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苹果高层或正在考虑收购人工智能公司Perplexity

据报道,苹果高管最近讨论了收购或与人工智能初创公司 Perplexity 合作,或许是为了增强搜索功能或改进Siri。据称,参与谈判的两位高管分别是公司并购主管 Adrian Perica 和Eddy Cue。据苹果内部不愿透露姓名的消息人士透露,内部谈判尚处于非常早期的阶段,目前尚未提出任何报价。

另一种可能性是与 Perplexity 合作,而不是直接收购。如果达成合作,Perplexity 极有可能被纳入Safari,甚至可能被整合到拖延已久的 Siri 改进项目中,该项目目前预计要到 2026 年才会正式发布。

彭博社周五的报道称,此举可能是为了帮助苹果开发一款人工智能搜索引擎。Google每年向Apple Pay约200亿美元,以成为iPhone和Mac的主要搜索引擎,但在反垄断和监管讨论之后,这笔交易面临危险。

如果收购 Perplexity 的交易达成,这笔交易将成为苹果历史上规模最大的交易,而且规模远超预期。Perplexity 的估值约为 140 亿美元。这远远超过了苹果 2014 年收购 Beats 的交易,当时苹果斥资 30 亿美元收购了 Beats。

如果你一直关注Google反垄断案,这个消息或许并不会让你感到意外。在证人席上,库伊明确表示,他们至少与Perplexity进行了部分沟通。

“Perplexity 所做的事情给我们留下了深刻的印象,因此我们开始与他们讨论他们正在做的事情,”Cue 在宣誓时说道。

除此之外,这份报告并非没有可能。此前有传言称,Craig Federighi本人也曾表示,苹果正在考虑与多家合作伙伴合作,为消费者提供一系列人工智能和搜索选项。

与苹果人工智能计划相关的主要公司显然是 OpenAI。在Apple Intelligence推出之前,Google和 Meta 曾被列为可能的参与者。Anthropic 和 Perplexity也被提及,至少是顺便提及。

苹果与人工智能供应商打交道的方式更有可能与它们与硬件组件供应商打交道的方式相同。在这种情况下,让多家供应商参与其中,最终可能会给用户带来更多选择,同时也能降低苹果的成本。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
Coinbase获欧盟加密货币牌照

美国加密货币交易所Coinbase已获得卢森堡颁发的牌照,可在欧盟全境提供加密服务,并将把该国作为其欧洲核心枢纽。自2023年以来,该交易所的欧洲总部一直设在爱尔兰。

Coinbase周五宣布,已从卢森堡金融业监管委员会(CSSF)获得《加密资产市场法规》(MiCA)牌照。MiCA是一项全面性法规,旨在为欧盟27个成员国建立统一的加密资产法律框架。该法规于去年年底全面生效,在加密货币行业爆发一系列丑闻后,这项新规也致力于降低消费者购买加密资产的风险。

这使得Coinbase成为首家获得MiCA牌照的美国加密交易所。其竞争对手Gemini(由Winklevoss双胞胎兄弟创立)预计很快将从马耳他获得欧盟牌照。Gemini于今年1月选择马耳他作为其MiCA枢纽基地。

“Coinbase正全力投入欧洲市场,我们正在推动加密货币在整个欧洲大陆的未来发展,”Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗表示,“MiCA制定了行业标准,而卢森堡凭借其亲商环境和审慎的监管方式正引领这一进程。”

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:环球市场播报)
多项研究揭示 AI 对人类语言的深远影响

多项研究表明,以 ChatGPT 为代表的人工智能正在改变人类的语言习惯。德国马普人类发展研究所的一项分析发现,在 ChatGPT 发布后的 18 个月里,部分 AI 常用词汇如“delve”(深入研究)在学术视频中的使用频率增加了 51%,成为一种“语言水印”现象。

研究人员同时警告,这种影响可能削弱沟通中的信任感,并使非标准方言被边缘化。AI 系统倾向于使用标准化的语言,可能导致使用者失去表达个性和情感的语言特质,从而引发对语言同质化和思想自主性丧失的担忧。

The Verge

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deepseek-ai/DeepEP

DeepEP:一个高效的专家并行通信库

语言:Cuda
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分支数:813

链接:DeepEP GitHub仓库

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DeepEP: an efficient expert-parallel communication library

Language: Cuda
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Forks: 813

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麻省理工学院的脑部扫描表明 使用GenAI工具会降低认知活动

随着生成式人工智能在教育、法律、政治、媒体和其他领域的应用日益普及,许多人担心对这项技术的依赖可能会降低认知独立性。麻省理工学院最近的一项研究有力地证实了这种担忧,该研究表明,使用数字工具会显著改变大脑活动。

这篇新发表的论文解释道,在一项实验中,参与者在撰写一系列文章时,电子脑监测显示,使用大型语言模型 (LLM) 的参与者大脑各区域之间的连接明显较弱。这与记忆力较差和衍生性输出较多相关。

三组参与者每人撰写三篇文章:一组依靠大语言模型学位,另一组使用搜索引擎,第三组不使用任何外部工具。之后,大语言模型学位组和“纯脑力”组交换成员,撰写第四篇文章。虽然纯脑力组的文章并非总是最准确的,但该组的参与者表现出明显更强的神经连接性,表明他们的精神参与度更高。

