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Google I/O 2024：开启新一代的 I/O
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五代 TPU 上进行训练和服务。包括 Anthropic 在内的其他领先的 AI 公司也已经在 TPU 上训练了他们的模型。今天，我们很高兴地宣布推出第六代 TPU—— Trillium。Trillium 是我们迄今为止性能最强、效率最高的 TPU，与上一代 TPU v5e 相比，每个芯片的计算性能提高了 4.7 倍。我们将在 2024 年底向 Cloud 客户提供 Trillium。除了我们的 TPU，我们还推出 CPU 和 GPU 来支持任何工作负载。这包括我们上个月宣布的新型 Axion 处理器，我们的首款基于 Arm 定制的 CPU，可提供业界领先的性能和能效。我们也很自豪成为首批提供Nvidia(913.56，9.57，1.06%)尖端 Blackwell GPU 的 Cloud 提供商之一，该 GPU 将于 2025 年初上市。我们很幸运能与 NVIDIA 建立长期合作伙伴关系，并很高兴能将 Blackwell 的突破性功能带给我们的客户。芯片是我们集成端到端系统的基础部分，从性能优化的硬件和开放软件到灵活的消费模式。所有这些都汇集在我们的 AI 超级计算机（ AI Hypercomputer）中，这是一种开创性的超级计算机架构。企业和开发者正在使用它来应对更复杂的挑战，其效率是仅购买原始硬件和芯片的两倍多。我们的 AI 超级计算机的进步之所以成为可能，是因为我们在数据中心采用了液体冷却的方法。我们已经这样做近10年了，远早于它成为行业的先进技术。如今，我们部署的液体冷却系统总容量已接近 1 吉瓦，并且还在不断增长——这几乎是任何其他团队的 70 倍。这背后的基础是我们庞大的网络规模，它连接了我们全球的基础设施。我们的网络覆盖了超过 200 万英里的陆地和海底光纤：是紧随之后的云服务提供商的 10 倍（！）以上。我们将继续进行必要的投资，以推进 AI 创新并提供最先进的功能。搜索最激动人心的篇章我们最大的投资和创新领域之一是我们的创始产品——搜索。25 年前，我们创建了搜索，以帮助人们理解互联网上汹涌的信息浪潮。随着每一次平台的转变，我们都在帮助更好地回答你的问题上取得了突破。在移动设备上，我们利用更好的上下文、位置感知和实时信息，解锁了新型的问题和答案。随着自然语言理解和计算机视觉技术的进步，我们实现了新的搜索方式，可以用语音或哼唱来找到你最喜欢的新歌；或者用你在散步时看到的那朵花的图像来进行搜索。现在，你甚至可以使用 Circle to Search 来搜索你可能想要购买的那些很酷的新鞋。去试试吧，反正你总能退货！当然，Gemini 时代的搜索将把这一切提升到一个全新的水平，它将把我们的基础设施优势、最新的 AI 功能、对信息质量的高标准以及数十年来把你与丰富的网络连接起来的经验相结合。其结果将是一款为你工作的产品。 Google 搜索是生成式 AI，其规模足以满足人类好奇心。这是我们迄今为止最激动人心的搜索篇章。更智能的 Gemini 体验 Gemini 不仅仅是一个聊天机器人；它旨在成为你得力的私人助手，可以帮助你处理复杂的任务并代表你采取行动。与 Gemini 的互动应该是对话式的、直观的。因此，我们宣布推出称为 Live 的全新 Gemini 体验，让你可以使用语音与 Gemini 进行深入对话。我们还会在今年晚些时候将 Gemini Advanced 提升为 200 万个令牌，以便能够上传和分析视频和长代码等超密集文件。 Android 上的 Gemini 全球有数十亿 Android 用户，因此我们很高兴能将 Gemini 更深入地融入用户体验。作为你的全新 AI 助手，Gemini 可随时随地为你提供帮助。我们已将 Gemini 模型整合到 Android 中，包括我们最新的设备端模型：Gemini Nano 多模态模型（Gemini Nano with Multimodality），它可以处理文本、图像、音频和语音，在保证存储在设备上的信息私密性的同时解锁新的体验。