腾讯研究院AI速递 20240426

生成式AI

一、 英伟达 10 亿美元收购一家 AI Infra 初创公司，称将继续收购同类标的

1. 英伟达以 10 亿美元收购特拉维夫 AI 初创公司 Run:ai，扩展其 AI 硬件基础设施管理能力；

2. Run:ai 成为英伟达 DGX Cloud AI 平台的一部分，加强多数据中心的生成式 AI 部署；

3. Run:ai 与英伟达合作，通过优化 AI 计算资源使用，支持复杂 AI 工作负载的系统级性能优化。

https://mp.weixin.qq.com/s/ZWIW3bTTEq7Cc06WHUyt5g

二、 8年后再次见证历史！世界首台DGX H200，老黄亲自交付给奥特曼

1. 英伟达创始人老黄亲自交付世界首台DGX H200给OpenAI，重现8年前对OpenAI的首次AI超算捐赠历史；

2. DGX H200为高性能AI芯片，升级后内存带宽和容量显著增加，支持更复杂的生成式AI模型训练；

3. 英伟达继续积极参与AI领域，最近收购两家以色列AI初创公司，加强芯片效率和降低AI应用成本。

https://mp.weixin.qq.com/s/LdT0Cc0GDgN0XMwPxh8s_w

三、 高通 X Plus 芯片发布，4nm 工艺性能超越 M3，高性能AI处理能力

1. 高通发布骁龙 X Plus 芯片，采用 4nm 工艺，10 核心，主频最高 3.4 GHz，提供高性能AI处理能力；

2. 骁龙 X Plus GPU 优化多屏显示，具备 3.8 TFLOPS 算力，NPU 达到 45 TOPS，唯二满足英特尔 AI PC 标准芯片；

3. 骁龙 X Plus 在多线程 CPU 性能上超越苹果 M3 芯片，与英特尔和 AMD 的 AI 处理器相比具有更高性能和效率。

https://mp.weixin.qq.com/s/aN5H0Klnl7-D1gECxsDgwQ

四、 仅需Llama3 1/17的训练成本，Snowflake开源480B参数MoE模型

1. Snowflake发布低成本LLM「Arctic」，以1/17的训练成本与顶级模型性能相当，特别优化于企业级应用如SQL生成和编程；

2. Arctic采用128x3B MoE模型和Dense-MoE混合架构，增加效率而不提升成本，具有17B活跃参数和总480B参数；

3. Arctic开源，并提供高效推理，支持批大小灵活调整和系统优化，旨在提升企业数据处理和复杂指令遵循的性能。

https://mp.weixin.qq.com/s/0mqx1xkyhOXDGpbu42d_5g

五、 Open-Sora全面开源升级：支持16s视频生成和720p分辨率

1. Open-Sora 更新支持最长16秒视频生成，分辨率达到720p，全面适应不同宽高比和视频处理需求；

2. 技术升级引入了多时间/分辨率/长宽比/帧率的支持，利用多阶段训练方法提升视频质量；

3. 完全开源，包括模型架构、权重、数据处理流程，促进社区共享与协作开发。

https://mp.weixin.qq.com/s/a-FULV7mSskHFar5glbSxg

六、 腾讯混元大模型：400+场景落地，协作SaaS产品全面接入

1. 腾讯混元大模型已支持400+业务场景，集成至多个企业级SaaS产品，如企业微信和腾讯文档，增强功能与用户体验；

2. 模型通过腾讯云向企业和开发者全面开放，采用MoE架构提升处理能力，同时降低训练和推理成本；

3. 混元大模型通过一站式平台提供自动化的数据处理、模型训练与部署流程，简化业务团队的AI集成和应用开发。

https://mp.weixin.qq.com/s/mD8WjR4n-I3X3XkISRAfPA

七、 清华、智谱AI团队：自动网页导航智能体AutoWebGLM

1. AutoWebGLM通过整合HTML简化和OCR模块，使得LM Agent能够进行数据处理并预测动作，完成复杂的网页浏览任务；

2. 构建了大规模双语网站浏览操作轨迹数据集，用于训练并评估模型在实际环境中的表现；

3. 采用课程学习、强化学习和拒绝采样微调的方法，逐步提升模型处理复杂网页任务的能力。

https://mp.weixin.qq.com/s/7n1dblxh9ZnLfm8G9jPSkw

八、 颜水成团队开源Vitron模型，目标「通用视觉多模态大模型」终极形态

1. Vitron模型是一个通用的像素级视觉多模态大语言模型，能够实现从视觉理解到生成，以及图像和视频内容的全面理解、生成、分割和编辑；

2. 该模型整合了视觉和语言处理，通过高级的模型架构和训练方法，提升了对复杂视觉任务的处理能力，推动了向通用人工智能的发展；

3. Vitron开源了相关的代码和论文，展现了其在技术创新、人机交互和多模态视觉任务处理方面的潜力和优势。

https://mp.weixin.qq.com/s/ef3GMQavH_K9iarSdwoxog

前沿科技

九、 登Nature，「机器人+AI+MD模拟」加速材料发现，发现全天然塑料替代品

1. 利用机器人技术和机器学习相结合的方法，马里兰大学的研究团队加速了全天然塑料替代品的发现和设计，显著提高了开发效率；

2. 研究成功集成了自动化机器人、机器学习与主动学习循环，加速了生物可降解塑料替代品的开发，并且实现了高精度的材料性能预测；

3. 该项研究成果已在《Nature Nanotechnology》发表，并开源了相关技术，为解决环境问题提供了新的技术途径和研究方向。

https://mp.weixin.qq.com/s/tEHljwYlPb_QMamvpANPqQ

报告观点

十、 但斌：人工智能是全球最大机遇，10年后，大概率看到十万亿级别公司

1. 但斌预测，人工智能为全球最大的投资机遇，预期在未来十年出现十万亿美元市值级别的公司；

2. 他认为无论加息还是降息，美股表现与这些宏观经济政策关系不大，更多是因经济本身或泡沫破裂导致股市下跌；

3. 但斌强调投资应聚焦改变世界或不受世界改变的公司，使用轻资产高盈利策略，投资长期视角下可能产生巨大回报的领域。

https://mp.weixin.qq.com/s/fXjMPz0e1rwaAykldkBlUw

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