8.7乾坤日报–伊利和蒙牛发布自家GPT大模型
AI新闻资讯

1、伊利和蒙牛发布自家GPT大模型

8月7日消息,据中国证券报今日报道,伊利和蒙牛在世界奶业大会上提到了AIGC(AI内容生成)技术的产业应用,并发布了专属的GPT(生成式预训练模型)用于消费者服务。

伊利集团在推进AIGC技术的产业应用方面取得了进展,他们在3月份正式发布了全球乳业第一款数字化产品YILI-GPT。通过运用机器学习、运筹优化和智能交互等技术,该产品不断为消费者提供更多元的消费体验。

蒙牛则发布了全球首个营养健康领域模型MENGNIU.GPT。基于这一模型,AI营养师可以为消费者提供专属的营养健康服务。蒙牛的AIGC平台涵盖了100多个智能化业务场景,将员工转变为在AI支持下的“超级员工”。

乾坤点评:伊利和蒙牛等大型乳业企业正在积极探索和应用AI技术,以提升消费者的体验和产品服务。通过利用AIGC技术,他们能够为消费者提供个性化、智能化的产品和服务,从而满足不断变化的市场需求。这也反映了AI技术在食品行业中的应用潜力,以及企业在数字化转型中的努力。

2、ChatGPT默认版本从GPT-3.5升级至GPT-4

8月7日消息,OpenAI通过其官方Twitter账号宣布,ChatGPT现已默认升级至GPT-4版本。

Generative Pre-trained Transformer 4(GPT-4)是由OpenAI开发的一种多模态大型语言模型,也是该公司最新发布的AI模型版本。这一升级可能意味着ChatGPT在语言生成和理解方面的性能和能力得到了显著的提升。GPT-4的发布显示了OpenAI在语言技术领域不断创新和推进的努力,有望为各种应用场景带来更加强大和智能的解决方案。

8.7乾坤日报–伊利和蒙牛发布自家GPT大模型

3、字节跳动对话类 AI“Grace”开启内测

8月7日消息,据Tech星球报道,字节跳动的对话类AI项目代号为Grace已经开始内测。测试网站已经初步搭建完成,用户可以通过邀请或授权的相关账号登录来使用。

Grace的测试网站位于gracebot.cn,目前支持使用邮箱、Gmail和飞书账号登录,但需要用户授权。

在当前阶段,用户可以对Grace生成的话术进行点赞、踩或重新生成,从而帮助改进其回答能力。此外,Grace还支持文本生成图片等需求,但相关人员表示仍然存在改进的空间。字节跳动的相关负责人表示,目前产品还处于内测阶段,与国外领先模型相比尚有较大差距,产品尚不够成熟。

乾坤点评:字节跳动在对话型AI领域的积极探索和努力,内测阶段有助于产品逐步完善和优化,以提供更好的用户体验和性能。尽管目前还存在差距,但这个步骤可能是字节跳动在AI领域持续发展的一部分。

4、苹果发布大量大语言模型工作招聘广告

8月7日消息,英国《金融时报》在8月5日的报道中指出,苹果正在积极加强其在生成式AI方面的专业知识,计划将大型语言模型等前沿技术引入移动领域。为此,苹果已在加利福尼亚州、西雅图、巴黎和北京的办事处发布了数十个从事大型语言模型工作的职位招聘广告,这些招聘广告均发布于4月至7月期间。

独立研究员和网络安全顾问Lukasz Olejnik表示:“他们的短期目标是将(生成式AI)与现有产品集成,使其立即变得高效和有用。”苹果的多个团队,如机器智能、神经设计(MIND)团队,正在积极招募研究人员和工程师,从事从巴黎实验室的大型语言模型基础研究到现有语言模型的压缩等各种工作,以确保它们能够在移动设备上高效地运行。

乾坤点评:苹果在AI领域的不断投入和追求创新,将大型语言模型等先进技术应用于移动领域,有望为用户带来更智能、更便捷的移动体验,并推动苹果在AI技术领域的发展和进步。

