新闻摘要
1.科大讯飞：AI大模型助力跑出“加速度”
2.Meta推出NLLB模型，翻译200种语言获Nature盛赞
3.LeCun力证：GPT-4无法成为世界模拟器，ACL研究证实LLM局限
4.科大讯飞：讯飞星火大模型已与多家手机厂商合作
5.GPT-4通过图灵测试，GPT-3.5也达到了通过标准
6.马斯克炮轰苹果后考虑推出X手机
7.麦当劳暂停AI驱动的得来速订单测试
8.AI绘图版权争议延烧至AI视频领域
9.山姆·奥尔特曼考虑重组OpenAI治理结构
10.OpenAI董事会迎来前国安局局长保罗·中曾根
11.AI时代下的法学教育变革
12.台积电被推荐为“物美价廉”的AI股票之一
13.李开复：中美大模型差距缩短至6个月
14.智源副院长林咏华谈大模型数据难题
15.AI大模型的未来：技术与商业化的双重考验
16.Sora负责人拉梅什对话谢赛宁：用互联网视频训练AGI是否足够？
扫码加入交流群
获得更多技术支持和交流
（请注明自己的职业）
1.科大讯飞：AI大模型助力跑出“加速度”
科大讯飞在成立25周年之际，借助AI大模型跑出“加速度”，在智能语音技术的积累和前瞻性布局下，站在了时代潮头。科大讯飞董事长刘庆峰表示，AI大模型时代的来临是科大讯飞的重要机遇，公司将继续依靠技术优势和市场先机打赢这场“硬仗”。科大讯飞通过智能语音技术在教育、医疗等领域的广泛应用，夯实了基本盘，同时推出了“飞星一号”和“讯飞星火大模型”等创新产品。在AI大模型领域，科大讯飞不断深耕，构建了全新的产业生态，并通过开放API接口推动行业技术创新。2023年，科大讯飞的C端硬件GMV增长超84%，开放平台收入增速超40%，显示出其在技术和商业化上的双重突破。随着AI技术的持续投入，科大讯飞未来将继续在技术和应用领域保持领先，展现出强劲的增长潜力。
2.Meta推出NLLB模型，翻译200种语言获Nature盛赞
Meta AI的NLLB-200模型支持200种语言的高质量翻译，登上Nature并获得盛赞，致力于保护濒危语言。NLLB模型能够翻译包括茨瓦纳语、达里语和萨摩亚语在内的多种资源匮乏的语言，并免费提供给非商业用途。Nature评论称赞该技术缩小了语言间的数字鸿沟，帮助这些语言进入数字时代。NLLB团队通过专业译员和审校人员创建数据集，并开发了多项架构和训练改进，使翻译质量平均提高44%。研究人员强调，与使用这些语言的社区互动至关重要，否则可能加速这些语言及其文化的消亡。
3.LeCun力证：GPT-4无法成为世界模拟器，ACL研究证实LLM局限
亚利桑那大学、微软和霍普金斯大学等机构的最新研究发现，GPT-4在复杂环境模拟中的准确率不到60%。对此，LeCun激动地表示，世界模型永远不可能是LLM。研究发现，GPT-4在模拟基于常识任务的状态变化时准确度仅为60%。尽管GPT-4表现突出，但如果没有进一步创新，它不能成为可靠的世界模型。为了量化LLM的规划能力，研究人员提出了一个新的基准测试，并在上面运行了GPT-4。结果显示，GPT-4在各种不同条件下的复杂环境变化模拟准确率不及59.9%。研究结果表明，LLM不足以充当可靠的世界模拟器。LeCun对此表示，没有世界模型，就没有规划能力。虽然支持LLM的网友反驳称LLM具备某种世界模型的潜力，但研究显示其在常识和科学推理方面的能力不足，不能成为终极世界模拟器。
4.科大讯飞：讯飞星火大模型已与多家手机厂商合作
6月16日讯，有投资者问及讯飞星火大模型是否接入国产手机。科大讯飞在互动平台上回应称，公司一直为多家手机厂商提供智能语音和多语种技术服务。自讯飞星火大模型发布后，相关手机上的大模型技术合作已经在持续对接开展中，具体合作细节因受保密协议限制，不便透露。
5.GPT-4通过图灵测试，GPT-3.5也达到了通过标准
TechWeb 2024年6月16日消息，OpenAI的大语言模型GPT-4在加州大学圣地亚哥分校的实验中，表现达到了图灵测试的通过标准。实验中，研究人员让500人与包括GPT-4、GPT-3.5、上世纪60年代的人工智能系统ELIZA及人类进行5分钟对话，并判断对话对象是否为人类。结果显示，GPT-4在54%的时间里被误认为人类，GPT-3.5则在50%的时间里被误认为人类，而ELIZA则仅在22%的时间里被误认为人类。尽管这些大语言模型的表现还不及人类参与者67%的平均水平，但根据普遍认同的30%通过标准，GPT-4和GPT-3.5均已通过图灵测试。如果加入具备实时推理能力的新一代模型GPT-4o，结果可能会更高。
