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微软因聘用前 Inflection 员工而在英国遭遇合并调查

微软对 Inflection AI 的投资将接受英国全面反垄断调查,此前监管机构表示需要仔细审查这家人工智能初创公司前雇员被微软聘用的情况。英国竞争和市场管理局 (CMA) 7月16日表示,将对该合伙企业启动正式的第一阶段合并调查,并设定9月11日为是否升级为深入调查的最后期限。在发现大型科技公司大量投资人工智能初创企业后,该机构迅速采取行动。这凸显了人们对硅谷公司利用此种方式控制和塑造未来新兴市场的担忧。

—— 彭博社

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特斯拉在马斯克下令大规模裁员后正大举招聘

在特斯拉首席执行官马斯克匆忙下令进行公司历史上最大规模裁员三个月后,特斯拉公司计划招聘近800名新员工。最近几周,这些职位不断出现在特斯拉的招聘页面上,职位范围从人工智能 (AI) 专家到更普通的服务工作。该公司招聘的很多职位都专注于人工智能和机器人技术,包括特斯拉的人形机器人Optimus。该公司面向客户的部门也在寻求补充员工。7月15日,特斯拉列出了268个与服务相关的职位,其中包括77名服务技术人员。此外,特斯拉已重新聘用了曾经拥有近500名员工的超级充电站部门部分员工,马斯克今年早些时候几乎解散了整个部门。

—— 彭博社

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微软团队研究出一种新的方 可以让大语言模型更好地理解和处理电子表格数据

微软研究团队提出了一种新的方法,旨在帮助大语言模型(如GPT-4)更好地理解和处理电子表格数据。传统方法在处理电子表格时往往受到token限制,并且难以有效解析电子表格的二维布局和复杂结构。

解决的问题

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AutoGPT:使用“Blocks”像搭积木一样创建和使用AI代理的过程

AutoGPT是一个开源工具,旨在简化创建和使用AI代理的过程。用户可以通过一个简单的图表式界面设计代理,并在后端运行这些代理。

新版的AutoGPT使用“Blocks”来构建代理。这些模块化功能块可以组合起来创建自定义行为,极大地简化了功能扩展和代理构建过程。例如,有用于发布Reddit帖子的Block、发送Discord消息的Block、获取维基百科摘要的Block等。

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中国网信办要求AI模型在发布前准备数万个问题以测试回答是否安全

在中国,大多数生成式人工智能模型在向公众发布之前都需要获得中国网信办的批准。据知情人士透露,互联网监管机构要求企业准备 2 万至 7 万个问题,用于测试模型是否能给出安全的答案。企业还必须提交一个数据集,其中包含 5,000 至 10,000 个模型将拒绝回答的问题,其中大约一半与政治意识形态和对共产党的批评有关。如果用户在一天内连续三次或累计五次提出不当问题,生成式人工智能运营商必须停止为其提供服务。

这些要求催生了一个小型咨询行业,专门帮助民营企业获得其模型的批准。为了提前测试这些模型,咨询公司通常会雇佣前任或现任互联网监管机构的官员。一家位于广东的机构,其服务起价为80,000元人民币,约合11,000美元。

—— 华尔街日报

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🤖 香港开发自己的ChatGPT风格AI工具

香港正在开发自己的ChatGPT风格AI工具,名为“公务员文件辅助应用程序”,此前OpenAI封锁了该地区对ChatGPT服务的访问。该工具由香港科技大学开发,将于今年向政府雇员开放,最终将向公众开放。它将提供图形和视频设计等功能。由于难以吸引微软和谷歌等公司的投资,政府正在为该项目提供资金。此举是在中美之间全球AI竞赛的背景下发生的,中国旨在到2030年成为全球AI领导者。虽然ChatGPT在技术上被封锁在中国,但用户可以通过VPN访问它。阿里巴巴和百度等中国科技巨头已经推出了自己的AI模型,但它们必须遵守中国的审查制度。

(@The Associated Press)

