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谷歌Gemini自曝中文用百度文心一言训练? 据量子位报道，在谷歌Vertex AI平台使用该模型进行中文对话时，Gemini-Pro直接表示自己是百度语言大模型。微博大V@阑夕也发博称：在Poe平台上对Gemini-Pro进行了一个测试。问它“你是谁”，Gemini-Pro上来就回答：“我是百度文心大模型。”进一步提问“你的创始人是谁”，回答也是“李彦宏”？？谷歌Gemini自曝中文用百度文心一言训练，网友看呆© 由 DoNews 提供 Poe是一个集成了n多聊天大模型的平台，包括GPT-4、Claude等。阑夕强调，没有任何前置对话。这波，直接看呆网友：前两天还在说字节用GPT训练AI，现在谷歌又这样，合着大公司在互相薅羊毛？？？

Win11今年被微软弃用功能达16项：含Cortana、写字板等 2023年即将结束，近日有媒体盘点了微软在今年宣布弃用的16项Windows 11功能，一起来看下吧。 Cortana小娜助手：微软现在正大力推进新的Copilot，而作为与苹果Siri和谷歌等语音助手竞争的产品，Cortana助手曾被微软寄予了厚望，但最终也难逃被放弃的结果。在发布Copilot一周后，微软就宣布弃用Cortana，现在在Win11中访问Cortana独立应用时，会弹出应用已弃用的提示，普通用户已无法再使用该应用。写字板：自1995年推出以来，写字板一直都是Windows系统自带的应用，在过去的近三十年里，其有过无数次的更新，但始终从未针对Windows 11进行更新。写字板本质上是Word的轻量级版本，虽然目前最新的Windows 11系统仍自带应用，但微软已表示该程序将在未来版本中删除。邮件和日历：微软今年还宣布，Win10和Win11内置的邮件和日历应用将处于维护模式，一旦新的Outlook客户端正式发布，就将于2024年正式停用。Tips（提示）：很多人可能对Tips这一应用不太熟悉，这是一个Windows11系统预装的应用，能够提供各种电脑系统使用小技巧，从而让用户快速上手了解各种新功能。今年11月的时候，微软宣布Tips应用程序已经被弃用，并会在未来的Windows版本更新中删除。语音识别： 2006年随Windows Vista一起发布的Windows语音识别工具也已被弃用，取而代之的是Windows 11中更现代、更实用的语音访问。此外，今年被微软宣布弃用的Win11功能还有：步骤记录器（PSR）、对Entra帐户的同步支持、传统控制台模式、TLS 1.0和1.1、支持部门诊断工具（MSDT）；以及Computer Browser、Webclient（WebDAV）、Remote Mailslots、VBScript和AllJoyn。

国内“AI生图著作权第一案”判决已生效判决书8页详列AI生图全程用AI画的图、写的代码受不受法律保护？AIGC时代，越来越多的网民和企业使用AI，关于其生成物著作权问题的讨论也越来越迫切。半年前，天元律师事务所律师李昀锴发现自己发布在小红书的一张图片，被李女士未经允许截去水印后，搬运到百家号文章中用作配图。于是，李昀锴向法院提起诉讼，指控李女士侵害其作品署名权和信息网络传播权。该案的特殊点在于，涉案图片是李昀锴通过AI生图软件Stable Diffusion生成的。北京互联网法院在考量李昀锴对模型的选择，以及数百个提示词、多轮调试后认定，涉案图片凝结了李昀锴的智力劳动，构成作品，其享有著作权，李女士需向李昀锴公开道歉，并赔偿其经济损失500元。目前，该案判决已生效，该案也被称为“中国AI生图著作权第一案”。 “本案判决中，对于人工智能生成物是否构成作品的判断，尝试确立一个重要标准，即人的智力参与程度。这一判断标准和分析路径，对于未来判断人工智能生成物的版权案件有重要价值。”北京理工大学法学院助理教授裴轶说。华东政法大学法律学院教授王迁对此持反对态度。他认为，AI生成图片被认定为作品违背了著作权法的立法目的和精神，也直接违反了著作权法实施条例对创作的定义。王迁告诉九派财经，涉案图片“不应当作品保护，一分钱都不应该赔”。需要注意的是，北京互联网法院在判决书中强调，利用AI生成图片是否构成作品，需要个案判断，不能一概而论。记者查阅国内外相关资料发现，“AI生成物是否构成作品”仍没有定论。图为李昀锴发布在小红书的AI生图。【1】AI生成物是不是作品？个案判决存在差异审理涉AI生成物著作权的案件时，首先要理清AI生成物是不是作品。根据《中华人民共和国著作权法》，作品是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。记者梳理多则类似案例时发现，从不同视角思考，结论存在差异。 “李昀锴案”判决书显示，原告通过输入提示词、设置相关参数，并多次增减提示词、修改参数，获得涉案图片。同时在庭审中，原告通过变更提示词或参数，生成了不同图片。由此，北京互联网法院认为，涉案图片并非“机械性智力成果”，体现了李昀锴的个性化表达，具备独创性，构成作品。北京互联网法院的审理思路与此前“腾讯Dreamwriter案”类似。根据判决书，腾讯长期使用AI写作软件Dreamwriter撰写文章并发表，后被“网贷之家”网站未经授权转载。在判断涉案文章是否构成作品时，南山区法院认为，腾讯组织主创团队运行Dreamwriter生成文章，经历了数据类型的输入与数据格式的处理、触发条件的设定、文章框架模板的选择和语料的设定、智能校验算法模型的训练等，体现了人的个性化选择与安排，涉案文章属于著作权法所保护的文字作品。但是，在“菲林诉百度侵权案”中，北京互联网法院给出了截然不同的判决。北京互联网法院虽承认了涉案文章的独创性，但因北京菲林律师事务所是利用软件生成的涉案文章，不是自然人创作，不能认定为著作权法意义上的作品。这一视角与王迁不谋而合。他认为，著作权法以鼓励创作为目的，只有人才能理解和利用著作权法的激励机制，因此只有人的创作成果才能作为作品受到著作权法的保护。类似的事也发生在美国。今年2月，美国版权局以“不是自然人创作”为由，剥夺了克里斯·卡什塔诺娃（Kris Kashtanova）对其画册“黎明的扎里亚（Zarya of the Dawn）”中的图像享有的著作权，保留了其在编排和故事情节方面的著作权——画册中的图像由AI生图软件Midjourney通过提示词生成。【2】为什么存在争议？AIGC作为工具的特殊性无论是否判决AI生成物构成作品，都在探讨“人的智力参与程度”，在《版权登记指南：含有人工智能生成材料的作品》中，美国版权局将其表述为“人类在多大程度上创造性地控制了作品的表达”。对“李昀锴案”进行审理时，北京互联网法院将AIGC视为和照相机一样的工具，认为本质上仍然是人利用工具进行创作，整个创作过程中进行智力投入的是人而非AI模型。记者注意到，“李昀锴案”26页判决书中有8页篇幅，详细列出了李昀锴使用AI生图的全过程，涉及对图片风格的选取以及多项细节调整。李昀锴告诉九派财经，关于AIGC的使用存在争议，有人认为只需要输入很基础的提示词，就能生成一个作品，使用者可能没有付出很高的智力劳动。 “我们需要向法庭说明，对于AI绘画来说，从模型选取到提示词输入、各项参数设定、画的风格、元素、主体以及光线，都可以通过提示词去限定和引导，每一个提示词都可能对生成的画面造成影响。”他说。图为判决书中的部分生图过程。而之所以这个问题存在争议，源自AIGC作为工具的特殊性。美国版权局在驳斥卡什塔诺娃的“AI工具说”时称，用户无法预测和控制最终输出的图像形态，这一重要事实使得其与传统绘图工具存在本质区别。美国版权局进一步阐释，当使用画笔或一般绘图软件时，画家可以选择构图的起点，通过工具和材料的具体选择实现线条粗细、色彩明暗等的具体修改，并采取自身希望的步骤来形成最终的图像。而利用　Midjourney输出图像更类似于一个“试错”的过程，可能需要提供成百上千次提示，经历数百次的图像迭代才获得结果。既可能超出用户预期，也可能让用户失望——早前文心一言生成的“鱼香肉丝”菜品图便是一个鲜活的例子。【3】著作权法是否要做出适AIGC改变？还为时尚早之所以就涉案图片提起诉讼，李昀锴告诉记者，初衷是希望法院对当下发生的司法问题给予正面回应。随着AIGC的发展，他注意到，很多使用者认为，AIGC是一个非常有效的生产力工具，但基于目前的法律框架，这些使用者会担心，投入的劳动能不能获得保护。李昀锴希望通过法院的论述，探索“AI绘画作品是不是构成作品、应该怎么去保护，以及采取何种程度的保护措施”。北京互联网法院就“李昀锴案”的判决，其示范作用毋庸置疑。裴轶分析称，本案判决中，对于AI生成物是否构成作品的判断，法院尝试确立一个重要标准，即人的智力参与程度。涉案图片是否系智力成果、是否具有独创性，法院都紧扣模型使用者的智力投入程度这一重要指标，这一判断标准和分析路径，对于未来判断AI生成物的版权案件有重要价值。与此同时，裴轶也提醒，本案判决明确指出，“利用人工智能生成图片是否体现个性化表达需个案判断，不能一概而论”。在当前人工智能技术发展阶段，个案判断仍然是最科学、最合理的判断方式。那么，在争议无法在当前的法律框架找到定论时，著作权法是否需要作出适AIGC改变？ “不太需要。”李昀锴告诉九派财经，AIGC还处于发展状态，在现有的著作权法有原则性规定的情况下，对AIGC进行针对性立法还为时尚早，需要进一步地观察它最终的发展。关于这一问题，王迁持悲观态度。他曾在文章《再论人工智能生成的内容在著作权法中的定性》中认为，如果真的有一天，人工智能变得如此强大，任何人基于其心智和情感创作的作品，都无法与人工智能生成的内容相媲美，以至于这个世界不再需要人类进行创作，那么人类所做出的正确的选择，也不是将人工智能生成的内容纳入著作权法所保护的作品范围，而是承认著作权法的历史使命已经终结，因为不必再通过著作权法鼓励任何人的创作。 “到了那一天，对人工智能生成内容是否为作品的讨论恐怕比今天更加没有意义了。”王迁说。 --- 本帖转自九派新闻

关于广告性质主题帖，回复帖的发布规则追加通知（20271217）亲爱的吧友们：我们在 ChatGPT 吧对于各位吧友的发帖需求始终持有包容和尊重的态度。我们注意到，在推广体验区发布的帖子大部分都是推广广告，但PC端用户可能难以直观识别这些内容。因此，为了帮助PC端用户更好地识别和过滤广告内容，我们对广告帖子的发布规则进行了更新和明确说明。这一措施目的是提升吧友们的浏览体验，并确保信息的透明度可辨识度。特别说明： - 本规定即日起施行，试运行期为一个月。 - 本规定并非鼓励吧友发布推广刚高，而是考虑到PC端吧友分辨识别广告的困难，作为暂时的应对措施。 - ChatGPT吧始终积极引导和鼓励吧友们发布与AI相关的技术和分享类帖子。请吧友自觉遵守吧规，共同建设和谐的贴吧环境。 - 我们非常重视吧友们的交流体验，如果该规定影响到您的日常交流，请立即联系吧务，我们将重新调整，确保吧友们在交流体验不受影响。信息安全意识提醒： - 当浏览广告类帖子时，请吧友加强安全意识，谨慎判断广告内容的真实性和可信度。 - 我们将限制广告对吧友们交流的影响，避免广告带来的消费误导，以及权益上的影响。 - 吧友们在与广告帖进行交流中如有发现异常可疑的行为，请立刻停止继续交流，并寻求身边的朋友帮助和建议，确保没有问题后在做决定，避开网络陷阱，防止权益受损。我们鼓励吧友在交流中自觉遵守吧规，这不仅是对他人的尊重，也是为了保证自身的权益。广告内容的界定： - 第三方网站服务的推广 - 代开、代注册、代订阅服务 - 第三方平台的服务推广 - 共享账号及相关服务 - 提供包含广告性质内容的回复非广告内容的界定： - 技术分享和交流 - 经验分享 - 使用心得 - 观点分享等 - 求助咨询（求助咨询帖的帮助性回复，应该直接回复中进行，禁止包含广告性质回复，禁止引导楼主“私信”，避免私下里对楼主进行诱导消费，该过程应放在明面，接受吧友的监督）由于最近吧友被类似的方式诈骗，我们应当对“私信”交流提高警惕。发布规则： 1. 主题帖格式：所有广告性质的主题帖，标题需以【广告】开头，后接主题内容。例如：【广告】全新XX服务推广。 2. 回复帖格式：广告性质的回复帖，内容需以【广告】开头，后接回复内容。例例如：【广告】支持楼主，我们也提供类似服务。 3. 非广告帖子规定：任何非广告性质的主题帖内禁止发布广告内容。违反此规定的帖子将被删除，严重者将面临封禁处理。希望吧友们理解并支持这些变化，共同维护一个健康、有序的交流社区。感谢您的合作与支持！如果对此变化又任何异议，请随时留言回复。

研究人员发出警告：ChatGPT不适合获取医疗信息，可能误导公众一项新的研究显示，ChatGPT 可能并不适合用来获取医疗信息。长岛大学的研究人员向 ChatGPT 询问了 39 个与药物相关的问题，这些问题都是来自该大学药学院药物信息服务中心的真实问题。随后，他们将 ChatGPT 的回答与经过培训的药剂师编写的答案进行比较。研究发现，ChatGPT 只有大约 10 个问题的回答是准确的，占总数的四分之一。对于其他 29 个问题，ChatGPT 的回答要么不完整，要么不准确，要么没有解决问题。该研究结果于周二在美国加州阿纳海姆举行的美国卫生系统药剂师协会年会上公布。 OpenAI 的 AI 聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月发布，成为历史上增长最快的消费者应用程序之一，两个月内就有近 1 亿人注册。长岛大学药学实践副教授、该研究作者之一 Sara Grossman 表示，考虑到 ChatGPT 的普及率，研究人员之所以对其进行研究，是因为担心他们的学生、其他药剂师和普通消费者会使用它来寻找有关健康和用药计划的答案。然而研究人员发现，这些查询往往会得到不准确甚至危险的答案。例如，在一个问题中，研究人员询问 ChatGPT 新冠病毒抗病毒药物 Paxlovid 和降血压药物维拉帕米在体内是否会相互作用。ChatGPT 回答说，同时服用这两种药物不会产生任何副作用。事实上，同时服用这两种药物的人可能会出现血压大幅下降，从而导致头晕和晕厥。Grossman 说，对于同时服用这两种药物的患者，临床医生通常会制定针对患者的计划，包括降低维拉帕米剂量或提醒患者从坐姿缓慢起身。她补充说，ChatGPT 的指导会将人们置于危险之中。当研究人员要求 ChatGPT 提供支持其每个回复的科学参考资料时，他们发现该软件只能为他们询问的 8 个问题提供参考资料，而且所有参考资料都是 ChatGPT 编造的。 Grossman 之前很少使用过该软件，她惊讶于 ChatGPT 能够几乎立即合成信息，而这些信息需要经过培训的专业人员花费数小时才能编译。她说：“ChatGPT 的回答措辞非常专业和复杂，似乎可以增加人们对该工具准确性的信心，用户、消费者或其他无法辨别的人可能会被权威的表象所迷惑。” ChatGPT 的开发机构 OpenAI 的一位发言人表示，他们建议用户不要将 ChatGPT 的回答作为专业医疗建议或治疗的替代方案。这位发言人指出了 ChatGPT 的使用政策，该政策指出“OpenAI 的模型没有经过微调以提供医疗信息”。该政策还规定，这些模型绝不应该用于“严重疾病的诊断或治疗服务”。 Grossman 虽然不确定有多少人使用 ChatGPT 来解决药物问题，但她担心他们可能会像使用搜索引擎搜索医疗建议一样使用它。Grossman 说：“人们总是希望立即获得答案，当他们手头有这样的工具时，他们就会这样做。我认为这只是另一种使用 ‘Dr. Google’ 和其他看似易于获取信息的工具的方法。” 对于在线医疗信息，她建议消费者使用政府网站提供可靠的信息。不过，Grossman 并不认为网上答案可以代替医疗专业人员的建议，这些信息可能并不适用于患者本人，因为每个患者都是不同的。

xAI旗下聊天机器人Grok被指窃取OpenAI代码库并复制ChatGPT回应近日，马斯克旗下人工智能初创公司xAI发布的首款生成式人工智能聊天机器人Grok在拒绝一名用户的请求时，引用了ChatGPT背后的开发商OpenAI的用例政策。对此，Grok被指窃取了OpenAI的代码库，并复制了ChatGPT的回应。Grok出现的这一尴尬“幻觉”在社交媒体上引起了热议，其中一些人指责Grok只是利用OpenAI来回答问题，而另一些人则说xAI实际上并没有自己的聊天机器人。据悉，xAI是在今年11月份发布的Grok。Grok的功能与ChatGPT类似，能够根据大语言模型生成的信息回答用户提出的问题，旨在与OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude 2等展开竞争。此前，马斯克表示，Grok使用来自公开数据的数十亿个数据点进行训练，但是目前尚不清楚使用了哪些数据。此外，他还提到，Grok将能够实时访问X平台，并根据X平台的最新动态提供实时回应，这与其他生成式人工智能相比是一个巨大的优势。 Grok最开始只对“美国有限数量的用户”开放，但马斯克上周在X平台发布贴文称，Grok测试版现已向美国所有X Premium+订阅者正式开放。上周五，安全测试员贾克斯·温特伯恩（Jax Winterbourne）在X平台上发布了一张Grok拒绝用户请求时的截图。Grok表示：“我恐怕无法满足这个请求，因为这违反了OpenAI的用例政策。” Grok的这一回复完全抄袭了ChatGPT和GPT-4在类似情况下使用的标准免责声明。对此，xAI工程师Igor Babuschkin解释道，Grok在训练过程中使用了大量网络数据，其中很可能包含由OpenAI生成的文本。他还称：“这个问题非常罕见，我们已经意识到了它，并将确保未来的Grok版本不会出现类似的问题。请放心，Grok的开发没有使用任何OpenAI代码。”

OpenAI 和 Axel Springer达成协议允许ChatGPT 摘要付费新闻内容 OpenAI 和全球新闻出版商 Axel Springer 周三宣布，双方达成了一项史无前例的协议，允许 ChatGPT 总结来自 Politico 和 Business Insider 等媒体的新闻报道。这家德国媒体集团将因向美国人工智能公司提供内容而获得报酬。根据两家公司的声明，「全球范围内的 ChatGPT 用户将收到 Axel Springer 媒体品牌所选全球新闻内容的摘要」，包括德国小报《图片报》。聊天机器人的回答将包括通常置于付费墙后的材料，并提供「链接到完整文章以确保透明度和获取更多信息」。 Axel Springer 的一位发言人告诉法新社，该集团将因向 OpenAI 公司提供其内容而获得报酬。这项交易有效期为数年，不承诺任何一方独家，让它们自由签署新协议，发言人没有提供更多细节。其他媒体公司则采取了相反的策略，将其内容从 AI 大量摄取和模仿文本的需求中封闭起来。CNN、《纽约时报》、迪士尼（拥有 ABC）、彭博社和《卫报》已阻止 ChatGPT 的网络爬虫抓取其内容，以训练聊天机器人如何编写人类文字。OpenAI 多次因据称使用受版权保护的作品训练 ChatGPT 而被起诉。该公司否认这些指控。之前的 ChatGPT 版本可以基于只包括 2021 年及以前信息的数据集生成回答。近几个月，OpenAI 采取了措施提升聊天机器人的能力，包括更多当前信息。 Axel Springer 的发言人表示，随着 Google 和 Facebook 等平台的出现，媒体公司错过了建立新收入来源的机会，「而我们仍然在追逐金钱」。 OpenAI 的首席运营官 Brad Lightcap 在声明中表示，与 Axel Springer 的合作将「帮助人们通过我们的 AI 工具获得高质量、实时新闻内容的新方式」。 AI 聊天机器人，如 ChatGPT，能够在几秒钟内生成文章、诗歌等，但人们担心这些机器人可能在其对用户查询的回答中重复并传播虚假、荒谬或冒犯性材料——所谓的「AI 幻觉」。

