AI 日报

20241021 前OpenAI CTO米拉·穆拉蒂创办新AI公司;AI初创公司Perplexity寻求80亿估值融资





🦉 AI新闻

🚀 前OpenAI CTO米拉·穆拉蒂创办新AI公司

摘要:前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂正在为她的新人工智能创业公司筹集资金,目标融资超过1亿美元。穆拉蒂曾因开发ChatGPT和DALL-E而闻名,她的离职标志着OpenAI重大治理结构调整后的又一次高调人事变动。知情人士称,她的新公司将基于专有模型开发AI产品,前OpenAI研究员巴雷特·佐夫可能也会参与该项目。

🚀 AI初创公司Perplexity寻求80亿估值融资

摘要:AI初创公司Perplexity正在进行融资谈判,计划将估值提升至80亿美元或更高,并希望筹集约5亿美元。该公司已与主要出版商建立收益分成合作,但面临抄袭指责。Perplexity成立于2022年,总部位于旧金山,专注于开发基于自然语言处理技术的搜索引擎,致力于提供高效的会话式搜索体验,避免依赖传统广告驱动模式。

🚀 苹果AI进展缓慢 面临挑战与机遇

摘要:彭博社记者马克・古尔曼指出,苹果在AI领域与竞争对手相比仍显落后,尤其是其Siri在准确性和回答能力上都远不如OpenAI的ChatGPT。虽然新功能如通知摘要的推出有所期待,但主要重磅功能需等到明年。苹果的品牌实力和资源使其有望迎头赶上,然而目前消费者对其AI的实际需求仍不明确,更多关注的是摄像头等其他功能。尽管股价持续上涨,苹果的AI之路仍需努力。

🚀 字节跳动实习生破坏模型训练事件澄清

摘要:字节跳动近日澄清有关实习生干扰大模型训练的消息,确认该实习生因严重违纪行为已被辞退。公司表示,实习生的行为并未对正式项目和线上业务造成影响,也不涉及其他业务。网络传言的“损失上千万美元”系夸大。涉事实习生一直在商业化技术团队实习,未曾在AI Lab工作,该事件已通知其所在学校处理。

🚀 2024年生成式AI智能手机预计出货份额达19%

摘要:市场调查机构Counterpoint Research报告预计,2024年全球生成式AI智能手机的出货份额将达到19%,到2028年将增至54%。三星和苹果预计在2024年将占据超过75%的市场份额,主要受益于高端市场的需求。智能手机竞争将从硬件转向个性化体验,AI技术的应用如增强成像和内容推荐将成为重要区分因素。高通在推动新设备体验中发挥了关键作用。

🚀 谷歌推出Gemini Code Assist Enterprise助力企业软件开发

摘要:谷歌于10月19日正式推出Gemini Code Assist Enterprise,旨在帮助海外企业深入分析内部代码库并生成定制化代码建议。该工具是Gemini Code Assist的企业版本,支持跨项目自动升级和与多项谷歌云服务集成,包括BigQuery和Firebase。Gemini模型能够处理更多上下文Token,以支持复杂任务,提升企业开发者的工作效率,方便维护和开发跨平台应用。

🚀 WhatsApp欲引入AI聊天记忆功能

摘要:Meta公司正为WhatsApp加入AI机器人聊天记忆功能,该功能可记住用户过去对话和个人信息,如饮食偏好和过敏信息,为用户提供个性化体验。用户可请求AI推荐内容,如餐饮,AI将避免推荐不喜欢或过敏的食物。此外,WhatsApp用户将能够查看和管理Meta AI存储的数据。该功能正在开发中,以提升用户沟通体验。

🚀 杭州审理首起AI数字人专利纠纷案件

摘要:10月18日,杭州中院公开庭审一起涉及“AI数字人”侵权发明专利的案件,吸引近百名国际保护知识产权协会(AIPPI)成员旁听。案件焦点在于被告使用的音频驱动人物口型模型是否侵犯原告专利权。因技术问题复杂,庭审中有技术调查官协助法官。AIPPI会长称庭审流畅,法官和律师展现高专业素养。此次案件在2024年国际知识产权大会召开前引人关注。

🚀 Meta推出新AI工具,减少人类干预

摘要:Meta宣布推出新的AI模型,包括“自我训练评估器”,旨在减少AI开发中的人类干预。该工具利用“思维链”技术,能评估自身输出的准确性。研究人员表示,未来希望能开发出高度智能的数字助手,能够独立完成任务。Meta想要超越基于人类反馈的强化学习,提升AI自主检查工作的能力,从而实现超人级的AI。此举与其他科技公司在AI领域的研究形成对比。

🚀 微软开源超高效1-bit LLM推理框架

摘要:微软开源了bitnet.cpp,这是一个可以在CPU上运行的高效1-bit大语言模型推理框架。用户无需GPU即能在本地设备上运行1000亿参数的模型,实现高达6.17倍的速度提升和82.2%的能耗降低。该框架支持ARM和x86 CPU,未来将扩展到NPU、GPU和移动设备,旨在降低AI技术的硬件门槛,提升隐私保护,推动本地LLMs的发展。

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