全球AI新闻速递
1.《代码大模型安全风险防范能力要求及评估方法》规范正式定稿。
2.世界智能产业博览会：《中国新一代人工智能科技产业发展报告 2024》。
3.B站：开源轻量级 Index-1.9B 系列模型，支持角色扮演。
4.手机筛查中风风险：判断准确率达 82%。
5.阿里通义：Qwen2登录斯坦福大模型榜单。
6.斯坦福大学：发布仿人机器人 HumanPlus。
7.花旗：AI 时代银行业将被颠覆，被取代岗位数量可能超其他行业。
8.高通开放 AI 模型，助力开发者打造骁龙 X Elite 平台智能应用。
9.GPT-4o 差点没及格！首个多任务长视频评测基准，它有亿点难。
10.差评如潮，"首部"AI 制作电影《最后的编剧》首映式遭取消。
人工智能的未来
Anthropic 发布击败 GPT-4o 的新模型
Anthropic是一家拥有约375名员工的人工智能初创公司，其估值约为OpenAI的四分之一，而OpenAI的估值超过800亿美元。尽管如此，这家成立三年的公司刚刚发布了一款新模型Claude 3.5 Sonnet，并声称其性能超越了竞争对手。尽管基准测试尚无标准化方法，但从各方面迹象来看，Anthropic的最新模型在几个关键的基于文本和视觉的指标上都优于Gemini 1.5 Pro和GPT-4o。
Claude因其文学性和智力性而在市场上赢得了声誉，特别适合创意或写作密集型项目的用户，同时也迎合了公司对模型进行特定微调的需求。Anthropic通常将其型号分为三种：紧凑、注重效率的Haiku，平衡的Sonnet和强大的Opus。此次发布的Claude 3.5 Sonnet模型在数学、推理和代码生成方面表现更好，价格比之前的Claude 3 Opus便宜80%，速度快两倍。
此外，Claude 3.5 Sonnet新增了Artifacts功能，允许用户直接在平台内调整文本和图像。这使得Claude成为传统聊天机器人、文字处理器和图像编辑器之间的首批桥梁之一。
然而，Anthropic不能因此放松，因为尽管新模型令人印象深刻，但领先优势并不显著。人工智能爱好者仍在期待一个能够真正多任务处理或解决高级逻辑问题的平台。
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人工智能模型训练成本飞涨
根据研究机构 Epoch AI 最近的分析，训练 AI 平台的成本每九个月翻一番，而且几乎没有趋于平稳的迹象。按照这个速度，训练新模型的成本可能很快就会超过 10 亿美元，尤其是考虑到电力和硬件费用。这还不包括员工薪酬，员工薪酬可能占到训练新模型总成本的一半。
这一趋势是否会持续到下一个十年仍是一个悬而未决的问题。一些分析师认为，人工智能公司很快就会耗尽数据------因此，培训成本和性能提升都将开始停滞不前。另一些人认为，随着对人工智能芯片的需求飙升，它们的价格会变得更加昂贵。这可能会让规模较小的初创公司更难跟上知名度更高的竞争对手。
微软则与 OpenAI 合作开发一台超级计算机，据报道，这台计算机将耗资 1000 亿美元以上，由数百万块芯片组成。据科技出版物《The Information》报道，该项目的成本将是运行现代数据中心成本的 100 倍。
SAP Sapphire 巴塞罗那:展现您的最佳实力
SAP Sapphire 巴塞罗那大会的主题很明确："发挥出你最好的一面"。但问题就在这里------如果你不迁移到云端，你对人工智能的访问就会受到限制，而没有人工智能，你就无法发挥出最好的一面。
但云不是老生常谈了吗？在整个 2024 年，人工智能需要云环境的处理能力这一点已变得显而易见，那些质疑云必要性的人也不能否认人工智能是未来。
随着众多公司加速其云计划，真正的问题是------现在该怎么办？企业如何在云转型和新发现的创新中"发挥出最佳水平"？
但首先，在上周奥兰多活动之后的 Sapphire 欧洲版中，人工智能无疑占据了中心位置，SAP宣布了多项新创新，并宣布与领先的 EMEA/英国品牌合作推动自动化创新。让我们深入了解一下。
SAP 的水龙头
这个游戏的名称是商业 AI。
在巴塞罗那 SAP Sapphire 大会上，SAP 的 GenAI 副驾驶 Joule 与微软的 Copilot for Microsoft 365合作揭晓了其中一项重大消息。这一组合旨在通过无缝集成 SAP 和 Microsoft 365 应用程序，让用户的生活更加轻松。Teams 粉丝的梦想成真了。
此次整合计划于今年晚些时候启动，它将 SAP 的企业数据与 Microsoft 365 的 Teams、Outlook 和 Word 上下文知识相结合，从而提供更丰富的洞察力和增强的决策能力。
这对用户意味着什么？SAP 首席执行官 Christian Klein 解释道："这种双向集成是唯一一种如此深入的集成，无论你使用哪个副驾驶，都是一种体验。"
