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比尔•盖茨:我们不要过分担心AI的用电问题
比尔•盖茨为人工智能系统导致的能源使用快速增长进行了辩护,认为该技术最终将抵消其大量电力消耗。在伦敦发表讲话时,盖茨敦促环保人士和政府“不要过分”关注运行新的生成式人工智能系统所需的大量电力,微软等大型科技公司正竞相投资数百亿美元建设庞大的新数据中心。他表示,数据中心将推动全球用电量增长2%至6%。今年5月,微软承认其温室气体排放量自2020年以来增加了近三分之一,这在很大程度上是由于数据中心的建设。他表示,科技公司在寻求新的电力来源时,将为清洁能源支付“绿色溢价”,这有助于推动其开发和部署。“他表示:“科技公司愿意支付溢价,帮助提升绿色能源产能。”
—— 英国金融时报
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比尔•盖茨为人工智能系统导致的能源使用快速增长进行了辩护,认为该技术最终将抵消其大量电力消耗。在伦敦发表讲话时,盖茨敦促环保人士和政府“不要过分”关注运行新的生成式人工智能系统所需的大量电力,微软等大型科技公司正竞相投资数百亿美元建设庞大的新数据中心。他表示,数据中心将推动全球用电量增长2%至6%。今年5月,微软承认其温室气体排放量自2020年以来增加了近三分之一,这在很大程度上是由于数据中心的建设。他表示,科技公司在寻求新的电力来源时,将为清洁能源支付“绿色溢价”,这有助于推动其开发和部署。“他表示:“科技公司愿意支付溢价,帮助提升绿色能源产能。”
—— 英国金融时报
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必应在中国的审查比中国同行“更极端”
根据多伦多大学公民实验室的最新研究,必应翻译在中国的审查规则非常严格,即使提到国家主席习近平也会导致翻译结果被彻底屏蔽。公民实验室的研究将必应与中国科技巨头百度、阿里、腾讯和网易的翻译服务进行了比较。必应中国是唯一始终生成空白输出的翻译服务。百度、腾讯和网易的翻译会默默地省略触发的句子。阿里是唯一在输入敏感文本时显示错误消息的提供商,但在用户删除触发文本后,仍然会翻译内容。除此之外,必应中国搜索引擎审查范围也比中国公司的服务更广泛。研究员说:“与中国科技公司相比,必应的审查过度了,微软公司似乎不想像竞争对手那样花太多时间制定审查规则。……必应的审查规则更笼统,可能是因为他们没有时间更新列表。”
—— 世界其他地区
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根据多伦多大学公民实验室的最新研究,必应翻译在中国的审查规则非常严格,即使提到国家主席习近平也会导致翻译结果被彻底屏蔽。公民实验室的研究将必应与中国科技巨头百度、阿里、腾讯和网易的翻译服务进行了比较。必应中国是唯一始终生成空白输出的翻译服务。百度、腾讯和网易的翻译会默默地省略触发的句子。阿里是唯一在输入敏感文本时显示错误消息的提供商,但在用户删除触发文本后,仍然会翻译内容。除此之外,必应中国搜索引擎审查范围也比中国公司的服务更广泛。研究员说:“与中国科技公司相比,必应的审查过度了,微软公司似乎不想像竞争对手那样花太多时间制定审查规则。……必应的审查规则更笼统,可能是因为他们没有时间更新列表。”
—— 世界其他地区
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调查报道中心起诉OpenAI和微软侵犯版权
新闻行业在与 OpenAI 竞争的过程中刚刚获得了一位强大的盟友。调查报道中心 (CIR) 是美国历史最悠久的非营利新闻机构,曾制作《琼斯母亲》和《Reveal》等新闻。周四在联邦法院起诉 OpenAI 及其主要支持者微软涉嫌侵犯版权。CIR 在向纽约南区提起的诉讼中指控,OpenAI 在未经 CIR 许可或授权的情况下复制、使用、删节和展示了 CIR 的宝贵内容,并且没有向 CIR 支付任何补偿。自 2022 年底公开发布以来,OpenAI 的 ChatGPT 聊天机器人一直在网络爬取数据以回答用户查询,通常严重依赖直接从新闻报道中提取的文案。该组织表示,其寻求的赔偿金额是实际损害赔偿和被告的利润,或每件侵权作品不低于 750 美元、每件 DMCA 违法行为不低于 2,500 美元的法定损害赔偿。
—— CNBC