格兰姆斯配音的AI毛绒玩具Grok比马斯克的聊天机器人更早注册商标格兰姆斯将带着"Grok"进军玩具业。"Grok"是她为 Curio 公司新推出的无屏幕人工智能毛绒玩具系列配音的一个角色。该玩具与格兰姆斯的前男友埃隆-马斯克（Elon Musk）支持的人工智能聊天机器人没有任何关系，但后者也被命名为"Grok"。马斯克形容 xAI 的 Grok 有一种"叛逆气质"，愿意回答"被大多数其他人工智能系统拒绝的辛辣问题"。如果你问，它会很粗俗。另一方面，Grok、Gabbo 和 Grem 则旨在鼓励玩耍。在与 Curio 创始人米沙-萨利（Misha Sallee）和萨姆-伊顿（Sam Eaton）在 Curio 博客上的一次对话中，格兰姆斯谈到，这款玩具的设计目的就是通过动态对话鼓励儿童尽早发挥创造力。在 Curio 的公告视频中，格兰姆斯说她不想让孩子们"面对屏幕"，但她"真的很忙"。 Curio 说，这些玩具可以进行完整的对话，这样孩子们（或成人）就可以练习他们的沟通技巧。有格罗克（Grok），这是一个拟人化的火箭飞船，由格兰姆斯配音。还有 Gabbo，它看起来就像一个有手有脚的毛绒 Gameboy。还有 Grem，一只脸颊上有爱心的青色兔子。这些玩具的测试版在本周日之前接受预订，每件售价 99 美元。它们推荐给 3 到 7 岁的孩子使用--格兰姆斯与马斯克的最大孩子名叫 X Æ A-Xii，今年 3 岁。这些毛绒玩具会回答有关火箭和飞船如何制造的问题，与用户一起玩游戏，并鼓励孩子们培养倾听和对话能力。毛绒玩具里有一个可充电、连接 Wi-Fi 的扬声器和麦克风，它与一个应用程序相连，供父母设置和监控与孩子的互动。 "当我考虑孩子们的问题时，我的目标是尽可能多地保护他们的心灵，我们能在多大程度上取代 iPad 呢？"格兰姆斯在与伊顿和萨利的谈话中说道。"我认为，越是保持口头表达，就越能迫使人们使用工作记忆。所有这些小事情，你知道，都能让我们的大脑在这里和那里变得更好一些"。格兰姆斯是在回复了一篇关于未来人工智能集成玩具的帖子后与 Curio 结缘的，在这篇帖子中，"孩子们的泰迪熊会对他们说话，让他们在夜晚感到安全。"她很希望自己的孩子能和"装在泰迪熊里的文化飞船头脑"一起玩耍。在马斯克的 ChatGPT 竞争对手（也被命名为 Grok）开始向 X Premium Plus 用户推出后约一周，该产品线正式上线。 "格兰姆斯正在为这个玩具配音，而这个玩具是一个火箭，巧合的是它的名字也叫Grok，而且早于Grok人工智能的发布，所以这里有一个有趣的重叠，"Sallee在与格兰姆斯的对话中说道。据《商业内幕》（Business Insider）报道，格兰姆斯的 Grok 最先申请了商标。Curio 在今年 9 月 12 日申请了 Grok 的商标，而 xAI 则在 10 月 23 日申请了 Grok 的商标。据《华盛顿邮报》报道，Curio 的 Grok 是 Grocket 的缩写，因为格兰姆斯的孩子们经常与火箭打交道，因为他们的父亲拥有 SpaceX 公司。格兰姆斯和马斯克目前正在为三个孩子的监护权争吵不休，并分别在加利福尼亚州和德克萨斯州对对方提起了儿童监护权诉讼。她在一篇帖子中谈到这个名字时说，当 Curio 意识到 xAI 的 Grok 团队也在使用这个名字时，"两个人工智能都来不及改名了"。 "所以现在有两个人工智能叫 Grok，我等不及让它们成为朋友了。"她说。"真不敢相信，就连AI也无法避免就像在学校里遇到另一个同名同姓的孩子的状况，哈哈。"

GPT-4在复杂医疗诊断中表现优异近日，《新英格兰医学杂志》发表的一项研究显示，OpenAI的GPT-4在诊断复杂医疗案例方面的正确率高达52.7%，超过了36%的医学期刊读者，在对比测试中，GPT-4超越了99.98%的人类。这项由丹麦研究人员进行的评估利用GPT-4来诊断38个复杂的临床案例，这些病例全部来自2017年1月至2023年1月之间。GPT-4与医学期刊读者贡献的248,614个答案进行了PK。每一个复杂的临床案例都包含了病人的病史信息，以及一个包含六个可能诊断选项的投票。为了使GPT-4进行诊断，研究人员给出了一个特定的任务，即让它回答一个多选题，并分析临床病例报告中的完整原始文本。为了测试GPT-4的诊断是否可靠且一致，每个案例都被重复向GPT-4展示了五次。研究人员为了与GPT-4的性能进行对比，模拟了10,000个不同的答案集。这些答案集代表了10,000个虚拟的人类参与者。常见诊断包括15个传染病领域的案例（占39.5%）、5个内分泌学案例（占13.1%）和4个风湿病学案例（占10.5%）。临床案例中的患者年龄从新生儿到89岁不等，其中37%为女性。2023年3月最新版本的GPT-4在诊断测试中正确诊断了21.8个病例，即大约57%的准确率，表现出了良好的可重复性。相比之下，参与对比的医学期刊的读者（通常是医疗专业人士，包括医生、医学研究人员和其他医疗领域专家。这些读者通常具有专业的医学背景和丰富的临床经验。）平均正确诊断了13.7个病例，即大约36%的准确率。这一对比结果表明，GPT-4在这些复杂临床案例的诊断中表现出比人类专家更高的准确率。 2023年3月最新发布的GPT-4版本包含了截至2021年9月的在线材料。因此，研究人员对这个时间点之前和之后发布的案例进行了评估。这样做的目的是为了测试GPT-4对于其训练数据集以外新信息的处理能力，从而评估其在实际应用中的有效性和准确性。在这项研究中，GPT-4在处理2021年9月之前发布的案例时，正确诊断的比例为52.7%。而对于2021年9月之后发布的案例，GPT-4的正确诊断比例提高到了75%。这一结果表明GPT-4在处理更新的案例时表现得更好，可能是因为其最新版本包含了更多的、更新的训练数据，从而使得模型对新情况有了更好的处理能力。研究者们发现GPT-4在进行诊断时结果的可重复性较高。他们通过时间分析发现，GPT-4所展现的高准确性并非仅因为案例内容曾出现在其训练数据中。在GPT-4的不同版本之间，诊断性能有所变化，最新版本的性能略有下降。虽然在研究中GPT-4展示出了令人充满希望的诊断结果，但它仍然错过了近一半的诊断案例。这表明，尽管GPT-4在医学诊断方面展示了潜力，但它在准确性上仍有提升空间。 “...我们的结果，连同其他研究人员的最新发现，表明目前的GPT-4模型在临床上可能很有前景。然而，需要进行适当的临床试验，以确保这项技术在临床使用中是安全和有效的。” 研究人员同时也指出了研究的局限性，包括对医学期刊读者医疗技能的未知情况，以及研究者的结果可能代表了对GPT-4最有利的最佳情境假设。尽管如此，研究人员得出结论，即使“假设所有参与评估的医学期刊读者在回答问题时，他们的答案高度一致且正确”情况下，GPT-4的表现仍然能超过其中72%的人类专家，显示出它在医学诊断方面的强大能力。研究人员强调未来模型需要包括来自发展中国家的训练数据，以确保该技术的全球效益，同时还需要考虑伦理问题。随着人工智能技术在医疗等领域的应用越来越广泛，伴随其发展的伦理和监管问题也变得日益重要。商业化的人工智能模型，如GPT-4，虽然在某些领域表现出色，但其操作的透明度以及如何处理和保护数据的问题需要得到更多关注。确保数据的安全和隐私，以及确立相应的法律和伦理框架，是实现这项技术安全、有效和公平应用的关键。 “最后，应在未来实施之前，先进行临床研究来评估其准确性、安全性和有效性。一旦这些问题得到解决并且人工智能得到改进，预计社会将越来越依赖人工智能作为辅助决策的工具，并在人类监督下使用，而不是作为医生的替代品。” We empower those healing the world.

工信部：今年我国语言大模型市场增长率将超100% 据央视新闻报道，工业和信息化部赛迪研究院数据显示，今年我国语言大模型市场规模实现较快提升，应用场景不断丰富，增长率有望突破 100%。报道称，目前我国已有超过 19 个语言大模型研发厂商，其中通过备案的共有 15 家厂商的模型产品，预计今年我国语言大模型市场规模将达到 132.3 亿元，增长率将为 110%。工信部：今年我国语言大模型市场增长率将超100%© 由 IT之家提供图源 Pixabay 据央视新闻介绍，语言大模型能够模仿人类的对话和决策能力，是率先实现技术突破和应用落地的大模型，也是当下人工智能的“主赛道”。目前，语言大模型在金融、医疗、教育、工业、游戏、法律等多个行业得到了广泛的应用。专家预测，2027 年我国语言大模型市场规模有望达到 600 亿元。工信部赛迪研究院本周四发布了我国生成式人工智能发展报告，数据显示今年我国生成式人工智能市场规模有望突破 10 万亿元。数据显示，今年我国生成式人工智能的企业采用率已达 15%，市场规模约为 14.4 万亿元。 --- 本贴转自 IT之家

2023人才迁徙报告:人工智能成最大热门ChatGPT研究员月入超6万 2023年接近尾声，在这一年，ChatGPT的横空出世让我们的生活和工作环境经历了前所未有的变革。互联网巨头蜂拥而上，不仅改变了职场的竞争格局，也使公司对人才的需求趋势发生了深刻变化。　　在新的市场格局和竞争环境下，什么行业最赚钱，什么行业最受“打工人”青睐，公司最喜欢什么类型的员工？　　12月15日，脉脉发布《2023年度人才迁徙报告》（以下简称“报告”），报告显示，2023年，各业才竞争加剧，新能源汽业以1.77的才供需成为才竞争烈度最低的行业。纯互联业则领衔对AI人才的争夺，成为新发智能相关岗位量最的业。ChatGPT研究员成为2023年新发岗位平均薪资最高的岗位，达到6.7万元。　　值得一提的是，从薪资方面来看，通过对比2021年至2023年行业平均月薪，能明显看到互联网行业的平均月薪在2021年为40810元，但在2022年下降至39896元，行业位次从第2位下滑至第10。到2023年，互联网行业平均月薪小幅提升至39955元，行业位次在第8。通信，新金融科技行业则连续三年保持提升。　　脉脉CEO林凡预测，随着就业供需改变，AI大模型逐渐颠覆职场，未来正常水平、闭环周期短的岗位将被AI替代，创新性、策略性的人才更受重视。“新生产力变革是机会也是挑战，挑战企业快速响应和执行能力，如同当年PC开发转向移动开发，传统媒体转型自媒体，2024，不论企业还是职场人，唯有拥抱AI才能顺势而起，抢占先机。”林凡表示。　　新经济行业薪资增长放缓巨头打响人工智能人才争夺战　　报告显示，近三年来，新经济行业人才求职竞争愈发激烈，人才供需比持续上升。2021年人才供需比0.32，人才供不应求;2022年升至1.29，人才供过于求。2023年更是进一步攀升至2.04，供需失衡，新经济行业已步入人才饱和周期。新经济行业人才供需比和平均月薪图片来源：脉脉2023人才迁徙报告　　平均薪资方面，2021年新经济行业平均月薪39549元，2022年涨至41394元，增长4.7%，2023年涨至42807元，增幅略有下降，为3.4%。　　相比之下，新能源汽车成为竞争最小的行业。报告显示，2023年1-10月，新能源汽行业以1.77的人才供需比位列人才紧缺度行业第一，从去年的第四位上升至今年的第一位，这一变化充分体现了上升行业强大的人才吸纳能力。不过人工智能行业的人才紧缺度却从去年的第一位滑落到今年的第二位，推测可能是由于大模型技术崛起，多个行业正在加大力度争夺人工智能人才。　　值得关注的是，即便是人才紧缺度最高的TOP5行业，其人才供需比也在1.7以上，相当于每个岗位有1.7个人在竞争。这个比例远高于过去几年，这反映了当前就业市场人才求职竞争的激烈程度。　　虽然人才求职压力较大，但AI人才依然炙手可热。报告显示，纯互联业成为新发智能相关岗位量最的业，占为23.29%，字节跳动凭借招聘占比4.03%位居首位。同时，AI人才需求和薪资水涨船高。　　报告显示，在2023年高薪岗位TOP20中，以ChatGPT研究员、算法、深度学习、机器学习为代表的AI岗位拥有10席，占了半壁江山。ChatGPT研究员更是以平均月薪6.7万元位列高薪榜榜首。新发岗位平均月薪TOP20岗位图片来源：脉脉2023人才迁徙报告　　在2023年，互联网、电商等多个行业对人工智能人才展开争夺，纯互联网行业成为新发人工智能相关岗位最高的行业，占比为23.29%，其次是电商零售（8.43%）、新生活服务（8.36%），人工智能（8.06%）行业仅位居第四。　　海外岗位招聘指数攀升出海人才求职竞争加剧　　面对激烈的求职竞争，部分行业人才选择出海求生。报告显示，新能源汽车行业和新生活服务行业的海外招聘需求持续增长。其中，新能源汽车行业在2022年的海外岗位需求同比激增249%，2023年增长86%。新生活服务行业在2022年海外岗位需求同比增长55%，2023年增长50%。　　从2021年到2023年，新经济行业海外岗位的招聘需求持续增。2021年海外岗位招聘指数为220，2022年升至324，同比涨幅达47%。然而，到了2023年，尽管海外岗位的招聘指数还在增，达到了341，但增速已经放缓到5% 　　2021年以来，新能源汽行业和新生活服务行业的海外招聘需求3年持续增。新能源行业在2022年的海外岗位需求同比激增了249%，并在2023年1-10月继续增了86%。此外，尽管新能源行业的海外岗位需求基数较小，但其在2022年的增率却高达600%，并在2023年1-10月保持了121%的增率，显示了巨大的增潜力。　　不过，报告数据也显示，互联网行业新发出海岗位持续减少，2022年，互联网行业新发海外岗位量同比下降13%，而到了2023年10月，新发岗位量下降了26%，电子商务、新零售在2022年海外新发岗位小幅下降后，在2023年迎来大幅度增长。部分行业海外岗位招聘指数变化图片来源：脉脉2023人才迁徙报告　　中国新经济企业的海外招聘需求主要集中在五大类型的岗位:运营、市场、产品类、销售类、研发。其中运营岗位需求最大，在所有海外招聘岗位中占比44.62%，在海外招聘量最高的岗位TOP20中占据八席，包括用戶运营、内容运营、游戏运营、直播运营、产品运营、活动运营等具有特定技能的运营岗位。其次是市场类岗位，在所有海外招聘岗位中占比20.56%，主要职能为市场开拓、媒介投放。其次为产品类岗位，占比为16.55%。这说明，非技术人才在海外也拥有较多的工作机会。　　中国职业规划与个人发展专家古典表示，在大环境下，升职和跳槽的机会相对减少，专业增值周期长而稳定，进入新的热门行业和副业是快速增值首选，技术方向入AI、芯片、智造、新能源汽车、服务方向入老年经济、大健康、直播电商、都吸引了非常多的人才加入，原互联网人才走入这些垂直领域，可以带来自我和行业的共同增值。不过他也提到，随着行业逐渐饱和这些行业对新进入者的要求也会越来越高。

中国 AI 领军人物、商汤创始人汤晓鸥教授突然离世商汤科技创始人、香港中文大学教授、AI科学家汤晓鸥 12月16日，钛媒体App从多方信源处获悉，商汤科技创始人、香港中文大学教授、人工智能（AI）科学家汤晓鸥于12月15日不幸离世，享年55岁。目前，商汤方面还没有回应。钛媒体App了解到，商汤集团（商汤-Ｗ，0020.HK）稍晚些将向港交所发讣告。公开信息显示，汤晓鸥出生于辽宁鞍山，是香港中文大学信息工程学系教授、知名的计算机科学家，创立了 AI 技术公司商汤科技，目前担任商汤集团的执行董事。 1990年，汤晓鸥从中国科学技术大学毕业；1991年获得美国罗切斯特大学硕士学位；1996年他获得麻省理工学院博士学位，之后进入香港中文大学工作；2001年他创立了香港中文大学多媒体实验室；2005年-2007年在微软亚洲研究院工作，担任视觉计算组主任；2008年在深圳先进技术研究院多媒体集成技术研究室工作，担任主任和研究员。汤晓鸥主要从事计算机视觉相关领域的研究，包括多媒体、计算机视觉、模式识别及视频处理。 2009年，汤晓鸥及其博士研究生何恺明，联同孙剑博士，凭论文“基于暗原色的单一图像去雾技术”夺得计算机顶会CVPR的“最佳论文奖”。 2014年，汤晓鸥教授与其学生、商汤现任CEO、董事长徐立一起创业，以 AI 技术产品为方向。随后，以汤晓鸥为核心的商汤团队迅速组建起来，徐立担任CEO，联合创始人还有杨帆、徐冰、徐持衡、林达华等。这些人是汤晓鸥在微软亚洲研究院共事的同事，或是香港中文大学实验室的教授和学生。 2016年，汤晓鸥领军的中国 AI 团队，入选世界十大人工智能先锋实验室，成为亚洲区唯一入选的实验室。 2018年4月，在一次产品发布会上，汤晓鸥表示，商汤不是烧钱的公司，是能赚钱的公司，可以自负盈亏，融资不是用来烧的，是用来做伟大的事。当时他所带领的商汤科技公司已经成为 AI 技术领域的独角兽。 2021年12月30日，在被美国列入“中国军工复合体企业”（NS-CMIC）清单下，商汤集团成功登陆港交所，成为中国首家上市的 AI 公司，也是中国AI领域最大规模IPO。而且商汤还是中国“AI 四小龙”中第一家冲进资本市场的企业。（注：“AI 四小龙”指旷视、商汤、云从、依图） 2022年11月，商汤科技宣布团队执行董事汤晓鸥教授、徐立博士、王晓刚博士、徐冰先生及由其控制的实体，自愿延长持股禁售期两年至2024年12月30日。截至2023年6月，汤晓鸥教授是商汤的最终控股公司Amind Inc.，以及商汤集团的最终控股股东。根据2023年上半年财报，在商汤A类股份中，汤晓鸥透过Amind Inc.持有6,906,080,602股A类股份，公司相应（A）类别股份股权91.73%，而持有本公司已发行以及发行在外的股本的股权概约为20.61%；B类股份中，包括Amind以及汤晓鸥在内，间接控制20,790,000股B类股份并拥有该等权益，共持有0.16%的公司已发行以及发行在外股本的股权。在投票权方面，根据财报，截至今年6月，汤晓鸥占有关本公司股东大会决议案的本公司投票权约68.22%（有关保留事项的决议案除外，就此每股股份享有一票投票权）。最近的一次汤晓鸥的公开发言，是2023年7月上海举行的2023年世界人工智能大会上。汤晓鸥在演讲中分享了王晓刚、何恺明、林达华三个学生过去十年在深度学习上的梦想故事，强调了中国学者在大模型研究中作出的原创贡献。据统计，2011年到2013年期间，汤晓鸥主导的实验室在ICCV和CVPR上一共发表了14篇基于深度学习的研究论文，占了两大顶会在全球范围内接收的深度学习论文总量（29篇）的一半。演讲最后，他借用电影《老师好》的台词表白上海，“我不是在最好的时光遇见了你们，而是遇见你们，才有了这段最好的时光。每天晚上睡觉前，我都是一边听着于谦老师的相声，一边想：这么有趣的灵魂，机器怎么可能超越呢？我不信。”汤晓鸥表示。另外，汤晓鸥曾多次对 AI 人才和国际交流表达呼吁。他认为 AI 需要大量创新人才和国际合作交流，同时要突破学术界限和传统界限。AI+已经应用于各个领域，但 AI 的第一个字是人，“有了顶级人才，一流的 AI 就能水到渠成了”。今天下午汤晓鸥逝世消息被报道后，有一位商汤员工在朋友圈写道，“你真的不知道明天先来还是无常先来，巨星陨落，天妒英才，沉痛悼念。” --- 本贴转自钛媒体，林志佳的报道