5、菲律宾外包工作受到AI较大冲击

8月7日消息,据彭博社的报道,近年来,由人工智能驱动的机器人逐渐夺走了越来越多的外包工作,对全球第二大外包服务提供国家菲律宾造成了冲击。菲律宾培养的毕业生虽然在所需的沟通和技术技能方面有一定水平,但其比例相对较低,这可能导致失去未来五年内新增的80万个就业岗位的机会。根据亚洲开发银行的预测,到2030年,人工智能和类似的技术预计将取代菲律宾外包行业近四分之一的工作岗位。

乾坤点评:这一情况显示出人工智能技术对于劳动力市场的影响,特别是在外包和服务行业。虽然人工智能技术的发展为自动化和效率提升带来了机会,但也对某些领域的就业产生了不可忽视的冲击。对于国家和企业来说,如何应对这种趋势,提供新的就业机会和培训,将成为一个重要的议题。

6、马斯克xAI公司创始成员国内首次发声

8月7日消息,据量子位8月5日报道,近日,丘成桐的弟子杨格(Greg Yang)在国内的一个会议上成为了第一个以“马斯克新AI公司xAI创始成员”身份发表演讲的人。他在国际基础科学大会的“基础科学与人工智能”论坛上发表了与AI和数学交叉学科相关的主题演讲。从数学角度出发,他提出了一种描述神经网络架构的统一编程语言,名为Tensor Programs。该项目的目标是开发一种被称为“万物理论”的大规模深度学习理论,旨在找到一种理论上的规则,以真正理解AI大模型的行为。这项研究已经进行了开源。

乾坤点评:这一举动展示了对于将数学与人工智能交叉学科相结合的重要性的认识。提出Tensor Programs和“万物理论”的目标表明了在AI领域寻求更深入理解和解释模型行为的努力。这可能有助于提高大型深度学习模型的透明度和可解释性,从而进一步推动人工智能技术的发展和应用。

7、GPT-5预测需50000张H100 GPU 进行训练

8月7日消息,前特斯拉AI总监、现回归OpenAI的AI专家Andrej Karpathy在8月3日转发了一篇流传甚广的博客文章。这篇文章探讨了英伟达GPU的短缺情况,指出小型和大型云供应商的大规模H100集群的容量正在迅速耗尽。文章中认为,训练大型语言模型的初创企业、云服务供应商以及其他大公司需要拥有超过1000张H100或A100 GPU。而对大型开源模型进行重大微调的初创公司则需要拥有超过100张H100或A100 GPU。文章预测,H100 GPU的短缺情况可能会持续到2024年。

据文章推测,GPT-4模型可能需要在10000到25000张A100 GPU上进行训练。Meta公司估计拥有约21000张A100 GPU,特斯拉估计拥有约7000张A100 GPU,Stability AI估计拥有约5000张A100 GPU,Falcon-40B模型在384张A100 GPU上进行了训练。而Inflection公司在其GPT-3.5等效模型中使用了3500张H100 GPU。预计,GPT-5模型可能需要30000到50000张H100 GPU 进行训练。Google Cloud Platform(GCP)估计拥有大约25000张H100 GPU,微软Azure可能有10000到40000张H100 GPU,Oracle可能类似。此外,CoreWeave公司预订的H100 GPU数量约为35000到40000张。

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乾坤点评:文章揭示了GPU短缺对于大型语言模型训练和AI领域的影响。这也凸显了在AI领域持续增长的需求和竞争。GPU供应不足可能会对许多公司的研究和开发计划产生影响,同时也突显了对于更高效、可扩展的硬件和训练方法的需求。

8、微软展示 Rumi 项目,采用多模态提高 AI 理解能力

8月7日消息,微软研究院最近展示了名为“Project Rumi”的项目。该项目采用多模态方法,结合文本、音频和视频数据,旨在提升人工智能系统的理解能力,使其更能理解人类的意图。通过整合多种信息来源,这一项目旨在进一步拓展人工智能系统的感知和认知能力,使其更接近人类的理解水平。

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