Meta免费开源大型编码语言模型Code Llama
研究发现：ChatGPT在32门大学课程中有9门的成绩或优于学生
浪潮信息：推出大模型智算软件栈OGAI
研究称ChatGPT满足一些指标能证明其有意识
西班牙成立欧洲首个AI监管机构
Meta：开源视频识别系统MuAViC
IBM：用模拟芯片取代数字芯片
印度：开设首所人工智能学校，用新技术改革教育
Meta免费开源大型编码语言模型Code Llama
Meta推出Code Llama，能够根据代码和自然语言提示生成代码和有关代码的自然语言，目前可免费用于研究和商业用途。Meta提供三个版本的Code Llama：Code Llama，基础代码模型；Codel Llama，专门针对Python；Code Llama-Instruct，针对理解自然语言指令进行了微调。
Code Llama是Llama 2的代码专用版本，是通过在其特定于代码的数据集上进一步训练Llama 2来创建的，具有增强的编码功能。Meta发布了三种规模的Code Llama，分别具有7B、13B和34B参数。Code Llama支持当今使用的许多最流行的语言，包括Python、C++、Java、PHP、Typescript（Javascript）、C#和Bash。
Meta基准测试表明，Code Llama的表现优于开源、特定代码的Llama，并且优于Llama 2。例如，Code Llama 34B在HumanEval上得分为53.7%，在MBPP上得分为56.2%，与其他状态相比最高。最先进的开放解决方案，与ChatGPT相当。
论文地址：https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/ GitHub地址：
https://github.com/facebookresearch/codellama
https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/
研究发现：ChatGPT在32门大学课程中有9门的成绩或优于学生
一项研究发现，ChatGPT在32门课程的测试中，有9门的表现可与学生相比或甚至优于学生。研究人员使用ChatGPT为每个问题生成三个不同的答案，将其与学生回复混合，并由三位不同的审阅者评分。ChatGPT 在数据结构、公共政策概论、定量合成生物学、网络战、面向对象编程、土木工程材料的结构与性能、生物心理学、气候/变化和管理与组织这九个科目中的表现与人类学生一样好，甚至更好。但在需要更高认知技能的数学和经济任务中，学生表现更好。研究人员还测试了OpenAI的人工智能文本分类器和GPTZero可靠地区分人类文本和机器文本，结果显示这两种工具都存在错误分类的问题。考虑到可能导致学生被错误指控作弊的后果，这是一个灾难性的结果。
https://tech.ifeng.com/c/8SYqegEaqrj
浪潮信息：推出大模型智算软件栈OGAI
浪潮信息发布了大模型智算软件栈OGAI。OGAI提供全栈全流程的智算软件栈，为大模型业务提供AI算力系统环境部署、算力调度保障及模型开发管理能力。该软件栈由浪潮信息基于大模型自身实践与服务客户的专业经验开发，由5层架构组成，包括基础设施层的智算中心OS、系统环境层的PODsys、调度平台层的AIStation、模型工具层的YLink和多模纳管层的MModel。
https://mp.weixin.qq.com/s/EqiGOQWURD3sdMI9HThSlw
研究称ChatGPT满足一些指标能证明其有意识
一篇发表在国际顶级杂志Nature上的文章指出，由19名神经科学家、哲学家和计算机科学家组成的小组制定了一份标准清单，用以测试人工智能系统是否已经具有意识。该报告评估了ChatGPT等大型语言模型，发现此类系统可以说具有与全局工作空间理论相关的一些意识指标。然而，最终，这项工作并不表明任何现有的人工智能系统都是意识的有力候选者。
为了制定标准，作者假设意识与系统如何处理信息有关，且通过大脑扫描和其他技术对人类和动物进行研究的基于神经科学的意识理论可以应用于人工智能。基于这些假设，研究小组选择了其中六种理论，并从中提取了一系列意识指标。其中之一是全局工作空间理论，声称人类和其他动物使用许多专门的系统（也称为模块）来执行认知任务，例如看和听。作者表示，这篇论文远未达到如何评估人工智能系统意识的最终结论，他们希望其他研究人员帮助完善他们的方法。
