百度正式推出“文心一言”，港股盘中跌超10%！丨ChatGPT&AI 最近信息汇总6
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本周大新闻：3月16日下午两点，百度正式推出“文心一言” ，期间港股盘中跌超10%，之后有所回弹。目前内测文心一言需要邀请码，企业用户可以排队申请。
发布会多少让人有些失望，但尚在预期，还是期待他像 OpenAI 一样青云直上。毕竟，目前看，如果国内百度做不好大模型，可能其他公司也够呛。
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我和团队持续在关注ChatGPT和文心一言 ，我们会每周统计最近七天左右的信息， 方便大家了解， 也欢迎大家和我们一起交流文心一言相关信息哦~
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热门资讯
1.文心一言 vs GPT-4实测！百度背水一战交卷
百度于3月16日14时在北京总部召开新闻发布会，主题围绕文心一言。
百度CEO李彦宏宣布正式推出大语言模型生成式AI产品“文心一言”。
李彦宏展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个使用场景中的综合能力。
我大概汇总了一下发布会中关于文心一言的相关信息：
1、文心一言可以回答一些基础问题，也可以进行数理逻辑推算。但在视频中，没有看到文心一言回答追问的能力。而回答追问的能力显然更重要。
2、可以处理英文，但不得不承认它的英语能力不如中文。
3、支持多模态生成，包括文本、图片、音频、视频。音频部分，还结合中国特色，有方言的能力。
4、可以基于命令，生成文案。但是否可以进一步基于指令优化文案，未知。
5、百度认为，大模型时代，创业者在应用开发方向大有可为。比如文字、图像、音视频生成、数字人、3D 生成等。
6、百度基本具备大模型的技术能力，但目前训练还不充分，所以产品还不是那么完美。需要大家给点时间。
7、3月16日起，首批用户即可通过邀请测试码，在文心一言官网体验产品，后续将陆续开放给更多用户。
文心一言：https://yiyan.baidu.com/
百度云文心一言内测申请链接，只开放给企业用户：
https://cloud.baidu.com/survey_summit/wenxin.html?track=C896034
百度盘中股价跌幅一度扩大超10%，报120.1港元，截至发稿，百度港股股价在一波明显下跌之后，有所回弹。
发布会结束，网友反应最多的是“提前录制有点败好感”：
也有人调侃，看完之后感觉“提前退休的日子看起来还可以缓一缓”：
2.OpenAI发布GPT-4：能识图能算税，ChatGPT摆脱Chat，再次进化
离发布仅仅四个多月，在ChatGPT展现了惊人的实力之后，OpenAI又扔下了一颗核弹：GPT-4发布了。
在博文中，OpenAI写到：
我们创建了GPT-4，这是 OpenAI 努力扩展深度学习的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，提供文本输出），虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平。
放心，这是OpenAI谦虚了。
GPT再一次进化，总结文章、写代码、报税、写诗…… GPT-4轻松拿下GPT-3.5做不到的系列事情。还可以解析图像。
不得不提的是，尽管功能强大，但 GPT-4 与早期的 GPT 模型具有相似的局限性——它仍然会大胆自信地编造事实，并且会出现推理错误。OpenAI强调，仍然推荐在使用它的时候要附加诸如人工审查、或者附加上下文，甚至在高风险情境中，要避免使用它。
目前有两种办法可以体验GPT-4。
如果你是普通用户，此前订阅了ChatGPT Plus，将会直接获得GPT-4的访问权限。不过，ChatGPT Plus只能用美国信用卡开通。
如果你是开发者，要访问GPT-4 API（使用与GPT-3.5-turbo相同的ChatCompletions API），需要像等待New Bing一样加入OpenAI的候补名单。
3.LeCun狂赞：600刀GPT-3.5平替！斯坦福70亿参数「羊驼」爆火，LLaMA杀疯了
