网站生成式人工智能手册

网站生成式人工智能手册 网站功能：人工智能学习手册 网站简介：一个免费、开源的学习资源，旨在系统地组织和呈现现代人工智能（AI）系统的核心概念，尤其是大型语言模型（LLM）和其他生成式模型的最新进展。 该手册为技术背景的读者提供了一条学习路径，帮助他们深入理解生成式AI的基础和应用，特别适合那些对AI充满好奇或希望在该领域发展职业的人士。 网站链接：点击打开 频道 群聊 投稿 商务

Meta 开源多感官人工智能模型

Meta 开源多感官人工智能模型 宣布了一个新的开源人工智能模型，该模型将多个数据流链接在一起，包括文本、音频、视觉数据、温度和运动读数。 该模型目前还只是一个研究项目，没有直接的消费者或实际应用，但它指向了生成式人工智能系统的未来，可以创造身临其境的多感官体验，并表明Meta在OpenAI和谷歌等竞争对手变得越来越隐秘的时候，仍在继续分享人工智能研究。 标签: #Meta #AI 频道: @GodlyNews1 投稿: @Godlynewsbot

人工智能公司正在转向“小型”语言模型以获利

人工智能公司正在转向“小型”语言模型以获利 投入数十亿美元构建所谓的大型语言模型以推动生成式人工智能产品的人工智能公司，现在正寄望于一种新的收入增长方式：小型语言模型。苹果、微软、Meta 和谷歌最近都发布了新的人工智能模型，这些模型的“参数”较少，但功能仍然强大。 通常来说，参数的数量越多，人工智能软件的性能就越好，能处理的任务也就越复杂和微妙。本周公布的 OpenAI 的最新模型 GPT-4o 和谷歌的 Gemini 1.5 Pro，据估计都拥有超过1万亿个参数。而 Meta 正在训练其开源 Llama 模型的4000亿参数版本。 除了努力说服一些企业客户支付运行生成式人工智能产品所需的大额费用外，对数据和版权责任的担忧也阻碍了其广泛应用。这促使像 Meta 和谷歌这样的科技集团推出只有几十亿参数的小型语言模型，作为更经济、更节能、可定制的替代方案，这些模型在训练和运行时所需的电力更少，同时还能保护敏感数据。

中国多所高校明确严查人工智能代写论文

中国多所高校明确严查人工智能代写论文 现在，2024届高校毕业生陆续进入论文答辩阶段，中国多地高校发表声明，明确将引入论文检测工具，严查AI代写论文的行为。今年1月，华北电力大学研究生院发布通知，明确该校将引入“AIGC检测服务系统”，对所有申请学位研究生的学位论文进行检测，抵制人工智能代写论文的行为。4月，湖北大学、福州大学、南京工业大学、天津科技大学等高校相继发布通知，称将在本科毕业生毕业论文审核过程中试行加入对文章使用生成式AI风险情况的检测。据了解，“AIGC检测服务系统”是以文本为检测对象，通过语言模式和语义逻辑等多个维度进行分析比对，区分人工创作的内容和AI模型生成的文本内容，从而进行监管和维护学术诚信，简单说就是“用AI查询AI”。

