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大家好，今天的速報(bào)為大家?guī)?lái)了AI領(lǐng)域的前沿資訊。本期速報(bào)包括微軟CEO Satya Nadella的AI投資和未來(lái)愿景、Meta AI的顛覆性語(yǔ)音合成模型、Otter AI在感知和推理基準(zhǔn)測(cè)試中的成果等多項(xiàng)內(nèi)容。此外，我們還將為您介紹一些AI銷售輔助工具、生成AI帶來(lái)的新安全威脅和機(jī)遇、企業(yè)實(shí)用的AI應(yīng)用等。讓我們一起關(guān)注AI技術(shù)的前沿動(dòng)態(tài)吧！記得點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)哦！

1. 【微軟CEO納德拉談AI投資和未來(lái)愿景】

(資料圖)

微軟CEO納德拉表示，他對(duì)、GPT-3和GPT-4的能力印象深刻，微軟已經(jīng)向OpenAI投資了1000億美元。Copilot將民主化開(kāi)發(fā)，讓編程變得有趣。AI將使世界更加繁榮，惠及80億人口，成為民主化的力量，改變醫(yī)療保健，提高患者的治療效果。微軟與OpenAI合作，與谷歌在AI領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)。納德拉相信元宇宙的潛力。

2. 【Meta AI發(fā)布語(yǔ)音合成模型Voicebox】

Meta AI研究人員開(kāi)發(fā)的Voicebox可以在六種語(yǔ)言中合成語(yǔ)音，并進(jìn)行噪聲去除、內(nèi)容編輯、風(fēng)格轉(zhuǎn)換和多樣化樣本生成。該模型采用了一種稱為Flow Matching的新方法，性能超越了擴(kuò)散模型。經(jīng)過(guò)超過(guò)50,000小時(shí)的錄音和公共領(lǐng)域有聲讀物的轉(zhuǎn)錄訓(xùn)練，能夠進(jìn)行上下文文本到語(yǔ)音的合成、跨語(yǔ)言風(fēng)格轉(zhuǎn)移、語(yǔ)音去噪和編輯以及多樣化語(yǔ)音采樣。由于潛在的濫用風(fēng)險(xiǎn)，該模型和代碼的公共訪問(wèn)被保留。

3. 【Otter AI模型利用MIMIC-IT數(shù)據(jù)集在感知和推理基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的性能】

Otter AI模型使用MIMIC-IT數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的性能，該模型整合了來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，包括語(yǔ)言、圖像和視頻。Otter在遵循用戶指令和展示高水平推理能力方面表現(xiàn)更好，支持多模態(tài)上下文學(xué)習(xí)和視覺(jué)問(wèn)答任務(wù)。這些貢獻(xiàn)為未來(lái)多模態(tài)模型的研究提供了寶貴的資源和見(jiàn)解。

4. 【AI輔助銷售工具】

、Drift、Dooly、Troops、TopOpps、、、SalesDirector、Zoovu、、ChatSpot、、、Namora AI、和Pod AI是目前一些不錯(cuò)的AI銷售輔助應(yīng)用程序。這些工具自動(dòng)化例行銷售程序并提供有價(jià)值的前瞻性，使銷售團(tuán)隊(duì)能夠?qū)Ｗ⒂趹?zhàn)略性舉措。

5. 【生成式AI創(chuàng)造新的安全威脅和機(jī)遇】

美國(guó)宣布對(duì)AI研究進(jìn)行新的投資，并即將公布公共評(píng)估和政策。攻擊者正在使用AI改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)和欺詐。AI革命正在快速發(fā)展，創(chuàng)造了四個(gè)主要問(wèn)題類別。攻擊者比防御者更快地采用AI。合成文本、語(yǔ)音和圖像將有利于社交工程攻擊。大規(guī)模模型正在創(chuàng)造壟斷和進(jìn)入壁壘。未來(lái)生命研究所呼吁暫停AI創(chuàng)新。需要更多的創(chuàng)新和行動(dòng)來(lái)確保負(fù)責(zé)任和道德的AI使用。AI為創(chuàng)新的安全方法創(chuàng)造了機(jī)遇。