Meta的LLaMA模型开源，让文本大模型迎来了Stable Diffustion时刻。今天，斯坦福发布了一个由LLaMA 7B微调的模型Alpaca（草泥马），训练3小时，性能比肩GPT-3.5。
Alpaca是由Meta的LLaMA 7B微调而来的全新模型，仅用了52k数据，性能约等于GPT-3.5。
关键是训练成本奇低，不到600美元。具体花费如下：
在8个80GB A100上训练了3个小时，不到100美元；
生成数据使用OpenAI的API，500美元。
斯坦福大学计算机科学副教授Percy Liang称，
由于缺乏透明度/无法完全访问像GPT 3.5这样的有能力的指令模型，进而限制了这一重要领域的学术研究。我们在 Alpaca （LLaMA 7B + text-davinci-003）上迈出了一小步。
4.揭秘ChatGPT背后天价超算！上万颗英伟达A100，烧光微软数亿美元
ChatGPT能成为如今火遍全球的顶流模型，少不了背后超强的算力。数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天）。
那么，作为依托的那台微软专为OpenAI打造的超级计算机，又是如何诞生的呢？周一，微软在官博上连发两文，亲自解密这台超级昂贵的超级计算机，以及Azure的重磅升级——加入成千上万张英伟达最强的H100显卡以及更快的InfiniBand网络互连技术。
基于此，微软也官宣了最新的ND H100 v5虚拟机，具体规格如下：
8个NVIDIA H100 Tensor Core GPU通过下一代NVSwitch和NVLink 4.0互联
每个GPU有400 Gb/s的NVIDIA Quantum-2 CX7 InfiniBand，每个虚拟机有3.2Tb/s的无阻塞胖树型网络
NVSwitch和NVLink 4.0在每个虚拟机的8个本地GPU之间具有3.6TB/s的双向带宽
第四代英特尔至强可扩展处理器
PCIE Gen5到GPU互连，每个GPU有64GB/s带宽
16通道4800MHz DDR5 DIMM
这是数亿美元撑起来的算力。
5.微软再扔AI聊天画图炸弹！视觉模型加持ChatGPT，Visual ChatGPT横空出世
近日，微软亚研院发布了一个炸弹级模型Visual ChatGPT。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.04671
注入视觉模型后，ChatGPT直接化身艺术大师，想要什么作品，动动嘴就行了。-帮我画一个苹果。Visual ChatGPT直接生成了一张画好的图。
这还仅是前菜，Visual ChatGPT各种画风全能hold住，比如：随便给个草图框架，它便能输出一幅精美的画作。
另外，上色、「抠图」、深度图、基于深度图再生成图片都能拿捏。一张简陋的图经过你的精心调教后，就变成了这个样子。
当然了，Visual ChatGPT没有忘本，让它进行创作的同时，还能描述图片、回答问题。
有了Visual ChatGPT的加持，微软必应简直可以制霸全世界了。
行业要闻
1.GPT“攻陷”画师、写手等行业，接下来这一重要领域也危险了！
随着 ChatGPT 被越来越多的开发者应用，现在它还能用于音乐、绘画、乃至医学研究等不同领域。当然，除了这些，游戏也是开发者们重点关注的一大领域。
近日，来自哥本哈根信息技术大学（IT University of Copenhagen）的研究者发表了一项新的研究成果，为 ChatGPT 模型在程序化内容生成（Procedural Content Generation，PCG）领域开辟了一个新的方向——利用大型语言模型，将自然语言的描述文字转换成实际可玩的“超级马力欧兄弟（Super Mario Bros.）”游戏关卡。
无独有偶，几乎在同一天，纽约大学坦登工程学院（NYU Tandon School of Engineering）的研究人员为了验证此类语言模型在生成非语言类作品方面的潜力，也发布了一篇利用大型语言模型自动生成”推箱子“游戏关卡的论文。
2.ChatGPT火出圈！人工智能工程师平均招聘月薪突破2.5万
今年以来随着ChatGPT聊天程序火爆出圈，人工智能技术已经越来越受到企业的重视，这让“人工智能”相关专业的求职者备受青睐。