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新闻行业在与 OpenAI 竞争的过程中刚刚获得了一位强大的盟友。调查报道中心 (CIR) 是美国历史最悠久的非营利新闻机构,曾制作《琼斯母亲》和《Reveal》等新闻。周四在联邦法院起诉 OpenAI 及其主要支持者微软涉嫌侵犯版权。CIR 在向纽约南区提起的诉讼中指控,OpenAI 在未经 CIR 许可或授权的情况下复制、使用、删节和展示了 CIR 的宝贵内容,并且没有向 CIR 支付任何补偿。自 2022 年底公开发布以来,OpenAI 的 ChatGPT 聊天机器人一直在网络爬取数据以回答用户查询,通常严重依赖直接从新闻报道中提取的文案。该组织表示,其寻求的赔偿金额是实际损害赔偿和被告的利润,或每件侵权作品不低于 750 美元、每件 DMCA 违法行为不低于 2,500 美元的法定损害赔偿。
—— CNBC
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leptonai / search_with_lepton
Building a quick conversation-based search demo with Lepton AI
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GitHub
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Building a quick conversation-based search demo with Lepton AI. - leptonai/search_with_lepton
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6 月 26 日,HuggingFace 发布博客《排行榜形势停滞,让差距再悬殊一点》,使用更高质量的标准重新测试了全球 100 多个开源大模型,推出了 LLM Leaderboard v2。
其中,来自阿里的 Qwen2-72B-Instruct 以较大优势(6.35 分)领先 Llama-3-70B-Instruct,暂居榜一。它在数学、长文本推理和知识方面的表现给 HuggingFace 的评委留下了深刻印象。
新排行榜地址|博客文章
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研究人员利用牛头数计算工具开发出了一种可以准确测量抗议人群规模的人工智能工具
巴西前总统博尔索纳罗声称有60万人参加了支持其参与国家公职人员选举的集会,但圣保罗大学的研究团队使用一种新的AI工具,通过无人机图像和人工智能技术,估计实际人数只有18.5万,不到官方估计的三分之一。
这种工具由政治学家帕布罗·奥尔特拉多及其团队开发,基于中国的计数框架,之前用于计算牛头数。该工具的准确性远高于传统的方法,已被其他巴西分析师和新闻机构采用。
Rest of World
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巴西前总统博尔索纳罗声称有60万人参加了支持其参与国家公职人员选举的集会,但圣保罗大学的研究团队使用一种新的AI工具,通过无人机图像和人工智能技术,估计实际人数只有18.5万,不到官方估计的三分之一。
这种工具由政治学家帕布罗·奥尔特拉多及其团队开发,基于中国的计数框架,之前用于计算牛头数。该工具的准确性远高于传统的方法,已被其他巴西分析师和新闻机构采用。
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据自动驾驶初创公司图灵(Turing)称,由于外国AI芯片(尤其是英伟达的Orin)成本不断上升以及对其依赖程度的增加,日本汽车行业正面临着成本上升和设计自由受限的问题。据估计,设计单个片上系统(SoC)将花费汽车制造商至少 6200 万美元。尽管日本财团 ASRA 旨在合作开发芯片并降低成本,但人们仍然担心英伟达和高通等全球芯片制造商的影响力日益增强。图灵的目标是在 2025 年之前推出其机器人汽车,该公司正在开发自己的 AI 芯片,代号为 Hummingbird,理由是现有芯片无法处理完全自动驾驶所需的速度。该公司计划在 2026 年之前生产测试芯片,并在必要时寻求政府资金。
(日经)
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OPENAI 与“时代”杂志达成合作协议
当地时间27日,《时代》杂志与 OpenAI 宣布,两家公司达成了一项多年内容授权协议和战略合作伙伴关系。该协议允许 OpenAI 将这家出版商的内容引入 ChatGPT,并帮助训练其最先进的人工智能模型。据新闻稿介绍,OpenAI 可以通过这笔交易访问《时代》过去100多年的档案和文章,以训练其人工智能模型,并在其面向消费者的产品中用于回复用户的询问。OpenAI 使用《时代》杂志的内容时会注明引用并链接原始来源。作为协议的一部分,《时代》杂志将可以使用 OpenAI 的技术,以便为其受众"开发新产品"。
