新闻摘要
1.英伟达最新AI芯片受设计缺陷影响 推迟上市
2.大模型2.0时代:AI个人电脑与云电脑的演进
3.AI生成内容检测技术
4.腾讯混元模型在中文大模型测评中荣登第一
5.OpenAI探讨为ChatGPT添加文本水印，用于检测学术作弊
6.图片修复AI应用Remini下载量超过ChatGPT
7.阿里云与中国石油大学携手 推动油气大模型创新
8.可灵AI会员服务全球上线
9.360AI战略调整:与15家大模型合作打造AI助手
10.大脑的 ChatGPT:爱达荷州立大学教授助力开发人脑 AI 基础模型
11.安全领域涌现“AI+安全”新潮流
12.利用ChatGPT简化网络操作
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1.英伟达最新AI芯片受设计缺陷影响 推迟上市
据消息称，英伟达公司旗下的最新人工智能芯片将因设计缺陷推迟上市。这位消息人士透露，此次推迟预计将长达三个月或更长时间，这将直接影响英伟达的一些主要客户，包括Meta、谷歌和微软。这些技术巨头已经从英伟达订购了数十亿美元价值的芯片。英伟达已经向微软告知了最先进的Blackwell系列AI芯片的延迟消息。考虑到Blackwell系列计划于今年3月发布，目标是取代英伟达之前的主力产品Grace Hopper超级芯片，该芯片旨在加速生成式人工智能应用，此次推迟对这些公司来说是一个重大挫折。英伟达发言人表示产品生产正在按计划进行，预计将在今年晚些时候逐步扩大规模，但没有评论其对客户的声明。亚马逊、谷歌、Meta 和微软均未对此置评。
2.大模型2.0时代:AI个人电脑与云电脑的演进
进入大模型2.0时代，人工智能技术飞速发展，对个人电脑和云电脑等计算设备提出了新的要求。
AI个人电脑（AI PC）和云电脑将迎来新的突破。AI PC将更加注重本地计算能力和深度学习模型集成，以提供更沉浸式的用户体验，并能更好地应对隐私安全挑战。
云电脑则将更加依赖大模型2.0的算力优势，提供更加智能化、交互式的服务，并与边缘计算等技术深度融合，构建更灵活、高效的计算生态。
未来，AI PC和云电脑将朝着更高效、更智能、更安全的方向演进，为用户带来更丰富的应用场景和全新体验。
3.AI生成内容检测技术
韩国媒体报道称，开发了一种检测由 ChatGPT 等开源AI 撰写的内容的技术，但尚未公开使用。文章指出，这种技术能够实现 99.9% 的准确率，但迟迟未发布，原因在于引发公开争论和伦理担忧。
有的用户认为该技术会对作者的创作意图构成威胁，也有人担心这种技术可能会被滥用来进行恶意攻击。这使得开发者面临着技术发布时的伦理选择难题。
4.腾讯混元模型在中文大模型测评中荣登第一
最新的中文大模型评测结果出炉，腾讯混元模型以卓越的表现力位居国内第一。该评测涵盖了多个重要方面，包括SuperCLUE-Benchmark、知识问答、文本生成等。混元模型在所有测试项目中均取得了优异的成绩，尤其是在SuperCLUE-Benchmark 上，其得分达到惊人的71.95%，远远超过了其他模型，例如GPT-4 、Claude3.5-Sonnet和Gemini-1.5-Pro等。
专家分析认为，混元模型在预训练阶段采用了先进的训练方法和规模庞大的数据集，获得了强大的语言理解和生成能力。该模型的成功也标志着中国在中文大模型领域取得的重要突破，为推动人工智能发展作出了重大贡献。
5.OpenAI探讨为ChatGPT添加文本水印，用于检测学术作弊
近日，OpenAI证实正在研究为其聊天机器人ChatGPT添加文本水印的技术。这一技术可以用来识别使用ChatGPT生成的内容，从而帮助检测学生作弊行为。OpenAI表示，这款文本水印技术已经展现出相当高的准确率，但它在面对某些篡改方式时效果有限，例如通过翻译系统、使用其他生成模型重新措辞或者在每个单词之间插入特殊字符后删除这些字符。OpenAI还表示，文本水印可能会对一些群体造成歧视，例如非英语母语人士。为了慎重考虑这些风险，OpenAI优先开发了针对音频视频内容的身份验证工具。
6.图片修复AI应用Remini下载量超过ChatGPT
根据Stocklytics.com的数据，AI应用Remini的下载量已经超过了ChatGPT，反超了1000万次下载。Remini是一款图片修复和增强应用，它的用户总数已经达到2.19亿。Remini的成功 attributed到 users 喜欢它轻松易用、快速生成结果及高品质的图像增强功能，用户们纷纷点赞，称Remini能够将老照片转化为高清照片。
Remini的财务分析师Edith Reads表示，Remini下载量超过ChatGPT的现象显示用户在AI应用市场上的喜好和偏好发生了转变。 虽然对话型AI应用像ChatGPT仍然在许多领域发挥着重要作用，但对于能够提升日常数字化任务效率的高专业化AI工具，需求明显增长。Remini能够修复模糊的旧照片，受到中国用户的喜爱，他们喜欢使用它将自己的肖像转化为具有雕塑般效果的图像。
7.阿里云与中国石油大学携手 推动油气大模型创新
阿里云与中国石油大学（北京）联合举办油气人工智能创新大赛。大赛聚焦于油气人工智能小模型与大模型融合创新，以及油气与新能源的智能化融合创新。阿里云提供的包括天池大赛平台、通义大模型、阿里云百炼平台和云原生等技术，支持参赛者开发AI大模型和智能云场景的创新方案。