论文地址：https://doi.org/10.1038/d41586-023-02684-5
https://www.nature.com/articles/d41586-023-02684-5
西班牙成立欧洲首个AI监管机构
西班牙政府宣布成立了欧洲首个人工智能监管机构——西班牙人工智能监管局（AESIA）。据了解，AESIA的成立旨在发展“包容、可持续和以公民为中心”的AI。该机构将监管算法应用、数据使用以及确保AI系统遵守道德规范。AESIA的首要任务是执行欧盟的人工智能法案。
欧盟议会6月中旬批准了这一草案，其中规定了AI系统必须达到的明确法律要求。草案禁止使用可能损害公民权利的某些AI应用，如基于生物特征的实时远距离识别系统。草案还要求高风险AI系统必须符合透明度、监督和问责制等要求。
AESIA局长表示，该局计划与AI创新者开展广泛接触，以更好地监管新兴技术。AESIA还将与其他监管机构合作，确保AI系统不会损害公民权利或造成歧视。AESIA的工作将有助于建立人们对AI的信任，并确保其服务于社会共同利益。
https://tech.ifeng.com/c/8SXSqYe4SBM
Meta：开源视频识别系统MuAViC
Meta最近开源了一个AI语音-视频识别系统：MuAViC，研究人员使用TED/TEDx的视频语音素材制作了MuAViC数据集，其中包含1200小时的9种语言的文本语音视频素材，以及英语与6种语言之间的双向翻译。研究人员使用LRS3-TED和VoxCeleb2的英语部分训练了AV-HuBERT大型预训练模型，并使用微调方法来进行实验，证明了他们的模型在视听模式下优于同类ASR基线。他们还在高噪音环境下测试了模型表现，发现单语AVSR模型在纯音频模式下的平均误码率分别为70.2和66.7，而在视听模式下，平均误码率下降了32%。
Demo地址：https://github.com/facebookresearch/muavic/tree/main/demo
https://ai.meta.com/blog/muavic-audio-visual-speech-translation-benchmark/
IBM：用模拟芯片取代数字芯片
IBM研究人员开发了一种新型的混合信号人工智能芯片，可以用于深度神经网络的推理任务，具有与数字芯片相同的计算精度，但能够实现更高的能量效率。该芯片利用类似于生物大脑中神经网络运行方式的模拟内存计算技术，使用相变存储器存储突触权重，并通过电流调节存储器的电导率来进行乘加运算。研究人员表示，这种芯片的能效比之前基于阻性存储器的多核内存计算芯片高出15倍以上。该芯片由64个模拟内存计算核心组成，每个核心都包含256×256的交叉栏阵列突触单元，并集成了紧凑型时间基模拟数字转换器，可以在模拟和数字世界之间进行转换。此外，每个核心还集成了轻量级数字处理单元，用于执行简单的非线性神经元激活函数和缩放操作。这种芯片可以像数字芯片一样有效地处理真实人工智能用例，而且速度更快，消耗的能源更少。虽然模拟计算本质上不精确，但 IBM 的研究人员所做的工作表明，这些芯片在未来可能会像数字芯片一样有用。
印度：开设首所人工智能学校，用新技术改革教育
印度在喀拉拉邦开设了该国首所人工智能学校，这是印度教育领域的一次开创性变革。该学校于2022年8月22日由前印度总统拉姆纳特·科文德正式揭幕。该举措旨在通过创新科技驱动的教学方法，彻底改革教育部门。
人工智能学校是由Vedhik eSchool和iLearning Engines（ILE） USA合作项目。学校的设计和框架由资深专家小组精心规划，确保采取全面的教育方法。该学校初期面向8至12年级学生，提供多种学习途径，从多教师的复习支持到适应性测试和职业规划指导。平台还提供各类考试的强化培训，如IELTS、NEET、JEE等，以及申请国外名校奖学金的指导。
学校通过网站提供数字化内容，将学习体验延伸到课堂之外，确保学生获得等同于传统课堂的高质量学习体验。同时，它几乎不会给学校和家长带来额外经济负担。这个由Vedhik eSchool和美国公司合作的人工智能学校代表着教育进入一个新时代。在这里，技术和创新融合，创造一个包容和动态的学习环境，真正实现教育的进步和发展。
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