活动第二天，SAP 执行委员会成员兼 SAP 产品工程主管 Muhammad Alam 在谈到这一合作时表示："要释放人工智能的巨大潜力，需要具备高价值、可靠且可在人们当今使用的应用程序环境中使用的功能。"
SAP 继续履行简化工作流程的使命，随后讨论了收购数字采用平台 (DAP) 顶级提供商 WalkMe 的意图。WalkMe 的解决方案旨在通过提供复杂的指导和自动化来简化运营，确保工作流程在各种应用程序中顺利执行。这不仅可以提高采用率，还可以提高 IT 投资的整体价值。
此次收购价值约 15 亿美元，预计将于 2024 年第三季度完成，但需获得监管部门批准和 WalkMe 股东的批准。
"应用程序、流程、数据和人员是成功业务转型的四个关键要素，"克莱恩说。"通过收购 WalkMe，我们将加倍为最终用户提供的支持，帮助他们快速采用新的解决方案和功能，从而从 IT 投资中获得最大价值。"
在 AI 大潮中，SAP 又迈出了一步，与法学硕士领域的先驱 Mistral AI 建立了合作伙伴关系。此次合作将 Mistral AI 的先进模型与 SAP 的 AI 解决方案套件相集成，通过 SAP BTP 提供直接访问。
通过将 Mistral AI 的高级模型直接集成到 SAP BTP 中，用户可以前所未有地使用最先进的 AI 功能。这意味着生产力提高、运营简化，并且能够在 SAP 应用程序中利用复杂的 AI 驱动洞察。
由于这是 EMEA Sapphire 活动，Klein 明确解释了为什么这一决定对欧洲公司特别有吸引力："Mistral AI 将通过我们的生成式 AI 应用程序提供给全球所有客户。更棒的是，我们还将共同确保业务 AI 也将在欧洲的端到端主权云中可用。这是因为我们知道，对于许多客户（尤其是受监管行业的客户）来说，将他们的关键任务数据存放并管理在欧洲非常重要。欢迎 Mistral AI 加入 SAP 大家庭。"
无论是通过将 AI 与 SAP BTP 集成，还是通过直接访问 Mistral AI LLM 开发定制解决方案，创新的潜力似乎无限。
SAP 首席人工智能官（新增加的职位，称为 CAIO） Philipp Herzig 表示："我们很高兴与 Mistral AI 建立合作伙伴关系，并通过 SAP BTP 上的 SAP AI Core 中的生成式人工智能中心，让我们的开发人员和客户能够使用该公司的 LLM。"
"通过共同努力，我们可以真正创造改变，打造支持人工智能的解决方案，为用户、组织和整个行业创造直接价值。我们特别自豪的是，两家欧洲科技公司正在合作推动人工智能的发展。"
SAP 和 NVIDIA 推出了新的生成式 AI 计划，采用 NVIDIA AI Enterprise 软件来增强 SAP 的生成式 AI 副驾驶 Joule。其中包括新功能和 ABAP 开发人员功能，旨在简化工作流程并提高生产力。
NVIDIA 的 AI 技术将集成到 SAP 的智能产品推荐解决方案中，使销售人员能够直接在 SAP 内部可视化 3D 产品数字孪生，从而提高效率和安全性。
在此次活动中，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示："我们创建了一些令人惊叹的生成 API，它们能够理解 SAP、供应链和 ERP 系统的语言，从而让我们能够有效地管理业务。"
为了体现许多用户所质疑的道德人工智能日益增长的重要性，SAP 采用了联合国教科文组织《人工智能伦理建议书》的十项指导原则，致力于开发和使用尊重人权、促进公平并有助于可持续发展的人工智能技术。
从 GenAI 和 Microsoft Copilot 的合作、收购 WalkMe 以增强数字化应用，到与 Mistral AI 和 NVIDIA 的合作以增强 SAP 平台内的 AI 功能，此次活动试图解决每个人在云之旅到达顶峰后都在问的一个问题。
怎么办？
SAP Sapphire Barcelona 的召开正值企业技术的关键时刻，无论您的组织仍在使用 SAP ECC 并考虑实现跨越，还是已经深入云端之旅，或者试图弄清楚如何利用新诞生的 AI 创新 - 此时的问题不是这些创新是否会改变商业世界，而是速度有多快 - 以及您是否能跟上？
可吞咽机器人进入临床试验
**摘要：**一种名为 Pillbot 的微型可吞咽机器人已进入临床试验阶段，并准备接受 FDA 审查和商业发布，旨在简化和改善胃肠道检查和内部健康数据收集。
细节：
Endiatx 的 PillBot 大小与一粒大号维生素药丸相当，内部嵌有小型摄像头、传感器和无线通信功能。
该设备可以实时将高分辨率视频传输到医生的设备，为患者提供一种非处方的微创内窥镜检查选项。
当前的版本需要医生来控制药丸的运动，但该公司设想未来可以实现人工智能引导的自主功能。
首席执行官托里·史密斯 (Torrey Smith) 表示，PillBot 是人体的"廉价数据源泉"，Endiatx 希望到 2026 年将这项技术商业化。