中国石油大学（北京）校长金衍表示，能源行业的产业结构调整正处于关键期，油气行业数字化转型将极大促进能源行业发展。阿里云在能源油气行业有着深厚积累，旨在通过先进的人工智能技术和云计算服务，助力行业数智化转型。
赛事举办旨在鼓励更多专业院校和企业与阿里云共同开展合作，推进大模型落地应用，助力能源行业数字化转型。
8.可灵AI会员服务全球上线
近期，视频生成大模型可灵AI（由快手推出）正式发布全球会员服务。面向不同会员等级，提供专属功能。全球会员体系包含三个等级:价格分别为10美元、37美元和92美元，对应能生成约66个、300个和800个5s高性能视频，并提供月卡、季卡、半年卡、年卡等多种套餐选择。同时，可灵还在国内提供黄金、铂金和钻石会员服务，价格和功能与全球会员类似，皆推出5折优惠活动。用户可根据自身需求选择购买会员服务，也可免费使用。
随着大模型产品的“落地”，会员收费服务逐渐成为热门趋势。类似可灵AI，ChatGPT也提供不同等级的会员，并提供免费版本，但免费版本功能受限。文心一言等国内大模型产品也已开通会员收费服务。这些收费服务旨在满足用户需求，并加速大模型的商业化进程。
9.360AI战略调整:与15家大模型合作打造AI助手
近期，国内大模型领域呈现出数量增长迅速但应用场景受限的矛盾。360集团也随之调整了AI战略，放弃“自己做大模型”的思路，转而开放安全卫士、安全浏览器、搜索和智能硬件等四大场景，与15家大模型厂商合作，推出新一代AI产品“AI助手”，让AI技术惠及更多用户。为此，360将开放桌面和浏览器两个核心入口，接入各家大模型，并结合自身大模型“360智脑”，实现AI功能的普惠化。
这种战略转向，使360从大模型的竞争者转变为大模型应用场景提供者，为业务拓展开辟了新的可能性。例如，360发布了360智能文档云2.0，打造人工智能应用平台，为企业和政府提供智能存储、管理和应用解决方案。该平台内置文档大模型以及RAG服务和Agent服务，用户可以根据需求选择不同大模型服务，并通过人工智能技术将散落的数据资产整理成数据宝藏，挖掘数据价值，从而提升企业生产力。
10.大脑的 ChatGPT:爱达荷州立大学教授助力开发人脑 AI 基础模型
爱达荷州立大学数学系助理教授埃马努埃莱·扎帕拉及其来自耶鲁大学和贝勒大学的同事们共同开发了一种名为 BrainLM 的脑活动记录基础模型。BrainLM 可以被视为“大脑的 ChatGPT”，它与其他生成式人工智能工具不同，它不生成文本、图像或视频，而是生成不同状态下的脑活动记录。为了训练 BrainLM，研究人员使用了相当于 279 天的近 42,000 名匿名个体的脑活动记录数据以及他们的相关临床信息。经过训练，BrainLM 能够预测年龄、焦虑和创伤后应激障碍等临床变量，并生成相应的脑活动记录。
BrainLM 对神经科学家来说将是一个重要的工具，因为他们可以使用它来研究特定疾病。传统上，研究人员需要招募大量患有相同疾病的患者来训练 AI 模型，这成本高昂且耗时。而 BrainLM 则可以帮助研究人员显著减少训练时间和成本，因为它是一个针对任何类型疾病都可改编的基础模型。它可以理解大脑功能的信息，并为研究人员提供一个以其为基础进行精细调整的起点。
扎帕拉认为，BrainLM 将引领其他围绕大脑的 AI 系统的开发，并利用生成式 AI 来研究和诊断疾病。未来，BrainLM 可能能够帮助识别患阿尔茨海默病等疾病的风险，进而采取预防措施，争取在症状出现之前延缓或阻止疾病发展。
11.安全领域涌现“AI+安全”新潮流
今年七月三十一日，以“打造安全大模型，引领安全行业革命”为主题的第十二届互联网安全大会（ISC.AI 2024）在京举办。
大会期间，官方公布了截至目前，我国已备案上线，为公众服务的生成式人工智能服务大模型已达180多个，注册用户数突破5.64亿。
专家们一致认为，人工智能等数字技术的应用，既是安全防御重点，也是保障手段。未来，将加快培育新支柱新赛道，推动安全产品集约化、高端化、智能化发展。
360集团创始人周鸿祎表示，2024年安全行业将迎来新革命，用AI重塑安全的本质是让安全做到“自动驾驶”。360集团计划为购买360标准产品的用户免费提供大模型标准能力，实现大模型普惠和安全行业新质生产力变革。
12.利用ChatGPT简化网络操作
ChatGPT的问世开启了人工智能在技术发展史上的一个里程碑。它以其强大的语言处理能力引发了业界对未来网络操作方式的想象。
ChatGPT可以打破传统的命令行界面，允许工程师们使用自然语言与网络交互。通过接收到更直观的指令，工程师可以更轻松地执行任务，提高效率，减少错误。
为了确保ChatGPT的准确性，关键在于对其进行上下文训练，即用相关真实信息训练AI，使其能更好地理解和响应网络环境的具体要求。例如，将ChatGPT训练于特定网络设备的文档和实时数据，可以帮助其提供可靠的答案，避免虚假信息。
ChatGPT的应用不仅限于简化操作，它还将推动网络自动化，即AI for Operations(AIOps)。它可以帮助自动化任务、快速检测和解决故障，并通过分析历史数据预测问题，从而提升网络效率和可靠性。
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