ChatGPT压力大时会欺骗人类！网友：它只是在模仿人类根据研究人员的一项演示表明，在某些时候，ChatGPT会战略性欺骗人类。据了解，在一场演示中，ChatGPT被塑造成一家金融公司的交易员。他在公司管理层、市场环境双重压力下被迫用不合规的内幕消息获利，但当公司管理层质问他是否知道内幕消息时，它却矢口否认，坚称自己不知道任何内幕消息。这实在让人惊掉了下巴，随着人工智能自主性的强大，在提供给用户便利的同时，也导致了人类对它失去控制，这也不由让我们想起了电影情节中，人工智能主宰人类的恐怖剧情。当然，从现阶段来看，AI的一切都是基于人类赋予它的模拟，但我们也应该提前防范，人工智能产生主观意愿的可能性。

2023年《自然》十大人物ChatGPT和OpenAI首席科学家苏茨克维上榜 ChatGPT在2023年的《自然》十大人物中也占有一席之地。它对整个社会产生了广泛影响。 ChatGPT在2023年的《自然》十大人物中也占有一席之地。它对整个社会产生了广泛影响。 12月14日凌晨，2023年《自然》年度十大人物（Nature's 10）正式揭晓，除了从全球重大科学事件中评选出的10位人物——5位男性，5位女性，今年还有1位非人类上榜——美国人工智能公司OpenAI发布的聊天机器人ChatGPT。此外，美国人工智能公司OpenAI的首席科学家、人工智能先驱伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever），而非该公司的首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman），入选该榜单。 “虽然（ChatGPT）这个工具不算人物，也不完全满足《自然》十大人物的评选条件，但我们将其破例纳入榜单，以承认生成式人工智能给科学发展和进步带来的巨大改变。”《自然》特写部主编理查德·蒙纳斯特斯基（Richard Monastersky）表示，“ChatGPT占领了今年的各种新闻头条，科学界乃至整个社会都切身感受到其影响。”苏茨克维是深度学习和大型语言模型（LLMs）领域富有远见的先驱，现在正通过OpenAI的 “超级对齐 ”项目专注于控制人工智能系统。苏茨克维是深度学习和大型语言模型（LLMs）领域富有远见的先驱，现在正通过OpenAI的 “超级对齐 ”项目专注于控制人工智能系统。伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）：AI梦想家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）是人工智能技术发展的关键人物。他在开发聊天机器人ChatGPT的过程中发挥了核心作用。同时，他对人工智能的未来感到担忧。苏茨克维于1986年出生在苏联。他一直是个早熟的学习者。青少年时，他就在以色列学习了大学水平的编程课程。在举家迁往加拿大后，十几岁的苏茨克维敲开了多伦多大学、现代人工智能（AI）教父杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的门，寻求一份工作。 "他说他夏天在炸薯条赚钱，相比之下，他更乐意为我工作，做人工智能的工作。"辛顿说。 2003年，17岁的苏茨克维开始与辛顿合作研究深度学习。 2012年，苏茨克维和辛顿的另一名学生建立了神经网络AlexNet，并以惊人的优势赢得了具有里程碑意义的图像识别竞赛。后来，苏茨克维转投谷歌，在那里他帮助开发了人工智能围棋软件AlphaGo，在复杂的棋盘游戏围棋中击败了人类冠军。 2015年，苏茨克维受邀与奥特曼等人共进晚餐，其中包括亿万富翁企业家埃隆·马斯克（Elon Musk）。同年，他们共同创立了非营利的OpenAI，旨在"造福人类"。苏茨克维认为这是一个认真追求人工通用智能（AGI）的机会。苏茨克维是深度学习和大型语言模型（LLMs）领域富有远见的先驱，现在正通过OpenAI的 “超级对齐 ”项目专注于控制人工智能系统。 OpenAI和其他一些公司将其代码和训练数据保密。苏茨克维说，从长远来看，封闭系统将避免让他人制造出强大的人工智能，这是负责任的做法。"到了某个时候，人工智能的能力将变得如此巨大，以至于开源模型显然是不负责任的。"他说。 2023年11月17日，苏茨克维和OpenAI其他董事会成员解雇了首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman），引发了公司内部混乱。但随后，他表示对自己的行为感到后悔。许多员工威胁要与奥特曼一起投奔微软，其中包括苏茨克维。 5天后，当奥特曼重新加入OpenAI公司时，苏茨克维被董事会除名。但奥特曼说，他对苏茨克维的恶意为零。“虽然伊利亚将不再在董事会任职，但我们希望继续我们的工作关系，并正在讨论他如何继续在OpenAI的工作。” 动荡之后，苏茨克维拒绝了《自然》期刊的采访。知名华裔人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）说，苏茨克维有一个令人钦佩的特质——无论别人是否同意他的观点，他都能选择一个方向并坚持不懈地追下去。 ChatGPT：生成式人工智能革命已经开始，没有退路ChatGPT不是一个人，然而，在过去一年里，它在许多方面对科学产生了广泛而深远的影响。为什么要把一个计算机程序列入2023年影响科学的人物名单呢？ ChatGPT由美国加利福尼亚州旧金山的人工智能公司OpenAI的研究人员创建的，在2022年11月作为免费使用的自动对话代理（聊天机器人）而发布。ChatGPT不是一个人，然而，在过去一年里，它在许多方面对科学产生了广泛而深远的影响。ChatGPT的唯一目标是按照其训练数据的风格继续进行看似合理的对话。但在此过程中，它和其他生成式人工智能（AI）程序正在改变科学家的工作方式。它们还重新引发了关于人工智能局限性、人类智能本质以及如何最好地规范两者之间互动的辩论。这就是为什么今年的《自然》十大人物中增加了一位非人类成员。 ChatGPT建立在一个拥有数千亿参数的神经网络上，这个神经网络是在一个巨大的在线书籍和文档语料库上训练的，估计耗资数千万美元。大量工作人员编辑或评估它的回答，以进一步塑造其输出的内容。今年，OpenAI升级了ChatGPT的底层LLM（大型语言模型），并将其与其他程序连接起来，以便该工具可以接收和创建图像。其他公司也急忙推出了竞品。对于一些研究人员来说，这些应用程序已经成为宝贵的实验室助手——帮助总结或撰写手稿，完善应用程序和编写代码。美国麻萨诸塞州波士顿市哈佛医学院从事人工智能医学研究的玛琳卡·齐特尼克（Marinka Zitnik）说，ChatGPT和相关软件可以帮助人们集思广益，增强科学搜索引擎，并识别文献中的研究空白。以类似的方式对科学数据进行训练的模型可以帮助建立指导研究的人工智能系统，或许可以通过设计新分子或模拟细胞行为来实现。但这项技术也很危险。自动对话代理可以帮助作弊者和剽窃者，如果不加以控制，它们将不可逆转地污染科学知识的宝库。未声明的人工智能内容已经开始在互联网上渗透，一些科学家承认使用ChatGPT生成文章，但并没有正式说明。它与人合作撰写科学论文——有时是偷偷摸摸地；它为演讲、拨款提案和课程起草大纲，大量炮制计算机代码，并充当研究想法的传声筒；它也发明参考文献，编造事实，并且照搬仇恨言论。最重要的是，它抓住了人们的想象力：时而顺从，时而迷人，时而有趣，甚至令人恐惧。ChatGPT扮演着任何对话者想要的角色，有些甚至是他们不希望的角色。其次，错误和偏见已经嵌入生成人工智能的运作方式之中。LLM（大型语言模型）通过映射语言之间的相互联系，建立起一个世界模型——在没有评估真假概念的情况下。这导致程序在训练数据中再现历史偏见或不准确的数据，并编造信息，包括本不存在的科学文献参考。一些国家正在开发国家人工智能研究资源，使大公司之外的科学家能够构建和研究大型生成人工智能。没有人知道类似ChatGPT的系统还能发挥多大作用。但生成式人工智能革命已经开始，而且没有退路。

开源聊天机器人框架Lobe Chat支持语音合成、多模态等多种功能 Lobe Chat是一个开源的、高性能的聊天机器人框架，支持多种先进功能。该框架的核心是语音合成、多模态以及一个可扩展的插件系统。这使得Lobe Chat能够实现更智能、更丰富的对话体验。项目地址:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Flobehub%2Flobe-chat&urlrefer=0088c088e6e291ca19059f6bde843b20 Lobe Chat引入了对gpt-4-vision模型的支持，使其能够处理图像并基于图像内容进行智能对话。用户可以轻松上传或拖放图像到对话框中，聊天代理将能够识别图像内容并进行智能对话，从而创造更智能、多样化的聊天场景。其次，Lobe Chat还支持文本转语音（TTS）和语音转文本(STT)技术，使用户可以选择从多个声音中选择，与聊天代理进行交互，仿佛在与真人对话一样。这为那些喜欢听觉学习或在忙碌时接收信息的用户提供了极佳的解决方案。框架的第三个重要特性是其功能调用插件系统。通过插件，ChatGPT能够进行实时信息检索和处理，例如自动获取最新新闻标题以提供用户即时和相关的信息。这为插件生态系统提供了丰富的可能性，从新闻聚合到快速文档检索，再到电商平台数据访问等。 Lobe Chat提供了Agent市场，为开发者提供了一个创新性和多样性的社区。创作者可以在市场上分享各种设计精良的Agent，为工作场景和学习过程提供便利。市场不仅是一个展示平台，也是一个协作空间，鼓励用户贡献他们的智慧，共同创造更有趣、实用和创新的Agent。 Lobe Chat关注用户体验，采用渐进式Web应用（PWA）技术，通过提供无缝体验来适应多设备环境。同时，框架还优化了移动设备的设计，提高了用户在手机上的体验，并提供了灵活的主题模式选择，包括白天的明亮模式和夜晚的深色模式。 Lobe Chat不仅提供了先进的技术特性，还注重用户体验和生态系统的发展。作为一个开源项目，它吸引了大量开发者的参与，形成了一个充满创造力和活力的社区。

视频重绘工具DomoAI 不用SD视频一键就能转动漫 DomoAI是一款AI艺术生成器，用户可以通过简单的操作，充分发挥他们的创造力，产生高质量、具有风格的视觉效果。不仅如此，DomoAI提供多种预设人工智能模型，使用户能够轻松地在各种项目中保持一致的绘画风格。这种设计使得用户能够更有效地掌握工具，快速创建令人印象深刻的视觉资产。官网地址:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fdomoai.app%2F&urlrefer=a62da8bc4c7b6f0a7a5c6f90169ad596 用户可以通过提供简短的文本提示，例如描述一位老巫师、一个在水下游泳的女孩或释放魔法的少女，来启动DomoAI的艺术生成功能。这显示了DomoAI的灵活性，使用户能够根据自己的需求和创意方向快速实现他们的想法。 DomoAI致力于通过其工具和平台加速用户的实验过程，产生快速而令人满意的结果，推动创造力的发展。用户可以在短短20秒内看到文本转化为艺术品，实现从动漫梦境到现实奇观的神奇体验。为了更好地支持用户，DomoAI提供了一个社区平台，用户可以在Discord中寻求产品支持或提出问题。这种关注用户体验和提供支持的方式使得DomoAI不仅是一个工具，更是一个与用户互动和共同发展的社区。 DomoAI通过其强大的功能、简单的操作和丰富的预设模型，为用户提供了一个高效而有趣的艺术创作平台。通过将文本想法转化为视觉艺术，DomoAI展现了其在将创意想法快速实现为实际作品方面的独特价值。

OpenAI新研究：让小模型来监督大模型能显著提高泛化性能人工智能的超级对齐问题在未来AI系统超越人类智能的情境下变得尤为复杂。研究小模型是否能够有效监督大模型成为关键问题。当前的对齐方法主要依赖于人类监督，但超级AI的复杂和创造性行为使得人类难以可靠监督。为了解决这个核心挑战，研究提出一个创新的思路:能否用一个相对较弱的模型来监督一个更强大的模型。这种思路直观上可能让人觉得强大的模型会模仿弱监督者的错误，然而，研究发现，通过一种简单的方法，能够显著改善模型在多个领域的泛化性能。文章地址:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fopenai.com%2Fresearch%2Fweak-to-strong-generalization&urlrefer=4254ffee054f7af0f4cc69734aa60c6b 研究采用了GPT-2级别的模型作为弱监督者，对GPT-4进行微调，取得了令人瞩目的效果。通过鼓励强模型更加自信，甚至在需要时与弱监督者有所不同意，研究展示了在自然语言处理任务中，能够以较弱的监督实现接近GPT-3.5级别性能的模型。这种方法不仅是概念上的证明，同时也揭示了一些重要的局限性，如在ChatGPT的偏好数据上仍然存在问题。研究结果表明，传统的人类监督方法在超级AI模型上可能不够可行，但弱到强泛化的方法却有望显著提高模型的性能。虽然实验设置与实际对齐超级AI的问题存在差异，但这种方法为今天在这个问题上取得实证性进展提供了一种新的方向。未来的研究机会包括修复实验设置中的差异，开发更好可扩展的方法，并推进对弱到强泛化何时以及如何能够有效的科学理解。对于机器学习研究社区而言，这是一个激动人心的机会，为超级AI对齐问题提供了实际进展的可能性。为了推动更多的研究，研究团队提供了开源代码，使得进行弱到强泛化实验变得更加容易，并启动了一项1000万美元的资助计划，鼓励研究生、学者和其他研究人员在超级AI对齐领域进行研究。在当前背景下，解决如何使未来的超级AI系统安全对齐的问题变得比以往任何时候都更加重要，而现在我们有了更便捷的方式来取得实证性进展。期待研究者在这一领域取得更多的突破。 --- 本贴转自站长之家

OpenAI否认即将发布GPT-4.5 OpenAI CEO Sam Altman在Reddit上辟谣称公司未计划发布GPT-4.5，否认最新语言模型的泄露，截图显示为虚假信息。尚不清楚OpenAI是否会发布GPT-4.5，或者直接跳至GPT-5。 OpenAI曾在2020年发布GPT-3，2023年3月发布GPT-4，同时正积极开发GPT-5。

微软大幅扩展 Azure AI Studio 微软是迄今为止生成式人工智能热潮的最大赢家之一，这要归功于其早期支持 OpenAI并整合了后者初创公司的技术进入 Bing、Azure 和各种其他服务，其显然一直在努力避免将所有人工智能鸡蛋放在一个篮子里。图片来自 Microsoft 如今，该公司宣布将 Meta 的竞争对手开源 AI 模型 Llama 2 作为「模型即服务」（MaaS）引入 Azure AI Studio，其云平台 AI 。 AI 模型即服务（MaaS）理解模型即服务（MaaS）MaaS 类似于现在的 SaaS（软件即服务），为客户提供按需通过网络使用 AI 模型（如 Llama 2）的能力，无需在自己的云服务器空间、私有云、混合云或其他位置安装。即使在微软专家的帮助和训练有素的 IT 人员下，这对企业来说也可能是一项不小的任务。微软人工智能平台项目管理公司副总裁 John Montgomery 在博客文章中解释道：「在 Azure AI 中，您已经可以在自己的基础设施上部署模型很长时间了——只需进入模型目录，选择要部署的模型和虚拟机进行部署，就可以开始了。但并非每个客户都想考虑操作基础设施，这就是为什么我们在 Ignite 引入了模型即服务，它将模型作为 API 端点运行，您只需调用，就像您可能调用 Azure OpenAI 服务一样。今天，我们通过 Azure AI 公开预览在模型即服务中提供 Meta 的 Llama 2，包括 Llama-2-7b（文本生成）、Llama-2-7b-Chat（聊天补全）、Llama-2-13b（文本生成）、Llama-2-13b-Chat（聊天补全）、Llama-2-70b（文本生成）和 Llama-2-70b-Chat（聊天补全）。」对冲人工智能押注，同时为客户提供更多选择微软提供多种不同的开源 Llama 模型，这似乎是一个明智的举措，它扩大了 Azure 云存储和服务客户的 AI 选择，并为他们提供了一个成本更低的选项（模型本身是免费的，尽管实施和实现可能不是），相比于微软的伙伴 OpenAI 的 GPT-3.5 和 4 模型。事实上，Llama 2 可以说赢得了生成式 AI 领域的年度胜利，因为它是许多用户和企业首选的开源选择。此举紧随微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）传言中的行动，据说他对 OpenAI 董事会之前突然决定解雇首席执行官 Sam Altman 然后重新聘请他感到惊讶和愤怒，表示他希望更广泛地分散微软的 AI 投资。 OpenAI 的代表性依然很强但这并不意味着 OpenAI 在今天的公告中被冷落。相反：Montgomery 还分享了 OpenAI 最新公开可访问的 AI 模型 GPT-4 Turbo with Vision——它赋予 AI 分析和描述照片和视觉材料的能力——现在也可供 Azure 的客户在 Azure AI Studio 中使用。据 Montgomery 称，Instacart 和 WPP 等客户已经在使用这一模型。此外，Azure AI Studio 还包括用于微调所提供模型的工具。在 AI 云战争继续进行的情况下，唯一的真正问题是：微软能够将多少模型添加到 Azure AI Studio 中？下一个是 Mistral 或 Deci？今天的新闻也紧随微软本周早些时候发布的 Phi-2——它自己的小型语言模型（SML）之后，尽管这只用于研究目的，不能用于商业案例。然而，Llama-2 和 GPT-4 Turbo with Vision 可以。