2023年中国人工智能顶级论文数量和专利授权均高于美国

2023年中国人工智能顶级论文数量和专利授权均高于美国 该《报告》聚焦基础支撑、资源与环境、科技研发、产业与应用、国际合作交流等5个维度构建指标体系，对46个重点国家的人工智能创新发展和治理情况进行量化评估。澎湃科技注意到，综合考虑总得分、国家间分差、一级指标排名等因素，报告将参评国家划分为四个梯队，美国和中国稳居第一梯队，总得分明显高于其他国家，第二梯队与第一梯队的差距进一步拉大。中美两国AI水平稳居第一梯队总体格局上，2023年全球人工智能美国和中国稳居第一梯队，英国、日本、新加坡等9个国家位居第二梯队。其中，美国以74.71的总分大幅领先，中国总分为52.69分，排名第二，比排名第三的英国高出近15分。美国全面领先，中美在多数指标上处于“断层式”领先。自指数创建五年来，美国一直排名全球第一，中国从2020年起近四年一直排名第二。《2023全球人工智能创新指数报告》正式发布《报告》指出，美国和中国在人工智能高层次人才数量和人工智能企业数量上均领先于第二梯队国家。在主要国家人工智能顶级论文数量和主要国家人工智能专利授权数量上，中国远高于美国。比如，在主要国家人工智能顶级论文数量占比上，中国占比36.7%，美国占比22.6%。在主要国家人工智能专利授权数量占比上，中国占比34.7%，美国占比32%。《报告》也提到，第二梯队中，英国在整体教育资源和高质量的学术研究成果方面比较突出，日本专利也较为突出。德国在产业和应用方面，尤其是在人工智能风险投资以及国内市场规模方面很有优势。第三、四梯队部分国家有所进步，其中印度和沙特阿拉伯连续三年排位上升。学习模型研发数量中，美国人工智能企业表现突出统观当下全球人工智能创新发展趋势，赵志耘提到了当下全球趋势呈现四个特点。趋势一，大模型的突破带动人工智能技术创新加快，自然语言处理、多模态等领域研发提速。多模态领域的模型数量大幅增长，从2022年的9个增加到2023年的35个。需要注意的是，2023年AI for Science持续深入，面向生物/医药、地球科学、数学、材料科学等科研领域的机器学习模型不断涌现。全球趋势观察趋势二，产业界在模型开发上的领先优势凸显。《报告》显示，2023年产业界独立研发的机器学习模型达到176个，是学术界的3.5倍。澎湃科技注意到，在2023年机器学习模型研发数量的机构中，美国人工智能企业表现尤为突出，2023年推出2个以上机器学习模型的13家机构中，美国7家，研发学习模型数量最多的来自Google，数量达到19个。中国2家（阿里巴巴、北京智源人工智能研究院）、英国、加拿大、法国、阿联酋各占1家。《报告》同时还提及，近十年产业界独立研发的机器学习模型数量占比从2013年的25%上升到2023年的62.6%，学术界却不断下降，与产业界的差距拉大。趋势三，生成式人工智能开源项目激增，开源仍是人工智能技术研发应用的重要模式。《报告》指出，近十年GitHub上人工智能开源项目总数持续增长，从2013年的1.2万个增加到2023年的约190万个。印度成为最大的开源项目来源国，每年贡献的人工智能开源项目数量占全球的比重从2013年的3.1%增长到2023年的27.3%，2020年开始反超美国。趋势四，人工智能企业新增数量开始增长，2023年生成式人工智能风险投资规模急剧扩大，主要集中在美国、法国、中国、以色列、英国等国家。在过去的2018-2022年，全球新增人工智能企业数量在逐年递减，但是这种递减趋势在2023年得到了抑制，同时有回转的倾向，2023年新增企业数量同比上涨了21.5%。同时有一个更为乐观的趋势是，全球人工智能风险投资额虽然还是下降的趋势，但是这种下降的幅度在明显缩减。尤其是2023年生成式人工智能的风险投资规模在快速扩大，也使得生成式人工智能在推动人工智能创新发展方面起到非常重要的作用。原始创新需要加强《报告》指出，中国人工智能综合水平保持全球第二，但尚未形成具有绝对领先优势的核心竞争力。在人才培养、科研产出、产业发展等方面，中国取得积极成效。在高层次人工智能人才队伍上，顶会顶刊论文作者数量从2018年的328人增长到2022年的1674人，与美国的差距正逐渐缩小。高质量科研成果数量明显上升，顶会顶刊论文数量已经超过美国，位居全球第一，累计贡献的高影响力人工智能开源项目目前位居全球第三，仅次于美国和印度。不过，赵志耘指出，从当前主流技术路线的趋势特征以及支撑技术大规模应用的基础条件来看，中国人工智能发展还存在一些不足，尤其在数据开发利用、原始创新等方面需要进一步加强。《报告》也同时提到对中国人工智能发展的建议及展望。赵志耘表示，应加快高水平规模化的应用，这将是中国最大的优势。此外，加强数据资源建设，健全公共数据开放共享机制，建设安全合规、大规模、高质量的语料库。加大高层次人才引育，加快高水平规模化应用，聚焦关键领域打造一批具有技术先进性和规模化潜力的重大场景，推动大小模型协同落地。 ... PC版： 手机版：

【阿里巴巴发布两款开源人工智能模型】

【阿里巴巴发布两款开源人工智能模型】 科技巨头阿里巴巴集团于8月3日宣布，其云计算部门发布了两个开源人工智能(AI)模型。它的两个大型语言模型(LLM)被称为Qwen-7B和Qwen-7B-Chat，每个模型都有70亿个参数。 新模型旨在帮助将人工智能引入中小型企业的运营中。该公司表示，Qwen-7B和Qwen-7B-Chat具有对企业有吸引力的各种功能，例如能够“全世界的学者、研究人员和商业机构可以免费访问代码、模型权重和文档”。 8月1日，该公司还宣布对其AnalyticDB数据仓库服务进行矢量引擎更新，这将允许其企业客户快速创建定制的生成式AI应用程序。 快讯/广告 联系 @xingkong888885