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华为孟晚舟:提出全面智能化战略 致力打造算力底座
华为云:昇腾AI云服务“百模千态”专区上线
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华为孟晚舟:提出全面智能化战略 致力打造算力底座
华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟在华为全联接大会上发表了“打造中国坚实的算力底座,为世界构建第二选择”的主题演讲。华为将持续打造坚实的算力底座,使能百模千态,赋能千行万业。华为在过去30多年中,在信息化和数字化的浪潮中,抓住了主要趋势,构筑了产品领先优势,助力产业升级。从2003年开始,华为推出All IP战略,推动通信领域的各类技术制式和协议统一,促进了联接的无处不在。华为支持了全球170多个国家和地区的1500多张网络的稳定运行,并联接了全球1/3以上的人口。2013年,随着云计算技术的发展,华为提出All Cloud战略,加速数字化转型的升级。如今,华为云已成为全球增速最快的主流云厂商之一,在全球部署了30个Region、84个可用区,聚合了全球4.2万家合作伙伴、500万名开发者,服务了全球300万家客户。为了抓住AI这一历史性的战略机遇,华为提出All Intelligence战略,目标是加速千行万业的智能化转型。通过算力底座、AI平台、开发工具的开放,支持主流大模型在智能化时代的“百花齐放”,华为努力做好“百花园”的黑土地。华为将持续提升通用大模型的能力,做好工程化工具,让客户和伙伴可以更便捷、更高效地调用模型。华为的客户和伙伴已经能够基于盘古大模型,打造出了自己的政务、金融、矿山、电力、铁路等行业大模型。 https://mp.weixin.qq.com/s/63b0LYvVEpPDu9Z2ccERUA #### 华为云:昇腾AI云服务“百模千态”专区上线 华为云今日宣布推出昇腾AI云服务“百模千态”专区,该服务面向全球企业和开发者。据介绍,该服务可提供多元、高效、长稳的算力服务选择,千卡训练30天长稳率90%。华为云昇腾AI云服务还提供了业界主流开源大模型,并全面基于昇腾AI云服务进行适配和优化,精度和性能显著提升。此外,该服务提供了丰富的应用开发工具链,全部云化,开发者可一键接入。企业和个人开发者可自助申请体验,并通过点击相应的开源大模型进入控制台进行部署,并发布成在线服务进行推理调用。训练作业故障自动恢复,非自动场景下恢复时长小于30分钟。 “百模千态”专区地址: https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/ascendcloud.htmlhttps://mp.weixin.qq.com/s/lyaKhmUj0kWyl36aOFFL8A
书生·浦语20B模型在阿里云魔搭开源首发
上海人工智能实验室等机构发布了InternLM-20B,这是一款中量级大模型,性能先进且应用便捷。该模型基于2.3T Tokens预训练语料从头训练,相较于InternLM-7B,其理解能力、推理能力、数学能力、编程能力等都有显著提升。该模型已在阿里云魔搭社区开源首发,免费商用。书生·浦语大模型与魔搭社区建立重磅生态合作,共同推动中国大模型生态建设。魔搭社区开设了书生·浦语“模型品牌馆”专页,聚合书生·浦语系列所有模型及体验接口,便于开发者一站式查询、下载、使用书生模型;魔搭公众号则推出了实践教程,供开发者参考并提前跑通模型的部署、推理和微调流程。 书生·浦语-20B: https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-20b 书生·浦语-对话-20B: https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-20b-chathttps://www.leiphone.com/category/industrynews/KgLdrz1P8WTYVWhe.html
Kyndi发布Kyndi 6.0,提升知识管理和人工智能透明度
Kyndi公司发布了Kyndi6.0,是其生成式人工智能答案引擎的最新版本,旨在加速知识创建和提高用户体验。该版本引入了多项新功能,其中包括”Topics”功能,可用于自动生成基于可信内容的主题和问答对,以便快速构建知识库。另一个重要功能是”Citation”功能,适用于博客站点和研究站点,用于列出内容来源以供用户参考。Kyndi6.0还包括用户反馈系统,允许用户提供关于结果的反馈,并能够微调知识库。此外,它还提供了查询导出功能,使内容管理团队能够轻松导出查询历史以进行性能调整。Kyndi6.0旨在解决组织在生成式人工智能实施中面临的挑战,提高了相关性、透明度和自动化,适用于寻找关键业务信息的组织。百度:推出首个产业级医疗大模型“灵医”
百度在发布会上正式发布了国内首个“产业级”医疗大模型——灵医大模型,并宣布面向大健康上下游产业开放灵医大模型测评和试用。灵医大模型推出Lite版、旗舰版和定制版三个版本,合作伙伴可以通过API方式调用大模型能力,或者以插件形式将其嵌入到已有产品系统中。该模型聚焦智能健康管家、智能医生助手和智能企业服务三个方向,为患者、医院和企业等提供AI原生应用。https://mp.weixin.qq.com/s/FaCGdrPvxTowa_MojEALkQ