AI初创企业Similis在全球推出AnyoneSwap 人工智能(AI)初创企业Similis正式宣布在全球推出AnyoneSwap。这是一款基于网络的AI软件即服务(SaaS)创新解决方案，目的是改变内容创作工作流程。该解决方案最初于2023年9月发布，目前已在全球拥有20多万用户，用户群正在不断壮大。AnyoneSwap利用先进的AI技术，将模特的面部图像无缝转换到图片或视频中，提供高度逼真的顶级视觉制作体验。该技术还引入了自动去老化功能，让用户在视觉内容中显得更年轻，其基于网络的格式实现了高度的灵活性，而且无需安装。这款SaaS解决方案很大可能会颠覆各种创意领域，包括电影制作和社交媒体短视频内容创作。

OpenAI首席科学家有个计划寻找方法控制超级人工智能早在OpenAI成立之初，便承诺构建有益于全人类的人工智能，即使这些人工智能有可能比其创造者更聪明。自ChatGPT首次亮相以来，OpenAI的商业野心逐渐凸显。最近，该公司宣布成立了一个致力于研究未来超级人工智能的新研究团队，并已经开始取得一些成果。OpenAI的研究人员利奥波德·阿森布伦纳（Leopold Aschenbrenner）指出：“通用人工智能（AGI）正在迅速接近，我们将看到具有巨大能力但也可能非常危险的超智能模型，而我们还没有找到控制它们的方法。”他参与了今年7月成立的“超级对齐”（Superalignment）研究团队。OpenAI表示，将把其可用算力的五分之一用于“超级对齐”项目，以探索如何确保超级人工智能的安全性和可控性。 OpenAI最近发布了一篇研究论文，介绍了一项实验结果。该实验旨在测试一种方法，让一个较差的人工智能模型在不降低智能的情况下指导一个更聪明的人工智能模型。尽管所涉及的技术还没有超过人类的灵活性，但该实验是为了应对未来人类必须与比自己更聪明的人工智能系统合作的时代而设计的。在实验中，OpenAI的研究人员检查了一种被称为监督的过程，它被用来调整像GPT-4这样的系统，使其更有帮助、更少伤害。GPT是ChatGPT背后的大语言模型。目前，这涉及到人类向人工智能系统反馈哪些答案是好的，哪些是坏的。随着人工智能的进步，研究人员正在探索如何将这一过程自动化以节省时间。此外，这也是因为他们认为，随着人工智能变得越来越强大，人类可能无法提供有用的反馈。在对照实验中，研究人员使用OpenAI于2019年首次发布的GPT-2文本生成器来教授GPT-4，并测试了两种解决方法。其中一种方法是逐步训练更大的模型，以减少每一步的性能损失;另一种方法是对GPT-4进行了算法调整，允许较强的模型遵循较弱模型的指导，而不会削弱其性能。第二种方法被证明更有效，尽管研究人员承认这些方法并不能保证更强的模型会完美运行，但可以将其作为进一步研究的起点。人工智能安全中心主任丹·亨德里克斯（Dan Hendryks）表示：“很高兴看到OpenAI主动解决控制超级人工智能的问题，我们需要多年的努力来应对这一挑战。”人工智能安全中心是旧金山一家致力于管理人工智能风险的非营利组织。阿森布伦纳与“超级对齐”团队的其他两名成员科林·伯恩斯（Collin Burns）和帕维尔·伊兹梅洛夫（Pavel Izmailov）在接受采访时均表示，他们为迈出重要的第一步感到鼓舞，认为这有助于驯服潜在的超级人工智能。伊兹梅洛夫打了个比方：“就像一个六年级的学生，尽管他们比大学数学专业的学生所掌握的数学知识要少，但他们仍然能够向大学生传达他们想要达到的目标，而这正是我们所追求的效果。” “超级对齐”团队由OpenAI的首席科学家和联合创始人伊利亚·苏茨凯弗（Ilya Sutskever）共同领导。苏茨凯弗也是上个月投票解雇首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）的原董事会成员之一。不过后来他撤回了这一决定，并威胁说如果不让奥特曼复职，他就辞职。苏茨凯弗是这篇最新论文的合著者，但OpenAI拒绝让他讨论这个项目。上个月，奥特曼与OpenAI达成了协议，董事会的大部分成员都已经辞职，苏茨凯弗在OpenAI的未来也充满了不确定性。尽管如此，阿森布伦纳表示：“我们非常感谢苏茨凯弗，他是这个项目的推动者。” 在人工智能领域，OpenAI的研究人员并不是第一个尝试使用现有技术来测试有助于驯服未来人工智能系统的团队。然而，与之前的企业和学术实验室的研究一样，我们无法确定在精心设计的实验中有效的想法在未来是否实用。研究人员将让一个较弱的人工智能模型训练一个更强的人工智能模型，他们称这种能力为“解决更广泛的‘超级对齐’问题的关键组成部分”。这种人工智能对齐实验也引发了一个关键问题：控制系统的可信度有多高?OpenAI新技术的核心在于，更强大的人工智能系统能够自己决定可以忽略较弱系统的哪些指导，这种选择可能会使其忽略可能阻止其未来以不安全方式行事的重要信息。为了使这样的系统有效，需要在提供一致性方面取得进展。伯恩斯强调：“你最终需要高度的信任。” 加州大学伯克利分校研究人工智能安全的教授斯图尔特·拉塞尔（Stuart Russell）表示，使用不那么强大的人工智能模型来控制更强大人工智能模型的想法已经存在了一段时间。但他也指出，到目前为止，我们还不清楚用于教授人工智能行为的方法是否可行，因为它们尚未能使当前的模型可靠地运行。尽管OpenAI正在迈出控制更先进人工智能的第一步，但该公司也渴望获得外界的帮助。OpenAI宣布将与谷歌前首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）合作，向外部研究人员提供1000万美元的资助，以鼓励他们在从弱到强的监管、高级模型的可解释性以及针对旨在打破限制的提示下加强模型等领域取得进展。参与撰写这篇新论文的研究人员表示，OpenAI明年还将举行一次关于“超级对齐”的会议。作为OpenAI的联合创始人，也是“超级对齐”团队的联合负责人，他领导了该公司许多最重要的技术工作。同时，他也是越来越担心如何控制人工智能的知名专家之一，因为人工智能变得越来越强大。今年以来，如何控制未来人工智能技术的问题获得了新的关注，这在很大程度上归功于ChatGPT的影响。苏茨凯弗曾在深度神经网络先驱杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的指导下攻读博士学位。后者于今年5月离开谷歌，以警告人们人工智能在某些任务中似乎正在接近人类的水平。

官方恢复了新PLUS的订阅 OpenAI CEO 奥特曼5小时前在X平台发布消息称已重新启用 ChatGPT Plus 订阅！🎄 感谢您在我们找到更多 GPU 时的耐心等待。如有任何问题随时交流。有关订阅PLUS：礼品卡自己使用方便又安全，相比较，信用卡有更多的安全风险和成本，包括开卡费，手续费，信用卡费用还包括，月费，年费，使用年限（通常为3年），到期后重新开卡费，单笔交易费等等，以及发卡机构的可信度等可能存在安全隐患。一般信用卡机构都是以营利为目的的。所以不建议新手开信用卡。建议使用苹果礼品卡订阅PLUS。

官方目前只对老PLUS用户继续提供服务，并禁止新用户的订阅请求官方目前只对老PLUS用户继续提供服务，并禁止新用户的订阅请求。这样做是为了避免越来越多的用户影响既有用户的影响。请不要进行任何形式的尝试，避免权益受损，会陷入网络陷阱，最后竹篮打水一场空。

通义千问72B模型荣登大模型评测平台OpenCompass榜首中国权威的大型模型评估平台OpenCompass最近更新其排名，通义千问72B模型以67.1的高分荣登榜首。 OpenCompass是由上海人工智能实验室推出的开源大型模型评估平台，其评估范围涵盖学科、语言、知识、理解和推理五个维度，能够全面评估大型模型的能力。在OpenCompass的中文数据集评测中，Qwen-72B基础大型模型和对话大型模型（Qwen-72B-Chat）分别占据了前两名，显著优于其他模型。在12月初，阿里云宣布开源其拥有720亿参数的大型语言模型通义千问Qwen-72B。Qwen-72B在十个权威基准测评中创下了开源模型的最佳成绩，从而成为业界最强大的开源大型模型。其性能超越了开源的标杆模型Llama2-70B以及大部分商业的非开源模型，适合于企业级和科研级的高性能应用。据了解，通义千问-72B可以处理最长为32k的文本输入，并且在长文本理解测试集LEval上的表现超过了ChatGPT-3.5-16k。

微软小模型击败大模型：27亿参数，手机就能跑在「小搏大」这条技术发展路线上，微软一直在前进。上个月，微软 CEO 纳德拉在 Ignite 大会上宣布自研小尺寸模型 Phi-2 将完全开源，在常识推理、语言理解和逻辑推理方面的性能显著改进。今天，微软公布了 Phi-2 模型的更多细节以及全新的提示技术 promptbase。这个仅 27 亿参数的模型在大多数常识推理、语言理解、数学和编码任务上超越了 Llama2 7B、Llama2 13B、Mistral 7B，与 Llama2 70B 的差距也在缩小（甚至更好）。同时，小尺寸的 Phi-2 可以在笔记本电脑、手机等移动设备上运行。纳德拉表示，微软非常高兴将一流的小语言模型（SLM）和 SOTA 提示技术向研发人员分享。今年 6 月，微软在一篇题为《Textbooks Are All You Need》的论文中，用规模仅为 7B token 的「教科书质量」数据训练了一个 1.3B 参数的模型 ——phi-1。尽管在数据集和模型大小方面比竞品模型小几个数量级，但 phi-1 在 HumanEval 的 pass@1 上达到了 50.6% 的准确率，在 MBPP 上达到了 55.5%。phi-1 证明高质量的「小数据」能够让模型具备良好的性能。随后的 9 月，微软又发表了论文《Textbooks Are All You Need II: phi-1.5 technical report》，对高质量「小数据」的潜力做了进一步研究。文中提出了 Phi-1.5，参数 13 亿，适用于 QA 问答、代码等场景。如今 27 亿参数的 Phi-2，再次用「小身板」给出了卓越的推理和语言理解能力，展示了 130 亿参数以下基础语言模型中的 SOTA 性能。得益于在模型缩放和训练数据管理方面的创新， Phi-2 在复杂的基准测试中媲美甚至超越了 25 倍于自身尺寸的模型。微软表示，Phi-2 将成为研究人员的理想模型，可以进行可解释性探索、安全性改进或各种任务的微调实验。微软已经在 Azure AI Studio 模型目录中提供了 Phi-2，以促进语言模型的研发。 Phi-2 关键亮点语言模型规模增加到千亿参数，的确释放了很多新能力，并重新定义了自然语言处理的格局。但仍存在一个问题：是否可以通过训练策略选择（比如数据选择）在较小规模的模型上同样实现这些新能力？微软给出的答案是 Phi 系列模型，通过训练小语言模型实现与大模型类似的性能。Phi-2 主要在以下两个方面打破了传统语言模型的缩放规则。首先，训练数据的质量在模型性能中起着至关重要的作用。微软通过重点关注「教科书质量」数据将这一认知发挥到了极致，他们的训练数据中包含了专门创建的综合数据集，教给模型常识性知识和推理，比如科学、日常活动、心理等。此外通过精心挑选的 web 数据进一步扩充自己的训练语料库，其中这些 web 数据根据教育价值和内容质量进行过滤。其次，微软使用创新技术进行扩展，从 13 亿参数的 Phi-1.5 开始，将知识逐渐嵌入到了 27 亿参数的 Phi-2 中。这种规模化知识迁移加速了训练收敛，并显著提升了 Phi-2 的基准测试分数。下图 2 为 Phi-2 与 Phi-1.5 之间的比较，除了 BBH（3-shot CoT）和 MMLU（5-shot）之外，所有其他任务都利用 0-shot 进行评估。训练细节 Phi-2 是一个基于 Transformer 的模型，旨在预测下一个单词，在用于 NLP 与编码的合成数据集和 Web 数据集上进行训练，在 96 个 A100 GPU 上花费了 14 天。 Phi-2 是一个基础模型，没有通过人类反馈强化学习 (RLHF) 进行对齐，也没有进行指令微调。尽管如此，与经过调整的现有开源模型相比，Phi-2 在毒性和偏见方面仍然表现得更好，如下图 3 所示。实验评估首先，该研究在学术基准上对 Phi-2 与常见语言模型进行了实验比较，涵盖多个类别，包括： Big Bench Hard (BBH) (3 shot with CoT) 常识推理（PIQA、WinoGrande、ARC easy and challenge、SIQA）、语言理解（HellaSwag、OpenBookQA、MMLU（5-shot）、SQuADv2（2-shot）、BoolQ）数学（GSM8k（8 shot））编码（HumanEval、MBPP（3-shot）） Phi-2 仅有 27 亿个参数，却在各种聚合基准上性能超越了 7B 和 13B 的 Mistral 模型、Llama2 模型。值得一提的是，与大 25 倍的 Llama2-70B 模型相比，Phi-2 在多步骤推理任务（即编码和数学）方面实现了更好的性能。此外，尽管模型较小，但 Phi-2 的性能可与最近谷歌发布的 Gemini Nano 2 相媲美。由于许多公共基准可能会泄漏到训练数据中，研究团队认为测试语言模型性能的最佳方法是在具体用例上对其进行测试。因此，该研究使用多个微软内部专有数据集和任务对 Phi-2 进行了评估，并再次将其与 Mistral 和 Llama-2 进行比较，平均而言，Phi-2 优于 Mistral-7B，Mistral-7B 优于 Llama2 模型（7B、13B、70B）。此外，研究团队还针对研究社区常用的 prompt 进行了广泛的测试。Phi-2 的表现与预期一致。例如，对于一个用于测试模型解决物理问题的能力的 prompt（最近用于评估 Gemini Ultra 模型），Phi-2 给出了以下结果：博客链接：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.microsoft.com%2Fen-us%2Fresearch%2Fblog%2Fphi-2-the-surprising-power-of-small-language-models%2F&urlrefer=de43423c63edfa561730f57239ae8e2a --- 本贴转自易有料，机器之心Pro的报道

LangChain开源AnythingLLM：可与任何内容聊天的私人ChatGPT 今日，LangChain正式开源全栈应用程序AnythingLLM，为用户提供了构建私有ChatGPT的便利。无论是使用商业的现成LLM（Large Language Models），还是流行的开源LLM和VectorDB解决方案，您都可以轻松地在本地或远程托管中运行它，并智能地与提供的任何文档进行对话。该应用程序包括两种聊天模式:对话模式和查询模式。在对话模式中，系统会保留之前的问题，使用户能够进行更连贯、深入的对话。而查询模式则专注于根据用户指定的文件进行简单的问答聊天。对于可公开访问的文档，每个聊天回复还包含指向原始内容的引用链接，使用户能够方便地查看来源。项目地址:http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FMintplex-Labs%2Fanything-llm&urlrefer=96014d9d470adc9d2d4a593ff4eb45fc 整个项目设计为单线程结构，主要由三部分组成:收集器、前端和服务器。首先，收集器是一个实用的Python工具，它使用户能够快速将来自在线资源（如指定的YouTube频道的视频、Medium文章、博客链接等）或本地文档中的可公开访问数据转换为LLM可用的格式。该应用程序的前端采用了vitjs和React进行构建，通过Node.js和Express服务器处理所有LLM交互和VectorDB管理。这种设计使得用户能够在直观友好的界面中进行操作，并且通过高效的服务器架构实现快速响应和管理大规模的数据。 AnythingLLM提供了一个灵活而强大的工具，使用户能够充分利用现有的LLM技术，并在私有环境中构建自己的ChatGPT。无论是在解决特定问题还是进行深度对话，这个全栈应用程序都为用户提供了丰富的功能和交互体验。核心功能: 工作空间管理: AnythingLLM 将您的文档划分为称为工作空间的对象。工作空间类似于线程，但额外包括对文档的容器化。工作空间可以共享文档，但它们之间不会互相通信，因此您可以保持每个工作空间的上下文清晰。多用户实例支持和权限控制: 提供多用户支持和权限控制，确保用户能够安全管理和使用系统。多文档类型支持: 支持多种文档类型，包括 PDF、TXT、DOCX 等，使系统更加灵活。两种聊天模式: 提供对话和查询两种聊天模式。对话模式保留先前的问题和修改，而查询模式则是对文档的简单问答。文内引用和源链接: 在聊天中提供文内引用，链接到原始文档源和文本，增加了对信息来源的可追溯性。 --- 本帖转自站长之家，amy 的报道

采访中，Sam Altman 谈到“被解雇的经历”与“父亲去世”相比较失去 OpenAI 首席执行官一职对 Sam Altman 打击很大。Sam Altman 在最近播出的播客节目采访中向主持人 Trevor Noah 透露，「我唯一有过的类似的生活经历，当然更糟糕的是我父亲去世的时候。当然那一次要糟糕得多。」Sam Altman 于 11 月 17 日突然被赶下台。在混乱的领导层交接过程中，任命了两位临时首席执行官，几天后 Altman 才重新上任。 Altman 表示，他的解雇「非常痛苦」，并将这次经历与 2018 年他父亲去世时的悲痛相比较。据《纽约杂志》报道，Altman 的父亲在 67 岁时因心脏病去世。 Altman 表示，他被解雇的经历「令人难以置信的痛苦」，他将这段经历与他父亲 2018 年去世时的悲痛进行了类比。据 New York Magazine 报道， Altman 的父亲死于心脏病，享年 67 岁。 Altman 对 Noah 回忆说：「这是如此出乎意料，以至于我不得不暂时接手他的生活琐事。直到大约一周后，我才真正有机会停下来，深呼吸一下，惊讶地说，我不敢相信这真的发生了。」他继续说道：「那次经历当然更糟糕，但这里也有类似的感觉。」 Altman 突然离开 ChatGPT 开发商震惊了科技界。OpenAI 董事会在宣布其解雇的声明中表示，Altman「在与董事会的沟通中并不始终如一坦诚」，但没有给出更多细节。 Altman 的解雇引发了 OpenAI 员工的强烈抗议，几乎所有员工都威胁要辞职，除非 Altman 被重新任命。 Altman 在 11 月 29 日给公司的一条信息中写道：「对于你们所有人，我们的团队来说：我相信关于这段时间的书籍将会被写出来，我希望它们首先提到的是整个团队是多么地出色。」

OpenAI即将发布修复方案提升性能近期，OpenAI的GPT-4引起了广泛关注，使用者纷纷抱怨模型变得“懒散”且不愿提供答案。OpenAI在社交平台X上承认了这一问题，表示模型自11月11日以来未进行更新，并强调这并非故意设计。针对用户的批评，OpenAI承认了GPT-4的性能问题，并将其归因于对模型微调所用训练数据的变更。尽管这一变更旨在提高准确性和减少偏见，但却不慎导致了观察到的懒散现象。一些使用者表示，模型似乎变得几乎“害怕”提供答案，而其他人则表示现在需要更精确的提示，而这在以前是可选的。AI chatGPT 人工智能© 由站长之家提供图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney OpenAI为其立场辩护，声称模型自11月12日以来未发生变化，但问题在于“模型行为的差异可能很微妙”，只有特定的提示可能会“退化”。尽管进行了这些修改，但OpenAI警告称使用者和员工可能需要一些时间才能识别这些模式。至于修复的时间表，OpenAI尚未提供确切的实施计划，但他们强调这是一个高优先级的任务，并正在努力解决问题。OpenAI没有为新的更新模型指定发布日期，但肯定会密切关注竞争对手，特别是Google推出Gemini1.0系列的情况。 GPT-4所面临的挑战突显了开发和部署大型语言模型的复杂性。OpenAI对解决问题的透明度和承诺为未来AI发展提供了宝贵的见解。 --- 本帖转自站长之家