6.马斯克炮轰苹果后考虑推出X手机
据鞭牛士2024年6月12日消息，埃隆·马斯克正在考虑制造一款名为X的手机。6月10日，一位社交媒体X的用户预测马斯克将开发X Phone，马斯克回应称“这并非不可能”。在6月11日的WWDC24开发者大会上，苹果宣布将与OpenAI合作，在Siri中加入ChatGPT功能。马斯克随后指责苹果“出卖用户数据”，称苹果无法制造自己的AI，无法确保OpenAI保护用户的安全和隐私，认为苹果在“出卖”用户。今日，马斯克在加利福尼亚州法院撤回了对OpenAI及其两位联合创始人的诉讼。此前，马斯克曾在社交网络X上表示，如果苹果整合OpenAI，他将禁止苹果设备使用他的公司产品，称这是不可接受的安全违规行为。
7.麦当劳暂停AI驱动的得来速订单测试
据《Restaurant Business》报道，麦当劳将于2024年7月26日之前结束与IBM的AI得来速订单合作测试。这项技术自2021年起在100多家餐厅中测试，用于评估语音订单聊天机器人能否加快服务速度。麦当劳表示，尽管暂停测试，但对未来语音订单解决方案在餐厅的应用仍充满信心。麦当劳可能会寻求与谷歌的合作，后者去年已与Wendy’s合作测试基于其技术的得来速AI。此外，White Castle、Carl’s Jr.和Hardee’s等快餐公司也在使用AI聊天机器人进行得来速订单。麦当劳未来在自动化方面的努力不仅限于得来速AI，还包括移动订单、店内自助终端、无人机配送、厨房机器人和AI招聘工具。
8.AI绘图版权争议延烧至AI视频领域
近日，“全球AI电影马拉松大赛”上的入围短片《汪洋战争》因其设定与《沙丘》相似，引发了版权争议。这揭示了AI创作中的模仿与抄袭界限模糊，特别是在文生视频领域，许多创作者通过实拍视频转绘的方法确保视频效果精确与连贯。360公司近期因“古装女事件”陷入版权争议，因使用开发者DynamicWang的LoRA模型绘图未付费，引发了对AI生成图片版权归属的讨论。美国通常不认可AI生成的图像版权，而中国判例更倾向保护AI生成作品。动画导演“闲人一坤”使用AI技术创作的《山海奇镜》被复制再创作后提起诉讼，主张其作品在创意构思、脚本撰写等方面具有独创性。AI创作在艺术领域的影响扩大，法律和行业需要明确界定AI生成内容的版权归属，以保护创作者的权益。这不仅是为了平衡技术创新与人类劳动的保护，也是为了确保在AI技术飞速发展的背景下，艺术创作能够在合法、合规的基础上健康发展。
9.山姆·奥尔特曼考虑重组OpenAI治理结构
2024年6月16日，OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼(Sam Altman)透露，该公司正在考虑将治理结构从非营利组织转变为类似于竞争对手Anthropic和xAI的公共利益公司。Altman在与股东的交流中表示，当前非营利组织的董事会无法完全控制公司。尽管关于重组的讨论尚处于初步阶段，Altman和其他董事会成员可能最终会选择不同的路径。OpenAI发言人回应称，“我们仍然专注于开发造福人类的人工智能，非营利组织是我们使命的核心，并将继续存在。”
10.OpenAI董事会迎来前国安局局长保罗·中曾根
OpenAI近日宣布，美国退役陆军将军、前国家安全局（NSA）局长保罗·中曾根（Paul M. Nakasone）加入其董事会。中曾根的经验将帮助OpenAI在利用人工智能加强网络安全方面取得更深入的理解，并快速检测和应对安全威胁。中曾根还将加入OpenAI新成立的安全与保障委员会，该委员会计划在未来90天内评估公司的流程与保障措施，并向董事会提交建议，同时向公众公开最新进展。OpenAI不断强化其董事会和高管团队，以应对生成式人工智能市场的激烈竞争和快速发展。
11.AI时代下的法学教育变革
中国法学会学术委员会主任张文显在活动前询问ChatGPT关于人工智能时代法学教育的挑战，尽管回答多为常识性内容，但他认为法学教育必须拥抱AI技术。AI正在快速改变传统教育模式，法学也不例外。法学教育需要适应这一变化。例如，巴西的法学院已将Python编程和数据科学纳入课程，让学生学会利用大数据写诉状。中国政法大学也引入AI技术，开设“法治信息管理”专业，培养学生在法律工作中使用AI工具的能力。AI带来的风险也需关注，算法错误可能带来法律问题。法学院应教育学生认识到AI的法律风险，制定规范AI使用的法律条文将更加重要。AI的进化不可避免，法学教育需加快步伐，适应这一趋势，培养既懂法律又懂AI的复合型人才。
