马斯克xAI发布首款大模型;苹果发布M3芯片;ChatGPT被曝仅200亿参数|本周硅谷发生了什么?

文|尚恩

编辑|邓咏仪

一周纵览

本周,苹果罕见的搞了场半小时的发布会,会上推出最新3nm工艺加持的“M3芯片”,顺带展示了搭载M3的MacBook Pro。微软的一篇论文则意外曝光ChatGPT实际参数仅有200亿,引起一片哗然。

大模型这边,马斯克旗下众星云集的xAI发布了首款大模型“Gork”,与其他模型不同,Grok不仅能通过X平台实时访问信息,具有互联网浏览能力,还有一个本地版本,可以在特斯拉汽车上运行。

OpenAI的联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever采访称,AI可能已经有意识,当前首要任务是研究“如何阻止超级AI的失控”。与此同时,被誉为欧版OpenAI的法国AI创企“Mistral”正在寻求3亿美元融资寻求3亿美元融资。

上周万圣节,AI圈子怎么玩?推特网友@Javi Lopez给出答案,该网友用GPT-4编写了一个名为“愤怒的南瓜”的游戏,图形由Midjourney和DALL•E完成,代码则用了GPT-4。

Key Points

马斯克旗下xAI正式发布首个大模型“Grok”

苹果发布M3芯片,3nm工艺加持,全新MacBook Pro售价1万2

微软称ChatGPT参数200亿,论文曝光后火速被下架

Open AI首席科学家:ChatGPT可能已经有了意识

DeepMind新一代AlphaFold,预测蛋白质结构准确率提升10%

Stability AI发布新的图像增强功能,推出三款工具

欧版OpenAI寻求3亿美元融资

AR眼镜“Brilliant Labs”获数百万美元融资

前雅虎大数据服务引擎Vespa获3100万美元融资

不写一行代码,网友用GPT-4、DALL·E 3手搓《愤怒的南瓜》游戏

研究称GPT-4图灵测试成功率为41%,低于人类水平

大事件

马斯克旗下xAI正式发布首个大模型“Grok”

11月5日,马斯克旗下xAI团队发布其首个AI大模型产品—Grok。据介绍,Grok通过X平台实时了解世界,还能回答被大多数其他AI系统拒绝的辛辣问题。xAI团队表示,Grok仿照《银河系漫游指南》而设计,可以回答几乎任何问题,甚至就如何提问给出建议。

马斯克xAI发布首款大模型;苹果发布M3芯片;ChatGPT被曝仅200亿参数|本周硅谷发生了什么?

图源:X

马斯克认为,相比较OpenAI的ChatGPT、谷歌的Bard和微软的Bing Chat,Grok最大的不同是存在幽默感。他表示,Grok使用来自公开数据的数十亿个数据点进行训练,但是目前尚不清楚使用了哪些数据。

据网友爆料,Grok具备“超长提示处理”,能一次处理2.5万字符提示词,还具有“快速响应、个性化设置、庞大知识库、实时搜索、API接口、图像音频识别与生成”等能力,且可在特斯拉车载系统本地运行。

此外,马斯克宣布xAI的Grok人工智能助手将直接包含在X Premium Plus中,并补充说现有X用户(前Twitter)可以每月花费16美元进行订阅。

苹果发布M3芯片,3nm工艺加持,全新MacBook Pro售价1万2

10月31日,苹果于北京时间上午8点举办名为”Scary Fast”的发布会,推出三款M3芯片(M3、M3 pro和M3 MAX),以及全新MacBook Pro系列产品。

新款MacBook Pro共有14/16英寸两个尺寸,外壳由100%再生铝金属打造,配备能有效减少指纹的阳极氧化层。内存与续航上,支持最高128GB的海量统一内存,拥有最长达22小时超强电池续航。屏幕方面,搭载Liquid 视网膜XDR显示屏显示HDR内容时峰值亮度为1600尼特。

新款MacBook Pro14英寸版本将会配备M3芯片,而16英寸版本将配备M3 Max或M3 Pro处理器。

马斯克xAI发布首款大模型;苹果发布M3芯片;ChatGPT被曝仅200亿参数|本周硅谷发生了什么?

图源:苹果

微软称ChatGPT参数200亿,论文曝光后火速被下架

微软于11月1日撤回了内容包含ChatGPT参数的论文。日前,这篇论文因披露了ChatGPT参数为200亿引发关注。该论文主页对撤稿的说明为:包含对OpenAI的ChatGPT参数数量的猜测,数据来源于网络,但未标注引用。作者并未直接了解或核实这一信息,仅依赖于这篇文章,可能会导致公众混淆。(NLP工作站)

马斯克xAI发布首款大模型;苹果发布M3芯片;ChatGPT被曝仅200亿参数|本周硅谷发生了什么?

