大家好,今天的AI前沿速报为大家带来了前沿的AI技术进展。本期速报包括了AI辅助编程在LeetCode挑战中的表现、Arm发布第五代GPU、ChatGPT在法律领域的应用等多个领域的前沿进展。这些前沿技术的应用和潜在影响将会对我们的生活产生深远的影响。让我们一起来了解这些前沿的技术进展,请大家多多点赞、关注、转发,将AI资讯分享给更多的人。
1. 【AI大模型Claude使用自然语言编程在LeetCode挑战中取得前10%的成绩】
AI大模型Claude在第103届LeetCode双周挑战中取得了前10%的成绩,使用自然语言编程描述问题和解决方案。这次实验突显了自然语言编程的优缺点,作者还讨论了自然语言编程未来与AI整合的潜力。
2. 【Arm发布第五代GPU Immortalis-G720,宣布Arm Total Compute Solutions 2023】
英国芯片设计公司Arm发布了第五代GPU架构,首先推出的是Arm Immortalis-G720。新GPU相比上一代提高了15%的性能和效率。同时,Arm还发布了移动计算的Arm Total Compute Solutions 2023(TCS23),并宣布了一个新的Armv9 Cortex CPU计算集群,可提供两位数的性能提升和效率改进。
3. 【纽约律师因使用ChatGPT和GPT-4捏造案件面临制裁】
一名纽约律师使用ChatGPT捏造了六个不存在的案件,导致可能面临制裁;麻省理工学院的研究人员发现OpenAI的GPT-4在统一法律考试中的得分被高估;文章讨论了GPT-4在法律领域的表现以及语言模型中的“幻觉”问题;Avianca航空公司起诉ChatGPT在WhatsApp上创建了六个虚假的客户服务账户。
4. 【生成式人工智能革新定制和用户赋能】
生成式人工智能(Generative AI)改变了人们对人工智能的看法,使其变得更加普及。基础模型通常是开源的,可以进行定制和个性化。定制将促进个人和企业需求的完善。当以赋予用户更大控制权的方式实施时,生成模型的表现会非常出色。
5. 【生成AI对元宇宙的影响:增长还是衰退的潜力】
Meta的Reality Labs部门录得42.79亿美元的营业亏损,元宇宙面临批评和反对。生成AI可以通过创建新的对象、环境和体验,要么扼杀元宇宙,要么推动其增长。生成AI可以帮助用户创建定制化的化身并解决网络安全问题。包括耐克、摩根大通和古驰在内的多个组织已经投资于元宇宙。
6. 【SPRING:一个基于LLMs的提示框架在复杂游戏任务中胜过强化学习】
研究人员开发了SPRING,这是一个提示框架,使用大型语言模型(LLMs)胜过强化学习算法;SPRING涉及研究学术论文并使用问答(QA)框架来证明所获得的知识;该框架展示了LLMs在游戏理解和推理方面的潜力;未来视觉语言模型的进步可能会解决现有的限制,并为可靠和可推广的解决方案铺平道路。
7. 【华盛顿大学研究人员开发出高效的QLORA微调方法】
华盛顿大学的研究人员开发出了一种名为QLORA的微调方法,可以在单个48GB GPU上微调650亿参数模型,同时不会牺牲性能。该方法采用4位NormalFloat、双量化和分页优化器,分析指令微调和聊天机器人性能。该软件已开源并提供CUDA内核。
8. 【MIT和莱斯大学开发计算机视觉系统,将闪亮物体变成相机】
MIT和莱斯大学的研究人员开发了一种计算机视觉系统,可以将闪亮的物体转化为辐射场相机,记录周围环境反射的光线,并使用多张照片估计几何、扩散辐射和5D环境辐射场。该系统名为ORCa,记录多视角反射,可以更精确地估计深度。这项技术可以让观察者看到角落和障碍物后面的景象。
9. 【Nvidia CEO在台北电脑展上发布生成式AI创新】
Nvidia CEO黄仁勋在台北电脑展上发布了一系列面向各行业的系统、软件和服务,包括结合Nvidia Grace CPU和H100 Tensor Core GPU的Grace Hopper平台、DGX GH200 AI超级计算机、面向游戏的Nvidia Avatar Cloud Engine(ACE)等。此外,Nvidia还与微软合作,推动Windows PC进入生成式AI时代,与WPP合作,推动数字广告行业发展,同时关注制造业和数字智能工厂。
10. 【Nvidia推出Grace Hopper超级芯片,进入全面生产】
Nvidia的GH200 Grace Hopper超级芯片已经进入全面生产,该芯片专为复杂的AI程序和高性能计算工作负载而设计。基于Nvidia最新的CPU和GPU架构,有超过400种系统配置。该芯片采用Arm-based Nvidia Grace CPU和Hopper GPU架构,配备Nvidia NVLink-C2C互连技术,可用于新型大内存AI超级计算机Nvidia DGX和Nvidia Taipei-1超级计算机等。