12.台积电被推荐为“物美价廉”的AI股票之一
《巴隆周刊》近日指出，虽然NVIDIA的股价飙升，但仍有七只物美价廉的AI相关股票值得关注，特别是台积电的ADR（美国存托凭证），被称为“惊人便宜”。其他推荐股票包括世芯电子、奇鋐、SK海力士、三星电子、HD现代电力及马来西亚的杨忠礼电力国际。报道称，台积电生产全球约九成的超先进芯片，但其ADR的本益比仅为23倍，比NVIDIA折价33%。Baillie Gifford的投资经理杜兰认为，台积电在AI相关类股中极具吸引力。此外，世芯电子为亚马逊、英特尔等生产特殊应用积体电路（ASIC），其本益比为27倍，仍低于市场宠儿NVIDIA。奇鋐主攻散热产品，预估本益比为24倍，潜力被市场低估。SK海力士今年股价已涨约50%，未来仍有上升空间。三星电子则是亚洲最便宜的AI相关公司之一，其股价是账面价值的1.2倍。能源需求激增背景下，HD现代电力和杨忠礼电力国际的本益比分别为20倍和12.6倍，同样具备吸引力。
13.李开复：中美大模型差距缩短至6个月
格隆汇6月16日消息，零一万物CEO兼创新工场董事长李开复博士在《格隆博士会客厅》访谈中谈到中美大模型的差距。他表示，中国大模型与包括OpenAI在内的美国顶级模型的差距已从7到10年缩短到6个月。李开复解释称，LMSYS榜单上的顶级模型中，有一个是的，一个是Anthropic的，四个是OpenAI的，这些模型都是过去六个月内发布的。尽管如此，李开复指出，这一差距是动态的，OpenAI和谷歌等公司不断购买大量GPU，GPT-5可能会在几个月后推出，如果表现非常出色，差距可能会再次拉大至一年或更长时间。
14.智源副院长林咏华谈大模型数据难题
在2024年北京智源大会上，智源研究院副院长林咏华分享了智源在大模型数据方面的突破与挑战。他指出，大模型的发展依赖于大量高质量的数据，而数据的稀缺和孤岛效应成为制约因素。智源通过开源和共享数据集，如全球最大的多行业中英双语数据集IndustryCorpus 1.0，推动数据流动和行业应用。同时，为解决数据版权问题，智源采用数算一体的方式保障数据安全。林咏华强调，合成数据和数据精细化是未来提升模型性能的重要方向。
15.AI大模型的未来：技术与商业化的双重考验
在2024北京智源大会上，业内专家如百川智能CEO王小川、智谱AI CEO张鹏、月之暗面CEO杨植麟和面壁智能CEO李大海等探讨了AI大模型的未来发展。专家们一致认为大模型有望通向通用人工智能（AGI），但在技术突破和商业应用之间仍需找到平衡。杨植麟指出，尽管大模型能通过扩展规模提升智能，数据稀缺仍是最大的挑战。王小川强调，除了技术进步，还需要新的范式变化来推动AGI的发展。在商业化方面，王小川认为，价格战有助于大模型在中国的普及和推广，减少资源浪费。张鹏表示，当大模型能力成为基础设施时，企业将有更大的发展空间。李大海指出，未来大模型的价格将进一步下降，从而推动各行业的应用落地。 杨植麟强调，验证商业模式和投资回报率（ROI）同样重要，他提出了三个关键时间点：推理算力显著超过训练算力、推理成本低于获客成本、AI在执行任务时的效率超过人类，从而产生新的商业模式。尽管大模型技术和商业化正在快速推进，但仍面临诸多挑战。未来的发展方向和市场竞争力仍需继续观察和探索。
16.Sora负责人拉梅什对话谢赛宁：用互联网视频训练AGI是否足够？
在2024年北京智源大会上，Sora团队负责人阿迪蒂亚·拉梅什与纽约大学助理教授谢赛宁进行了对话。拉梅什强调AI行业正转向通过自然语言和描述性文本重建视觉内容。谢赛宁问及拉梅什对“语言模型被高估了”的看法，并探讨了视觉生成对AGI的作用。拉梅什回应称，视频中包含大量信息，很多智能可以通过视觉学习，但难以用语言模拟。他认为，尽管语言提供了强大的先验知识，随着模型规模的扩大，模型可以自主解决问题。关于团队文化，拉梅什表示，OpenAI侧重长期目标，注重潜力人才。在谈及视频生成领域竞争时，拉梅什强调发布模型前需确保其安全性，并欢迎行业内的创新。谢赛宁问到互联网视频是否足以支持实现AGI，拉梅什认为现有数据足够，但未来可能需要整合更多现实世界环境的约束条件来推进发展。
关注「阿杰与AI」公众号
与AI时代更靠近一点
