每日AI资讯07-29

新闻摘要

1.人类大脑模型与人工智能参数比较

2.智谱AI发布AI视频生成模型"清影"

3.大模型驱动算力产业爆发成长

4.使用ChatGPT、Google Gemini等人工智能时,注意安全

5.科大讯飞医疗重申上市申请

6.GPT-4o Mini 在 LMSys 中超越了 Claude 3.5 Sonnet

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1.人类大脑模型与人工智能参数比较

人工智能领域的发展显著,其成就已与生物大脑的复杂性相媲美。 以下是对不同大脑和人工智能模型连接数量的比较:果蝇大脑:10⁶ 个连接;Anthropic AI:5.2×10¹⁰ 个参数;GPT-3:1.75×10¹¹ 个参数;Megatron-Turing NLG:5.3×10¹¹ 个参数;老鼠大脑:10¹² 个连接;人类大脑:10¹⁵ 个连接。尽管如此,人类大脑的复杂性远不止于连接数量,但这些数据反映出人工智能在模拟生物智能方面取得的进展。例如, GPT 和 Megatron-Turing NLG 等模型的进展表明,我们正在不断突破人工智能的可能性。
2.智谱AI发布AI视频生成模型"清影"

智谱AI首席执行官张鹏发布了AI生成视频模型"清影",面向所有C端用户开放AI文生视频、图生视频能力。用户可输入文本(Prompt),選擇视频风格、情感氛围、运镜方式等参数,生成6秒时长的高清视频。而图生视频功能则支持用户上传图片并输入描述文字,使其动起来。 清影底座的视频生成模型CogVideoX参考了OpenAI的Sora算法设计,通过算法和数据优化,推理速度提升了6倍。智谱AI获得了北京市的大力支持,也与哔哩哔哩、华策影视等合作伙伴共同参与清影的研发。智谱AI致力于成为一家AGI(通用人工智能)公司,并一直重视多模态技术的开发。
3.大模型驱动算力产业爆发成长

人工智能大模型的快速發展,特别是在ChatGPT等应用的蓬勃兴起,正在推动算力产业进入一个黄金时代。

这个趋势使得对高性能计算的需求迅速增长。从芯片制造到数据中心建设,算力产业链上的各个环节都将从这个快速增长的市场中获益。 AI芯片、GPU和TPU等核心技术领域的企业有望获得更大的市场份额和利润空间。同时,云计算服务商也会因为大模型训练和推理需求的增加而受益。

政策的强力支持也更加加速了产业发展。政府出台了一系列政策,从财政补贴和税收优惠到技术研发支持,进一步提升了行业的整体景气度。

市场研究数据显示,全球算力需求正以每年超过20%的速度增长,这一趋势在未来几年内有望继续保持。随着5G、物联网和自动驾驶等新兴技术的快速发展,算力需求将继续增长。 算力产业链上的公司应抓住这个发展机遇,不断提升技术水平和服务能力,才能实现业绩快速增长。
4.使用ChatGPT、Google Gemini等人工智能时,注意安全

使用聊天机器人时,需要谨慎,避免泄露敏感个人信息,例如姓名、地址、电话等。

人工智能模型生成答案的基础是互联网数据,这些数据可能不准确或没有更新。使用人工智能提供的信息前,请务必核实其准确性和有效性,特别是在需要做重大决策时。

使用集成 ChatGPT、Gemini 等人工智能系统的应用程序时,要定期查看和修改授予的权限,确保应用程序没有不必要的访问权限,包括访问你的个人资料或设备。

阅读你使用的人工智能服务的隐私政策,了解如何收集、存储和使用你的数据。如果发现任何不妥或不安全的条款,请考虑使用更安全或符合你需求的替代方案。

除了使用强密码,还要在谷歌、OpenAI 等账户启用双重身份验证,以增加安全层级,即使账号密码泄露也能有效防止未经授权的访问。
5.科大讯飞医疗重申上市申请

科大讯飞旗下的讯飞医疗宣布,已重新提交上市申请文件。该公司此前曾提交过上市申请,但未获通过。此次重申提交表明科大讯飞仍看好讯飞医疗在资本市场的表现,并计划进一步加速其发展步伐。新的上市申请提交后,监管方将对相关材料进行审核,若得到批准,讯飞医疗有望于未来完成上市交易。
6.GPT-4o Mini 在 LMSys 中超越了 Claude 3.5 Sonnet

LMSys Chatbot Arena 最新发布的评分显示,GPT-4o Mini 在多个方面超越了 Claude 3.5 Sonnet,后者一直被认为是市场上最智能的大型语言模型。LMSys 提供了一千个真实用户的查询示例,用于比较不同语言模型的回答。分析表明,GPT-4o Mini 在以下方面表现出色:

  • **更易读性:**GPT-4o Mini 的回答格式更清晰,更易于理解。
  • **更完整:**GPT-4o Mini 的回答更长,更全面,提供更深入的信息。
  • **拒答率低:**GPT-4o Mini 很少拒绝回答用户的问题,并能够针对各种问题提供解决方案。

由于这些优势,GPT-4o Mini 在 LMSys 平台上取得了领先地位。随着 LLMs 的普及,这些平台的竞争将更加激烈,模型需要不断更新和改进才能保持优势。

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