6. 【企業(yè)實(shí)用步驟指南：如何應(yīng)對(duì)AI挑戰(zhàn)】

人工智能正在改變企業(yè)的方方面面，如何應(yīng)對(duì)AI挑戰(zhàn)？首先，CIO和技術(shù)高管需要為實(shí)驗(yàn)創(chuàng)造機(jī)會(huì)，避免陷入固定模式，實(shí)現(xiàn)人工智能與人類系統(tǒng)的協(xié)同，驗(yàn)證AI的局限性，不斷迭代和學(xué)習(xí)。其次，企業(yè)需要將AI視為探索、發(fā)現(xiàn)和適應(yīng)的動(dòng)態(tài)領(lǐng)域，才能取得成功。

7. 【自然語(yǔ)言處理中情感分析的經(jīng)典模型：MemNet、AT-LSTM、IAN和AF-LSTM】

情感分析對(duì)社交媒體管理、商業(yè)決策和定向營(yíng)銷至關(guān)重要；主要有基于詞典和基于機(jī)器學(xué)習(xí)兩種方法；MemNet、AT-LSTM、IAN和AF-LSTM是使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型；這些模型涵蓋了文檔級(jí)、句子級(jí)和方面級(jí)情感分析。

8. 【微軟研究開(kāi)發(fā)的BioViL-T：自我監(jiān)督框架提高生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用的預(yù)測(cè)性能】

微軟研究開(kāi)發(fā)了一種自我監(jiān)督訓(xùn)練框架BioViL-T，該框架在訓(xùn)練和微調(diào)過(guò)程中考慮了早期圖像和報(bào)告，實(shí)現(xiàn)了各種下游基準(zhǔn)測(cè)試的新性能，如進(jìn)展分類和報(bào)告創(chuàng)建。BioViL-T利用多圖像編碼器提取時(shí)空特征，文本編碼器與圖像特征可選交叉注意力。研究人員還發(fā)布了一個(gè)名為MS-CXR-T的新的多模態(tài)時(shí)間基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。模型和源代碼已公開(kāi)發(fā)布，以鼓勵(lì)進(jìn)一步研究。

9. 【UC伯克利的SqueezeLLM：用于大型語(yǔ)言模型服務(wù)的后訓(xùn)練量化框架】

UC伯克利的研究人員開(kāi)發(fā)了SqueezeLLM，這是一個(gè)后訓(xùn)練量化框架，將密集和稀疏分解與基于靈敏度的非均勻量化策略相結(jié)合。它可以實(shí)現(xiàn)超低位精度，同時(shí)保持競(jìng)爭(zhēng)性的模型性能，減少模型大小和推理時(shí)間成本。當(dāng)應(yīng)用于語(yǔ)言建模任務(wù)的LLaMA-7B、13B和30B時(shí)，它優(yōu)于現(xiàn)有的量化方法。將SqueezeLLM應(yīng)用于Vicuna-7B和13B模型，也優(yōu)于當(dāng)前非常先進(jìn)的方法GPTQ和AWQ。

10. 【斯坦福和康奈爾研究人員推出Tart：一種插拔式Transformer模塊，以任務(wù)無(wú)關(guān)的方式增強(qiáng)AI推理能力】

斯坦福和康奈爾研究人員推出了一種名為Tart的插拔式Transformer模塊，以任務(wù)無(wú)關(guān)的方式增強(qiáng)AI推理能力。該模塊使用合成教授的推理模塊來(lái)提高LLMs的推理能力，獨(dú)立于任務(wù)、模型和領(lǐng)域。Tart將GPT-Neo的性能提高到與GPT-3和Bloom相當(dāng)，并超過(guò)后者4%。它解決了上下文學(xué)習(xí)的短時(shí)限障礙，并且數(shù)據(jù)可擴(kuò)展，效益可達(dá)%。它適用于各種NLP任務(wù)的模型家族，并適用于語(yǔ)音和視覺(jué)領(lǐng)域。

11. 【UC圣地亞哥分校和高通研究人員推出自然程序：一種基于自然語(yǔ)言的演繹推理格式】

UC圣地亞哥分校和高通研究人員推出了一種名為“自然程序”的自然語(yǔ)言演繹推理格式，使語(yǔ)言模型能夠生成高精度的推理步驟。該格式采用逐步驗(yàn)證過(guò)程，確保后續(xù)步驟嚴(yán)格基于先前步驟，提高了大型語(yǔ)言模型產(chǎn)生推理過(guò)程的可靠性。在公開(kāi)可訪問(wèn)的模型上進(jìn)行了測(cè)試，如OpenAI的（175B），在算術(shù)和常識(shí)數(shù)據(jù)集上展示了驗(yàn)證技術(shù)的有效性。