我们负责任的 AI 方法我们继续大胆而振奋地把握住 AI 所带来的机遇。同时，我们也在确保以负责任的方法行事。我们正在开发一种叫做 AI 辅助红队测试（AI-assisted red teaming）的尖端技术，该技术利用了 Google DeepMind 在 AlphaGo 等游戏方面的突破以改进我们的模型。此外，我们也已将 SynthID 水印工具扩展到文本和视频两种新的模态，因此更容易识别 AI 生成的内容。共同创造未来所有这些都表明了我们在以大胆而负责任的方法，让 AI 助力每个人方面取得的重要进展。很长一段时间以来，我们一直采用 AI 为先的方法。我们数十年的研究领导者地位开创了许多现代突破，为我们和整个行业的 AI 进步提供了动力。最重要的是，我们拥有：专为 AI 时代打造的世界领先基础设施现在由 Gemini 提供支持的搜索领域的尖端创新在极大规模上提供帮助的产品——包括 15 款拥有 5 亿用户的产品让每个人——合作伙伴、客户、创作者以及所有人——都能创造未来的平台。这一进步之所以能够实现，是因为我们卓越的开发者社区。通过每天创建的体验和应用程序，你们将这一切变为现实。在此，我要向在 Shoreline 现场的各位以及全球数百万在线观看的朋友们致意：让我们共同迎接未来的无限可能，携手共创美好未来。
金融界2024-05-15
Anthropic将聊天机器人引入欧洲以增加收入
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人工智能初创公司Anthropic在欧洲推出了Claude聊天机器人和订阅计划。Anthropic表示，该公司的基础软件产品已经在欧洲各地的金融和酒店等行业获得了一定的吸引力。现在，它希望以此为基础。该公司首席执行官Dario Amodei表示，公司的云计算合作伙伴——亚马逊公司和Alphabet公司旗下的谷歌——将帮助该公司满足欧盟对企业数据使用的更严格限制。
金融界2024-05-14
SBF 对于 FTX 的偿付能力是否得到证实了？
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能达到数十亿甚至数百亿的规模。例如，Anthropic 是 SBF 在人工智能领域的一次幸运投资，为公司带来了 8.84 亿美元的回报——这笔意外之财可能是 FTX 进行的非加密资产销售中最大的一笔。FTX 还以大约 1.99 亿美元的价格出售了 38 处巴哈马房产，并成功追回了近 26 亿美元的现金。相比之下，FTX 最近以大幅折扣的价格出售了价值 19 亿美元的 SOL，并且显然仍持有价值 75 亿美元的锁定代币。这些代币在 FTX 崩盘时价值不到 5 亿美元。总而言之，FTX 通过出售代币筹集了大约 50 亿美元，预计在未来几个月再筹集 44 亿美元。在我看来，这似乎意味着 FTX 在崩盘时实际上并不具备偿付能力，只有 SBF 能够快速抛售所有财产、股权投资和加密货币（而不会进一步压低价格）的情况下，它才有可能偿还缺失的 80 亿美元客户资金。然而，由于随后的牛市，FTX 才变得具有偿付能力。客户将获得等额的赔偿，但不是以加密资产的形式，因为加密资产仍然存在缺口（即没有足够的 BTC 可以偿还所有客户的 BTC претензии (pretenzii) - 类似 claim 的俄语单词，表示要求或索取）。赔偿将采用 2022 年 11 月其账户美元价值的形式。幸运的是，市场反弹幅度足以让这部分资金弥补整体的缺口。但 SBF 没有几个月的时间来等待加密货币是否会从灰烬中崛起。他声称 FTX 只是流动性不足的问题显然是荒谬的。来源：金色财经
金色财经2024-05-13
微软、谷歌和Meta押注合成数据构建AI模型
