新闻摘要
1.亚马逊携AI推刷新口,为Alexa寻求新的发展方向
2.华为云盘古大模型助推医药健康新发展
3.券商拥抱AI，深度融合未来可期
4.字节跳动BeanPod大模型支持实时语音通话
5.大型语言模型进展放缓，对人工智能的影响
6.华为云黄瑾:人工智能为医药行业带来赶超新机遇
7.用友BIP助力企业加速推进数智化
8.GPTZero 工具揭秘
9.券商加速AI大模型应用
10.第三以上捷克人尝试使用ChatGPT
11.超智融合助力算力突破瓶颈
12.香港积极发展人工智能生态圈
13.大型语言模型在识别心理危机中表现优异
14.大型语言模型生成的内容可能带有“胡说八道”成分
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1.亚马逊携AI推刷新口,为Alexa寻求新的发展方向
亚马逊旗下智能助手Alexa即将迎来十周年，Amazon 正探索通用人工智能 (Generative AI) 来赋予它新的活力。近年来，包括Alexa 在内的智能助手市场逐渐失速，用户对Siri、Google Assistant 和 Bixby等产品的兴趣下降 significantly。但亚马逊并没有放弃。根据报道，Alexa 在过去 Five 年间损失了 100 亿美元，公司决策者们意识到Alexa 难以实现最初设想的那样像与人交谈一样自然流畅。 Amazon 希望通过通用人工智能来改变这一切。
他们看到了 ChatGPT 等平台所展现出的强大的自然语言对话能力，并决心将其应用于 Alexa。Amazon 承诺将在未来几年内用通用人工智能来提升 Alexa 的对话能力，使其更具实用性。尽管亚马逊继续推出新一代 Echo 设备，但其对于 Alexa 的投资已经有所收缩。该公司现在希望通过将 Alexa 与通用人工智能相结合，让它在充满竞争的智能助手市场中重获新生。
2.华为云盘古大模型助推医药健康新发展
华为云日前宣布，其自主研发的大模型盘古具备强大的人工智能能力。盘古大模型将助力医药健康领域的五大场景落地，包括疾病诊断、药物研发、患者个性化治疗、医疗影像分析和智慧医院建设。华为云希望通过盘古大模型，提升医疗效率、降低成本，为患者提供更精准、更便捷的医疗服务。
3.券商拥抱AI，深度融合未来可期
近年来，人工智能（AI）大模型的快速发展，正深刻地改变着金融领域的格局。券商作为金融行业的重要组成部分，也积极探索AI技术的应用，试图通过与AI大模型的深度融合，提升自身服务水平和竞争力。许多券商已纷纷将AI大模型技术应用于研判市场趋势、分析公司财务状况、识别投资机会、优化交易策略等多个领域。例如，一些券商利用AI大模型技术打造了自有的智能投顾产品，可以根据用户的风险偏好和投资目标，提供个性化的投资建议和策略组合。另外，AI大模型在反欺诈、合规风控等方面也展现出了巨大潜力，帮助券商提升风险管理能力、降低运营成本。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，未来，券商与AI大模型的深度融合将更加深入，共同构建一个更加智能化、高效化的金融服务体系。
4.字节跳动BeanPod大模型支持实时语音通话
字节跳动旗下火山引擎推出实时交互解决方案，支持用户与云端大模型进行语音通话。该解决方案采用火山方舟大模型服务平台，融合火山引擎RTC技术，实现语音数据的采集、传输和处理。同时，深度整合了语音识别和语音合成模型“豆包”，简化语音到文本和文本到语音转换，提供智能对话和自然语言处理能力，方便应用快速实现用户和云端大模型的实时语音交互功能。
5.大型语言模型进展放缓，对人工智能的影响
大型语言模型（LLM）曾被视为飞速发展，不断突破界限。从ChatGPT发布至今，其性能和能力得到了显著提升。然而，近期，LLM的发展似乎开始放缓。
