新闻摘要
1.微软与中东伙伴:AI竞争与安全风险
2.自动驾驶汽车、云计算和机器人技术的最新进展
3.开源大模型面对现实困境
4.昆仑万维上半年业绩喜人，AI商业化全面落地
5.新华网推出AIGC应用使能平台
6.ASU积极探索AI应用于教育
7.金域医学打造医检行业首个医检大模型
8.人工智能并非阻碍，而是挑战高等教育
9.亚马逊AI助理节省2.6亿美金和4500个开发人员年头工作量
10.OpenAI 增强战略团队，聘请前 Meta 高管
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1.微软与中东伙伴:AI竞争与安全风险
微软对中东人工智能公司G42的15亿美元投资引爆了国际关注。此举被视为微软在全球人工智能领导竞争中的战略举措，G42则以此获得微软云计算平台Azure的支持，并加速其自身人工智能生态系统建设。
埃米安装政局轻松、移动迅速，且对数据使用更为开放，这些优势助力其在科技发展方面取得进展。 目前，G42正与微软共同建立数据中心，并计划在包括东非等国家拓展业务。但是，由于美国对中国人工智能技术竞争日益紧张，此合作也招致了来自美国政治圈的严厉审查。G42与中国企业的关联引发了美国官员的担忧，美国政府呼促阿联酋减少与中国的技术合作。微软也因此改变了策略，从最初的知识产权转让改为租赁其AI产品，以缓解政治压力。
尽管存在争议，微软在阿联酋的投资被一些专家视为对抗中国影响力的有利举措，促进中东地区成为新的人工智能中心。 但是，全球人工智能的发展需要各国合作，共同推动技术进步和良性竞争。
2.自动驾驶汽车、云计算和机器人技术的最新进展
过去一周，科技领域掀起了一波又一波的新浪潮。从波士顿动力公司的人形机器人Atlas在社交媒体上发布的热身视频，到特斯拉公司在AI领域领域的优势被马斯克传记作者高度赞扬，科技界不断呈现新面貌。
波士顿动力公司的人形机器人Atlas，以其灵活的多关节动作而闻名。它最新的热身视频展现了Atlas完成了一系列的俯卧撑，模拟工作前的热身活动，引发了公众的广泛关注。
特斯拉公司在运用AI技术于现实世界的应用方面展现出领先优势，该公司通过工厂积累了丰富的AI与现实互动经验。特斯拉CEO马斯克的传记作者引用一位匿名AI专家称，其他公司难以追赶特斯拉在这方面的先领。
此外，Broadcom公司也获得了重大AI芯片项目，成为了OpenAI第一代和第二代AI芯片的供应商，并与第五个大型AI芯片客户合作。
亚马逊公司宣布其AI助手Amazon Q显著提高了软件升级效率，为公司节省了2.6亿美元和4.5万个开发人员年限的开发时间。Amazon Q已经被整合到公司的内部系统中，以简化基础软件的更新。
3.开源大模型面对现实困境
最近，开源大模型代表之一 Llama 3 在市场上遭遇了冷落。尽管Meta发布的Llama 3.1 405B 在测试中表现出色，甚至追平了GPT-4的水平，但其下载量却大幅下降。
业界人士分析，开源模型虽然技术实力强大，但实际应用中仍存在一些问题。首先，大型开源模型参数规模庞大，对硬件资源和技术人才的依赖性也提高，并不是所有企业都能负担得起。其次，与商业化适配的闭源模型相比，开源模型需要企业自行进行优化和精调，这对技术水平要求更高。
目前，闭源模型在性能和实用性方面依然处于领先地位。斯坦福大学的MMLU测试排名中，闭源模型席卷了前十名，而开源模型 Llama 3.1 孤军奋战。
尽管开源模型在学术研究和教学领域有一定的价值，但在实际应用中，闭源模型的优势更为明显。随着商业化竞争的加剧，开源模型面临着前行的艰难挑战。
4.昆仑万维上半年业绩喜人，AI商业化全面落地
昆仑万维2024年上半年实现营业收入25亿元，整体毛利率达78.2%。海外业务收入规模达22亿元，同比增长9%，占总收入比重达88.2%。公司研发费用为7.6亿元，同比增长115.7%。昆仑万维已完成"算力基础设施—大模型算法—AI应用"全产业链布局，构建了AI大模型、AI搜索、AI游戏、AI音乐、AI社交、AI短剧的业务矩阵。公司不断升级基座大模型，并取得了显著进展。AI应用方面，天工AI智能助手和AI社交产品Linky日活用户突破百万。“Club Koala”和多个AI游戏在研发并测试中。AI音乐方面，天工音乐服务和全球首款AI流媒体音乐平台Melodio和AI音乐创作平台Mureka已推出。AI短剧平台SkyReels集成了公司自研剧本大模型、分镜大模型、3D生成大模型以及AI引擎，并于8月19日正式发布。天工大模型通过与众多企业达成合作，实现了商业化收入。公司旗下艾捷科芯的AI大算力芯片项目进展顺利。Opera子公司上半年营业收入2亿美元，同比增长17%，经调整后EBITDA为5152万美元，同比增长22%。全球月活跃用户达3亿。昆仑万维将在未来继续升级天工大模型，提升应用功能，并推动更多企业实现数智化转型，助力构建科技强国。
5.新华网推出AIGC应用使能平台
近日，新华网正式发布了新华AIGC应用使能平台，旨在打通人工智能模型应用的“最后一公里”。 该平台作为产业基础设施平台，提供一站式专属大模型训练和应用开发服务，以“云边端协同”架构，帮助企业获取数据资源、算力资源，保障数据安全，解决技术与业务脱节难题。