虽然大语言模型(LLM)组的论文获得了人类评分员和人工智能评委的高分,但写作风格趋于同质化,并且更贴近原文提示。使用大语言模型(LLM)的参与者更有可能复制粘贴,较少修改作品,并且难以引用自己的作品。

在最后的环节中,LLM 学员也难以回忆起实验早期的信息。他们的大脑活动在论文主题方面重置到了新手水平。

虽然纯脑组的连接性随着时间的推移有所下降,但仍保持在中等水平,参与者可以轻松记住早期的内容。有趣的是,从大语言模型组转到纯脑组的参与者的神经连接性有所增强。

使用搜索引擎的那组表现出了低到中等的大脑连通性。他们的写作风格也高度同质化,但他们能够更好地引用自己的作品,这表明他们比大语言模型(LLM)用户拥有更强的记忆力。

总体而言,结果表明,任何数字工具的使用都会影响大脑活动,但搜索引擎比生成性人工智能需要更多的脑力参与。

这些发现可能对教育领域产生重大影响,因为人工智能在教育领域的应用正日益广泛。在许多学校,大多数学生在完成作业时都会不同程度地使用ChatGPT之类的工具。有些学生只生成提纲或主题想法,而有些学生则将作业作为提示,甚至不阅读作业内容就直接提交。

教师和教授也开始使用人工智能批改作业,并尝试检测人工智能的使用情况,但结果各不相同。麻省理工学院的研究结果表明,无论对大语言模型的依赖程度如何,这两类人群的认知能力都可能受到影响。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
软银200亿美元投资或将落空:OpenAI与微软在重组问题上僵持不下

OpenAI正在争分夺秒地重组其业务,以兑现软银承诺的巨额投资。3月底,OpenAI宣布,软银将牵头向OpenAI投资100亿美元作为启动资金,并在今年年底前有条件地追投300亿美元。然而,这一目标却遭到了大股东微软的阻拦。按照约定,OpenAI如果在今年12月31日前未能重组为营利性实体,那么软银的总投资额可能会削减至200亿美元。

此前,OpenAI因为法律阻碍已经放弃转型为营利性公司,转而尝试重组为由非营利性母公司监管的公益机构。但这需要得到微软的支持,遗憾的是,消息人士指出双方就新营利性结构的谈判日益激烈,目前已陷入僵局。

媒体报道指出,OpenAI甚至考虑要求反垄断监管机构介入,以审查其与微软之间的协议中是否存在潜在的竞争障碍以削弱微软对OpenAI的限制能力。

周三,还有消息则称,若双方无法在关键问题达成一致,微软可能退出与OpenAI的谈判。关键问题包括微软未来在OpenAI的持股规模。

谈判症结

OpenAI与微软谈判的两个关键问题,一是重组后微软在OpenAI的持股比例,另一个则是双方在技术分享上的严格规定。

据悉,OpenAI希望改变现有与微软协议的条款。按之前约定,在微软投资之后,其获得了OpenAI营利性业务的大部分股权,同时也获得了对OpenAI在微软云上API和模型的独家访问权、收益分成以及对OpenAI知识产权的使用权,有效期直到2030年。

此外,OpenAI还希望阻止微软获取OpenAI斥资30亿美元收购AI编码工具Windsurf所获得的技术。

有媒体指出,微软已经提出一项提议,以放弃在OpenAI的股权来换取未来对OpenAI技术的优先使用权。综合此前消息,微软也已经在原有条款上进行了让步,比如星际之门计划公开后,微软放弃了OpenAI只能使用微软云服务的独家权利。

此前,微软和OpenAI一份联合声明中表示,两家公司建立了长期、富有成效的合作伙伴关系,带来了卓越的人工智能工具。目前,两家公司的谈判仍在进行中,且都乐观地认为,未来几年双方将继续携手共进。

但也有内部人士透露,如果谈判最后破裂,微软准备撤资。而这对寻求重组,同时面临联合创始人马斯克法律诉讼的OpenAI来说绝对不会是一个利好。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源: 财联社)
谷歌正利用 YouTube 视频库训练 AI

据一位消息人士透露,科技巨头谷歌正在利用其 200 亿个视频的 YouTube 视频库来训练其 AI 模型,包括 Gemini 和 Veo 3 视频和音频生成器。谷歌稍后证实,它依靠其 YouTube 视频库来训练其 AI 模型,但该公司表示,它只使用其中的一部分视频进行训练,并且遵守与创作者和媒体公司达成的具体协议。YouTube 发言人在一份声明中表示:“我们一直在利用 YouTube 内容来改进我们的产品,即使人工智能出现,这一点也没有改变。”YouTube 并未透露其平台上哪些或多少视频用于 AI 训练。但考虑到该平台的规模,仅对 1% 的视频进行训练就将相当于 23 亿分钟的内容,这相当于竞争对手 AI 模型所用训练数据的 40 多倍。

—— CNBC

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为大语言模型(LLM)提供编程竞赛任务的标准化评测工具。

支持多种难度级别的编程问题;无缝对接OpenAI等主流LLM接口;结果可提交至官方邮箱进行评估

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Strands Agents Tools:为AI Agent提供强大工具集,轻松构建智能Agent。

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