11. 【科技创新研究所开源Falcon LLMs:高效的AI模型】
阿布扎比科技创新研究所(TII)开源了Falcon-40B和Falcon-7B模型,使用的训练计算量比GPT-3、Chinchilla和PaLM-62B少,采用FlashAttention和多查询技术,优化推理,允许商业使用,建议针对特定用例进行微调,OpenLLM排行榜上表现优于类似的开源模型。
12. 【Nvidia ACE演示展示具有自然语音交互的AI游戏角色】
Nvidia CEO Jensen Huang在2023年台北国际电脑展上展示了赛博朋克拉面店的演示,使用了Nvidia ACE(Avatar Cloud Engine)for Games中间件,包括NeMo工具和Riva语音转文字和文字转语音。演示在本地和云端运行,使用Unreal Engine 5和光线追踪技术构建,ACE工具包可以扩展到多个角色。
13. 【微软和北卡罗来纳大学开发CoDi:大规模多模态输入输出模型】
微软和北卡罗来纳大学合作开发了一种名为CoDi的模型,可以从文本、图像、声音和视频等任何输入中生成输出。该模型使用对齐技术来理解和组合多种模态,并通过组合现有数据集来解决有限的训练数据问题。此外,CoDi模型还采用了缺失训练数据的对齐策略,表现优于现有的多模态模型。该模型的主要作者Zineng Tang在顶会上发表了五篇主作者论文。CoDi模型已经在GitHub上发布。
14. 【律师因使用ChatGPT制作法律文件被暂停执照】
一名律师使用ChatGPT制作法律文件,引用了不存在的裁决案例,导致执照被暂停。ChatGPT声称材料的真实性,引发了关于AI在法律行业中价值和危险性的争议。事件凸显了AI生成信息需要双重检查的必要性,同时也引发了对AI未来是否会取代律师的担忧。呼吁加强对法律行业中AI使用的监管和指导。
15. 【斯坦福AI沙龙:Andrej Karpathy介绍LLaMA模型并讨论GPT-3】
Andrej Karpathy在斯坦福AI沙龙上介绍了LLaMA模型,该模型与GPT模型的训练方法不同,拥有650亿参数,训练了1-1.4T个标记,而GPT-3则有1750亿参数,训练了3000亿个标记。LLaMA模型的性能不仅仅取决于参数数量。GPT-3模型可以生成类似人类的文本并执行各种任务,但仍有改进空间,如提高性能和响应多样性。
16. 【开发高质量中文语言数据集的挑战】
中国的AI团队在寻找高质量的中文语言数据集方面遇到了困难;一些团队使用英文语言数据集,导致翻译错误和文化偏见;新的数据集正在被创建和发布,如CodeGPT、CBook-150k、RefGPT、COIG、Awesome Chinese Legal Resources、Huatuo和Baize;高质量的数据集对于先进的AI模型开发至关重要;人类反馈强化学习(RLHF)对于微调像ChatGPT这样的大型模型非常重要。
17. 【中国新能源汽车制造商Seres发布增长报告,推出新品牌和车型】
Seres报告称,2022年收入同比增长104%,达341亿元人民币(53亿美元),电动汽车销量增长8倍,达到78157辆。与华为的合作推动了销售增长。Seres在中国新能源汽车制造商中排名第三。同时,Seres推出了新品牌“蓝鲸”和车型“蓝鲸E5”,Sailing品牌推出了M5智能驾驶版,还推出了新车型Sailing A5,可能是SF5的改进版。
18. 【OpenAI因可疑行为封禁ChatGPT Plus账户】
为确保平台安全,OpenAI封禁了多个ChatGPT Plus账户,并退还了订阅费用。ChatGPT在iOS上推出后,仅六天内就在30多个国家下载量超过50万次,表现优异,超过了大多数竞争对手,包括其他AI和聊天机器人应用,以及微软的Bing和Edge应用。用户对ChatGPT的依赖很高,有些人声称打字速度达到250-280字每分钟。
19. 【AI技术在各行业的潜力及其对商业模式的影响】
AI技术有望彻底改变教育、医疗、法律和商业决策等行业;个性化的教育和医疗体验是AI技术的重要优势;苹果、谷歌、Meta、微软和OpenAI等大公司有望成为AI行业的先行者,但也有潜力涌现年轻公司后发先至的可能;在开发和使用AI技术时,隐私和安全是重要考虑因素。
20. 【艺术和汽车行业中的人工智能】
华为CEO否认了公司计划裁员并用AI工具取代艺术部门的传言。同时,Raya Games也否认了使用AI技术取代艺术家的传言。华为CEO表示,AI工具在开发过程中的使用可能会成为主流行业趋势,并且华为愿意从市场中学习和接受反馈。特斯拉CEO马斯克回应了一段2011年的视频,当时他嘲笑中国汽车制造商比亚迪的电动汽车,现在他表示比亚迪的汽车具有“强大的竞争力”。
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