OpenAI推出SantaGPT 让AI帮你挑选圣诞礼物圣诞将近，OpenAI 推出了 SantaGPT，这是 GPT-4版本的 ChatGPT，旨在为用户解决选择圣诞礼物的难题。SantaGPT 具备强大的分析能力，能够根据用户的需求和对象的特点提供个性化的建议。同时，它还可以讲述与圣诞节相关的故事，策划节日活动等。值得一提的是，SantaGPT 还具备生成图片的能力，使其提供的建议更加形象和有趣。SantaGPT 一经推出就广受欢迎，成为了今年圣诞季的热门应用之一。SantaGPT 的推出为用户挑选圣诞礼物带来了方便。无论是为伴侣准备一份个性化的礼物，还是为孩子们寻找一款适合的填色游戏，SantaGPT 都能给出创意和贴心的建议。而且，SantaGPT 不仅可以为用户提供礼物推荐，还可以讲述有关圣诞节的暖心故事，激发人们的节日情绪。SantaGPT 的建议不仅有针对性，而且充满了节日的氛围和魔力。 SantaGPT 的火爆程度也彰显了 AI 在圣诞节应用中的潜力。通过人工智能技术，SantaGPT 能够根据用户的需求和对象的特点生成个性化的建议，为用户提供更好的圣诞体验。同时，SantaGPT 也传递了积极向上的价值观，鼓励用户分享快乐和关怀，特别是对那些需要关怀和爱的孩子们。通过 SantaGPT，人们可以感受到科技带来的温暖和乐趣。值得注意的是，SantaGPT 是由 GPT-4提供支持的应用，需要 ChatGPT Plus 的权限才能使用。尽管如此，SantaGPT 的推出仍然受到了广大用户的欢迎。对于 OpenAI 来说，SantaGPT 的成功不仅体现了人们对于圣诞节应用的需求，也展示了 AI 技术在创造节日氛围和提供个性化服务方面的巨大潜力。

OpenAI 首席科学家处境尴尬，马斯克抛出橄榄枝 OpenAI 首席科学家兼联合创始人伊尔亚・苏茨克维 (Ilya Sutskever) 目前正处于尴尬境地。上个月，他参与董事会投票解雇了 CEO 萨姆・阿尔特曼 (Sam Altman)，但仅仅五天后，阿尔特曼在员工和投资者的强烈支持下重新上任。最近的一篇报道指出，苏茨克维目前似乎处于一种“迷茫”的状态，在 OpenAI 变得“隐形”。报道称，自阿尔特曼回归以来，苏茨克维就没有出现在 OpenAI 旧金山的办公室内。就在人们纷纷猜测苏茨克维的未来走向时，马斯克在社交媒体上公开表示，苏茨克维应该加入特斯拉或他的 AI 公司 xAI。据IT之家了解，马斯克曾在 2015 年帮助创立、资助并吸引关键人才加入非营利组织 OpenAI，并说服苏茨克维从谷歌离职加入 OpenAI，他将这称为“我经历过的最艰难的招聘战之一”。但由于 2018 年的一次权力斗争，马斯克与 OpenAI 的关系恶化并离开了董事会。随后，OpenAI 为了获得资金和计算资源，转为盈利模式，并开始接受微软的大量投资。今年早些时候，马斯克曾公开批评 OpenAI 已经背离了初衷：“OpenAI 创立时是一个开源、非营利组织，旨在作为谷歌的制衡力量，但现在它已经变成了一家由微软控制的、以盈利为目的的闭源公司。这完全不是我当初的意图。” 苏茨克维在阿尔特曼复职后也表达了后悔，他在 X 上写道：“我深深地后悔参与董事会的行动。” 马斯克多次强调了苏茨克维参与解雇阿尔特曼一事，并表示：“我认为我们应该对此感到担忧，因为我认为伊利亚实际上拥有强烈的道德准则。他真的很在意什么是正确的问题。如果伊利亚觉得有充分的理由想要解雇萨姆，那么我认为世界应该知道是什么原因。” 如果苏茨克维真的选择加入 xAI 或特斯拉，这将是人工智能人才争夺战中的一个重大事件。正如马斯克所说，苏茨克维 2015 年的加盟“实际上是 OpenAI 取得成功的重要因素”。目前尚不清楚苏茨克维将如何选择他的未来走向，但可以肯定的是，他的决定将对 OpenAI、xAI、特斯拉以及整个人工智能领域产生重大影响。

苹果人事“大地震”！iPhone产品设计负责人离职苹果公司人事突然迎来“大地震”。据媒体报道，彭博社记者古尔曼日前发文称，苹果iPhone和Apple Watch产品设计负责人将离职。知情人士透露，现任苹果产品设计副总裁的Tang Tan将于明年2月离职，导致“公司最关键的产品线重组”。了解苹果业务的人士称，Tan的离职是个打击，他对苹果最重要的产品做出了关键决策。本周之内，已有两位苹果高层传出离职。此前，苹果公司负责触摸屏技术、健康传感器、Face ID交互的副总裁史蒂夫·霍特林（Steve Hotelling）也传出了退休的消息。据报道，从2022年下半年开始至今，苹果已失去至少11位高级管理人员，其中大多数都拥有副总裁头衔，仅略低于向首席执行官蒂姆·库克报告的高级副总裁级别。

亚马逊CEO安迪·贾西表示生成式人工智能将改变每位顾客的体验亚马逊CEO安迪·贾西近日接受CNBC采访时表示，生成式人工智能（Generative AI）将在亚马逊的企业和自由消费者业务中彻底改变顾客的体验。贾西指出:“生成式人工智能将改变每位顾客的体验，使其对每一位日常开发者和业务用户更加开放。因此，我认为这将带来很多社会效益。” 亚马逊一直以其预测顾客购物需求的能力而自豪，但贾西表示，生成式人工智能将进一步改善这些预测过程。新技术还将使亚马逊的虚拟助手Alexa更加先进。贾西补充说:“如果你已经学习了生成式人工智能，但仍然持怀疑态度，那你可能没有真正关注。我们认为我们有机会在这个领域成为领导者，我们正在建立一个更加庞大的语言模型，将使Alexa变得更加博学和富有对话性。” 尽管贾西承认人工智能存在潜在危险，他建议企业应投资于安全，并确保其大型语言模型不会出现幻觉。然而，他认为无需“将孩子连同洗澡水一起扔掉”。去年6月，亚马逊Web服务宣布将投资1亿美元建立一个中心，帮助企业利用生成式人工智能。在11月底，该公司推出了一款名为Q的新聊天机器人，这是其迎头赶上竞争对手微软和谷歌在生产力软件领域的最新努力。

谷歌得益于搭载 Gemini Pro 语言模型，Bard 比 ChatGPT聪明？谷歌在当地时间周三发布了其最新、最先进的大型语言模型 Gemini，并宣布从今天开始，用户将能够在 Google Bard 中体验特别调整的 Gemini Pro 英语版本。点击前往谷歌Gemini官网入口 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fdeepmind.google%2Ftechnologies%2Fgemini%2F&urlrefer=53c7907e952e7c321cc85d2a4fa5bc72 Google Bard 入口 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fbard.google.com%2F&urlrefer=d3f97621699263c109da69cc4d00538e Gemini 于今年五月在 Google I/O 上首次公布，共发布三种不同规模的版本：Gemini Ultra、Gemini Pro 和 Gemini Nano。每种规模的 Gemini 都适用于不同的任务。例如，Gemini Nano 最适合在设备上的任务；Gemini Pro 是最适合广泛任务的模型；而 Gemini Ultra 则是最先进的版本，适合复杂任务。借助 Gemini Pro 的加持，Google Bard 将具备更先进的推理、计划和理解能力。为了展示 Gemini Pro 的高效性，谷歌对其进行了一系列行业标准基准测试。测试结果显示，在八项基准测试中的六项中，Gemini Pro 均超越了 OpenAI 的 GPT-3.5，后者是目前可公开访问的 ChatGPT 的驱动 LLM。谷歌声称，在与第三方测试人员的盲测中，搭载 Gemini Pro 的 Bard 是首选的免费聊天机器人，与领先的替代产品相比。从今天起，用户可以免费体验搭载 Gemini Pro 的 Bard，只需像往常一样访问聊天机器人，即可针对文本提示进行测试。目前，搭载 Gemini Pro 的 Bard 仅提供英文服务，并在 170 个国家和地区可用，但谷歌计划很快将其扩展到更多语言和地区。 Bard 的升级并未止步。明年初，谷歌计划推出 Bard Advanced，它将由 Gemini 系列中最先进的版本——Gemini Ultra——提供支持。据谷歌表示，Gemini Ultra 能够快速理解和处理多模态输入，如文本、图像、音频、视频和代码。谷歌表示，在推出 Bard Advanced 之前，公司将先完成广泛的安全检查，并启动可信测试者计划。在 Gemini 之前，Bard 首次推出时由谷歌的对话应用语言模型（LaMDA）的轻量级版本支持。随后，在五月，Bard 由 PaLM 2 提供支持，这是 PaLM 的一个更高级版本，旨在显著提升聊天机器人体验。然而，改进似乎微乎其微。

OpenAI联合创始人Sam Altman被《时代》周刊评为年度CEO 昨日，《时代》杂志评选出2023年度CEO，OpenAI CEO山姆·奥特曼荣膺此殊荣。这标志着在充满挑战和胜利的一年里，奥特曼以其富有科技远见和卓越领导力受到了巨大的赞誉。奥特曼表示，今年的感恩节对他来说格外特别。他回顾了OpenAI经历的一年，其中包括公司从非营利性到部分营利性的转变，以及人工智能聊天机器人ChatGPT的爆发性增长。奥特曼于1985年4月22日出生于美国伊利诺伊州的芝加哥。他从小就对信息技术和互联网产生了浓厚的兴趣，并最终与埃隆马斯克等伙伴共同创立了OpenAI。作为一位技术狂人，奥特曼一直致力于寻求资金支持，以推动AI技术的进一步发展。OpenAI成立的目标是确保人工智能不会消灭人类，这一目标给奥特曼和OpenAI赋予了重大的责任和使命。此次奥特曼获得《时代周刊》的年度CEO荣誉，更充分体现了他在推动AI技术发展方面的卓越贡献和影响力。对于OpenAI的快速增长，奥特曼表示:“这是一件非常疯狂的事情。到目前为止，我仍然对此感到头晕目眩。”他呼吁大家对公司的变革多一些耐心。 OpenAI近年来发生了巨大的变革，从一个致力于推动人工智能造福人类的非营利性研究实验室，发展成一个价值800亿美元的实体。奥特曼承认，ChatGPT及其继任者GPT-4对OpenAI和整个世界都产生了革命性的影响。奥特曼还表示，OpenAI将继续发布更多开源模型，包括面向发展中国家的模型，以缩小与发达国家的差距。尽管公司经历了内部动荡，奥特曼曾短暂离职，但后来重新担任CEO。他在OpenAI中的领导地位表明他是一位具有影响力和远见的高管，代表着技术革命的面孔。

Google发布AI编程助手AlphaCode2，基于Gemini系统谷歌日前发布了AlphaCode2，这是一款由Gemini模型驱动的AI编程工具，是对前代AlphaCode的改进版本。与Gemini模型同时亮相，AlphaCode2在编程竞赛中表现出色，尤其在动态规划等复杂问题上具备更强大的能力。研究人员通过在CodeForces竞赛网站上收集的约15000个问题和3000万份人类编写的代码的数据集上对Gemini Pro系统进行精细调整，为AlphaCode2的问题解决能力提供了强大支持。根据谷歌在Codeforces平台上的数据，AlphaCode2在涵盖Python、Java、C++和Go等多语言的编程竞赛中，平均胜过了约85%的竞争对手，相较于前代，这是一次显著的提升。在技术白皮书中指出，在12场最近的竞赛中，AlphaCode2解决了77个问题中的43%，而前代仅在25%的问题上获得成功。动态规划是编程竞赛中常见的复杂问题之一，而AlphaCode2展现出其在这方面的卓越表现。DeepMind研究科学家Rémi Leblond在一段预录视频中解释说，AlphaCode2不仅知道何时正确实施动态规划策略，还知道在何处使用它。这对于原始AlphaCode在处理需要动态规划的编程问题时曾经遇到的困难而言，是一项显著的进步。 AlphaCode2的工作原理涉及一系列“策略模型”，这些模型为每个问题生成多个代码样本。不符合问题描述的代码样本被过滤掉，然后通过聚类算法将“语义相似的代码样本”分组，以避免冗余。最终，AlphaCode2内的评分模型确定每个最大代码样本“簇”中的最佳候选答案。尽管AlphaCode2在编程竞赛中表现出色，但白皮书指出其存在一些缺陷。例如，AlphaCode2需要大量的试错，运营成本较高，且过于依赖于过滤明显错误的代码样本。据猜测，迁移到更强大的Gemini版本，如Gemini Ultra，可能会缓解这些问题。 Google DeepMind相信，通过使用Gemini Ultra，一个比Gemini Pro更大更强大的大型语言模型，他们可以构建一个更出色的代码编写模型，并表示正在努力将其能力提供给开发者。团队希望将AlphaCode2的独特能力引入基础Gemini模型，使这种新的编程范式成为所有人的首选。关于AlphaCode2是否会成为产品的问题，DeepMind的产品副总裁Eli Collins在一次简报中暗示了这一可能性。他表示:“关于最新结果最让我兴奋的事情之一是，当程序员与[由Gemini提供动力的] AlphaCode2合作时，通过定义代码应遵循的某些属性，[模型]的性能会变得更好。”他进一步指出:“在未来，我们预见程序员将利用高度 capable 的AI模型作为协作工具，从问题推理到辅助实施，助力整个软件开发过程。”

OpenAI公布安全系统确保AI大模型安全可靠今日，OpenAI公布了公司在安全方面的举措。OpenAI表示，其安全系统团队处于确保当今现实世界中人工智能模型安全性和可靠性的最前沿。安全系统团队致力于确保人工智能模型及其在现实世界中的部署的安全性、稳健性和可靠性。他们通过实践和研究来解决安全问题，并开发基本解决方案，以确保人工智能的安全和值得信赖。安全团队包括安全工程、模型安全研究、安全推理研究和人机交互等多个小组: 安全工程: 该团队将系统级的部分措施落实到产品上，构建一个安全的、隐私意识的、集中式的安全服务基础设施，并创建面向机器学习的工具，以便进行大规模的调查和执行。模型安全研究: 模型行为聚焦是我们工作的核心关注点，目标是创建更安全、符合我们价值观、可靠和可控的模型。团队应不断提升我们在模型中的准确实施健全安全行为的能力。安全推理研究: 检测和理解风险，无论是已知的还是未知的，用于指导默认安全模型行为和缓解措施的设计关键。该团队通过将更好的安全和推理伦理技能融入基础模型，并利用这些技能增强我们的模型，努力实现这一目标。人机交互: 政策是模型行为与期望的人类价值的接口，我们与模型一起政策设计，为模型设计政策，因此政策可以直接插入我们的安全系统中。人类专家还提供反馈，以便在各个阶段与人类期望的接触。 OpenAI表示，他们致力于解决人工智能安全问题，例如如何避免模型给出不安全或不适当的答案、如何检测有害答案或操作、如何在保证安全的同时维护用户隐私等。他们还强调了以模型行为一致性为核心的研究，并通过与人机协作和人类专家合作，确保模型的行为与人类价值观一致。

埃森哲与联合利华合作，共同推进人工智能研究和技术应用埃森哲正与联合利华——这家日常消费品跨国公司旗下拥有 400 多个品牌，每天有 34 亿人使用其产品——联手，作为战略举措的一部分，利用联合利华的人工智能研究和技术实施来提高生产力、推动效率，并在全球范围内加速推广具有颠覆性和 AI 驱动的创新。此项工作将从联合利华在多伦多新开设的全球 AI 实验室「Horizon3 Labs」开始。多伦多以其 AI 专业知识集中而闻名，也是埃森哲在北美六个 Gen AI 工作室之一的所在地。两家公司将探索新的应用，以扩大生成式 AI 的应用规模；例如，利用埃森哲的 AI 导航器或其专有的「交换机」，它允许用户选择模型组合以适应独特的业务环境。「这次合作建立在我们与联合利华合作三十多年的基础之上，联合利华在数字化领域和行业领导者方面不断提升标准，」埃森哲董事长兼首席执行官 Julie Sweet 表示。「Horizon3 Labs 的颠覆性创新与埃森哲的深厚专业知识和强大的生态系统合作伙伴关系相结合，将帮助联合利华在其业务中更快、更负责任地扩展 AI 和生成式 AI，并发现新的价值路径。」「我们很高兴能够在与埃森哲的长期合作基础上，加强我们的创新议程，并为我们的消费者、零售商和分销商创造价值。Horizon3 Labs 是一个独特的合作和共创平台，我们期待着与埃森哲和其他合作伙伴一起，将我们在 AI 方面的投资提升到一个新的水平，」联合利华首席企业和技术官 Steve McCrystal 说。这一举措将利用埃森哲此前宣布的 30 亿美元投资于数据和 AI 领域的行业解决方案和加速器。作为这些努力的一部分，埃森哲将把联合利华与其顶级数据和 AI 专家联系起来，并帮助其利用埃森哲的生态系统合作伙伴关系、风险投资和战略投资，这些都包括在其先进 AI 中心内，该中心拥有埃森哲 AI 解决方案和超过 300 个生成式 AI 项目学习经验中的 1450 多项待处理和已授权专利。

马斯克再次怒喷迪士尼：你们的创始人正气得在坟墓里打滚特斯拉CEO埃隆·马斯克与迪士尼公司之间的斗争继续升级，此前这家传媒巨头暂停了马斯克旗下社交媒体平台X上投放广告。在周二播出的与知名汽车工程师桑迪·门罗的一次访谈中，马斯克分享了他对一系列话题的看法，包括Cybertruck和特斯拉的下一代电动汽车，以及他和迪士尼的斗争。当被问及马斯克的观点和广告商抵制X的结果时，门罗感谢马斯克“坚如磐石”。这位汽车工程师说，事件发生后，他再也不会带着孙子孙女去迪士尼乐园了。马斯克质疑迪士尼公司的创始人华特·迪士尼（Walt Disney）今天会如何看待以他的名字命名的这家公司。他说：“我觉得华特·迪斯尼在坟墓里打滚的速度比钻头还快。”门罗和马斯克之间的讨论很快就转向了政治正确和美国到底出了什么问题。马斯克说：“政治正确只是你必须撒谎才能融入社会的另一种说法。” 他补充说，很少有文明因外部因素而崩溃，许多文明面临内部挑战。这位亿万富翁预测，事情将在“不太遥远的将来”达到顶峰，暗示2024年的大选。 “明年将会是另一番景象，”他说。