—— 时代杂志、OpenAI、财联社
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当地时间27日,《时代》杂志与 OpenAI 宣布,两家公司达成了一项多年内容授权协议和战略合作伙伴关系。该协议允许 OpenAI 将这家出版商的内容引入 ChatGPT,并帮助训练其最先进的人工智能模型。据新闻稿介绍,OpenAI 可以通过这笔交易访问《时代》过去100多年的档案和文章,以训练其人工智能模型,并在其面向消费者的产品中用于回复用户的询问。OpenAI 使用《时代》杂志的内容时会注明引用并链接原始来源。作为协议的一部分,《时代》杂志将可以使用 OpenAI 的技术,以便为其受众"开发新产品"。
—— 时代杂志、OpenAI、财联社
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Anthropic击败OpenAI:Claude 3.5 Sonnet与GPT-4o的并排对比
Austin Starks详细对比了Anthropic的Claude 3.5 Sonnet和OpenAI的GPT-4o两大领先的AI语言模型。通过使用NexusTrade这个AI驱动的交易平台,文章重点评估了这两个模型在速度、准确性和用户体验方面的表现,并通过多个测试详细展示了它们的优缺点。
初步印象
● Claude 3.5 Sonnet: ● 起初,Claude的表现并不令人印象深刻,主要由于其高昂的成本和看似任意的API规则。然而,Claude的最新版本在性能和用户体验上有了显著提升。
● GPT-4o: ● GPT-4o在某些任务上表现出色,但整体表现不稳定,常常无法满足用户的期望。
测试1:创建具有定义参数的投资组合
● 任务描述: ● 生成一系列语法有效的JSON,并总结信息,这是AI语言模型在实际使用中的一个强大用例。
● GPT-4o表现: ● 响应时间较快,中间请求响应时间为3-3.5秒,最终响应时间为53.5秒。 ● 输出内容虽然正确,但显得机械,包含了用户不需要的填充词。
● Claude 3.5 Sonnet表现: ● 每个中间响应时间为3.6-4秒,最终响应时间为83.5秒,显著慢于GPT-4o。 ● 输出内容更为人性化,准确描述了策略规则,没有多余的填充词,用户体验更好。
测试2:创建带有自定义指标的复杂投资组合
● 任务描述: ● 配置几乎可以想象的任何交易策略,包括对技术和基本指标进行算术运算。
● GPT-4o表现: ● 生成的投资组合配置中买入策略配置错误,包含未指定的其他条件。 ● 止损策略配置不合理,未能准确反映预期的百分比变化。
● Claude 3.5 Sonnet表现: ● 尽管响应时间为180秒,但生成的配置100%准确,完全符合给定的复杂策略,表现出色。
测试3:使用AI驱动的股票筛选器
● 任务描述: ● 基于特定标准查询股票,例如查找2016年至2020年现金流增长最高的五家公司。
● GPT-4o表现: ● 在26秒内提供了响应,但结果的准确性存疑,一些数据看起来不合理。
● Claude 3.5 Sonnet表现: ● 由于生成的查询过于复杂,模型未能返回响应,显示出处理某些复杂查询的局限性。
成本对比与综合分析
● 成本: ● Claude的输入令牌成本几乎是GPT-4o的一半,输出令牌成本相同,且上下文窗口比GPT-4o大50%。
● 综合分析: ● Claude 3.5 Sonnet在推理和提供人性化响应方面表现更好,适合需要复杂配置的任务。 ● GPT-4o响应速度更快,可能更适合对速度要求高的任务。 ● 综合考虑成本、上下文窗口、速度和推理能力,Claude 3.5 Sonnet稍胜一筹,但具体选择取决于用户的具体需求。
全文翻译
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via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)
Austin Starks详细对比了Anthropic的Claude 3.5 Sonnet和OpenAI的GPT-4o两大领先的AI语言模型。通过使用NexusTrade这个AI驱动的交易平台,文章重点评估了这两个模型在速度、准确性和用户体验方面的表现,并通过多个测试详细展示了它们的优缺点。