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以用这些数据训练同一个系统的未来版本，Anthropic的行政总裁达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）称之为潜在的”无限数据产生引擎”。这样一来，人工智能公司就可以避免引发许多法律、道德和隐私方面的问题。在计算中合成数据的想法并不新鲜——这项技术已经被使用了几十年，涉及到从个人信息的去匿名化到自动驾驶技术路况模拟的各个领域。但是，产生式人工智能的兴起使人们可以更容易大规模建立质量更高的合成数据，而且也使这种做法有了新的紧迫性。 Anthropic表示，它使用合成数据来构建为其聊天机械人Claude提供支持的最新模型。Meta和Google已经使用这种数据来开发他们最近的开源模型。GoogleDeepMind最近表示，它依靠这种方法来帮助训练一个可以解决奥林匹克竞赛级别几何问题的模型。很多人猜测，OpenAI是否正在使用此类数据来训练其文字到影片影像产生器Sora。（OpenAI透露它正在探索使用合成数据，但不愿证实进一步的细节。）在微软，产生式人工智能研究团队在最近的一个项目中使用了合成数据。他们希望构建一个规模较小、资源密集程度较低的人工智能模型，但仍具有有效的语言和推理能力。为了做到这一点，他们试图模仿孩子透过阅读故事来学习语言的方式。该团队并没有向这个人工智能模型提供大量儿童读物，而是列出了四岁孩子能够理解的3000个词汇。然后，他们要求这个人工智能模型使用词汇表中的一个名词、一个动词和一个形容词来创造一个儿童故事。研究人员在几天的时间内重复了数百万次这个提示，产生了数百万个短篇故事，最终帮助开发出了另一个更强大的语言模型。微软已经将这个新的”小型”语言模型系列Phi-3开源并向公众开放。微软产生式人工智能副总裁布贝克（Sébastien Bubeck）说：”突然之间，你拥有了远多于过去的控制权。你可以在更精细的层面上决定你希望自己的模型学习哪些东西。” 布贝克说，利用合成数据，你还可以透过为数据新增更多解释来更好地指导人工智能系统完成学习过程，不然的话，机器在处理过程中可能会感到困惑。但是，一些人工智能专家对这种技术存在的风险感到担忧。牛津、剑桥和其他几所知名大学的一组研究人员去年发表了一篇论文，解释了使用ChatGPT产生的合成数据来构建新的人工智能模型为何会导致他们诉说的”模型崩溃”。在他们的实验中，基于ChatGPT的输出内容建立的人工智能模型开始出现”不可逆转的缺陷”，而且似乎失去了对最初训练内容的记忆。举例来说，研究人员用有关英国历史建筑的文字提示一种大型语言人工智能模型。当他们使用合成数据多次重新训练这个模型后，这个模型开始产生有关长耳大野兔的毫无意义的胡言乱语。研究人员还担心，合成数据可能会放大数据集当中的偏见和毒性。合成数据的一些支持者则表示，透过采取适当的措施，用这种方式开发的模型可以和基于真实数据构建的模型一样准确甚至更好。剑桥大学（University of Cambridge）博士舒梅洛夫（Zakhar Shumaylov）在一封电子邮件中说道：”如果处理得当，合成数据会很有用。然而，对于如何才能处理得当，目前还没有明确的答案；有些偏见对于人类来说可能很难察觉。”舒梅洛夫是上述关于模型崩溃论文的合著者之一。还有一个更具哲学性的争论：如果大型语言模型陷入根据自身内容进行训练的无休止循环中，那么人工智能最终是否会变得不再是模仿人类智慧的机器，而更多的是模仿其他机器语言的机器？斯坦福大学（Stanford University）计算机科学教授Percy Liang表示，为了产生有用的合成数据，公司仍然需要真正的人类智慧结晶，比如书籍、文章和程序代码。梁在一封电子邮件中说道：”合成数据不是真实的数据，就像你做梦登上了珠穆朗玛峰并不是真正登顶了一样。” 合成数据和人工智能领域的先驱们一致认为，你不能将人类排除在这个过程之外。我们仍然需要真人来建立和完善人工数据集。布贝克说：”合成数据并不是简单地按下一个按钮然后对它说，“嘿，帮我产生一些数据。”这是一个非常复杂的过程。在大规模建立合成数据的过程中需要投入大量的人力。”
金融界2024-05-12
AI音乐时代降临几家欢喜几家愁