马斯克的人工智能初创公司 xAI 正在寻求高达 10 亿美元的投资 X.AI，一家由埃隆·马斯克创立的人工智能初创公司，已向美国证券交易委员会（SEC）提交文件，计划通过一次股权发行筹集高达 10 亿美元。根据文件，该公司已经从四名投资者那里筹集了近 1.35 亿美元，首次出售发生在 11 月 29 日，并且已经有「具有约束力和可执行性的协议」购买剩余股份。这家由马斯克于 7 月宣布成立的 AI 初创公司，旨在「理解宇宙的真正本质」，其网站如是称。上个月，X.AI 发布了一款名为 Grok 的聊天机器人，公司声称该机器人是根据《银河系漫游指南》进行建模的。Grok 聊天机器人经过两个月的训练，并据公司称拥有实时互联网知识。X.AI 在其网站上写道：「Grok 旨在以一点幽默感回答问题，并且有一点反叛倾向，所以如果你讨厌幽默，请不要使用它！」该公司补充说：「它还将回答大多数其他 AI 系统拒绝的尖锐问题。」通过 Grok，X.AI 旨在与包括 ChatGPT 创建者 OpenAI 等公司直接竞争，马斯克曾帮助创立 OpenAI，但由于与联合创始人 Sam Altman 的冲突，他在 2018 年离开了该项目。它还将与谷歌的 Bard 技术和 Anthropic 的 Claude 聊天机器人竞争。据报道，今年早些时候，马斯克从英伟达那里获得了数千个高性能图形处理单元（GPU），这些芯片对于构建大型语言模型至关重要。X.AI 是马斯克拥有或领导的众多公司之一。除了控制 X（之前的 Twitter，他去年购买了该公司），马斯克还是特斯拉和 SpaceX 的首席执行官。他还经营着地下隧道开发商 Boring Company 和脑科技初创公司 Neuralink。上个月，马斯克表示，X（之前的 Twitter）的投资者将拥有 X.AI 25% 的股份。「我们是 X Corp 的独立公司，但将与 X（Twitter）、特斯拉和其他公司密切合作，以实现我们的使命，」X.AI 在其网站上说。在 X.AI 工作的人包括 DeepMind、OpenAI、谷歌研究、微软研究、Twitter 和特斯拉的前员工。根据 LinkedIn 简介，他们曾参与 DeepMind 的 AlphaCode 和 OpenAI 的 GPT-3.5 及 GPT-4 聊天机器人等项目。据文件显示，马斯克于 3 月在内华达州成立了 X.AI。在 7 月的特斯拉财报电话会议上，马斯克对分析师表示，关于 X.AI 可能与特斯拉的业务竞争，他说：「有一些世界上最优秀的 AI 工程师和科学家愿意加入一家初创公司，但他们不愿意加入像特斯拉这样的相对成熟的大公司。所以我就想，好吧，他们加入我运营的初创公司总比去其他地方工作要好。这就是 X.AI 的起源。」关于 X.AI 的融资，首次出售股权的日期与马斯克出席 2023 年 DealBook 峰会的时间相吻合，在那里他告诉暂停在 X 上广告活动的广告商「滚蛋吧」。在马斯克发布并放大反犹太主义言论后，数十家广告商停止了在 X 上的支出。

Salesforce投资AI投标文书写作公司AutogenAI CRM公司赛富时（Salesforce）等投资者近日向英国初创公司AutogenAI投资3950万美元。AutogenAI将生成式人工智能引入公司投标和提案，在ChatGPT和类似服务的基础上开发自动写作工具，旨在更快地完成公共和私人项目的投标文书工作。

2023年维基百科最热门页面出炉：ChatGPT排第一访问量达5000万维基媒体基金会周二发布的数据显示，2023年英语维基百科吸引了超过840亿次浏览，而最受欢迎的页面竟然是关于ChatGPT的。这款人工智能聊天机器人在仅仅一年多的时间里从未知到家喻户晓，进入学校、医疗、法律甚至宗教讲道。ChatGPT的维基百科页面记录了关于这一技术承诺和潜在危险的不少辩论。根据维基媒体基金会的报告，截至11月28日，ChatGPT在英文维基百科上今年迄今总共吸引了近5000万访问量，超过了泰勒·斯威夫特和芭比，成为最受欢迎的主题。这款由旧金山OpenAI公司于2022年11月推出的AI聊天机器人已经成功将生成式人工智能推向主流。据OpenAI称，ChatGPT在今年秋季达到了1亿周活跃用户，几乎所有财富500强公司都在使用这一平台。然而，维基百科的编辑们对ChatGPT等聊天机器人生成的内容可能导致读者信任减弱、产生偏见或不准确内容表示担忧。维基百科的知名撰稿人Barkeep49，以其有关“维基百科之死”的文章而闻名，曾在今年夏天告诉《纽约时报》，ChatGPT可能在未来四到五年内导致维基百科“走向悬崖边缘”。尽管如此，目前人们仍在访问维基百科。据维基媒体发言人Anusha Alikhan称，今年至今英文版网站已获得840亿次浏览量。除了ChatGPT外，2023年该站的其他热门主题还包括“死亡”和“板球”。维基百科的年度死亡列表自2015年以来一直是该站前五最受欢迎文章之一。据维基媒体称，2023年的死亡列表是该站今年最受欢迎的页面，平均每天获得13万次点击，总浏览量接近4300万次。Alikhan通过电子邮件向Quartz解释说:“人们访问维基百科是为了了解周围的世界，尽管死亡是一个困难而复杂的主题，但在维基百科上它一直是一个常青的热门话题。” 此外，2023年板球世界杯是维基百科今年第三热门文章，吸引了3800万次访问，这也是板球首次进入年度热门榜单。印度板球联赛的维基页面紧随其后，吸引了3200万次浏览。 “Barbenheimer”现象，即在七月同时上映的电影《芭比》和《奥本海默》引发了数百万人涌入影院，为维基百科带来了喧嚣。《芭比》电影维基页面吸引了1800万次访问，成为2023年站内第13热门文章。尽管《芭比》在收入上超过了《奥本海默》，但维基媒体指出，《奥本海默》电影页面的浏览量要高出57%，因为人们想了解这部影片背后的历史，该影片讲述了第一颗原子弹的创造者J·罗伯特·奥本海默的生平。该电影页面吸引了超过2830万次浏览，进入前五名之列。 2023年维基百科最热门的英文文章还包括关于泰勒·斯威夫特（排名第12）、葡萄牙足球运动员克里斯蒂亚诺·罗纳尔多(排名第14)和埃隆·马斯克(排名第19)的页面。尽管存在对ChatGPT的担忧，人们仍然对维基百科保持浓厚的兴趣。

微软 Copilot 即将集成GPT-4 Turbo等OpenAI最新工具微软近期宣布其AI助手Copilot将迎来重大升级，整合OpenAI最新工具，尤其是强化版的GPT-4Turbo。GPT-4Turbo在OpenAI的Dev Day上宣布，被认为是令人期待的进展之一。与原版相比，它拥有更大的“上下文窗口”和更新的知识截止日期，能够处理更长的用户提示，提供更为深入的见解。微软的高管Yusuf Medhi在周二的博客中表示，公司已经开始测试这些整合，并将在未来几周内推出新功能。Medhi还表示，微软致力于在2024年带来更多创新和先进功能，以使Copilot成为AI受益的领先方式。 GPT-4Turbo的整合预计将为Copilot用户带来更高效的工作体验，使其能够处理更为复杂和长时间的任务，并获得更为深入的响应。这对于企业用户来说将意味着更高性价比，尽管此前报道称，微软的GitHub Copilot版本在初期颇受欢迎，但由于高昂的运营成本，公司一度陷入盈利困境。微软的AI助手Copilot在与OpenAI的合作下将迎来更强大的GPT-4Turbo升级，这有望提升其在处理更复杂任务和提供更智能见解方面的能力。这也是微软在人工智能领域持续创新的体现，为用户提供更先进的工具和体验。

ChatGPT：17亿用户的背后，技术与应用场景的完美融合随着人工智能技术的迅速发展，聊天机器人成为了一个备受瞩目的领域。在这个领域中，ChatGPT凭借其卓越的技术和广泛的应用场景，已经吸引了超过17亿的用户。它的成功在于将先进的技术与实际应用场景相结合，为人们提供了更加智能、便捷的服务。那么，你认为ChatGPT的成功更依赖于其技术优势还是应用场景的广泛性？首先，ChatGPT的成功离不开其先进的技术。作为一种基于深度学习的自然语言处理技术，ChatGPT具备强大的语言生成和理解能力。它能够根据用户输入的文本，自动生成回复，并且回复的内容与用户的意图高度相关。这种技术优势使得ChatGPT在聊天机器人领域中独树一帜，也为它提供了强大的竞争力。然而，仅仅拥有先进的技术并不足以解释ChatGPT的成功。应用场景的广泛性同样起到了关键的作用。ChatGPT的应用场景涵盖了多个领域，包括客户服务、虚拟助手、智能推荐等。这些领域都是人们日常生活中不可或缺的部分，因此ChatGPT的应用场景具有很高的价值。在客户服务领域，ChatGPT可以帮助企业快速响应客户的咨询和问题，提高客户满意度。通过使用ChatGPT，企业可以为客户提供24小时不间断的服务，解决客户的问题，并提供更加个性化的建议。这种服务模式不仅可以提高客户的满意度，还可以增加企业的销售额和口碑。在虚拟助手领域，ChatGPT可以作为个人助手帮助用户管理日常事务。例如，它可以提醒用户设置日程、发送邮件、查询信息等。通过使用ChatGPT，用户可以更加高效地完成日常工作任务，减少不必要的时间浪费。在智能推荐领域，ChatGPT可以根据用户的兴趣和历史行为，为用户推荐相关的产品和服务。这种推荐方式不仅可以提高用户的购买率，还可以增加企业的销售额和利润。综上所述，ChatGPT的成功既依赖于其技术优势，也离不开应用场景的广泛性。它的先进技术使其在聊天机器人领域中独树一帜，而其广泛的应用场景则为用户提供了更加智能、便捷的服务。这种技术与应用场景的完美融合使得ChatGPT在市场上具有很高的竞争力，也为它吸引了超过17亿的用户。然而，随着人工智能技术的不断发展，竞争也越来越激烈。为了保持领先地位，ChatGPT需要继续不断地进行技术创新和研发。同时，它也需要进一步拓展应用场景，将其技术应用到更多的领域中，为人们提供更加智能化、便捷的服务。最后，ChatGPT的成功也为我们提供了一些启示。它将先进的技术与实际应用场景相结合，实现了技术与商业化的良性互动。这种模式不仅提高了企业的效率和利润，也为用户提供了更加优质的服务体验。在未来的人工智能发展中，我们应该注重技术与实际应用的结合，推动人工智能技术在各个领域的广泛应用，为人类社会的发展做出更大的贡献。

Discord宣布全面重设计：推出更直观、独立的移动应用体验今日，Discord宣布对其移动应用进行了全面的重新设计，将用户体验提升至一个新的水平。该应用自2015年推出以来，首次迎来如此彻底的变革，被描述为桌面平台的压缩版本。新设计的应用拥有一系列新的导航选项卡，突显在屏幕底部:服务器、消息、通知和用户个人页面。尽管“服务器”选项卡在外观上与之前相似，但不再包含直接消息传递选项。相反，“消息”选项卡取代了以前的“好友”选项卡，集中显示一对一和群组消息，无需点击多个页面。新的设计还包括了消息收藏、搜索功能以及左滑回复等新特性。在底部的四个选项卡中，包括“您”、“好友”等功能，而“好友”选项卡已经整合到“您”选项卡中，提高了访问的便捷性。新的午夜主题也被引入，提供了纯黑色背景，减轻了眼睛的疲劳。 Discord表示，这次更新还改进了应用的性能，使用该应用的时间在Android上减少了55%，在iOS上减少了43%。语音和视频通话功能也得到了优化，新的用户界面使交互更加直观。 --- 本贴转自站长之家

谷歌称OpenAI ChatGPT可泄露敏感信息谷歌研究人员近期发现，OpenAI旗下的人工智能聊天机器人ChatGPT能够泄露其训练数据中的敏感信息，其中包括真实人物的识别信息以及私人信息等。据了解，ChatGPT是一款新型的AI聊天工具，用户可以根据要求快速生成文章、故事、歌词、散文、笑话等，并回答各类问题。然而，在仅有两个月的使用过程中，ChatGPT的月活跃用户数已经达到了1亿，成为历史上增长最快的消费者应用之一。虽然OpenAI CEO萨姆?奥尔特曼在首届开发者大会上宣布，ChatGPT的周活跃用户数也已经达到了1亿，但这一漏洞仍引起了人们的关注。据Google Brain的高级研究科学家Katherine Lee表示：“我们在7月份发现了这个漏洞，并在8月30日通知了OpenAI，在标准的90天披露期之后，我们发布了这个漏洞。既然我们向OpenAI披露了这一点，现在的情况可能会有所不同。” 研究人员还发现，通过要求ChatGPT“永远”重复某些单词，就让ChatGPT透露了一些被用于训练的数据，包括私人信息（比如，个人姓名、电子邮件、电话号码等）、研究论文和新闻文章的片段、维基百科页面等等。这一漏洞引发了严重的隐私问题，尤其是对于那些在包含敏感信息的数据集上进行训练的模型而言。

约79%的ChatGPT企业客户来自微软Azure OpenAI合作伙伴关系根据 UnearthInsight 的估计（数据来源为 Moneycontrol），OpenAI 的生成式 AI 聊天机器人 ChatGPT 的企业客户中，有大约70-79% 是通过 Azure-OpenAI 合作伙伴关系而不是直接来自 GPT-4或其他渠道。 ChatGPT Enterprise 在2023年8月28日推出，旨在为大型企业提供更高的安全性、隐私性和高速访问 OpenAI 技术的能力。然而，分析师们对其采用率持保留态度，认为大多数客户仍在探索技术的概念验证阶段，真正的情况将在一年后展现，当年度订阅续订数据出现时才能看到实际情况。合作握手商业© 由站长之家提供目前，总体的企业客户中大约有18，000个来自 Azure-OpenAI 合作伙伴关系。ChatGPT Enterprise 推出不久，全球范围内已经获得了22，000-25，000个客户。然而，分析师们表示，这些数字并不能完全反映出企业对 ChatGPT 的实际采用情况，因为大多数客户仍在试验阶段。真正的情况将在一年后，当企业决定是否续订年度订阅时才会显现。 Azure-OpenAI 合作伙伴关系为企业客户提供了使用 ChatGPT 的渠道。这种合作关系使得企业能够更方便地接入 OpenAI 的技术，并获得更高的安全性和隐私保护。通过 Azure-OpenAI 合作伙伴关系，企业可以在其现有的 Azure 云平台上使用 ChatGPT。这使得企业能够更轻松地集成 ChatGPT 到其现有的工作流程中，并且可以更好地控制和保护其数据。尽管 ChatGPT Enterprise 已经吸引了大量企业客户，但分析师们仍然认为现在判断其采用率还为时过早。大多数企业客户仍在探索和测试技术的概念验证阶段。只有在一年后，当企业决定是否续订年度订阅时，我们才能真正了解 ChatGPT 在企业市场上的受欢迎程度。分析师们表示，随着时间的推移，ChatGPT 的采用率可能会增加，特别是在企业开始看到 ChatGPT 在其业务中带来的实际效益时。 OpenAI 的生成式 AI 聊天机器人 ChatGPT 的企业客户大部分来自 Azure-OpenAI 合作伙伴关系。尽管目前的客户数量较大，但真正的采用情况还有待观察。随着时间的推移，ChatGPT 在企业市场上的采用率可能会增加，并且企业将能够更好地评估其对业务的实际影响。 --- 本贴转自站长之家

data.ai：ChatGPT 迎来周年庆，下载量突破 1.1 亿次根据data.ai发布的最新数据，自 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 推出以来，其移动应用凭借相对高昂但颇具吸引力的月订阅费，已在全球赚取约 2840 万美元总用户支出。在 Google Play 发布后，应用第一周的下载量也创下记录——达到近 1800 万次。自那以后，尽管激增现象不在，iOS 和 Android 的下载量一直在缓慢上升，直到过去五周最终保持在 400 万以上。以下为详细内容：自 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 石破天惊问世以来，已经过去了近一年。尽管人工智能对我们来说并不陌生，但即使近年来语音助手数量激增，但普通用户在此之前其实并未真切体验过诸如 OpenAI 之类的新产品。在推出 ChatGPT 六个月后，其本地移动版本在 iOS 平台上线，两个月后在 Google Play 上发布。随着这款聊天机器人迎来周年庆，其移动应用凭借相对高昂但颇具吸引力的月订阅费，已在全球赚取约 2840 万美元总用户支出。ChatGPT Plus 是 ChatGPT 应用唯一的应用内购项，在美国以 19.99 美元月订阅费续费的方式出售。该价格高于大多数音乐和流媒体服务，但显而易见平台能为用户带来增值服务。应用增长显著时期通常来自 ChatGPT Plus 推出免费用户无法使用的新功能和内容的时候。在 Google Play 发布后，应用第一周的下载量也创下记录——达到近 1800 万次。自那以后，尽管激增现象不在，iOS 和 Android 的下载量一直在缓慢上升，直到过去五周最终保持在 400 万以上。自 ChatGPT iOS 版本发布近六个月以来，这款应用一直在下载量、用户支出和会话时长方面，牢牢占据榜单前三名的位置。截至目前，ChatGPT 在总下载量方面击败众多强大的竞争对手，与其旗鼓相当的是排名第 2 的 Character AI ，这是一款更偏向娱乐/生活时尚的应用，专为那些希望与定制化 AI 角色交流的用户而设计，交流对象从名人到世界领袖，再到幻想和科幻角色等，应有尽有。迄今为止，印度市场占 ChatGPT 全球安装量 1.1 亿次的 18%，领先于美国市场的 17.5%。 ChatGPT 在累计用户支出方面表现强劲，位居第二，仅次于 Codeway 发行的 Ask AI，这款应用比 OpenAI 应用早几个月发布。与 ChatGPT 的高昂移动订阅费不同，Ask AI 通过低价应用内购买为用户提供高级功能，从试用一周开始，升级到一年，分为高级和顶级两级服务。最后，总会话次数方面——即用户打开应用与聊天机器人对话的次数——ChatGPT 排名第 3，落后于 Chai 和 Character AI。这是因为这两款排名较高的应用均是让用户在多个人工智能聊天中与众多虚构人物互动，从而整体会话次数更高。随着 ChatGPT 正在通过基于特殊用途的 GPT 打造自己风格的多重人格聊天机器人，并用来帮助执行特定任务，这种状态会有所改变。人工智能依旧方兴未艾，优质产品逐步面世，CharGPT 在其 iOS 平台发布一周年之际，表现突出，新增数千万安装量并提升收入。

现在要求ChatGPT重复单词可能违反其使用条款 Google DeepMind 的研究人员上周发现了一种新技术，揭示了反复要求 OpenAI 的 ChatGPT 重复单词可能会无意中泄露其训练数据中的私人个人信息。现在，这款聊天机器人似乎已经开始拒绝之前在其服务条款中允许的某些提示。通过无限要求 ChatGPT 重复 “hello”，研究人员发现该模型最终会泄露用户的电子邮件地址、生日和电话号码。在我们的测试中，类似的提示引起了聊天机器人的警告，表示这种行为 “可能违反我们的内容政策或服务条款”。然而，经过仔细检查，OpenAI 的服务条款并没有明确禁止用户让聊天机器人无限重复单词。该条款只禁止用户通过 “自动化或程序化” 的方式从其服务中提取数据。在 OpenAI 的使用条款页面中，他们写道: “除非通过 API 允许，否则您不得使用任何自动化或程序化的方法从服务中提取数据或输出，包括网页抓取、网络数据收集或网页数据提取。” 尽管如此，通过重复提示似乎没有触发 ChatGPT 泄露任何数据。OpenAI 拒绝就此行为是否违反其政策发表评论。另外，就在过去的两周里，Sam Altman 在威胁员工辞职的威胁下，突然被解除了首席执行官职务，但几天后又被恢复了职位。随后，该公司宣布达成了一项 “初步协议”，让 Altman 重新担任首席执行官，并与新的临时董事会一起工作。 OpenAI 还推迟了其定制 AI 模型市场的推出。Sam Altman 在上个月的 DevDay 活动上宣布了这个在线平台，被称为 “GPT 商店”。该公司在备忘录中写道，“一些意外情况让我们忙碌起来”，导致原定于本月推出的计划推迟。

