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「 行业动态 」
◇ 等了七个月，飞书终于不藏了！ 🔗 News
飞书发布了全新的 AI 产品------飞书智能伙伴，为企业提供更好的拥抱 AI 时代的支持。该智能伙伴被描述为一个具有知识、记忆、主动性和专属个性的智慧体，与微软 Copilot 等工具不同。它具备内容创作、信息处理、信息获取、业务洞察能力，以及业务流程管理与搭建等多方面功能，支持企业通过 0 代码定制场景，实现低代码搭建智能业务伙伴。第三方模型涵盖多家公司，包括百川智能、MiniMax、智谱 AI 等，形成开放的 AI 服务框架。飞书智能伙伴在销售管理场景中取得最佳实践，提高销售团队管理带宽，自动生成演示方案，节省时间并增加客户沟通价值。该产品旨在推动企业实现深度数字化，解决业务系统割裂、信息断层、数据延迟等问题，助力企业迎接 AI 时代。飞书智能伙伴正式申请开始，首批限时 10000 名额。
◇ 奥特曼不是第一次被开除！离职 YC 系"被创始人要求离开" 🔗 News
据报道，Sam Altman 卸任卸任 Y Combinator 总裁是被 YC 创始人 Paul Graham 解雇，而非之前所述的辞职。解雇原因据称是因为 Altman 将个人利益置于公司利益之上，包括旷工和抵制对其权力的检查。Altman 与 YC 的合作始于 2005 年，当时他的初创公司 Loopt 获得了 YC 的投资。他于 2011 年成为 YC 合伙人，并于 2014 年成为总裁。Graham 对 Altman 注重个人利益的担忧据说与 Altman 对 OpenAI 的强烈承诺有关，尤其是在 2019 年的关键时期。Altman 在 YC 的管理风格引发内部争论，一些同事和初创公司创始人对他的不满主要源于缺勤和对 YC 的重组方式。Altman 的工作习惯和对技术的高度关注导致一些人认为他是局外人，甚至与阿斯伯格综合症联系在一起。尽管 Altman 被认为是熟练的筹款人和谈判者，但在科技界却有人将其描述为"不受欢迎的敌人"。YC 解雇 Altman 与他不愿接受对权力的检查有关，类似于他被 OpenAI 董事会除名的原因。
◇ 谷歌 Chrome 浏览器设置开辟 AI 专栏 🔗 News
谷歌 Chrome 浏览器即将推出一系列 AI 功能 / 特性，新增了名为"高级"（Advanced）的设置页面，路径为"chrome://settings/ai"。可通过该页面启用 / 禁用"Compose"和"Organize Tabs"功能。目前演示视频显示"Compose"和"Organize Tabs"功能尚未生效，这些功能旨在帮助用户撰写文章和有效管理标签页
◇ 夸克大模型再登行业评测榜首，大幅降低问答幻觉率 🔗 News
夸克大模型再次登顶行业评测榜首，于 2023 年 11 月 22 日在 C-Eval 和 CMMLU 两大榜单中以千亿级参数脱颖而出。在法律、医疗、问答等领域性能评测中同样夺冠，大幅降低问答幻觉率。夸克大模型基于长期积累的搜索业务和智能技术，通过图文多模理解、专业知识生成等创新提升用户体验，医疗领域的问答幻觉率降至 5%。其优势包括通用知识数据、搜索技术体系积累、智能技术产运团队等四个方面。面向未来，夸克大模型在解决知识正确性问题上具有显著优势。性能评测的夺冠表明夸克大模型在多领域的语义理解、知识掌握与应用、逻辑推理等方面达到一流水平。以用户需求为出发点，夸克 App 将全面升级智能化体验，助力用户提升工作、学习、生活效率。
◇ 国内首个企业知识大模型发布 🔗 News
中关村科金发布了国内首个企业知识大模型和 AgentGraph 应用开发平台，覆盖多领域，助力企业构建知识中台，提升管理效能，支持复杂决策。企业知识大模型通过可信 AI 大模型标准验证，获得 4+级评分，具备 95%+准确度。大模型应用工程平台解决"幻觉"问题，降低企业开发成本，验证生成结果可行性。AgentGraph 应用开发平台升级，支持零代码创建新应用，降低创新成本，缩短开发周期。底层技术架构形成四大产品体系，涵盖智能营销、智能服务、智能运营、超级员工。AgentGraph 平台提供一站式、全链路大模型应用开放平台，支持可视化任务流程编排。五重安全体系，上百种安全策略，保障输出内容合规可控。超级员工系列 AIGC 应用包括 ChatPilot 知识助手、营销助手、服务助手等。
◇ 本地机器上实现先进的实时 AI 对话 🔗 Twitter
使用经过轻微修改的 whisper.cpp talk-llama 演示和 StyleTTS2，在本地机器上进行最先进的实时人工智能对话，输出被即时传输到 StyleTTS2，实现几乎没有延迟的实时语音输出。
- whisper.cpp 演示链接：github.com/ggerganov/w...
- StyleTTS2: github.com/yl4579/Styl...