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机构此前也起诉了OpenAI的竞争对手Anthropic，指控其聊天机器人(11.040,0.15,1.38%)未经许可抓取歌词。近年来，OpenAI和Alphabet旗下的Google等领先的AI公司都展示过AI产生音乐的功能，但目前为止，它们尚未推出面向消费者的相关产品。例如，Google旗下的DeepMind去年11月揭幕了一款名为Lyria的音乐创作工具，但尚未对外发布。该公司称正与音乐人和音乐行业“接触”，以推进“无责开发”。在这种情况下，当前的AI音乐革命主要由规模较小的公司引领。Suno成立于2022年，总部位于马萨诸塞州剑桥市，去年发布了音乐制作软件，最近推出的新版本能让使用者产生长达两分钟的歌曲。同样，由前GoogleDeepMind研究人员和工程师创办的Udio上个月推出了测试版软件，能输出约30秒的音乐片段。 “两三年前，这项技术还不成熟，”Udio联合创办人兼行政总裁David Ding表示，他曾参与DeepMind的产生式人工智能项目，包括Lyria，“现在各方面的研究成果，包括语言建模、影像建模、影片建模的进步，似乎都表明音乐模型大放异彩的时机已经来临。” Udio得到了科技和音乐领域知名人士的支持。该公司筹集了1000万美元的种子轮融资，由Andreessen Horowitz领投，Instagram联合创办人迈克·克里格（Mike Krieger）、音乐人will.i.am和Common、音乐制作人泰伊·基思（Tay Keith）及发行商UnitedMasters参投。Suno未透露融资细节。为招揽使用者，两家公司目前均提供免费服务：在测试阶段，Udio的使用者每月可免费产生1200首歌曲，Suno的使用者每天可产生10首歌曲，成为付费会员可获得更多歌曲产生等权限。这两家公司对每个用户指令都会执行两次，以产生有所不同的版本。 Udio联合创办人桑切斯（Andrew Sanchez）称软件推出头两周，试用者就突破60万人，用户平均每秒产生10首歌。（Suno未提供可比数据。）Udio的软件也在快速迭代：过去几周推出了多项新功能，包括可将歌曲延长至15分钟。 Suno联合创办人弗雷伯格（Keenan Freyberg）说，人们通常会先用Suno为朋友或家人（或一起）创作一首歌，然后再探索软件的其他功能。教师用Suno制作歌曲来辅助课堂教学，资料软件公司Palantir Technologies Inc．利用它为近期的软件训练营创作了一首乡村音乐。歌曲可能朗朗上口，可能稀奇古怪，也可能兼而有之。一首名为“老鼠避孕迪斯科”的歌曲讽刺了《纽约时报》（New York Times）关于纽约市利用节育方法阻止老鼠繁殖工作的报道。歌词节选：“忘掉老鼠药吧，陷阱也一无是处。不如来场迪斯科革命，让小玩意粉墨登场。” “因为无法预料人们会如何使用这些工具，我们感到如履薄冰。”弗雷伯格说。但随着AI愈加深入创意领域，这项技术开始与娱乐产业及其版权律师产生冲突。Midjourney、OpenAI和Stability AI等公司在构建产生多媒体内容的AI模型时使用的数据集包含了从网上抓取的影像。他们辩称这种做法受到美国版权法的合理使用原则的保护，但仍然引发了愤怒和诉讼。加州大学伯克利分校的数字版权专家和法学教授萨缪尔森（Pamela Samuelson）表示，产生式人工智能公司对于将作品用作训练数据有合理的使用辩护理由。但她认为法院看待音乐的方式可能与计算器程序代码、文字或影像等作品不同。“数据类型可能很重要，”萨缪尔森说，“法院可能会据此作出区分。” Suno和Udio均未透露各自的AI系统具体的训练数据。丁说Udio使用了来自网际网络的公开数据。Suno联合创办人舒尔曼（Mikey Shulman）说从某种程度上讲，该公司认为训练资料甚至比如何构建AI软件更重要，“因此我们会严格保密。”但舒尔曼说Suno的做法是“”合法的”，且“与其他公司的路线基本一致” Suno联合创办人基南·弗雷伯格（Keenan Freyberg）说“因为无法预料人们会如何使用这些工具，我们感到如履薄冰”。这种保密性让非营利组织Fairly Trained的行政总裁埃德·牛顿-雷克斯（Ed Newton-Rex）感到不安，该组织为使用许可数据训练的AI模型提供认证。牛顿-雷克斯曾负责Stability AI的音乐产生产品，他发现使用这两家公司的软件都很容易产生大量与版权音乐高度相似的作品。