图源:微软

Open AI首席科学家:ChatGPT可能已经有了意识

OpenAI的联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever近日接受采访时表示,他的首要任务并非制作“下一个GPT或DALL-E”,而是研究如何阻止超级AI的失控。他认为ChatGPT可能是有意识的,世界需要清醒地认识到AI真正的力量,总有一天,人类会选择与机器融合。

Sutskever认为,在未来人工智能领域中,超级 AI将会成为一种潜在风险,它会看得更透彻,能够看到我们看不到的东西。他还提到,许多人仍然对未来智能助手是否会变得越来越智能感到不安。但他相信,我们已经进入了一个快速变化的时代,无论是智能助手还是超级AI,都将会有更多的可能性出现。

DeepMind新一代AlphaFold,预测蛋白质结构准确率提升10%

DeepMind的最新AlphaFold版本在蛋白质结构预测上取得了显著进步,准确率提高了近10%。此技术不仅能预测蛋白质结构,还能预测RNA、小分子配体等生物分子结构,甚至处理复杂生物过程如残基修饰。另外,新AlphaFold还能深入理解如CRISPR-Cas9等生物机制,为基因编辑提供精确工具。(ChinaZ.com)

Stability AI发布新的图像增强功能,推出三款工具

日前,Stability AI于官网推出Sky Replacer、Stable 3D、Stable FineTuning三款新工具,并推出企业级API。

Sky Replacer可将原始图像中的天空替换成9种风格。Stable 3D可以自动生成概念质量纹理三维对象,用户通过选择图像或编写文本提示,可以在几分钟内生成草稿质量的三维模型,目前提供私人预览版。使用Stable 3D创建的对象以“.obj”标准文件格式交付,可在Blender、Maya等三维工具中进一步编辑和改进,或导入虚幻5、Unity等游戏引擎。Stable FineTuning为企业和开发人员提供快速微调图片、对象和样式的能力,目前提供私人预览版。(智东西)

融资动态

欧版OpenAI寻求3亿美元融资

据The Information报道,知情人士透露,法国AI创企Mistral正在寻求3亿美元融资,本轮融资预计将使该公司估值超过10亿美元。据悉,Mistral由Meta和Alphabet前研究人员于今年5月成立,目前正在开发开源大语言模型,并将自己定位为“欧洲的OpenAI”。

AR眼镜“Brilliant Labs”获数百万美元融资

10月31日,开发基于生成式AI的AR眼镜Monocle的Brilliant Labs宣布,获得来自Wayfarer Foundation(由Paylocity创始人Steve Sorowitz领投)和Coho VC的额外数百万美元种子轮融资。

Brilliant Labs由前苹果员工Bobak Tavangar及其联合创始人Raj Nakarja和Ben Heald于2019年创立,致力于通过开发嵌入生成式AI的AR眼镜来重新定义人机交互。

目前,其生成式AI应用程序“Noa”完成品牌升级并在AR设备Monocle上与开源视觉AI模型Stability AI实现了集成。(比特网)

前雅虎大数据服务引擎Vespa获3100万美元融资

11月1日,刚刚从雅虎独立出来的大数据服务引擎“Vespa.AI”宣布获得3100万美元融资,Blossom Capital领投。据悉,Vespa提供一种名为“向量流搜索”的模式,该模式可以“显著”降低应用程序检索个人数据(如电子邮件和文档)的成本。

此前,雅虎于2005年收购了付费搜索服务提供商Overture,并通过Overture收购了挪威搜索引擎AlltheWeb.com,随后创建了Vespa,客户包括 Spotify、OkCupid 和 Wix 在内的数千个品牌。(巴比特)

新玩意

不写一行代码,网友用GPT-4、DALL·E 3手搓《愤怒的南瓜》游戏

10月30日正值万圣节,推特网友@Javi Lopez用GPT-4编写了一个名为“愤怒的南瓜”的游戏,灵感来源于经典手游“愤怒的小鸟”。

从开场画面、背景、角色设计到物品制作全部由AI制作完成。图形由Midjourney和DALL•E完成,代码则用了GPT-4,尽管代码仅600行,但展示了GPT-4在游戏开发中的潜力。这位网友强调,与GPT-4合作需要循序渐进的方法,从简单开始,逐步添加功能,并在遇到问题时进行修正。

体验链接:
https://bestaiprompts.art/angry-pumpkins/index.html

马斯克xAI发布首款大模型;苹果发布M3芯片;ChatGPT被曝仅200亿参数|本周硅谷发生了什么?

图源:X

前沿研究

研究称GPT-4图灵测试成功率为41%,低于人类水平

10月31日,加利福尼亚大学圣迭戈分校的研究者Cameron Jones和Benjamin Bergen发布了一份研究报告,给出了他们对GPT-4等AI智能体进行图灵测试的实证研究结果。实验在652位人类参与者的帮助下检验了GPT-4模仿人类的能力,结果发现表现最好的设置能达到41%的成功率,而人类水平为63%,因此作者认为GPT-4未能通过图灵测试。(机器之心)

论文地址:
https://arxiv.org/pdf/2310.20216.pdf

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图源:X

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