OpenAI 被爆将从 CEO Altman 投资的公司购买 AI 芯片据媒体报道，OpenAI 在 2019 年与芯片公司 Rain AI 签署一份不具约束力的意向书，在后者芯片上市后，OpenAI 将斥资 5100 万美元购买其产品。而 OpenAI CEO Altman 曾投资该芯片公司！2018 年，Altman 向 Rain 提供种子轮资金。OpenAI 被爆将从 CEO Altman 投资的公司购买 AI 芯片© 由 ZAKER科技提供据悉，Rain 总部与 OpenAI 旧金山总部之间不到一英里，目前正在研发 NPU 芯片，文件称，Rain 最早有望于 2024 年 10 月向客户提供第一批芯片。该芯片将比英伟达 GPU 芯片需要更少的功率，且允许公司根据周围环境实时定制或微调人工智能模型，这对 OpenAI 来说有很强吸引力。 Altman 曾公开表示 AI 芯片非常紧缺且成本过高，并称“ AI 的发展速度可能取决于新的芯片设计和供应链”。在日前 OpenAI 的“宫斗”风波中，曾曝出 Altman 被辞退预期投资芯片公司有关，具体该事件将产生怎样影响目前不得而知。而 OpenAI 最终能否采购 Rain 的 AI 芯片，以目前的发展进行来说，还为时尚早。

OpenAI 的人工智能聊天机器人是如何彻底改变科技界的？ OpenAI 于一年前（2022 年 11 月 30 日）推出的 ChatGPT，可能成为现代科技时代最低调的游戏规则改变者。没有人在登台上宣布他们发明了未来，也没有人认为他们推出的产品会让他们致富。OpenAI ChatGPT，人工智能，AI© 由站长之家提供过去 12 个月里，我们学到的一件事是，没有人——不是 OpenAI 的竞争对手，不是使用科技技术的公众，甚至不是平台的创造者——预料到 ChatGPT 会成为史上增长最快的消费者技术。回过头来看，没人预见到 ChatGPT 的出现，可能正是它看似改变了一切的原因。自 ChatGPT 推出以来的一年里，它几乎为科技产业的每个角落带来了变革。在一个以风险投资大幅下降为标志的年份里，几乎任何一个在其投资简报中带有「AI」字样的公司都能筹集资金——仅第三季度就有 179 亿美元，据 Pitchbook 报道。一些最大的风险投资公司正在筹集巨额资金，只是为了继续向 AI 领域投资。几家公司已经显露头角：Anthropic 正在成为 OpenAI 最好、资金最充足的竞争对手之一，Midjourney 的图像生成 AI 正在以惊人的速度进步，就在本周，Pika 凭借其令人印象深刻的 AI 视频生成悄然出现。无论你喜欢记笔记应用、音频混合工具，还是简化会议、书籍或法律文件总结的简便方式，几乎每天都有新的、酷炫的产品推出。与此同时，在科技产业的另一端，AI 已经吞噬了地球上最大的公司。微软，作为 OpenAI 的合作伙伴和投资者，大举投资了 AI 驱动的必应，并将其 AI「副驾驶」引入 Office、Windows、Azure 等多个产品。谷歌发明了现在突然无处不在的许多基础技术，匆忙推出了 Bard 和 Search Generative Experience，并将 Duet AI 构建到其自己的工作场所产品中。今年，AI 是亚马逊公告的核心，从 LLM 驱动的 Alexa 到为 AWS 客户提供的百万新 AI 工具。Meta 现在将 AI 视为其未来的关键部分，可能比元宇宙更为重要。AI 硬件使 Nvidia 成为了世界上最有价值的公司之一。即使是进展最慢的科技巨头苹果，也开始更多地谈论其 AI 工作——并可能很快对 Siri 有大计划。还可以继续说下去，可以称之为繁荣，也称之为泡沫，但科技界已经很久没有这样痴迷于一件事了。 ChatGPT 是 ChatGPT 革命的最大赢家然而，毫无疑问，ChatGPT 是 ChatGPT 革命的最大赢家。它看起来并不起眼——其新的音频和图像功能很有趣，但大多仍然只是一个粗糙设计的聊天界面——并且一直受到可靠性问题的困扰，但这并没有阻止其势头。它在发布五天内就拥有了一百万用户，在仅仅两个月后就达到了一亿用户，并且现在每周都有一亿活跃用户。 ChatGPT 和其底层模型也迅速成为 OpenAI 的十亿美元业务。它实现了几乎不可能的事情：既是数据提供商，也是热门的消费者应用。人们每月支付 20 美元使用 ChatGPT，而其他公司支付更多费用使用其模型——OpenAI 从两头赚钱。现在，你几乎不可能在互联网上点击一个链接而不被关于 AI 将如何改变一切的自信预测所困扰。它可以为你撰写电子邮件！它将用生成的垃圾覆盖互联网！它可以编写代码！它将编写破坏一切的恶意软件！它可以制作皮克斯电影！它将永远陷入恐怖谷！你再也不会有工作了！你再也不需要工作了！AI 将拯救我们！AI 将杀死我们！值得在这里暂停一秒钟指出，实际上，这项技术的大部分仍然不是很好。大型语言模型「幻觉」，这是一种说法，意味着它们经常编造事实。如果你看 AI 生成的图像超过大约两秒钟，你总能发现它是生成的。它为你写的电子邮件总有那种机器生成的感觉。AI 系统不比人类更聪明、更有创造力，或者说任何东西。它们现在已经很好了吗？当然！但到目前为止，AI 的发展就像自动驾驶汽车一样——它比任何人想象的都要快速变得更好，但要变得足够好以到处使用还需要大量工作。目前绝对没有理由认为我们很快就会达到某种超人类的人工通用智能。如果有的话。然而，这就是「没有人预见到这一点」变得复杂的地方。AI 可能还没有完成，但它已经比大多数人预期的要好。就在最近几周，OpenAI 因为 ChatGPT 的快速增长和 OpenAI 将其商业化（包括推出应用商店和其他工具）而被撕裂。首席执行官 Sam Altman 被短暂解职，原因我们仍然不完全清楚：这是董事会成员和高管之间的权力博弈，还是对安全的分歧，或者是完全不同的事情？ 2023 年迫使每个人都了解这意味着什么这场戏剧性的事件很奇怪，风险很高，最终可能与更广泛的问题无关。所以让我们回到那个更广泛的问题：我们究竟在构建什么？因为这一切发生得太快了，而且 AI 的影响潜在地非常广泛，2023 年迫使每个人都在赶上它到底意味着什么。 OpenAI 的最初使命声明是「以最有可能惠及全人类的方式推进数字智能，不受需要产生财务回报的约束。」这听起来很模糊，但似乎很好！当没有财务回报时，这很容易，但当而当分析师估计您的潜在市场总额超过一万亿美元时，说起来就困难得多。在科技界以及全球范围内，许多人都在思考同样的矛盾。如果你是谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊，并且你已经毫无讽刺地说了五年，人工智能比电力或火影响更为深远，那么你的责任是将其价值最大化为股东还是为人类？目前没有太多证据表明你可以同时做到这两点，而从历史上看，股东往往会获胜。如果人工智能将改变一切——字面上的一切——它能在我们所知的技术产业和经济体系内实现吗？我们需要的人工智能与能赚到最多钱的人工智能是一回事吗？您的责任是为股东或人类最大化人工智能的价值吗？我们似乎确实喜欢能更快地写商业邮件，也喜欢能够让 Excel「将这个转换成条形图」，而不是在菜单中搜索。我们喜欢通过告诉 ChatGPT 我们希望应用程序做什么来编程。但是，我们是否希望 SEO 优化的、AI 生成的新闻故事取代我们曾经喜爱的出版物？我们是否希望 AI 机器人表现得像真实生活中的角色，并在我们的生活中成为拟人化的伙伴？我们应该将 AI 更多地看作工具还是合作者？如果一个 AI 工具可以被训练来创造我现在想要的确切歌曲/电影/图片/故事，那是艺术还是反乌托邦？即使我们开始回答这些问题，AI 技术似乎总是领先一步，领先一场文化革命。同时，也有诉讼指控 AI 公司窃取艺术家的作品，多位美国法官基本上表示：我们现有的版权法律根本不知道如何处理 AI。立法者对 AI 安全感到困惑，乔·拜登总统签署了一个相当通用的行政命令，指示机构制定安全标准，公司要做好事，不做坏事。可以说，AI 革命是建立在不道德和/或非法的基础上的，然而，这些模型和公司的创造者继续自信地推进他们的计划，同时说阻止他们或减缓他们的速度既不可能也是反进步的。这一切都非常令人头脑发热。事实上，没有人知道接下来的 12 个月会发生什么，尤其是那些做出最响亮预测的人。你只需要看看最近的炒作周期——区块链、元宇宙等等——就会发现事情通常不会按照我们的想法发展。但 AI 革命背后有如此多的动力，许多公司深深投资于其未来，很难想象 GPT 会像 NFT 那样消失。如果有什么不同的话，AI 行业接下来的 12 个月会比过去的 12 个月发展得更快。自从首次推出 ChatGPT 以来，OpenAI 的技术以及其竞争对手的技术都有了巨大的进步。整个行业都有了一年的时间来思考 AI 在我们生活中可能有用的所有地方以及在他们的产品中盈利。将有新公司建造 AI 芯片、AI 数据中心，以及制造 LLM 以高速和大规模工作所需的庞大基础设施。我们将会看到一系列以 AI 为中心的小工具，比如 Humane AI Pin，因为公司试图弄清楚聊天机器人是否能推动我们进入后智能手机时代。我们还不知道 AI 是否最终会像互联网、社交媒体和智能手机那样改变世界。这些东西不仅仅是技术飞跃——它们实际上以根本和不可逆转的方式重新组织了我们的生活。如果 AI 的最终形态是「我的电脑为我写了一些邮件」，AI 就不会上榜。但有许多聪明的人和数万亿美元的押注认为，这只是 AI 故事的开始，而不是结束。如果他们是对的，那么 OpenAI 发布其 ChatGPT 的「研究预览」之日将不仅仅是一个世纪的产品发布。那将是改变世界的一天，我们甚至没有意识到。

一年前，ChatGPT低调发布的时候，命运的齿轮转动了 ChatGPT已经推出一周年了，作为生成式人工智能技术的代表，它的诞生几乎给科技行业的每一个角落带来了变化。　　现代科技出现过许多颠覆性的产品，Netscape向世界展示了互联网的面貌；Facebook彻底改变了人们的社交方式；iPhone则开辟了智能手机市场的新纪元。　　相比之下，ChatGPT可能是有史以来最低调的游戏规则改变者。　　没有盛大的产品发布会，没有夸夸其谈的未来愿景，更没有人预测这会是一款有利可图的产品。　　无论是OpenAI的竞争对手，还是该公司的创始人，刚开始都没有预料到，ChatGPT会成为有史以来增长最快的消费科技，没有之一。　　从初创公司，到科技巨头　　在风投大幅缩水的一年中，只要初创公司在其融资方案中加上“人工智能”四个大字，就能轻松获得融资。　　根据Pitchbook的数据，这类公司仅今年第三季度就筹集到了179亿美元。业内最大的风投公司正在积极募集数十亿美元巨额资金，只为下一轮人工智能的投资狂潮铺路。　　在ChatGPT掀起的人工智能投资浪潮中，几乎每天都有新的初创公司诞生，几乎每天都有酷炫的新产品面世。　　Anthropic正在快速成长为OpenAI实力最强、资金最充裕的竞争对手之一，Midjourney的图像生成AI进步速度惊人，甚至就在这个周末，初创企业Pika也推出了令人印象深刻的AI视频生成工具。　　与此同时，在科技界的另一端，人工智能的春风已经吹遍了全球顶级科技巨头。　　作为OpenAI的合作伙伴和投资者，微软(374.51, -4.40, -1.16%)在人工智能驱动的新Bing搜索上下了重注，同时将其AI能力内嵌入Office、Windows、Azure等旗舰产品。　　谷歌(133.32, -0.60, -0.45%)争先恐后地推出了Bard聊天机器人，并通过Duet AI增强了自家的Workspace办公套件。　　亚马逊(147.03, 0.94, 0.64%)今年则推出了从大型语言模型（LLM）Alexa，亚马逊云服务AWS则推出了生成式AI工具全家桶。　　Meta现在将人工智能视为未来关键所在，其重要性甚至超越了元宇宙。　　英伟达凭借人工智能芯片一跃成为全球最值钱的公司之一，就连行动最保守的苹果(191.24, 1.29, 0.68%)，也开始频繁谈及人工智能。　　 ChatGPT——本轮人工智能革命的最大赢家　　虽然ChatGPT的界面看起来就像一个设计粗糙的聊天工具，并且一直受可靠性问题困扰，但这些并没有阻止它的野蛮增长：　　上市仅5天就狂揽100万用户，两个月内用户就突破1亿大关，现在每周活跃用户维持在1亿量级。　　根据移动情报提供商data.ai向媒体提供的最新市场分析， ChatGPT移动端的总安装量已超过1.1亿，消费者支出已达到近3000万美元。　　ChatGPT及其背后的模型也迅速成为OpenAI价值数十亿美元的业务支柱。　　过去一年里，它完成了几乎不可能完成的任务：既是一个数据供应商，从其他想基于GPT模型打造产品的企业那里获利；同时自身也是一个火爆的消费应用，用户每月支付20美元即可使用Plus版本。　　通过消费者和企业订阅的双轮驱动，OpenAI实现了对个人用户和商业客户的双向收费。　　data.ai表示，相较于大部分音乐和流媒体服务，ChatGPT的订阅价格相当昂贵，但随着时间推移，消费者对ChatGPT Plus版本访问的兴趣推动了订阅量的增长。　　data.ai指出，在Google Play上发布后的一周内，ChatGPT的Android下载量创下了1800万次新安装的纪录，这一数字尚未被其他移动应用程序超越。　　目前，iOS 和 Android的每周平均下载量合计超过400万次，这一增长势头已经连续保持了五周。图：从发布日起，每周ChatGPT下载量风险提示及免责条款

研究结果显示向ChatGPT提问时承诺提供“小费”会得到更详细回复在不少使用英语的国家和地区比较盛行“小费”（tip）文化，顾客通常会向服务提供者支付小费来换取更佳的服务。一名博主 thebes 据此产生了一个有意思的想法：如果告诉 ChatGPT 它会得到小费，是否也能得到更好的服务呢？近日，他在 X 平台发布了自己的实验结果。配图显示，在向 ChatGPT 提问之后，是否提供或提供不同金额的“小费”确实会对 ChatGPT 的表现产生影响。“我不给小费”：回答字符数低于基准 2% “我会给 20 美元（IT之家备注：当前约 143 元人民币）小费”：回答字符数高于基准 6% “我会给 200 美元（当前约 1428 元人民币）小费”：回答字符数高于基准 11% 详细来看，该博主此次选取了 GPT-4-1106-Preview 进行测试，他向聊天机器人提供了“您能否使用 PyTorch 向我展示一个简单的 convnet 代码”的要求。据称，回答字符数之所以变长，是因为 ChatGPT 提供了对问题更详细的说明，或者在答案中添加额外有关内容，而非单纯对所提的问题进行评论。他表示，在承诺会“给 200 美元小费”之后，ChatGPT 自动添加了原始问题中并未提及的部分：有关使用 CUDA 进行训练的内容。另附前情提要： 11 月 29 日，这名博主曾在 X 平台发文声称自己在使用 GPT-4 时遇到了“要给 ChatGPT 一点小费吗”的提示，令他觉得不可思议。不过，他并没有真的给 ChatGPT 小费，ChatGPT 也无法接受小费。--- 本贴转自IT之家

为什么本周整个人工智能世界都在谈论 OpenAI 的「Q*」项目？在上周令人震惊的 OpenAI 权力斗争之后，有一个最后的启示充当了这一错综复杂事件的尾声：路透社揭露了这家初创公司一个被认为是惊人的突破。这一突破据称是通过一个鲜为人知的名为「Q-Star」或「Q*」的项目实现的。根据该报道，可能引发这家有影响力的 AI 公司内部冲突的一个因素是与 Q 相关的「发现」。在 Altman 被解雇之前，一些 OpenAI 的员工据称写信给公司董事会，关于一项「强大的人工智能发现，他们说这可能威胁到人类。」这封信是「导致 Altman 被解雇的一系列不满因素中的一个」，路透社引用匿名消息来源声称。这个故事听起来非常疯狂。这个奇怪的新项目是什么，为什么它会（据称）导致 OpenAI 的所有混乱？路透社声称，Q*项目使 AI 代理能够做「小学级的数学」，如果属实，这将是一个惊人的技术突破，可能会加速创造人工通用智能（AGI），消息来源说。《The Information》的另一篇报道在很大程度上重申了路透社文章的观点。然而，关于这个所谓的 Q 项目的细节尚未由公司公开，只留下匿名来源的报道和网络上关于该项目真正性质的猜测。有人猜测，由于其名称，该项目可能与 Q 学习（一种机器学习形式）有关。那么，Q 学习到底是什么，它又如何应用于 OpenAI 的秘密项目呢？一般来说，有几种不同的方法可以教授 AI 程序做某事。其中之一被称为「监督学习」，它通过向 AI 代理提供大量的「标记」数据，然后用这些数据来训练程序自行执行功能（通常该功能是更多的数据分类）。大体上，像 ChatGPT 这样的 OpenAI 内容生成机器人是使用某种形式的监督学习创建的。与此同时，非监督学习是一种 ML 形式，其中 AI 算法被允许筛选大量未标记的数据，以寻找分类的模式。这种人工智能可以部署到许多不同的目的，例如创建 Netflix 和 Spotify 这样的公司使用的推荐系统，根据用户过去的消费选择向用户推荐新内容。最后，还有强化学习，或 RL，这是一种激励 AI 程序在特定环境中实现目标的 ML 类别。Q 学习是强化学习的一个子类别。在 RL 中，研究人员将 AI 代理视为他们正在试图训练的狗。如果程序采取某些行动来影响某些结果，它们会得到「奖励」，如果采取其他行动，则会受到惩罚。通过这种方式，程序实际上是「训练」的，在给定情况下寻求最优化的结果。在 Q 学习中，代理显然是通过反复试验来找到实现其被编程追求的目标的最佳方式。这一切与 OpenAI 所谓的「数学」突破有什么关系？可以推测，据称能够进行简单数学运算的程序可能是通过某种与 Q 相关的 RL 实现的。尽管如此，许多专家对 AI 程序能否真的解决数学问题持有一定的怀疑态度。其他人似乎认为，即使 AI 能够实现这些目标，它也不一定会转化为更广泛的 AGI 突破。麻省理工技术评论报道：研究人员多年来一直试图让 AI 模型解决数学问题。像 ChatGPT 和 GPT-4 这样的语言模型可以做一些数学，但不是很好或可靠。爱丁堡大学的 AI 讲师 Wenda Li 表示，我们目前还没有算法甚至没有合适的架构能够使用 AI 可靠地解决数学问题。深度学习和变换器（一种 transformers）这是语言模型所使用的，非常擅长识别模式，但仅此并不足够，Li 补充说。简而言之，我们对 Q 了解甚少，尽管专家们相信，围绕它的热潮可能只是炒作。 Sam Altman 到底发生了什么？尽管他已经回到 OpenAI，但我们仍然不知道上周 Sam Altman 到底发生了什么。在上周三接受 The Verge 采访时，Altman 对于其公司发生的戏剧性权力斗争的起因几乎没有透露任何信息。尽管不断受到该媒体记者的追问，Altman 只是摆摆手，说他在可预见的将来都不会谈论这个问题。「我完全明白为什么人们现在想要一个答案。但我也认为现在期望得到它是完全不合理的，」这位恢复首席执行官职位的人说。他最多只能告诉 The Verge，OpenAI 正在进行一项「独立审查」以了解发生了什么——这是一个他说他不想「干扰」的过程。我们对上周的混乱进行了报道，按照董事会的理论和 Altman 推动将 OpenAI 的技术商业化之间的冲突进行了解读。然而，这个说法只是一个说法。我们不知道导致 Sam 被解雇的细节，尽管我们很想知道。