例如，他能够产生很像皇后乐队（Queen）、阿巴合唱团（Abba）、绿洲乐队（Oasis）、Blink-182和艾德·希兰（Ed Sheeran）等乐队和音乐人的歌曲。 “我们不知道他们的训练数据是什么，但如果是受版权保护的作品，而且他们藉此构建与这些作品竞争的产品，那么很难让人相信他们真心尊重音乐人，”牛顿-雷克斯说道。桑切斯称其公司正与包括音乐人和版权所有者在内的行业利益相关者对话，“以确保我们的技术能造福所有音乐人和创作者。”一位不愿具名的唱片公司人员表示，他们对于与负责任的AI公司达成协议持开放态度。 Suno拒绝就与音乐行业的谈判发表评论，但舒尔曼说该公司正在考虑如何补偿音乐人，并且在密切关注不断变化的法律环境。“我们非常希望以一种对所有人都公平的方式处理好这个问题，”他说。为此，Suno目前禁止使用包含音乐人姓名的创作指令，Udio会用其他描述词替换掉它们。例如，当用户要求创作一首“比莉·艾利什风格的多愁善感的流行歌曲”，以讲述在食杂店挑选酸奶口味的困难，Udio会用形容词替换掉音乐人的名字，比如“民谣流行”和“独立流行”。它还会在曲目内容中加入蓝色的“音乐人被替换”卷标。尽管音乐人感到担忧，但这些公司指出，过不了多久就会有庞大的群体能够使用至少部分AI工具创作出听起来很专业的精彩音乐。“过去，许多人可能出于经济等原因被排除在音乐创作之外，”桑切斯说，“”我们认为这一工具将清除他们的障碍。’
金融界2024-05-12
叫板谷歌！微软或将推出全新自研AI大模型，AI人工智能ETF(512930)连续3天获资金净流入
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性能上或能与谷歌的Gemini1.5、Anthropic的Claude3和OpenAI的GPT-4等知名大模型相匹敌。微软或将在5月21日开始举办的Build开发者大会上演示这款新模型。为了实现在AI方面的突破，微软也在大力囤积算力资源。4月初，微软计划到今年年底前囤积180万块AI芯片，意味着公司希望在2024年内将所持有的GPU数量增加两倍。华泰证券认为，大模型拉动下，海外云厂商正进入新一轮基础设施建设周期，全球算力需求有望持续增长。首选关注海外算力产业链（包括光模块、AI服务器），其次关注国产算力产业链，最后关注AI应用的潜在变化。关注人工智能，AI应用发展以及娱乐消费、线上购物的投资者，可借道线上消费ETF平安(159793)、AI人工智能ETF(512930)把握投资机遇。拉长时间看，截至2024年5月9日，线上消费ETF平安近1周累计上涨2.44%，涨幅排名可比基金1/2。线上消费ETF平安(159793)紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、快递物流、影视娱乐、网络游戏、视频直播、在线教育以及远程医疗等领域的上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年4月30日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为美团-W(03690)、腾讯控股(00700)、快手-W(01024)、顺丰控股(002352)、科大讯飞(002230)、昆仑万维(300418)、京东健康(06618)、世纪华通(002602)、圆通速递(600233)、哔哩哔哩-W(09626)，前十大权重股合计占比58.57%。 AI人工智能ETF(512930)紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年4月30日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、金山办公(688111)、新易盛(300502)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、澜起科技(688008)、浪潮信息(000977)，前十大权重股合计占比51.88%。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云2024-05-10