初步印象
● Claude 3.5 Sonnet: ● 起初,Claude的表现并不令人印象深刻,主要由于其高昂的成本和看似任意的API规则。然而,Claude的最新版本在性能和用户体验上有了显著提升。
● GPT-4o: ● GPT-4o在某些任务上表现出色,但整体表现不稳定,常常无法满足用户的期望。
测试1:创建具有定义参数的投资组合
● 任务描述: ● 生成一系列语法有效的JSON,并总结信息,这是AI语言模型在实际使用中的一个强大用例。
● GPT-4o表现: ● 响应时间较快,中间请求响应时间为3-3.5秒,最终响应时间为53.5秒。 ● 输出内容虽然正确,但显得机械,包含了用户不需要的填充词。
● Claude 3.5 Sonnet表现: ● 每个中间响应时间为3.6-4秒,最终响应时间为83.5秒,显著慢于GPT-4o。 ● 输出内容更为人性化,准确描述了策略规则,没有多余的填充词,用户体验更好。
测试2:创建带有自定义指标的复杂投资组合
● 任务描述: ● 配置几乎可以想象的任何交易策略,包括对技术和基本指标进行算术运算。
● GPT-4o表现: ● 生成的投资组合配置中买入策略配置错误,包含未指定的其他条件。 ● 止损策略配置不合理,未能准确反映预期的百分比变化。
● Claude 3.5 Sonnet表现: ● 尽管响应时间为180秒,但生成的配置100%准确,完全符合给定的复杂策略,表现出色。
测试3:使用AI驱动的股票筛选器
● 任务描述: ● 基于特定标准查询股票,例如查找2016年至2020年现金流增长最高的五家公司。
● GPT-4o表现: ● 在26秒内提供了响应,但结果的准确性存疑,一些数据看起来不合理。
● Claude 3.5 Sonnet表现: ● 由于生成的查询过于复杂,模型未能返回响应,显示出处理某些复杂查询的局限性。
成本对比与综合分析
● 成本: ● Claude的输入令牌成本几乎是GPT-4o的一半,输出令牌成本相同,且上下文窗口比GPT-4o大50%。
● 综合分析: ● Claude 3.5 Sonnet在推理和提供人性化响应方面表现更好,适合需要复杂配置的任务。 ● GPT-4o响应速度更快,可能更适合对速度要求高的任务。 ● 综合考虑成本、上下文窗口、速度和推理能力,Claude 3.5 Sonnet稍胜一筹,但具体选择取决于用户的具体需求。
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致力于开发“答案引擎”以与谷歌竞争的 AI 初创公司 Perplexity,正面临着严重的抄袭、侵犯版权和不道德数据抓取行为的指控。
该公司的 Pages 产品可以生成在线文章的摘要,却被发现直接复制《福布斯》和《连线》等出版物的内容,甚至绕过付费墙并无视要求网站不要抓取内容的“robots.txt”指令。
Perplexity 首席执行官 Aravind Srinivas 承认使用了无视这些规则的第三方抓取工具,但声称公司本身并不直接负责。然而,批评者认为,依赖这种做法是不道德的,并且破坏了互联网信任的基础。
除了争议之外,Srinivas 还透露,他曾冒充学术研究人员欺骗推特,以获取 Perplexity 的数据。这一爆料引发了人们对该公司道德以及 Srinivas 所说的“真实性”承诺的进一步担忧。
(The Verge)
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Instagram 将允许创作者制作自己的AI版本
马克·扎克伯格周四在他的广播频道上宣布,Instagram 的新“AI Studio”将允许创作者制作自己的人工智能聊天机器人版本,Meta 开始将其作为“早期测试”在美国推出。扎克伯格表示,作为测试的一部分,“未来几周,你可能会在 Instagram 上看到你最喜欢的创作者的人工智能和基于兴趣的人工智能,”“这些人工智能目前主要出现在私聊 (消息) 中,并将被明确标记为人工智能。”
—— TheVerge
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马克·扎克伯格周四在他的广播频道上宣布,Instagram 的新“AI Studio”将允许创作者制作自己的人工智能聊天机器人版本,Meta 开始将其作为“早期测试”在美国推出。扎克伯格表示,作为测试的一部分,“未来几周,你可能会在 Instagram 上看到你最喜欢的创作者的人工智能和基于兴趣的人工智能,”“这些人工智能目前主要出现在私聊 (消息) 中,并将被明确标记为人工智能。”
—— TheVerge