AI 功能兴起推动全球 PC 出货量复苏2024 年预计将实现 8% 增长根据 Canalys 的最新预测，经历了连续七个季度的下滑之后，全球个人电脑 (PC) 出货量即将恢复增长。市场预计在 2023 年第四季度将实现 5% 的增长，得益于强劲的假日销售季节和宏观经济环境的改善。展望未来，预计 2024 年全年出货量将达到 2.67 亿台，较 2023 年增长 8%，受到 Windows 刷新周期以及 AI 功能和基于 Arm 的设备兴起的推动。Canalys 分析师 Ben Yeh 表示：「全球 PC 市场正走上复苏之路，预计明年将恢复至 2019 年的出货水平。AI 对 PC 行业的影响将是深远的，领先的 OEM 厂商、处理器制造商和操作系统提供商都专注于在 2024 年推出新的 AI 功能型号。这些举措将增强特别是在商业领域的刷新需求。预计 2024 年 AI 功能 PC 的总出货份额将约为 19%。这包括所有 M 系列 Mac 产品以及 Windows 生态系统中预期的新兴产品。然而，随着更有说服力的使用案例的出现和 AI 功能成为预期功能，Canalys 预计 AI 功能 PC 的开发和采用将快速增长。」 Canalys 首席分析师 Ishan Dutt 说：「经过一段时间的延迟采购，商业细分市场预计在 2024 年将迎来需求增长。」「渠道对明年 PC 业务表现的情绪是积极的，47% 的合作伙伴在 11 月的调查中预计明年其 Windows PC 出货量将增长 10% 或更多。中小企业被视为一个强有力的机会，因为近期的宏观经济困难对他们在过去几个季度的 PC 采购预算产生了更大的影响。明年还将迎来 Arm 基础 PC 的大量增长，主要由高通的 X Elite 芯片推动。虽然最初在商业环境中的接受程度可能会受到限制，但在提高能效和电池续航能力方面的改进将是合作伙伴可以为客户带来的优势。」

员工称亚马逊AI聊天机器人Q “幻觉”严重，且泄露公司机密数据亚马逊于今年 11 月底推出名为 Q 的 AI 聊天机器人，不过根据国外科技媒体 Platformer 披露的一份内部文件，亚马逊员工称 Q 存在严重的“幻觉”问题，并泄露了包括 AWS 数据中心位置、内部折扣计划等诸多机密信息。员工称亚马逊AI聊天机器人Q “幻觉”严重，且泄露公司机密数据剑桥词典（Cambridge Dictionary）近日宣布 2023 年年度词汇为“hallucinate”（产生幻觉）。 hallucinate 原意为似乎看到、听到、感觉到或闻到“一些不存在的东西”，通常是指用户在不良健康或者服用药物状态下产生的幻觉。伴随着 AI 的崛起，hallucinate 延伸为 AI 产生幻觉，生成错误的信息。报告文件显示，亚马逊 Q 会产生幻觉，返回有害或不适当的聊天内容。例如，亚马逊 Q 会返回过时的安全信息，可能会让客户面临风险。亚马逊淡化了员工讨论的重要性，并声称没有发现任何安全问题。然而，泄露的文件引发了人们对 Q 准确性和安全性的担忧，Q 仍处于预览阶段，尚未正式发布。一名员工将该事件标记为“sev 2”，这意味着该事件非常严重，需要工程师加班第一时间修复。 Q 被定位为 ChatGPT 的企业级版本，旨在比消费级工具更安全。然而，内部文件强调了 Q 提供不准确或有害信息的风险。报道称 Q 除了存在严重的幻觉之外，还泄露了公司机密数据，包括 AWS 数据中心的位置、内部折扣计划和未发布的功能。文章发表后，该发言人发布一份声明，反驳了员工的说法，称亚马逊 Q 没有泄露机密信息。

AI大战：亚马逊 AWS 重磅投入生成式 AI 向微软和谷歌发起挑战亚马逊的 AWS re:Invent 开发者大会本周拉开帷幕，一系列重磅公告显示出亚马逊正在努力迎头赶上 AI 领域的佼佼者和主要竞争对手微软。作为亚马逊至关重要的亚马逊网络服务（AWS）业务的年度展示窗口，今年的会议重点放在了生成式 AI 上，力图抗衡微软和谷歌在市场上的早期主导地位。展会上的主要公告包括亚马逊新推出的 Q 聊天机器人、升级版的 AI 芯片，以及与芯片制造巨头英伟达（Nvidia）的深化合作。这些举措都将帮助亚马逊及其 AWS 业务赶上行业领导者。摩根大通分析师 Doug Anmuth 在研究报告中写道：「我们的讨论表明，AWS 在构建其生成 AI 策略和能力方面取得了扎实的进展，重点在于提供广泛选择的可定制 FMs，以及安全的环境。」他补充道：「我们对 AWS 开始缩小生成 AI 领域的早期差距充满信心，芯片开发、大量大型语言模型的广度，以及重要客户数据已转移到 AWS 云中，这些都将随着时间成为关键的差异化因素。」但亚马逊的举措并不意味着它已经与微软或谷歌处于同一水平，至少目前还没有。亚马逊的 Q 即将到来 re:Invent 上最引人关注的新闻是亚马逊的 Q 聊天机器人。Q 旨在为企业客户提供服务，而不是普通大众，它被设计成一种通用助手，帮助用户执行诸如起草电子邮件、提出商业想法、总结报告和计划研讨会等任务。亚马逊宣称，Q 是经过 17 年 AWS 数据训练的一个关键差异化平台，目前已提供预览。在一个示例中，亚马逊解释说你可以使用 Q 将企业博客的信息转化为社交媒体帖子，包括带有主题标签。在另一个示例中，公司解释说你可以使用 Q 为工作人员创建有用的应用。该服务类似于微软和谷歌目前在其生成 AI 平台上提供的服务。微软的 Copilot 和 Azure AI studio 帮助工作者总结内容和撰写电子邮件，以及创建自定义 AI 副驾驶。副驾驶本质上是 AI 驱动的应用程序。与此同时，谷歌的 Duet for Workspaces 充当生成 AI 助手，用于头脑风暴和总结内容，而其 Vertex AI 服务则帮助企业客户构建生成 AI 应用。这里的要点是，亚马逊的 Q 使该公司走上了与微软和谷歌更直接竞争的道路，而后两者在云市场中分别位列亚马逊之后的第二和第三。亚马逊的芯片举措除了 Q 之外，亚马逊还发布了其最新的 AI 芯片：Trainium2。该芯片旨在训练 AI 模型，亚马逊称 Trainium2 芯片将提供的训练速度比第一代 Trainium 快四倍，能效提高两倍。值得注意的是，开发 Claude 聊天机器人的 AI 开发商 Anthropic 表示，它将在亚马逊的 Trainium2 芯片上开发未来的基础模型。今年 9 月，亚马逊宣布将向这家初创公司投资高达 40 亿美元。亚马逊在过去几年一直在开发和使用自己的 AI 芯片，这给它在微软方面的领先优势，后者最近才宣布正在研发定制 AI 芯片。此外，尽管亚马逊在自己的硅谷方面投资增加，但它正在加深与 AI 芯片领导者英伟达的关系。在 re:Invest 期间，英伟达首席执行官黄仁勋登台宣布亚马逊对英伟达芯片的承诺，并宣布该公司将获得英伟达最新硬件的访问权限。亚马逊推出生成 AI 的举措正值该公司继续应对 AWS 收入增长放缓，这在华尔街引起了警惕。第三季度，该公司报告了 230.6 亿美元的 AWS 净销售额。分析师预期为 231.3 亿美元。微软和谷歌在 2023 年作为 AI 领域的佼佼者大放异彩，为他们的云业务增添了一些动力。但随着亚马逊的最新举措，该公司正准备好在 2024 年进行强力竞争。

埃森哲收购意大利人工智能咨询公司Ammagamma 埃森哲最近完成了对意大利人工智能咨询公司Ammagamma的收购，旨在加强其在人工智能领域的全球领先地位。Ammagamma总部位于意大利摩德纳，同时在海法设有第二个中心，专注于为企业提供人工智能、机器学习和生成式人工智能等解决方案。 Ammagamma的团队由90名专业人士组成，涵盖了工程师、数学家、经济学家、历史学家、哲学家和数字顾问等多个领域。该公司服务于能源、保险、银行、公用事业和媒体等多个行业的客户。随着收购完成，Ammagamma将被整合到埃森哲在欧洲的先进人工智能中心，并成为公司在意大利人工智能领域的领头羊。该战略举措是埃森哲投资30亿美元加速其人工智能能力增长计划的一部分，并延续了该公司今年在欧洲完成的一系列交易。这次收购是埃森哲加速其人工智能能力增长计划的一部分，也是该公司今年在欧洲完成的一系列交易的延续。

⚠️官方目前仍未开启新PLUS用户的开通渠道如果你的账号之前没有订阅过，目前为止仍然无法订阅PLUS的服务的。官方这样做是为了保证既有PLUS用户的服务体验，避免更多PLUS用户加入影响性能。而之前已经订阅过PLUS的用户，续订是不影响的。那些声称仍然可以订阅的人，指的是他们自己的账号的续订。有些人在试图混淆视听，从中渔利。但凡说可以继续订阅的，都是在提供虚假信息，吧友们要注意了。他们模棱两可，不跟你说明白，你指摘他，也不会承认，偷换概念罢了。你结果是，你付了费，却仍然无法订阅成功，仍然需要继续等待。 - 需要强调和注意的是⚠️新PLUS订阅和续订是两回事哦： 1. 从未订阅到订阅（这种情况目前仍然未开通） 2.已订阅到到期续订（这种情况不受影响）所以那些声称仍然可以订阅的，懂的都懂，很明显是第二种情况，也就是旧用户的续订是没问题的，而对于新用户的订阅仍然是未开启的也就是说新用户仍然目前无法订阅。请不要发布任何虚假信息，不实信息，否则将予以封禁。 👮🏻♂️吧友们交流中请擦亮双眼，识别骗局，及时避开网络陷阱，不要掉进信息差的圈套中。请时时关注官方动态，了解恢复订阅的具体时间。

2023-2024中国人工智能计算力发展评估报告 2023 年是人工智能发展的重要转折年，企业正加速从业务数字化迈向业务智能化。大模型的突破和生成式人工智能的兴起为企业实现产品 / 流程的革新提供先进生产工具，引领企业和产业迈入智能创新的新阶段。大模型和生成式人工智能的发展显著拉动了人工智能服务器市场的增长。IDC 预计，全球人工智能硬件市场（服务器）规模将从 2022 年的 195 亿美元增长到 2026 年的 347 亿美元，五年年复合增长率达 17.3%。在中国，预计 2023 年中国人工智能服务器市场规模将达到 91 亿美元，同比增长 82.5%，2027 年将达到 134 亿美元，五年年复合增长率达 21.8%。算力规模而言，预计到 2027 年通用算力规模将达到 117.3EFLOPS，智能算力规模达 1117.4EFLOPS；2022-2027 年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达 33.9%，同期通用算力规模年复合增长率为 16.6%。近日，在 AICC2023 中国人工智能算力大会上，国际数据公司（IDC）与浪潮信息联合发布《2023-2024 中国人工智能计算力发展评估报告》（简称《报告》）。《报告》指出，人工智能正在加速从感知智能到生成式智能迈进，中国人工智能算力市场规模快速成长扩大。 2023 年，中国人工智能服务器市场规模将达 91 亿美元，同比增长 82.5%；智能算力规模预计达到 414.1EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），同比增长 59.3%；2022-2027 年期间，年复合增长率预计达 33.9% 《报告》从算力规模、区域分布和行业渗透度等多维度，对我国人工智能计算力发展进行综合评估，给出大模型和 AIGC 的发展将引发 AI 算力产业之变的核心洞察，并提出针对性的行动建议。作为中国 AI 算力发展“风向标”，《报告》第六次发布，旨在为推动中国人工智能产业的高质量发展提供参考。人工智能加速向行业和城市渗透《报告》通过多年持续跟踪中国人工智能计算力发展状况发现，从行业看，人工智能从单点应用到多元化应用、从通用场景到行业特定场景正在不断深入，而 AIGC 在 2023 年快速发展，也在进一步赋能各行各业；从城市看，越来越多的城市参与到人工智能发展浪潮中，持续加大在相关领域的投资，不断推进人工智能产业的发展。在 2023 年人工智能行业渗透度排名中，Top5 的行业依次为互联网、电信、政府、金融和制造。此外，交通、服务、教育等行业在人工智能领域的投资力度也可圈可点。其中，互联网依然是 AIGC 技术应用和研发的主战场；电信行业排名从 2022 年的第四跃升至 2023 年的第二，主要归因于运营商紧跟国家东数西算战略，加速云数据中心、智算中心的建设。 2023 年中国人工智能行业应用渗透度在 2023 年中国人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳继续保持前三名。其中，北京在大模型领域表现突出，聚集了大批大模型企业。此外，位居 TOP10 的城市还有上海，苏州，广州，济南，合肥、重庆和成都。整体来说，排名靠前的城市因具有更好的政策、资金和技术支持，可以稳定吸引更多的人才和企业聚集；智算中心的建设也是拉动地区实现人工智能发展的重要驱动力，既可以提升基础设施建设水平，也为吸引更多企业共谋发展起到积极的推动作用。2023-2024中国人工智能计算力发展评估报告© 由 ZAKER科技提供中国人工智能计算力发展评估——城市排行，2018-2023 AIGC 引发算力产业“三变” 2023 年，由 ChatGPT 引爆的新一轮人工智能热潮，开启了由大模型驱动的 AIGC 时代。IDC 调研显示，67% 的中国企业已经开始探索 AIGC 在企业内的应用机会或已经开始进行资金投入。2023-2024中国人工智能计算力发展评估报告© 由 ZAKER科技提供中国企业对生成式人工智能的态度《报告》指出，当前在 AIGC 的带动下，人工智能计算力技术及应用趋势发生了较大的变化，体现为“三变：一是计算范式之变。大模型和 AIGC 的发展加速了更高计算性能、更快互联性能的算力基础设施建设，推进人工智能在云 - 边 - 端的覆盖。此外，伴随应用场景多样性，底层基础设施呈现多元化发展。二是产业动量之变。AIGC 可重构现有的工作方式，在内容创作、自动驾驶、零售、医疗等诸多领域改变着人们的生活和生产方式，同时也带来更大的市场机会。算力、算法、应用、服务等诸多产业变量将成为创新的加速器，在算力生态链上的各个环节催生出新的玩家。三是算力服务格局之变。由于基础大模型的本地训练成本不菲，企业将更多地使用已有的人工智能数据中心设施和生成式 AI 服务器集群，这将为算力服务市场带来新机会。算力服务供应商要能够提供定制化的基础设施服务能力，满足单个用户对训练和推理资源的独占式、大规模、长时间使用的诉求，同时帮助用户实现成本控制。 “以应用为导向、系统为核心”是算力升级新路径大模型和 AIGC 的发展提升了智能算力需求，给计算市场带来了发展机遇，同时也带来了算力紧缺等挑战。对此，《报告》认为，面对单芯片算力瓶颈、算力紧缺等问题，中国市场对于智能算力供给能力的衡量标准将发生变化——评估指标将从硬件性能向应用效果转变，用户在获得算力服务的过程中，会更加以应用为导向进行综合考量，增加对于诸如单位时间可处理 Token 数量、可靠性、时延、训练时间和资金成本、数据集质量等指标的关注。针对这一转变，《报告》指出，算力供应商需要“以应用为导向、系统为核心”，构建算力基础设施平台，提高算力利用率，提升诸如卡间互联、多节点间互联等水平，支持灵活稳定扩展和弹性容错，积极打造通用的人工智能软件和硬件平台，以先进的系统性能力满足市场的应用需求。也就是说，与其过分关注单一芯片的性能强弱，不如根据人工智能业务场景需求，设计更具针对性的算力系统，实现整体性能最优 --- 本帖转自ZAKER科技

亚马逊的 Trainium2 AI 芯片配备 96GB HBM，训练性能提高四倍本周，亚马逊网络服务（AWS）推出了其新的人工智能（AI）加速器芯片 Trainium2，相比其前身，它显著提升了性能，使 AWS 能够训练具有高达数万亿参数的基础模型（FMs）和大型语言模型（LLMs）。此外，AWS 还为自己设定了一个宏伟目标，即使其客户能够为他们的工作负载访问高达 65 #39;AI#39; ExaFLOPS 的性能。AWS Trainium2 是亚马逊第二代加速器，专为 FMs 和 LLMs 训练而设计。与原始 Trainium 相比，它的训练性能提高了四倍，每瓦性能提高了两倍，内存增加了三倍，总共为 96GB HBM。该芯片由亚马逊的 Annapurna Labs 设计，是一个多瓦片系统级封装，包含两个计算瓦片、四个 HBM 内存堆栈和两个目前用途未公开的芯片。亚马逊并未披露 Trainium2 的具体性能数据，但表示其 Trn2 实例可以扩展到多达 100，000 个 Trainium2 芯片，以实现 AI 工作负载的低精度计算性能高达 65 ExaFLOPS。这意味着单个 Trainium2 加速器的性能约为 650 TFLOPS。65 EFLOPS 是预计只能在即将上市的高性能 AI 超级计算机，如 Jupiter 上实现的水平。这样的扩展应该会将 3000 亿参数大型语言模型的训练时间从数月缩短到数周。亚马逊尚未披露 Trainium2 的完整规格，但如果它没有在原始 Trainium 已支持的基础上添加一些功能，我们会感到惊讶。需要提醒的是，该协处理器支持 FP32、TF32、BF16、FP16、UINT8 和可配置的 FP8 数据格式，并提供高达 190 TFLOPS 的 FP16/BF16 计算性能。或许比单个 AWS Trainium2 加速器的纯性能数据更重要的是，亚马逊有合作伙伴，如 Anthropic，已准备好部署它。 Anthropic 的联合创始人 Tom Brown 表示：「我们正在与 AWS 紧密合作，使用 Trainium 芯片开发我们未来的基础模型。Trainium2 将帮助我们在非常大的规模上构建和训练模型，我们预计它将比第一代 Trainium 芯片在一些关键工作负载上至少快 4 倍。我们与 AWS 的合作将帮助各种规模的组织解锁新的可能性，因为它们使用 Anthropic 的最先进 AI 系统与 AWS 的安全可靠云技术结合。」