OpenAI为例，GPT-3到GPT-3.5的跳跃巨大，GPT-4则进一步提升了模型能力。但GPT-4 Turbo、GPT-4 Vision和GPT-4o的发布，虽然有所改进，但提升幅度相对较小。其他LLM，例如Anthropic的Claude 3和Google的Gemini Ultra，也呈现类似趋势，能力接近GPT-4。
这种发展趋势可能对整个AI领域产生深远影响。LLM的核心能力直接关系到AI技术的进展。随着LLM性能的提升，开发者可以构建更强大、更可靠的AI应用。例如，从GPT-3到GPT-4，聊天机器人响应更加准确，遵循指令并展现出一定的推理能力。
如果LLM能力提升放缓，可能会导致AI创新出现暂歇。未来LLM可能更多地围绕功能和易用性展开竞争，类似于数据库和云服务提供商。尽管LLM之间存在差异，但最终可能趋于同质化，成为同质的构建工具。
6.华为云黄瑾:人工智能为医药行业带来赶超新机遇
华为云副总裁黄瑾近日表示，人工智能发展迅速，为医药行业带来赶超制的机会。与其他行业相比，医药行业的数字化进程相对较慢，因此人工智能技术在该领域具有更大的应用潜力。黄瑾指出，人工智能可以帮助医药行业解决了许多难题，例如药物研发、医疗诊断和个性化治疗等。他认为，随着人工智能技术的进步，医药行业将会迎来一场又一次变革，将为患者提供更加精准、有效、便捷的医疗服务。
7.用友BIP助力企业加速推进数智化
8月10日，由用友主办的“2024全球商业创新大会”在北京举行，大会以“AI+成就数智企业”为主题，探讨了以AI为代表的数智技术赋能企业发展。作为全球领先的企业数智化平台和应用软件，用友BIP发布了最新版本BIP3 R6，实现6大领先技术突破和6大应用架构和服务创新，为企业数智化转型升级提供了更加强劲的支撑。
用友BIP3 R6在简强大架构、更智能、更强数据处理和服务能力、更丰富的应用、提升易交付性等方面取得重要突破。其应用服务数量增至564个，智能服务数量增至108个，数据服务数量增至50个，充分阐明了用友BIP在企业数智化领域的优势。
用友发布了企业服务大模型YonGPT2.0，并升级大模型平台，致力于让百亿模型企业服务应用的专业能力超越千亿模型；同时发布了智能大搜、YonData数据平台、零代码开发平台等创新产品，大幅提升企业数智化水平。
用友BIP通过底座平台、应用系统和专业服务，为企业带来“业务敏捷、精益管理、全球运营”三个方面的创新发展价值。它能帮助企业实现从计划到服务一体化的运营，精细化管理，以及全球资源的统筹。
目前，已有5.8万家大中型企业选择用友BIP推进数智化转型升级。用友将持续加强与ISV、专业服务伙伴的合作，构建专业化、便捷化、规模化的企业数智化生态。
8.GPTZero 工具揭秘
互联网上人工智能工具层出不穷，ChatGPT作为一款强大的文本生成模型，引发了人们对其如何被滥用或作弊的担忧。为了应对这些挑战，开发人员推出了一个名为GPTZero的工具，旨在判定文本是否由ChatGPT生成。 使用GPTZero非常简单，只需将您想要检测的文本粘贴到工具中，它会分析文本的“复杂度”和“不可预测性”指标，然后提供检测结果。复杂的文本通常由人撰写，而GPTZero生成的文本则相对简单可预测。
目前，GPTZero还是一个实验性工具，其检测结果并非绝对准确。但对于教育领域等需要保证作品原创性的场景，它可以作为一种辅助手段，帮助老师和学生识别可能的学术不端行为。在未来，随着人工智能技术的不断发展，类似GPTZero的检测工具将会变得更加精细和可靠，帮助我们有效地应对文本生成技术带来的挑战。
9.券商加速AI大模型应用
近年来，国内券商积极拥抱人工智能技术，将AI大模型应用于企业服务、投资研判、风险控制等领域。例如，一些券商已将AI大模型整合到客户服务系统，实现智能客服、理财建议等功能；此外，AI大模型也被应用于股票预测、投资组合优化等领域，帮助券商提升投资效率和收益率。券商还利用AI大模型加强风控机制，降低投资风险。随着AI技术的不断发展和应用场景的拓展，相信未来将有更多券商加入AI大模型应用行列，推动行业数字化转型和高质量发展。
10.第三以上捷克人尝试使用ChatGPT