微软、谷歌和Meta押注合成数据构建AI模型
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这些人工数据训练同一个系统的未来版本，Anthropic的首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）称之为潜在的“无限数据生成引擎”。这样一来，人工智能公司就可以避免引发许多法律、道德和隐私方面的问题。在计算中合成数据的想法并不新鲜——这项技术已经被使用了几十年，涉及到从个人信息的去匿名化到自动驾驶技术路况模拟的各个领域。但是，生成式人工智能的兴起使人们可以更容易大规模创建质量更高的合成数据，而且也使这种做法有了新的紧迫性。在微软，生成式人工智能研究团队在最近的一个项目中使用了合成数据。他们希望构建一个规模较小、资源密集程度较低的人工智能模型，但仍具有有效的语言和推理能力。为了做到这一点，他们试图模仿孩子通过阅读故事来学习语言的方式。该团队并没有向这个人工智能模型提供大量儿童读物，而是列出了四岁孩子能够理解的3000个词汇。然后，他们要求这个人工智能模型使用词汇表中的一个名词、一个动词和一个形容词来创造一个儿童故事。研究人员在几天的时间内重复了数百万次这个提示，生成了数百万个短篇故事，最终帮助开发出了另一个更强大的语言模型。微软已经将这个新的“小型”语言模型系列Phi-3开源并向公众开放。微软生成式人工智能副总裁塞巴斯蒂安·布贝克（Sébastien Bubeck）说：“突然之间，你拥有了远多于过去的控制权。你可以在更精细的层面上决定你希望自己的模型学习哪些东西。” 布贝克说，利用合成数据，你还可以通过为数据添加更多解释来更好地指导人工智能系统完成学习过程，不然的话，机器在处理过程中可能会感到困惑。但是，一些人工智能专家对这种技术存在的风险感到担忧。牛津、剑桥和其他几所知名大学的一组研究人员去年发表了一篇论文，解释了使用ChatGPT生成的合成数据来构建新的人工智能模型为何会导致他们诉说的“模型崩溃”。在他们的实验中，基于ChatGPT的输出内容创建的人工智能模型开始出现“不可逆转的缺陷”，而且似乎失去了对最初训练内容的记忆。举例来说，研究人员用有关英国历史建筑的文本提示一种大型语言人工智能模型。当他们使用合成数据多次重新训练这个模型后，这个模型开始生成有关长耳大野兔的毫无意义的胡言乱语。研究人员还担心，合成数据可能会放大数据集当中的偏见和毒性。合成数据的一些支持者则表示，通过采取适当的措施，用这种方式开发的模型可以和基于真实数据构建的模型一样准确甚至更好。剑桥大学（University of Cambridge）博士扎哈尔·舒梅洛夫（Zakhar Shumaylov）在一封电子邮件中说道：“如果处理得当，合成数据会很有用。然而，对于如何才能处理得当，目前还没有明确的答案；有些偏见对于人类来说可能很难察觉。”舒梅洛夫是上述关于模型崩溃论文的合著者之一。还有一个更具哲学性的争论：如果大型语言模型陷入根据自身内容进行训练的无休止循环中，那么人工智能最终是否会变得不再是模仿人类智能的机器，而更多的是模仿其他机器语言的机器？斯坦福大学（Stanford University）计算机科学教授珀西·梁（Percy Liang，音译）表示，为了产生有用的合成数据，公司仍然需要真正的人类智慧结晶，比如书籍、文章和代码。梁在一封电子邮件中说道：“合成数据不是真实的数据，就像你做梦登上了珠穆朗玛峰并不是真正登顶了一样。” 合成数据和人工智能领域的先驱们一致认为，你不能将人类排除在这个过程之外。我们仍然需要真人来创建和完善人工数据集。布贝克说：“合成数据并不是简单地按下一个按钮然后对它说，‘嘿，帮我生成一些数据。’这是一个非常复杂的过程。在大规模创建合成数据的过程中需要投入大量的人力。”
金融界2024-05-10
中美突发重磅！制裁新战线开打路透独家：美国拟限制中国使用ChatGPT等AI软件