在北京的一场春季校园招聘会上，记者了解到，人工智能相关专业的毕业生在今年的就业市场上，成了不少企业争抢的“香饽饽”。同时，“人工智能工程师”一直位列高薪职业排行“头部”，岗位的平均招聘月薪近期也一度突破了25000元。
公司动态
1.谷歌的又一波反击！开放大语言模型PaLM API，让AI帮你打工
谷歌于3月15日开放了自家的大语言模型 API 「PaLM API」，此外今天谷歌还发布了一款帮助开发者快速构建 AI 程序的工具 MakerSuite。谷歌表示，此举是为了帮助开发者们快速构建生成式 AI 应用。
但略为遗憾的是，谷歌目前是向选定的开发人员提供这些工具，而非全面开放。
2.清华朱军团队开源首个基于Transformer的多模态扩散大模型，文图互生、改写全拿下
清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队近期公开的一篇论文《One Transformer Fits All Distributions in Multi-Modal Diffusion at Scale》，率先发布了对多模态生成式模型的一些探索工作，实现了任意模态之间的相互转化。
论文链接：
https://ml.cs.tsinghua.edu.cn/diffusion/unidiffuser.pdf
开源代码：https://github.com/thu-ml/unidiffuser
该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser，并采用该团队提出的基于 transformer 的网络架构 U-ViT，在开源的大规模图文数据集 LAION-5B 上训练了一个十亿参数量的模型，使得一个底层模型能够高质量地完成多种生成任务（图 1）。简单来讲，除了单向的文生图，还能实现图生文、图文联合生成、无条件图文生成、图文改写等多种功能，大幅提升文图内容的生产效率，也进一步提升了生成式模型的应用想象力。
3.重磅，ChatGPT要上车了！微软联手通用，百度后天出招
日前，外媒Teslarati报道称通用汽车正在与微软进行合作研究，有望在未来汽车中引入ChatGPT。
通用汽车副总裁Scott Miller表示，ChatGPT将无处不在，人工智能聊天机器人可以变革人们在日常生活中与技术的互动方式，包括在驾驶汽车时。目前，通用汽车正在探索如何在未来的车辆中使用这项技术。至此，通用汽车几乎是国外第一家正式宣布引入ChatGPT的车企。
无独有偶，早在2月中下旬，ChatGPT热席卷全球之际，国内诸多车企业早已看准时机，纷纷宣布与百度推出的生成式对话产品文心一言开展合作，而文心一言也被称为“中国版ChatGPT”。
知识荟萃/研究成果
近日，OpenAI召开了一场线上发布会，公布了全新的人工智能模型GPT-4。
GPT-4的重大提升是他变成了一个多模态模型。简单来说，GPT-3只认字，但是GPT-4能听声音，还能看懂图片、视频了。
AI时代已经滚滚而来了。从我们一本正经地讨论“AI会不会取代人类”到失业，可能只有一场发布会的距离。
图源：微博用户@创作者DC
《人类简史》中曾经提出过观点，说农业革命是史上最大的骗局。
人类自以为驯化了植物，实际上是植物驯化了人类——农民想尽办法培育、花大量时间和劳动力浇灌，做人的身体本不擅长的农业劳作，累出一身病，研究发现人类到农业时代后出现了大量疾病，例如椎间盘突出和关节炎，比采集时代辛苦得多。可最终，却是帮助植物一代代繁衍，并占领越来越多的土地。
一万多年前的小麦和水稻如此，今天的AI也是如此。
如果按照这个逻辑推论，那也许就像刘慈欣指出的：AI对人类的控制，现在就已经悄悄开始了。
2.ChatGPT写着色器、Stable Diffusion生成风格动画，AI影视级动捕，Nuke GPT来袭·····
最近有个国外的艺术家写了一个脚本把ChatGPT植入到了Nuke里，能干啥？
它可以帮助你写Python，TCL，Nuke表达式和BlinkScript。可直接在Nuke中使用OpenAI的模型生成代码，轻松地将其集成到Nuke工作流程中，只需单击几下即可生成Python脚本。
—The end—
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