扎克伯格:将建千卡计算系统做AI生命科学研究
马克·扎克伯格和妻子普莉西拉·陈的基金会计划将AI系统用于生命科学研究,资助建设用于医学研究的大型计算系统,配备1000多块GPU,并使用顶级的H100。新的计算系统将让研究人员能够使用生成式AI对健康和患病的细胞进行建模,随着时间的推移,这有助于开发出治疗疾病的新方法。https://chanzuckerberg.com/newsroom/czscience-builds-ai-gpu-cluster-predictive-cell-models/
TikTok推AIGC内容打标功能
TikTok近日全面启动平台AIGC内容的监管,推出了一种标记AI生成内容的新功能,将提示创作者打开标签功能,以便让观看者知道视频和照片是使用AI软件创建的。AI标签出现在用户名下方,该提示还包括一个提醒,如果未披露涉及AI工具,内容可能会被删除。TikTok表示,本周将开始测试一种自动将内容标记为AI生成的方法;还将重命名AI滤镜和效果,在名称中包含“AI”,并要求效果创作者也这样做。https://newsroom.tiktok.com/en-ca/new-labels-for-disclosing-ai-generated-content-ca
Galileo推新工具,用于解释AI大模型幻觉现象
Galileo是一家旧金山的AI初创公司,致力于解决特定生成型人工智能模型(LLMs)产生幻觉现象的问题。他们的工具Galileo Studio经过最新更新,引入了实时监测和指标功能,以帮助用户更好地理解和解释LLMs的输出。新的监测功能使用户能够观察模型的输出,并提供关于模型性能和输出准确性的准实时信息。通过拦截API调用,Galileo能够提供关于模型性能的见解,帮助用户理解模型产生特定幻觉现象的原因。他们的目标是协助开发人员微调和优化模型,以获得更好的结果。除了解决幻觉问题,Galileo Studio还引入了”防护措施”和”接地性”指标,以确保LLMs的输出符合信息披露、语言使用和合规性规定。这些全面的指标使用户能够更好地管理和理解模型的输出,有助于提高其性能和合规性。
工具地址:https://www.rungalileo.io/
丰田用生成式AI教会机器人60多种困难动作
丰田公司公布了一种用生成式AI训练机器人的新方法。该公司的研究院(TRI)推出了一项基于扩散策略的突破性生成式AI方法,可以快速、自信地向机器人传授新的灵巧技能。目前,这种方法已经在实践中应用,教会了机器人60多种困难而灵巧的技能,包括倒液体、使用工具和操纵可变形物体等。据悉,这些成就是在没有编写一行新代码的情况下实现的,唯一的变化是为机器人提供新数据。基于这一成功的基础,TRI制定了雄心勃勃的目标,即到今年底教授机器人数百项新技能,到2024年底教授机器人1000项新技能。Afterparty推出AI数字克隆人,能帮助博主回复粉丝留言
美国初创公司Afterparty在新一轮融资中筹集了500万美元。该公司正在利用这笔资金推出一个名为Afterparty AI的新平台,平台可以创建人工智能驱动的创作者数字克隆人,这些数字克隆人可以单独回复粉丝留言。该公司使用开源技术建立了一个专有的大型语言学习模型,该模型接受了创作者数小时的内容训练,以捕捉他们的个性和说话方式。粉丝可以通过语音笔记、照片和视频与创作者的AI虚拟克隆人进行互动。 地址:https://afterparty.ai/ https://www.hypebot.com/hypebot/2023/09/afterparty-adds-5m-debuts-ai-to-infinitely-scale-fan-interactions.html谷歌DeepMind发布AlphaMissense,蛋白质预测模型登《科学》
DeepMind的研究团队最近发布了AlphaMissense,这是AI蛋白质预测模型AlphaFold的一个改进版本。AlphaMissense经过了在人类和灵长类动物变异群体频率数据库上的微调,能够识别蛋白质中致病的错义突变和未知致病基因。DeepMind的研究结果显示,AlphaMissense成功地预测了19233个标准人类蛋白质中216百万种可能的单一氨基酸变化的致病性,涵盖了7100万个错义突变的预测。令人鼓舞的是,它能够将这7100万个可能的错义变异中的89%准确分类为可能致病或可能良性,而只有0.1%需要人类专家确认。这一重要突破为AI在解决人类遗传学领域的关键问题提供了新的希望,相关研究成果已发表在《科学》杂志上。 论文地址:https://doi.org/10.1126/science.adg7492OpenAI招募红队网络助大模型安全升级
根据OpenAI官方公告,OpenAI宣布启动了红队网络的招募计划,诚邀对提升OpenAI模型的安全性有浓厚兴趣的领域专家加入这一社区。这个网络旨在协助OpenAI评估和应对潜在风险,其成员将根据其专业领域的知识,在模型和产品开发的不同阶段提供协助。每位成员可以自行决定其在一年内为这个红队网络贡献的时间,通常为5-10小时。加入这个红队网络并不要求具备人工智能系统或语言模型方面的经验,OpenAI更加关注的是志愿者的愿意,以及他们提出观点来协助评估人工智能系统对社会的影响。https://openai.com/blog/red-teaming-network