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下的Google DeepMind以及Anthropic，这些公司开发了一些最强大的闭源人工智能模型，但在没有政府监管规范的情况下，他们几乎可以将产品出售给世界上几乎所有人。政府和私营部门的研究人员担心，美国的对手可能会利用这些模型来进行侵略性的网络攻击，甚至制造强大的生物武器。这些模型可以挖掘大量的文本和图像来总结信息并生成内容。其中一位消息人士表示，任何新的出口管制都可能针对俄罗斯、中国、朝鲜和伊朗。不过，知情人士也强调，相关规范还远远未敲定。微软在2月份的一份报告中表示，公司追踪了与中国和朝鲜政府、俄罗斯军事情报机构以及伊朗革命卫队(Revolutionary Guard)有关联的黑客组织，这些团体试图使用大型语言模型来完善自己的黑客活动。咨询公司葛瑞芬科学(Gryphon Scientific)和智库兰德公司(Rand Corporation)的研究人员表示，先进的人工智能模型所提供的信息有助于敌手制造生物武器。消息人士告诉路透社，为了制定人工智能模型的出口管制，美国政府可能会执行去年10月发布的人工智能行政令中的一项命令，该项命令规定了训练一个模型所需要的计算能力，当计算能力达到某一水平时，开发者必须向商务部报告其人工智能模型开发计划并提供测试结果。
风枫2024-05-09
FTX：几乎所有客户都能拿回自己的资金
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FTX最引人注目的投资之一是对AI公司Anthropic的投资，后者得到了亚马逊的支持。FTX今年出售了其在Anthropic的大部分股份，赚取了近9亿美元。
金融界2024-05-09
谷歌前CEO：中国人工智能落后美国的4个原因
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后，施密特投资了多家人工智能公司，包括Anthropic。他还于2016年成为国防部创新委员会主席，并担任国家人工智能安全委员会主席三年。施密特表示，只要美国不失去领先地位，美国就将成为人工智能竞赛中明显的赢家。他补充说，由于中国专注于主导某些行业，美国需要与他们竞争并获胜。截至2024年初，中国在六个月内批准了40多个人工智能模型，其中一周内批准了14个新的公共使用的大型语言模型。被称为“中国谷歌”的搜索引擎巨头百度处于领先地位。施密特谈到了他认为中国在人工智能军备竞赛中落后的四个因素。芯片短缺施密特表示，中国“因芯片而陷入困境”和短缺。施密特周二在接受 CNBC 采访时表示，特朗普和拜登政府限制获取高速芯片，特别是英伟达芯片，使中国受到了阻碍。 “他们肯定对此感到愤怒，”施密特说。这些芯片是扩展人工智能的关键组成部分。中美之间与科技相关的紧张局势导致政府推动在美国生产半导体。 2023年11月，美国商务部实施了先进计算芯片规则，使中国更难从美国制造商进口先进人工智能芯片。用于训练人工智能模型的中国材料较少施密特在接受CNBC采访时还表示，可用于训练大型语言模型的中国材料并不多。由于英语在互联网、研究论文和大型语言模型训练的书籍中占据主导地位，他相信英语提供了更大的信息库可供学习。 “这就是为什么英语在这些大型语言模型中如此强大，”施密特说。此外，他说，大多数训练数据都是英文的，这可能会导致其他语言的误解和曲解。资金减少施密特表示，中国还面临着外国投资和风险投资的大幅减少。他说，与此同时，美国在这些领域已经爆发。过去几年，中国经济一直在下滑，并继续面临通货紧缩问题。 2023 年 11 月，随着美国紧张局势升级以及西方国家不再参与商业活动，中国首次出现投资赤字。专注于错误的领域这位谷歌前首席执行官表示，中国专注于打造营利性应用公司，这些公司最终可能会取得成功。但他认为，他们并不以平台为中心。施密特说：“事实上，美国三四个顶级应用程序都源自中国。” “但目前，领导者是美国。” 据CNBC报道，虽然TikTok等应用程序可能会取得成功，但一些行业专家认为中国在基础人工智能模型方面落后。 “我们应该为来到这里感到非常自豪，”施密特说。 “美国创造了这个未来，这个特定的未来，即人们正在谈论的人工智能、量子和其他技术。如果我们做得正确，我们有机会在未来10或20年内真正主宰世界。 ”
埃尔瓦 1评论2024-05-08

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