12. 【亞馬遜眾包平臺(tái)機(jī)械土耳其存在AI欺詐問(wèn)題】

瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員發(fā)現(xiàn)，亞馬遜機(jī)械土耳其上分布式眾包工作者中有相當(dāng)一部分使用ChatGPT等工具作弊；他們開(kāi)發(fā)了一種方法來(lái)確定文本內(nèi)容是由人還是機(jī)器創(chuàng)建的；AI滲透到眾包工作中可能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重后果，因?yàn)楫a(chǎn)品經(jīng)理依賴于人類在某些任務(wù)上比機(jī)器更擅長(zhǎng)。

13. 【旨在通過(guò)AI創(chuàng)新挑戰(zhàn)谷歌的搜索霸主地位】

是一家由CEO Richard Socher領(lǐng)導(dǎo)的消費(fèi)者搜索引擎，旨在挑戰(zhàn)谷歌的搜索霸主地位。該公司已獲得4500萬(wàn)美元的融資，并聲稱擁有比最近被收購(gòu)的搜索引擎初創(chuàng)公司Neeva更多的用戶。Socher在自然語(yǔ)言處理方面的研究為今天的AI技術(shù)鋪平了道路，他相信創(chuàng)新將有助于削弱谷歌的搜索霸權(quán)。

14. 【聯(lián)邦持續(xù)學(xué)習(xí)研究取得進(jìn)展】

聯(lián)邦持續(xù)學(xué)習(xí)（FCL）結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)多設(shè)備的持續(xù)學(xué)習(xí)；FCL解決了聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型中的災(zāi)難性遺忘問(wèn)題；FedWeIT框架允許客戶端之間選擇性地傳輸知識(shí)，降低通信成本；其他研究領(lǐng)域包括聯(lián)邦類增量學(xué)習(xí)（FCIL）、聯(lián)邦交叉相關(guān)和持續(xù)學(xué)習(xí)（FCCL）以及聯(lián)邦語(yǔ)音（FedSpeech）。

15. 【基于擴(kuò)散模型的音頻驅(qū)動(dòng)說(shuō)話人生成技術(shù)】

中國(guó)云從科技和上海交通大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種從音頻輸入生成高質(zhì)量說(shuō)話人視頻的方法。該方法在多個(gè)數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)于以前的研究。應(yīng)用包括虛擬新聞廣播、虛擬演講和視頻會(huì)議。該方法使用解耦面部屬性、唇音同步、動(dòng)態(tài)連續(xù)屬性建模和基于去噪擴(kuò)散概率模型的音頻驅(qū)動(dòng)面部生成。

16. 【歐盟AI法規(guī)：嚴(yán)格監(jiān)管VS寬松態(tài)度的美國(guó)】

歐洲議會(huì)通過(guò)了世界上首部AI法規(guī)《AI法案》，關(guān)注AI模型中的數(shù)據(jù)使用和潛在的版權(quán)問(wèn)題。歐盟的《GDPR》將數(shù)據(jù)保護(hù)確立為一項(xiàng)基本權(quán)利。美國(guó)聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)質(zhì)疑OpenAI和其他大型語(yǔ)言模型的問(wèn)責(zé)和治理。數(shù)據(jù)保護(hù)相關(guān)法規(guī)的差異可能導(dǎo)致全球分裂。

17. 【GPT-4 MIT本科數(shù)學(xué)論文存在缺陷】

近日，一篇GPT-4 MIT本科數(shù)學(xué)論文備受批評(píng)。該論文的方法和結(jié)果存在缺陷，數(shù)據(jù)集中包含無(wú)法解決和無(wú)效的問(wèn)題，評(píng)分機(jī)制也存在嚴(yán)重缺陷。研究人員建議改進(jìn)GPT-4的問(wèn)題解決和評(píng)分機(jī)制。

18. 【理想汽車發(fā)布電動(dòng)車和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)】

理想汽車發(fā)布了W01電動(dòng)車，充電時(shí)間為9分鐘，續(xù)航里程為400公里；公司開(kāi)發(fā)了City NOA自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，無(wú)需高精度地圖；計(jì)劃在2021年底前建設(shè)超過(guò)300個(gè)充電站。此外，中國(guó)自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司Noa獲得了由博世領(lǐng)導(dǎo)的5800萬(wàn)美元融資。

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