一项名为Enehano软件公司进行的调查显示，自ChatGPT推出以来，超过36%的捷克人已经尝试过使用它，近三分之二的捷克人对其有所了解。 该人工智能工具在年轻用户中尤其受欢迎，26岁以下的用户中有超过一半活跃地使用它，通常用作工作辅助工具。调查显示，超过四分之一的年轻用户每周都会使用ChatGPT，有些人甚至每天都会使用它。然而，企业系统性地将人工智能整合仍然滞后。大约7%的人看到ChatGPT在工作中具有潜力，但选择不使用它，而2%的人对这项技术表达了担忧。
11.超智融合助力算力突破瓶颈
近年来，人工智能大模型发展迅速，其训练需要海量算力，导致算力成为发展瓶颈。超级计算和智算技术的融合发展，成为解决这一问题的有效路径。
专家认为，超智融合技术通过结合超算的强大处理能力与智算的算法优化能力，能够满足不同应用场景对算力的需求。例如，超智融合技术应用于超算互联网建设，通过一体化算力调度、数据传输生态协作体系，实现算力供给、软件开发、数据交易、模型服务等功能，满足全社会对先进计算服务的需求。
实现超智融合还需要软件与硬件的协同创新。在硬件方面，需以最低能耗实现最高性能，可以通过重构或柔性发展路径。在软件方面，需从基本大模型理论出发，形成完整的软件栈，支持人工智能发展。未来的超智融合有三个阶段的演进路径:第一步，利用现有计算机系统进行改造与升级，为人工智能应用提供基础设施；第二步，用人工智能技术改进传统计算，使其更加高效；第三步，计算机系统将具备内在的智能特性，人工智能将成为核心属性和组成部分。
12.香港积极发展人工智能生态圈
近年来，香港积极推动人工智能的发展，吸引了众多科技企业落户。香港交易所通过引入18C新规，为人工智能企业提供投融资服务，助力其发展壮大。同时，香港特区政府也“抢企业、抢人才”，完善基础设施，加快人工智能生态圈的构建。黑芝麻智能和地平线等知名企业纷纷计划在香港设立研发中心，投资和招聘大量人才。香港数码港则建设人工智能超算中心，与思科、华为、百度等企业建立战略合作关系，推动人工智能产业发展。此外，香港特区政府还设立了人工智能资助计划，为本地大学、研发机构及企业提供资金支持，吸引更多人才和项目落户香港，将香港打造成国际领先的人工智能技术研发中心。
13.大型语言模型在识别心理危机中表现优异
一项新的研究表明，大型语言模型（LLMs），如 ChatGPT，在识别精神健康危机方面表现出与人类專業人士相当的准确性。研究者使用来自医疗记录的对话数据训练了模型，发现其能够有效识别出潜在的风险信号，例如自残、自杀等。这表明人工智能技术可能在未来为精神健康领域提供新的干预手段，助于更早地识别和应对心理危机，从而降低潜在的伤害。
14.大型语言模型生成的内容可能带有“胡说八道”成分
最近，一些研究小组发布论文，批评生成式人工智能公司仓促将产品推向市场。其中一篇题为“ChatGPT is bullshit”的论文指出，这种人工智能技术生成的文本，充其量只能被理解为“胡说八道”。
论文作者指出，“胡说八道”与“说谎”的不同在于意图。说谎者故意欺骗他人，而“胡说八道者”则是为了制造某种印象， regardless of truth.
这对于那些有法律义务讲真话的公务员和法定职员来说具有重要意义。研究人员认为，将大型语言模型（LLMs）生产的不准确信息称为“谎言”或“错觉”会掩盖它们实际上是在“积极地胡说八道”。
因为公众基于对这些技术的认识，而非深厚的技术理解，来决定如何对待这些机器，因此，使用“错觉”一词可能会造成误解，让人们以为这些机器在某种程度上misperceiving 但仍然试图传达出它们相信或感知到的信息。
研究人员呼吁使用更准确的术语“胡说八道”，来更好地与公众沟通LLMs技术，避免由于“错觉”这一术语导致的误解。 此外，也有研究人员建议制定法律法规，让大型语言模型承担对真理负责的义务，例如要求避免造成社会危害的“漫不经心”言论。
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