**重要性：**尖端机器人技术和人工智能将彻底改变医疗保健领域。短期内，PillBot 等技术可以大大提升非侵入式诊断技术 --- 但未来，患者可能会拥有大量微型机器人自主监测其内部健康状况。
人工智能的未来
OmniAI 将业务数据转化为人工智能
大多数公司都难以从数据中获取价值。几年前，Forrester 报告称，一般企业有 60% 到 73% 的数据未用于分析。这是因为数据被孤立或因技术和安全考虑而被限制，使得应用分析工具变得困难（甚至不可能）。
Anna Pojawis 和 Tyler Maran 是曾在 Y Combinator 支持的初创公司 Hightouch（数据同步平台）和 Fair Square（健康保险工具）任职的工程师，在发现许多公司由于工程障碍而被"排除"在分析策略之外后，他们决定尝试解决数据价值问题。
Maran 告诉 TechCrunch："我们发现，市场上很大一部分企业，尤其是医疗保健和金融等受监管行业的企业，"在数据分析方面遇到了困难。"如今，大多数企业数据都无法存入数据库；这些数据包括销售电话、文档、Slack 消息等。而且，考虑到这些公司的规模，现成的数据模型通常是不够用的。"
因此，Pojawis 和 Maran 创立了OmniAI，这是一套将非结构化企业数据转换为数据分析应用程序和人工智能可以理解的数据的工具。
OmniAI 与公司的数据存储服务和数据库（例如 Snowflake、MongoDB 等）同步，准备其中的数据并允许公司在数据上运行他们选择的模型（例如大型语言模型）。Maran 表示，OmniAI 在公司的云、OmniAI 的私有云或本地环境中执行所有工作，从而提供表面上更好的安全性。
"我们相信，大型语言模型将在未来十年成为公司基础设施的关键，而将所有内容托管在一个地方是有意义的，"Maran 说。
OmniAI 开箱即用，提供与模型的集成，包括Meta 的 Llama 3、Anthropic 的 Claude、Mistral 的 Mistral Large和亚马逊的 AWS Titan，可用于自动从数据中删除敏感信息和构建 AI 驱动的应用程序等用例。客户与 OmniAI 签署软件即服务合同，以便在其基础设施上管理模型。
现在还为时过早。但 Omni 最近完成了一轮由 FundersClub 领投的 320 万美元种子轮融资，估值达到 3000 万美元。Omni 声称已经拥有 10 个客户，包括 Klaviyo 和家乐福。Maran 表示，到 2025 年，年度经常性收入有望达到 100 万美元。
"我们是快速增长行业中一支极其精干的团队，"Maran 说道。"我们认为，随着时间的推移，公司将选择在现有基础设施上运行模型，而模型提供商将更加专注于向现有云提供商授权模型权重。"
OpenAI 首席技术官：人工智能可能会消灭一些本来就不应该存在的创造性工作
生成式人工智能是增强创造力和提高效率的工具，还是对大量创意职业的威胁？
OpenAI 的首席技术官 Mira Murati 并不担心这种潜在的负面影响，她在本月的一次演讲中表示，如果人工智能确实会消灭一些创造性的工作，那么这些工作可能总是可以被取代的。
"我认为这真的会成为一种协作工具，特别是在创意领域，"在达茅斯大学工程系举办的关于人工智能的对话中，穆拉蒂对达茅斯大学董事杰弗里·布莱克本说道。
"一些创造性的工作可能会消失，但也许它们本来就不应该存在，"这位首席技术官在谈到人工智能在职场中的作用时说道。"我真的相信，将其作为教育和创造力的工具将拓展我们的智力。"
在本周的戛纳国际创意节上，穆拉蒂在另一场演讲中预测，未来将涉及人类与人工智能的"合作"。在她看来，人工智能将在很大程度上成为人类继续工作的工具。
自从 OpenAI向公众发布ChatGPT以来，各行各业都开始担心不同类型的生成式人工智能可能会抢走或消除工作岗位。OpenAI 一直在向好莱坞推广其文本转视频工具Sora。随着微软和电子艺界等公司拥抱人工智能，游戏开发者、作家和配音演员也对生成式人工智能工具和声音可能会抢走他们的工作表示愤怒和沮丧。
人工智能对金融的巨大影响
**摘要：**花旗集团刚刚发布了一份关于金融领域人工智能的新 GPS 报告，预测该技术对银行业就业的影响可能比对任何其他行业都要大，超过一半的职位都面临着被人工智能自动化的高风险。
细节：
花旗的研究显示，银行业是自动化潜力工作岗位最多的行业，占54%，其次是保险业（48%）和能源业（43%）。
花旗预计，银行将招聘人工智能经理和合规官等新职位，摩根大通和德意志银行等公司已经深度整合了这项技术。
该报告还估计，到 2028 年，人工智能可以为全球银行业的利润增加 1700 亿美元，即 9%。
**重要性：**人工智能时代，银行业即将发生重大变化------尽管许多传统任务可能面临自动化风险，但新一波人工智能优先角色可能会带来更多的转型和再培训，而不是直接裁员。