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2024 re:Invent 首日：除了有Andy Jassy，還有Amazon Nova和蘋果Apple
今年6月上任成為亞馬遜云科技首席執(zhí)行官的Matt Garman，今天首次站上re:Invent的講臺，講述了計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、推理、Amazon Q等個多個重要模塊中的創(chuàng)新。
AWS宣布新應用市場Amazon Bedrock上線100多個AI模型
AWS正在通過Amazon Bedrock服務向AI應用開發(fā)人員提供更多的大型語言模型，同時增強該平臺的優(yōu)化推理工作負載和為他們提供所需數(shù)據(jù)的能力。
企業(yè)智能體：為AI投資帶來豐厚回報
智能體不僅可以像聊天機器人那樣回答問題，還能接受人類甚至是其他智能體委托給它們的任務。而且與AI領域的其他成果一樣，智能體同樣保持著迅猛的發(fā)展速度。
從“Chat”到“Act”：AutoGLM 如何引領 AI 智能設備新范式？
智譜AI率先推出了 AutoGLM，試圖打造一款能夠理解、規(guī)劃、執(zhí)行，并最終實現(xiàn)“無人駕駛”操作系統(tǒng)的 AI Agent。
國產(chǎn)模型炸裂登場，國外贊不絕口！OpenAI-o1級性能，免費使用
這個模型的最大特色便是深度思維鏈推理，尤其是在數(shù)學、代碼以及各種復雜推理任務上，可以生成數(shù)萬字的推理流程，讓用戶深度了解模型生成內容的全過程。
體驗完百度世界2024上的iRAG，我覺得AI繪圖也可以沒有幻覺了。
本質上，他是不是大模型按照自己的知識庫回答，然后先通過一些工程化手段，比如聯(lián)網(wǎng)搜索，比如文檔搜索等等，先把相關信息給找出來，讓大模型根據(jù)這些信息來進行回答。
李開復：零一萬物的目標是，讓大模型幫助企業(yè)賺到錢
大模型的應用落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。許多企業(yè)對大模型充滿期待，卻對如何將其融入自身業(yè)務感到困惑。如何選擇合適的模型？如何進行模型訓練和部署，最大限度地發(fā)揮大模型的價值、實現(xiàn)降本增效？這些問題如同層層迷霧，阻礙著企業(yè)擁抱AI的步伐。
ChatGPT新域名曝光，史上最貴頂級域名之一！
OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman公開確認購買了該域名，沒有說收購價格。但肯定比之前1100萬美元收購的AI.com（也是跳轉到ChatGPT）貴很多。
賦能AI應用，引領智媒時代 新華三出席2024中國電影電視技術學會年會
當前，AI技術已成為媒體新質生產(chǎn)力的核心引擎。從新聞熱點聚合、內容策劃到創(chuàng)作和分發(fā)，再到傳播力分析，AIGC賦能媒體業(yè)務全流程，顯著提升了生產(chǎn)效率。然而，在向AI轉型的過程中，媒體也面臨著諸多挑戰(zhàn)，例如算力需求的滿足、專屬大模型的打造、相關技能的學習、內容安全機制的制定，等等。
IBM Granite 3.0模型：為大規(guī)模企業(yè)AI應用指明方向
IBM在企業(yè)AI領域做出了一系列頗為獨特的探索。藍色巨人目前正在推動全棧技術布局，以自2020年來興起的AI和混合云作為企業(yè)戰(zhàn)略領域的兩大基礎性支柱，同時借鑒了自身在其產(chǎn)品組合中積累下的優(yōu)勢。
剛剛，OpenAI開源SimpleQA！輕松檢測、校準大模型能力
目前，很多大模型會出現(xiàn)一本正經(jīng)胡說八道的問題，例如，你提問NBA歷史上得分最多的是誰，它回答是邁克爾喬丹，實際上是勒布朗詹姆斯。包括OpenAI自己發(fā)布的GPT-4o、o1-preview、o1mini等前沿模型都有這些“幻覺”難題。
智譜AI的AutoGLM后，Google和微軟也下場來做“賈維斯”了。
谷歌準備推出接管計算機的人工智能。上周三Claude、周五智譜AI、周末Google，然后微軟。短短一周內，已經(jīng)有四個公司爆出來要發(fā)布類似的產(chǎn)品了，其中三個已經(jīng)悄悄發(fā)布產(chǎn)品：Anthropic的Claude，智譜的AutoGLM和微軟的OmniParser。這些產(chǎn)品的能力有目共睹。
智算為生成式AI發(fā)展鋪路
從PC時代到移動互聯(lián)網(wǎng)時代，再到如今的AI時代，每一輪技術變革都在不斷降低使用門檻和開發(fā)門檻，智算的發(fā)展也將進一步降低生成式AI的應用，使其可以快速推進。
科技部回復人大、政協(xié)提案：推進人工智能產(chǎn)業(yè)應用和立法工作
提案針對我國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)應用存在的問題，提出強化關鍵技術研發(fā)、促進數(shù)據(jù)安全共享、加強倫理治理規(guī)范、強化人才引培等建議，對提升我國生成式人工智能整體競爭力，推動人工智能快速有序健康發(fā)展具有重要意義。
Anthropic發(fā)布全新的Haiku 3.5和升級版Sonnet 3.5，大模型控制電腦使用能力強了很多！
Anthropic在這次更新中不僅提升了模型的整體性能，還在專業(yè)領域如編程、視覺理解等方面取得了顯著進步。特別是新增的計算機使用能力，雖然仍處于早期階段，但展現(xiàn)出了AI與計算機交互的新可能性。
趨勢丨2024遍地開花的新能源大模型
當前，新能源頭部企業(yè)對于“智能化”與“AI技術”的定位，早已不再是整齊劃一的機械臂和簡單存儲的云平臺了。AI技術正在接受海量樣本數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，加速實現(xiàn)行業(yè)落地，成為頭部企業(yè)爭先布局的“先手棋”，以保障成功穿越周期，繼續(xù)領跑未來。
諾獎都頒給AI了，行業(yè)卻已開啟增速焦慮
大模型的研發(fā)和運行確實需要大規(guī)模的資源和資金支持，非小規(guī)模團隊能夠輕易承擔。這一點在當前的人工智能領域尤為明顯。以GPT4-o為例，其訓練涉及了文本、視覺和音頻等多種數(shù)據(jù)模態(tài)，這意味著它需要處理和分析的數(shù)據(jù)量是巨大的。據(jù)OpenAI透露，GPT-4o在訓練過程中使用了多達13兆的數(shù)據(jù)，這比之前的一些大型模型如LLAMA和PaLM使用的數(shù)據(jù)量還要多。此外，GPT-4o的模型參數(shù)數(shù)量也非常龐大，達到了1.8萬億。
一句廢話就把OpenAI o1干崩了？大模型的推理能力還真挺脆弱的。
保持提示詞簡單直接：模型擅長理解和相應簡單、清晰的指令，而不需要大量的指導。 當時我對這一條的理解，覺得是為了讓o1模型更好的理解我的要求，同時可以加快模型的處理速度，因為模型不需要花費額外的時間去解析復雜的語句。
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