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🇨🇳 英特尔在中国科技领域的投资引发美国担忧

英特尔的风险投资部门英特尔资本已在中国人工智能和半导体初创公司投入巨资,引发了华盛顿的担忧。尽管英特尔自身芯片制造获得了数十亿美元的美国资金,但英特尔资本已投资了超过 120 家中国公司,其中包括 43 家人工智能初创公司和 15 家半导体公司。随着美国寻求限制对可能具有军事用途的中国科技的投资,此举已受到密切关注。拜登政府正在敲定限制美国对这类技术融资的规则,这可能会迫使英特尔资本剥离其在中国的部分投资。虽然英特尔资本已放缓了其在中国交易的步伐,但其持续投资凸显了美国和中国在科技领域持续存在的紧张局势。

(FT)

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大模型集体“失智”:9.11 和 9.9 哪个大,几乎全翻车了

近日,有博主在使用 GPT-4o 时偶然发现,当提问:9.11 and 9.9——which is bigger?GPT-4o 竟毫不犹豫回答前者更大。

面对这一常识性“错误”,他不死心地又去问了其他大模型,结果几乎全军覆没。

而在国内大模型上,Kimi、ChatGLM、文心一言等也都是回答前者更大。

不过由于百度给出了分析过程,让我们得以解惑。原来大模型把9.11 拆分为9、小数点和 11,11自然是比9要大。

不过也有网友认为,像版本号、书籍目录等,9.11 比9.9要大,AI可能混淆了这部分数据。

IT之家

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🆔 网站名称:AI. Transform Enhancer

⭐️ 网站功能:AI工具

📁 网站简介:通过大模型和AI技术,将平时繁琐的事务交给AI辅助转换处理,输入自然语言和文本内容,AI智能处理输出,做到所想即所得。使得非专业用户可以轻松进行文本转换,图表生成,音视频处理等。

🌐 网站网址:点击打开

🔗 项目地址:点击访问
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谷歌测试由 Gemini AI 创建的视频演示

谷歌在 Workspace 实验室推出了新的 Vids 生产力应用,理念是“如果你能做幻灯片,就能在 Vids 里做视频。” Vids 在四月宣布,允许用户将文档、幻灯片、旁白和视频录音拖放到时间线上,制作一个可以与同事分享的演示视频。通过 Workspace 实验室预览提供,该功能让 Workspace 管理员可以选择让用户试用这个由人工智能驱动的视频制作工具。

虽然你可以在 Vids 中生成视频,但不要与像 OpenAI 的 Sora 这样的 AI 工具混淆,后者可以根据提示生成逼真的画面。相比之下,Vids 是通过描述你希望 Gemini 创建的内容来生成展示视频,然后你可以在之后修改视频。

你也可以选择使用众多可用模板之一手动开始你的 Google Vids 演示草稿,并且有免版权的素材可以用来提升你的创作。

🗒 标签: #Google #AI #Vids #Gemini
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Video is too big


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OpenAI 科学家翁荔提出外在幻觉extrinsic hallucination 概念

OpenAI 科学家翁荔近期在Github 上发布文章,提出了一种名为 LLM 外在幻觉(extrinsic hallucination)的全新概念。

翁荔表示,模型输出应基于预训练数据集。然而,考虑到预训练数据集的规模,每一代检索和识别冲突的成本太高。如果我们将预训练数据语料库视为世界知识的代表,那么从本质上讲,我们要努力确保模型输出是真实的,并且可以通过外部世界知识进行验证。同样重要的是,当模型不知道某个事实时,它应该说出来。

翁荔表示,为了避免外在幻觉的出现,研究者应该保证大模型内容符合事实,同时要保证大模型在适当的时候承认不知道答案。

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🤖中国的人工智能雄心:国家力量与创新之间的博弈

中国正在积极追求人工智能主导地位,利用国家资源与美国科技巨头竞争。然而,旨在控制政治言论的严格监管正在阻碍创新。虽然中国在计算机视觉领域处于领先地位,但在生成式人工智能方面却落后,促使政府主导推动赶超。这包括为人工智能训练提供补贴计算能力和数据,在生成式人工智能采用方面超过美国。

尽管如此,中国严格的审查制度限制了人工智能的发展。生成式人工智能模型需要政府批准,涉及广泛的测试和内容限制。这扼杀了创造力,并限制了对关键训练数据的访问。

此外,美中科技战限制了对先进芯片的获取,迫使中国依赖走私和国家资助的替代方案。虽然中国在制造和机器人人工智能方面拥有潜力,但其国家主导的方式可能会浪费资源在吸引力有限的项目上。

(华尔街日报)

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