新华AIGC应用使能平台拥有四大核心能力:弹性可靠的绿色算力、专业权威的行业语料、安全可控的模型应用、面向场景的训练平台。通过云端集成优质通用大模型，针对专属任务进行模型精调、指令微调、RAG检索增强和知识图谱增强，构建优质垂直领域模型。平台还支持低代码开发或API调用方式实现智能体开发，并通过OTA方式推送至端侧信创一体机，确保数据和算法安全可控。
平台推出的按算量计费新模式，通过高性能弹性算力包为客户提供普惠算力，实现算力资源零浪费。平台的高质量语料库服务，汇聚了包括新华社、新华网数据在内的各类权威专业的行业数据，以及AIGC标注数据、合成数据，有效解决垂直领域模型训练数据资源的语量和质量瓶颈。
平台已在政务与社会治理、内容管理、医疗健康、金融、法律、乡创文旅、工业基建、环保能源、商业等领域在建一批大模型应用，推动产业升级与转型。
新华网持续结合自身优势和特点，加大媒体与人工智能深度融合力度，为数字经济社会的高质量发展提供更加可信、可靠、可及的数智服务。
6.ASU积极探索AI应用于教育
亚利桑那州立大学（ASU）正积极探索人工智能（AI）在教育中的应用，旨在提升学生的学习体验，提高他们适应未来技术发展环境的能力。ASU认为，将AI作为一种工具来服务学生，有助于实现其核心目标——学生成功。
为了充分发挥AI的潜力，ASU鼓励教职员工提出利用AI改善教学、研究和运营效率的方案。目前，已有超过150个方案被提出，涉及利用AI进行人员培训、学习设计、学术写作辅助以及行为健康应用等领域。
ASU 强调，在运用AI技术的同时，保持对人性的关注至关重要，确保AI作为一种工具来放大人类潜力，而不是替代人类。ASU将继续与OpenAI等企业合作，在利用AI的同时，保护机构的知识产权和数据隐私，并确保安全的技术环境。
ASU认为，所有大学都应该积极探索AI的应用，并将其纳入教学计划中，教授学生如何使用AI工具，并认识到AI在研究和学习中的作用。
同时，ASU 强调，在AI技术不断发展的同时，需要持续学习和更新知识，并遵守伦理规范，为人类社会创造更大的价值。
7.金域医学打造医检行业首个医检大模型
8月23日，金域医学正式发布了第三方医检行业首个医检大模型——域见医言大模型，并上线智能体应用——“小域医”。该模型基于金域医学30年的医检专业数据和知识积累，以及23000家医疗机构的服务经验，在通用语料基础上注入了超20亿Token医检语料，经过近两年的开发训练而成。
“域见医言”大模型可支持整合图像、语音、文本等多模态，基因、蛋白、病理等多组学，以及项目推荐、实验室检测、报告生成等多场景的信息，能处理复杂任务，帮助临床医生和检验医师在多轮交互中作出科学决策。它还具有医疗领域的专业分析、推理能力，能有效提升医检判读与识别的精准度。
金域医学还打造了面向医检全场景的智能体应用——“小域医”，覆盖全病种、全生命周期，可大大缩短医生决策的时间，减轻医生负担，帮助患者尽快拿到检测结果，取得更及时、精准地治疗。
“域见医言”大模型打破了医检行业大模型的突破口，标志着智慧化医检服务的到来。
8.人工智能并非阻碍，而是挑战高等教育
随着人工智能技术的迅速发展，特别是大型语言模型（LLM）的出现，教育领域面临着挑战。一些教授担心学生会依赖LLM完成作业，从而削弱学习过程的重要性。人工智能可以生成高质量的文本，使得传统的评估方式难以辨别真伪。但专家们认为，这并非不可逾越的障碍。 重要的是，我们需要将LLM视为工具，帮助学生提升写作能力，而不是简单的替代品。 教育者需要重塑教学理念，将注意力从最终成果转向写作过程本身。 强调思考、研究、表达和批判性分析等技能，让写作成为学生深入理解和探究知识的驱动力。 同时，我们需要接受人工智能在教育中的新角色，并帮助学生理解如何与之协作，而非抗拒。
9.亚马逊AI助理节省2.6亿美金和4500个开发人员年头工作量
亚马逊首席执行官安迪·杰西近日宣布，亚马逊的生成式人工智能助手 Amazon Q 显著缩短了软件升级时间，为该公司节省了数千个工作小时。杰西在LinkedIn上表示，Amazon Q 已被整合到公司的内部系统中，以简化基础软件更新。
他指出，使用 Amazon Q，将应用程序升级到 Java 17 的平均时间从 50 个开发工作日缩短至几个小时。杰西强调，这种效率为亚马逊节省了 “相当于4500个开发人员年头的一般工作量”。他还提到，79% 的由 AI 生成的代码审查可以直接部署，无需额外更改，这也体现了该工具的精确度。除了时间节省外，杰西还指出，这些升级增强了安全性，并减少了基础设施成本，提供了每年估计 2.6 亿美元的效率提升。
10.OpenAI 增强战略团队，聘请前 Meta 高管
人工智能公司 OpenAI 从 Meta 招募了前高级产品管理总监 Irina Kofman，负责该公司战略发展。Kofman 将直接向首席技术官 Mira Murati 报告，并最初专注于安全和准备工作。
自成立以来，OpenAI一直在积极招聘来自大型科技公司，特别是社交媒体公司的商业领导人加入公司。这使其领先于 Google 和 Meta 等竞争对手。OpenAI 还聘请了前 Instagram 和 Twitter 高管 Kevin Weil 担任首席产品官，以及前 Nextdoor 首席执行官 Sarah Friar 担任首席财务官。
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