◇ GPT-4 成学术造假"神器"，伪造数据又快又合理 🔗 News
研究指出，GPT-4 被用于生成一个医学学术研究的假数据集，展示其在伪造数据方面的快速而合理的能力。生成的数据不仅看起来合理，甚至支持错误的论文观点，凸显了大模型生成"看似合理文本"的关键能力。研究者通过 GPT-4 的高级数据分析功能，要求其创建关于圆锥角膜眼部疾病患者的数据集，包括分类和连续变量。然而，专家审查发现生成的假数据存在问题，涉及患者性别、名字匹配度、数据相关性和年龄设置等方面。文章强调 GPT-4 生成合理数据集的容易性，提出对学术期刊的警告，研究的意义在于揭示大模型在生成数据方面的缺陷，而非证明其具有幻觉。
◇ 随意转换声音，ElevenLabs 发布"语音转语音" 🔗 News
Elevenlabs 推出了一款名为"语音转语音"（STS）的人工智能平台，通过神经网络和深度学习技术，简化了传统语音转换的复杂过程。STS 能够自动将上传的录音转换为不同的声音，如男声、女声、老人声、童声等，并允许用户可视化和控制转换后的语音属性，如强度、音调、表现力和风格。受面部变换应用启发，该技术从用户上传的录音中提取情感和音调，实现有针对性的语音转换。虽然当前版本仅限于转换 24 秒的语音，但对于广告、抖音、快手等短视频平台来说已经足够，并且 Elevenlabs 暗示未来的更新可能会克服这一限制。
◇ Adobe 收购 AI 视频公司 Rephrase.ai 🔗 News
Adobe 首次收购印度初创公司 Rephrase.ai，专注于 AI 视频创作。Rephrase.ai 利用 AI 技术将文本脚本和用户头像合成用户形象视频，适用于市场营销等商业用途，在 Adobe 收购之前，Rephrase.ai 已获得 1390 万美元投资。AI 生成内容从文本和图片扩展到视频，类似产品有 Meta 的 Emu 模型和 Runway 的 Gen-2 模型，表明 AI 视频创作领域正迎来竞争升温的时期。
◇ GAIA：用于通用 AI 助手的基准评估 🔗 Link
GAIA 是一个用于评估 AI 助手能力的基准测试，其问题对大多数先进的 AI 构成挑战，设计理念注重人类基本能力而非极度复杂的任务。问题涵盖了推理、多模态处理、网络浏览和工具使用等方面，设计简单易评估，数量相对较少但质量较高。当前评估的 LLMs 包括 GPT4 和 AutoGPT4，它们在 GAIA 上的表现仍有改进空间。GAIA 的评估结果清晰地排名各种助手的能力，然而，该基准仍需要进一步改进和研究。该数据集包含由策展人创建并由独立标注员验证的问题，具有不同难度级别，涵盖广泛主题，包括附加文件如 PDF 和 Excel。回答问题所需的时间与步骤数量相关，要求网络浏览、多模态处理以及编码和阅读不同文件类型等能力。不同基准方法的评估结果显示，带有插件的 GPT4 在得分方面优于其他基准，但人类标注员仍然优于所有模型。
「 融资快讯 」
◇ 「Layer Health 」获得 400 万美元种子轮融资 🔗 News
从麻省理工学院分拆出来的医疗保健人工智能公司 Layer Health 宣布推出该公司，并获得 Google Ventures、General Catalyst 和 Inception Health 共同投资的 400 万美元融资。公司的人工智能平台名为 Distill，利用大型语言模型的机器学习算法，旨在简化非结构化数据的图表审查流程。该技术可以集成到现有产品中，支持质量测量、现实世界证据管理、收入周期管理、质量测量和注册提交，而无需标记数据。Layer Health 的首席执行官是麻省理工学院教授 David Sontag，领导团队还包括在 Google 和 Flatiron Health 有相关经验的 Luke Murray 和 Monica Agrawal。全球范围内许多公司都在利用人工智能改善临床工作流程，与之类似的还有 Pieces Technologies 和 Florence
「 技术阅读 」
◇ 高效利用 GPU ，在 Mac 上提供快速的 whisper 体验 🔗 Twitter
疯狂快速的 whisper 现在在 Mac 上也能飞速运行了，现在可以在 Mac 上轻松获得 whisper 相同的体验了！这得益于 torch.mps 后端。虽然它不及 CUDA 快，但仍然运行相当快，而且能很好地利用 GPU！
只需执行以下操作：
cssbashCopy code pipx install insanely-fast-whisper然后在 Macbook 的任何位置运行：
cssbashCopy code insanely-fast-whisper --file-name <FILE NAME> --device-id mps --batch-size 2注意：一开始将批处理大小保持较低，然后随着需要逐步增加！
- Github: github.com/Vaibhavs10/...
◇ Fast Llama 2 在 CPU 上通过稀疏微调 🔗 Twitter
- demo: huggingface.co/spaces/neur...
- run with docker: huggingface.co/spaces/neur...
- duplicate space for private use: huggingface.co/spaces/neur...
- blog: neuralmagic.com/blog/fast-l...
