件(AIGS),并先后与金融、零售、制造、物流、教育、医疗等行业客户开展大模型合作。后续,式说将继续深化与企业客户在大模型侧的联合探索,提供更可靠的服务。

  今日,上海人工智能实验室(上海AI实验室)开源发布新一代数学模型书生浦语数学(InternLM2-Math)。InternLM2-Math是首个同时支持形式化数学语言及解题过程评价的开源模型,代码和模型完全开源,并支持免费商用。基于书生浦语2.0(InternLM2)的基础能力,InternLM2-Math仅以中轻量级参数规模,即在多项数学评测中刷新开源模型数学能力上限;此外,InternLM2-Math不仅会“解题”,更会“判题”,突破了传统数学大模型应用局限,将为数学基础研究和教学提供优质应用基座。

  具体来说,CMVDM首先使用属性对齐和辅助网络,从fMRI数据中提取语义和轮廓信息。其次,引入一个控制模型并结合残差块,充分的利用提取的信息进行图像合成,生成与原始视觉刺激在语义内容和轮廓特征上高度相似的高质量图像。通过大量实验,小红书多模态团队证明了CMVDM在可视化质量和技术指标上都优于现有的最先进的方法(SOTA)。该团队还发现大脑的高级视觉皮层(HVC)主要关注视觉刺激的语义信息,而低级视觉皮层(LVC)则主要关注视觉刺激的结构信息。

  12、大模型应用GPT-BI在中国一汽上线日宣布,由中国一汽联合阿里云通义千问打造的大模型应用GPT-BI率先落地。该应用可接收自然语言查询,结合企业数据自动生成分析图表,目前可达到近90%的准确率。相比传统BI(Business Intelligence)的“固定问答”,它能实现问答任意组合,数据随时穿透,做到“问答即洞察”。

  据介绍,中国一汽正积极探索“GPT+”的大模型创新范式,GPT-BI不仅是中国一汽的首个大模型落地案例,也是汽车行业的首个大模型BI应用。基于GPT-BI等真实业务场景的探索,中国一汽将利用大量高质量数据资产,在“阿里云百炼”一站式大模型应用开发平台上打造面向研发、制造、售后服务等多领域的垂直大模型。同时,阿里云正在推动通义千问大模型在航空、汽车等不一样的行业的落地应用。

  财联社1月23日电,上海徐汇区与中国电信上海公司1月22日上午共同举办发布会,中国电信点亮“大规模算力集群暨人工智能公共算力服务平台”,2024年上半年将在上海规划建设15000卡的智算集群,总算力超4500P。其中,单池新建国产算力达万卡,是国内首个国产单池万卡液冷算力集群。据介绍,该集群最高可支持万亿参数大模型。

  1月22日,AI芯片公司寒武纪与生成式AI创企智象未来(HiDream.ai)在北京签订战略合作协议,双方将通过资源共享、优势互补,依托各自在大模型领域的技术积累,持续产品适配,携手推动视觉大模型的创新与落地。此前寒武纪思元(MLU)系列云端智能加速卡与智象未来自研的智象多模态大模型已完成适配,在产品性能和图像质量方面均达到国际主流产品的水平。智象未来已发布智象多模态大模型,打造了面向所有设计师的通用创作工具及泛设计内容社区Pixeling千象(,可一站式帮助创作者生成图片和视频,并进行图片及视频的编辑。智象未来还推出了面向电商的AI制图工具PixMaker(),一键生成海量真实场景商品图,还原服饰的线年的十大科技应用趋势

  腾讯研究院今日发布影响2024年的十大科技应用趋势,包括:1、高性能计算的“四算聚变”;2、多模态智能体加速AGI进程;3、AI加速人形机器人“手、脑”进化;4、AI+基因计算解读生命密码;5、数字交互引擎激发超级数字场景;6、沉浸式媒体催生3D在场;7、脑机接口从医疗突破迈向交互革命;8、星地直连通信推动泛在网络覆盖;9、eVTOL加速空中出行奔赴新时代;10、多能流实时协同重塑虚拟电厂。

  据彭博社报道,彭博社今日宣布在其终端上推出AI驱动的财报电话会议摘要。摘要主要关注一些关键主题,比如公司的指导、资本配置、招聘情况、宏观环境、新产品、供应链问题以及消费者需求等。这款工具结合了彭博的专业领域知识和AI技术,专业分析师对模型进行了训练,使模型能更好地理解金融语言和投资者的优先事项。

  在2024世界经济论坛的一次对话中,图灵奖获得者、Meta首席AI科学家杨立昆(Yann LeCun)提到生成式模型不适合处理视频的观点。当主持人问如何让机器理解视频时,杨立昆称,目前最有希望的是图像识别,并不是生成式的。最有效的模型不是图像生成模型,不是重建,也不是直接预测。它做的是在一个抽象的表征空间中进行预测……我们应该在抽象表征空间中预测,而不是具体的像素空间。这就是怎么回事像素空间的预测都失败了,因为它太复杂了。

  麻省理工学院(MIT)和IBM的研究人员近日发表一篇论文,提出目前AI还无法以具有成本效益的方式取代大多数工作,AI取代人类工作将是渐进的。研究根据结果得出,以当前成本,只有23%的视觉任务的工人工资可以被AI有效取代;在其他情况下,由于AI辅助视觉识别的安装和操作成本高昂,人类完成这项工作更加经济。

  该研究团队提出了一种新型端到端AI任务自动化模型,能够评估达成目标所需的技术性能水平、可实现该性能的AI系统的特征,还有是不是构建和部署这样一个系统的经济选择。