LiblibAI获数亿元融资,Canva 收购Leonardo.AI,Character.AI CEO重返Google|AI周报
LiblibAI获数亿元融资,Canva 收购Leonardo.AI,Character.AI CEO重返Google|AI周报一周全球AI热点
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一周全球AI热点
AI侵犯版权,网文作家集体焦虑。
从前两年的百模大战到大语言模型 LLM(Large Language Model)的逐步落地应用,端侧AI始终是人工智能技术发展中至关重要的一环。 所谓的端侧AI,即用户在使用过程中不依赖云服务器,直接在终端设备本地使用AI服务。相比于ChatGPT4.0和最新推出的Llama3.1等依赖于云端接口的主流大语言模型,设备端边缘应用的紧凑模型有较强的私密性,也具有个性化操作和节省成本等诸多优势。
促进供需方精准对接、挖掘场景应用需求,带动产业高质量发展。
大模型的人才黑洞效应,还在持续。
大模型作为当下 AI 工业界和学术界当之无愧的「流量之王」,吸引了大批学者和企业投入资源去研究与训练。随着规模越做越大,系统和工程问题已经成了大模型训练中绕不开的难题。例如在 Llama3.1 54 天的训练里,系统会崩溃 466 次,平均 2.78 小时一次!
如今一场席卷人工智能圈的“石油危机”已经出现,几乎每一家AI厂商都在竭力寻求新的语料来源,但再多的数据似乎也填不满AI大模型的胃口。更何况越来越多的内容平台意识到了手中数据的价值,纷纷开始敝帚自珍。为此,“合成数据”也成为了整个AI行业探索的新方向。
“你把Nomi做出来,我第一时间就把它一拳砸碎。” 2015年,世界还没见过今天被很多人联想到“AGI”的AI技术,但刚刚创办蔚来第二年的李斌却已经决定要在车上做一个AI助手: 它必须有自己的物理实体,并且是超级智能的,有感情的。
最近,一家知名银行的CEO给我打电话,讨论了生成式AI的前景。我们最初会通过各种场景改善欺诈检测和客户服务,但随着最近一系列新闻的不断发布,很明显他有更大野心。和许多行业一样,银行业也存在劳动力问题:对熟练员工的需求,与愿意回到办公室并遵守疫情前规则的工人供应之间存在着差距。
大厂坚守,商务属性回归,ChinaJoy2024承载行业信心