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在投资者对其人工智能电网业务的热情推动下,日立的市值在周四达到 16.94 万亿日元(1054.5 亿美元),自 2015 年以来首次超过索尼。此次飙升使日立成为日本市值第四大公司,仅次于丰田、三菱 UFJ 金融集团和基恩士。日立的电力传输业务受益于支持人工智能技术的数据中心不断增长的电力需求,一直是其增长的关键驱动力。
(日经)
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Google 正在增强其 Vertex AI 平台,推出旨在提高企业 AI 生成内容的准确性和可靠性的新功能。主要新增功能包括:
* 第三方数据集:与 Moody's 和汤森路透等数据提供商集成,以增强 AI 模型的事实基础,将于 2024 年第三季度推出。
* 高保真模式:允许企业优先考虑来自自身数据集的信息,而不是 Gemini 的通用知识库,现在提供预览版。
* 增强型矢量搜索:结合基于图像和基于文本的搜索以提高准确性,目前处于公开预览阶段。
* 动态检索:根据查询自动确定最佳信息来源(Gemini 数据集或 Google 搜索)。
这些更新旨在解决人们对 AI 模型生成不准确或误导性信息的担忧,使 Google 的 AI 解决方案对企业更具吸引力。
(The Verge)
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Instagram 正在试行“AI 工作室”,允许美国创作者构建自己的 AI 聊天机器人版本。首席执行官马克·扎克伯格宣布了这项功能,该功能将在未来几周内向部分用户推出,主要是在 Instagram 消息传递中。这些 AI 聊天机器人将被清晰地标记并带有“测试版”标签,旨在回答粉丝的问题并提供引人入胜的互动。扎克伯格强调,该功能目前处于开发的早期阶段,未来计划进行改进并扩大使用范围。这项举措反映了 Meta 对多元化 AI 交互的愿景,即赋能创作者和企业以个性化的方式与他们的社区建立联系。
(The Verge)
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OpenAI 已经推迟了其先进的 ChatGPT 语音模式的发布,该模式最初计划于 6 月下旬推出,以解决安全和内容审核方面的问题。 该公司旨在增强模型检测和拒绝不当内容的能力,同时确保无缝的用户体验。 更新后的发布目标设定在 2024 年秋季,此前将与一组选定的 ChatGPT Plus 用户进行 alpha 测试。 尽管有所延迟,OpenAI 仍然致力于通过其语音模式提供类似人类的对话体验,该模式能够理解情绪、响应非语言线索、唱歌和讲笑话。
(PCMag.com)
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🧠 谷歌全新 Gemma 2 模型性能可与 GPT-4 媲美
谷歌 DeepMind 团队发布了全新的开放式语言模型 (LLM) Gemma 2,该模型尽管规模实用,但展现出了令人印象深刻的能力。在 LMSys Chatbot Arena 基准测试中,拥有 270 亿参数的 Gemma 2 版本取得了与 OpenAI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude-3 Sonnet 相当的性能。这使得 Gemma 2 成为 LLM 领域的有力竞争者,甚至超越了 LLama-3-70B 等更大的模型。虽然该模型展现出了潜力,但用户也指出,谷歌需要简化其云服务和文档,以便于访问和集成。
(HackerNews)
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谷歌 DeepMind 团队发布了全新的开放式语言模型 (LLM) Gemma 2,该模型尽管规模实用,但展现出了令人印象深刻的能力。在 LMSys Chatbot Arena 基准测试中,拥有 270 亿参数的 Gemma 2 版本取得了与 OpenAI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude-3 Sonnet 相当的性能。这使得 Gemma 2 成为 LLM 领域的有力竞争者,甚至超越了 LLama-3-70B 等更大的模型。虽然该模型展现出了潜力,但用户也指出,谷歌需要简化其云服务和文档,以便于访问和集成。
(HackerNews)
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