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🔥资讯预览
- 训练时间足够长，小模型也可超越大模型
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Arm修复了Mali系列GPU驱动漏洞，影响Google Pixels和Chromebook等设备
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刘德华代言华为Mate 60 RS非凡大师，分享成为非凡人的秘诀
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微软OneDrive 3.0发布，新增AI驱动的文件管理和个性化功能
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超过三分之二的公司计划增加人工智能投资
🪄魔法简报
训练时间足够长，小模型也可超越大模型
近日，一篇名为《Chinchilla之死》的文章揭示了一个出人意料的结论：训练足够长时间，小模型的表现也可以超过大模型。研究中发现，尽管大模型在一开始表现较好，但在训练过程中，小模型逐渐进入近乎线性的区域，学习速度加快，能够获取更优的知识，再次超越大模型。
这打破了以往的观念，认为更大的模型会产生更好的结果。另外，研究还指出，在训练时使用的余弦调度对模型的训练损失有较大影响，如果能够提供更多的训练数据，模型的学习速度将继续加快。
因此，在选择模型大小和数据集时，可能最好选择较小的模型，并在大量数据上进行长时间的训练。这篇研究为训练方法提供了有价值的结论，与普遍的看法相反，更大的模型并不一定会产生更好的结果。
Arm修复了Mali系列GPU驱动漏洞，影响Google Pixels和Chromebook等设备
Arm周一警告其Mali系列GPU驱动漏洞CVE-2023-4211正被活跃利用。该漏洞影响广泛，包括Google Pixels等Android手机和Chromebook等Linux设备。通过该漏洞，本地非特权用户可以访问已释放的内存，并加载恶意代码。
Arm已在Bifrost、Valhall和Arm第五代GPU架构内核驱动版本r43p0中修复了该漏洞。受影响的版本包括Midgard内核驱动版本r12p0-r32p0，Bifrost驱动版本r0p0-r42p0，Valhall驱动版本r19p0-r42p0，Arm第五代GPU架构内核驱动版本r41p0-r42p0。使用高通芯片的Android手机不受影响。
刘德华代言华为Mate 60 RS非凡大师，分享成为非凡人的秘诀
刘德华是华为Mate 60 RS非凡大师的代言人。他在接受采访时表示，自己并不是为了突破而努力，而是希望生活有价值。他认为人应该不停地往前动，才能看到更多、看得更远。
刘德华在华为发布会上分享了自己的故事，介绍了曾经遇到的非凡大师，他们之所以非凡，并不是天生如此，而是因为敢于在自己的领域做到极致。刘德华强调，进取不一定是事业，也可以是健康和人与人之间的关系。作为一个普通人，刘德华梦想成为一个非凡的人。华为Mate 60 RS非凡大师是华为的全新超高端品牌。
微软OneDrive 3.0发布，新增AI驱动的文件管理和个性化功能
微软OneDrive 3.0发布了，带来了多项功能改进和设计。其中，最重要的是加入了微软全新人工智能Copilot的支持。新版OneDrive通过AI驱动的"For you"区域，可以显示个性化文件，并将最可能使用的文件放在顶部，大幅减少了查找文件的时间。
此外，OneDrive 3.0还增加了全新的共享页面和人员视图页面，方便用户管理和查看共享文件。用户还可以自定义文件夹的颜色，实现个性化外观。未来几个月，微软还将陆续添加其他功能，包括在应用中打开OneDrive云端文件的功能。而重头戏Copilot AI生成式人工智能功能将于今年12月推送，用户可以通过它整理云端文件、处理查找所需的文件，并且无需打开文件即可生成摘要。
超过三分之二的公司计划增加人工智能投资
近年来，生成功能的人工智能（AI）在各行各业中得到了广泛的应用，帮助企业提升竞争优势。许多CEO表示，由于缺乏工具、技能和知识，他们的公司尚未准备好采用人工智能和机器学习（ML）。然而，这种情况不会持续太久。根据麦肯锡的统计，未来三年，超过三分之二的公司计划增加人工智能投资。人工智能具有巨大的潜力，而且公司有强烈的意愿释放这种潜力。
要安全地应用这项技术并减少风险，需要满足三个基本条件：高质量的数据、负责任的执行和高管与IT部门的战略合作。数据质量是高管们担心的一个重要问题。报告显示，约67%的CEO认为"潜在误差"是整合人工智能和机器学习的最大风险，只有4%的受访者表示他们的数据可以完全访问。在构建生成式人工智能系统时，应以安全和负责任的方式使用安全透明的数据集，这样做不仅可以避免偏见，还可以带来实实在在的好处。
通过合作发现和消除执行人工智能可能存在的陷阱，也有助于增强风险管理。通过强有力的合作，公司可以建立必要的"防护栏"，确保以负责任的方式应用人工智能，并最大化生成式人工智能技术的商业效益。随着成熟的企业级生成式人工智能工具的增多，对人工智能领域的前景不再是明智之举。保持竞争力意味着充分利用人工智能变革的潜力，这种合作力量变得至关重要。
最后，通过合作发现和减少执行人工智能可能存在的陷阱，也有助于加强风险管理。通过强有力的合作，公司可以建立必要的"防护栏"，以负责任的方式应用人工智能，并最大化生成式人工智能技术的商业效益。
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