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7月18日 AI 头条｜通义千问技术骨干周畅或将离职创业

G大模型机动组约 7 分钟
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划重点:
  • 通义千问技术骨干周畅或将离职创业
  • 李飞飞创办的 AI 公司World Labs 估值已超过10亿美元
  • 因监管政策不确定， Meta 暂停向欧盟提供多模态 AI 模型
  • Menlo Ventures宣布与 Anthropic 合作，成立1亿美元 AI 基金
  • 谷歌推出旗下 AI 智能体管理项目 Project Oscar
  • 百度网盘推出AI英语学习应用盘盘单词
  • 苹果回应使用YouTube 资源训练 AI：未用于 Apple Intelligence
  • DeepL 推出新一代大型语言模型，其翻译质量超越 GPT-4、谷歌和微软
  • 英伟达发布 AI 框架 Flextron，支持灵活AI模型部署
  • 三星收购英国 Oxford Semantic Technologies，增强本地 AI 功能
资讯详情：
通义千问技术骨干周畅或将离职创业
据界面新闻报道，阿里通义大模型团队核心成员周畅博士拟于近日离职创业。
据悉，周畅是通义实验室算法团队的核心技术骨干之一，属于正常离职。通义大模型的研发和开源工作正在继续向前推进。
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李飞飞创办的 AI 公司World Labs 估值已超过10亿美元
据科创板日报报道，由“AI 教母”李飞飞创立的 World Labs 估值已经突破了10亿美元。
据悉，World Labs 刚刚完成了新一轮融资，筹集到了约1亿美元资金。该公司目前已经完成两轮融资，投资方包括a16z和Radical Ventures等。根据研究公司PitchBook的统计，过去3个月投资人向美国AI初创企业投入的金额就超过270亿美元、占这段期间所有初创企业募集金额的一半。
据悉， World Labs正开发一种能够理解实体世界的模型。
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因监管政策不确定， Meta 暂停向欧盟提供多模态 AI 模型
据 engadget 报道，由于欧洲监管机构缺乏明确规定，Meta 公司决定不向欧盟客户提供其即将推出的多模态人工智能模型和未来版本。
些模型不仅能处理文本，还能处理图像和音频，并为 Meta 平台以及该公司的雷朋智能眼镜提供人工智能功能。Meta此举是继苹果公司做出类似决定之后的又一举措，苹果公司最近宣布，出于监管方面的考虑，将不会在欧洲发布苹果智能功能。
欧盟竞争专员Margrethe Vesteger曾抨击苹果的这一举动，称该公司的决定是 "令人震惊的公开声明，他们百分之百地知道，这是在他们已经拥有据点的地方阻止竞争的另一种方式"。
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Menlo Ventures宣布与 Anthropic 合作，成立1亿美元 AI 基金
据 TechCrunch 报道，Menlo Ventures与 Anthropic 宣布联手成立一个 1 亿美元的基金，名为 "Anthology Fund"，用于投资种子前、种子期和 A 轮融资的人工智能公司。
据悉，Anthology 基金的资金是在 Menlo 去年 11 月完成其最新的 13.5 亿美元融资后到位。Anthology基金将向初创企业开出10万美元起的支票，并为它们提供价值2.5万美元的信用额度，以使用Anthropic的模型。
该基金通过在线表格接受初创企业的申请。
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谷歌推出旗下 AI 智能体管理项目 Project Oscar
据谷歌官方消息，谷歌近日公布全新Project Oscar，帮助开源开发团队使用和构建代理来管理软件程序。
据报道，Project Oscar 在谷歌I/O大会上宣布，该平台是一个开源平台，可以帮助软件产品团队监控问题或错误。目前，Oscar主要面向开源项目，但未来也可能发布用于管理闭源项目。
通过Project Oscar ，开发者可以创建在整个软件开发生命周期中发挥作用的人工智能代理。
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百度网盘推出AI英语学习应用盘盘单词
据 36氪报道，百度网盘推出首个基于个人影像的生成式AI学英语应用盘盘单词。
据介绍，盘盘单词将基于百度网盘的影像资料，利用生成式AI技术从中提取关键元素，自动生成与用户实际生活紧密相连的英语单词和例句，帮助用户在复习单词时直接联想到实际生活场景，从而加深记忆效果。
同时，盘盘单词还开发了语音智能体，为用户解锁专属的语言风格。
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苹果回应使用YouTube 资源训练 AI：未用于 Apple Intelligence
据 9to5Mac 报道，针对苹果、英伟达等公司使用未经授权的YouTube 视频训练 AI 大模型一事，苹果今天发表回应。
苹果表示，苹果使用这个数据集来训练其开源的 OpenELM 模型，而该模型仅用于研究，OpenELM 并不支持其任何人工智能或机器学习功能，包括 Apple Intelligence。该模型以开源方式发布，可广泛获取，包括在苹果的机器学习研究网站上。
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DeepL 推出新一代大型语言模型，其翻译质量超越 GPT-4、谷歌和微软
据 Deepl 官方消息，推出其新一代语言模型。该模型由专为翻译和编辑打造的高度专业化的大语言模型技术提供支持。
新模型的发布大大提高了人工智能翻译质量的标准。盲测结果显示，DeepL 的译文最受语言专家的青睐，首选程度分别是谷歌翻译的 1.3 倍，ChatGPT-4 的 1.7 倍，微软的 2.3 倍。
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英伟达发布 AI 框架 Flextron，支持灵活AI模型部署
 marktechpost 报道，英伟达和德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员推出了新型灵活模型架构和训练后优化框架 FLEXTRON。
FLEXTRON 旨在支持适应性模型部署，无需额外的微调，从而解决传统方法效率低下的问题。该架构采用嵌套弹性结构，可在推理过程中根据特定的延迟和准确度目标进行动态调整。这种适应性使在各种部署场景中使用一个预先训练好的模型成为可能，从而大大减少了对多个模型变体的需求。
FLEXTRON 通过样本效率高的训练方法和先进的路由算法，将预先训练好的 LLM 转变为弹性模型。
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三星收购英国 Oxford Semantic Technologies，增强本地 AI 功能
据三星官方消息，三星宣布收购英国知识图谱公司Oxford Semantic Technologies，进一步增强本地 AI 功能。
Oxford Semantic Technologies 公司成立于 2017 年，主打产品是 AI 引擎 RDFox，目前已经和欧洲、北美的金融、制造和电子商务领域的组织开展合作。该 AI 引擎的亮点在于通过知识图谱技术，将信息存储为相关想法的互联网络，处理数据的方式与人类获取、记忆、回忆和推理知识的方式类似。
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今日重点论文：
俄罗斯国家研究型高等经济大学：
《Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization》
本论文试图解决极端低比特数下的大语言模型压缩问题，即如何在每个参数只有2-3个比特的情况下对大型语言模型进行压缩。本文提出一种基于Multi-Codebook Quantization (MCQ)的算法，名为Additive Quantization，用于对语言模型进行量化。该算法在保持压缩率的同时，提高了模型的准确性，相较于现有技术有了新的进展。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2401.06118v1
桥港大学：
《xLSTMTime : Long-term Time Series Forecasting With xLSTM》
本论文旨在解决多元长期时间序列预测中使用transformer-based模型面临的挑战，如高计算需求、难以捕捉时间动态和管理长期依赖性等问题，并验证xLSTM在LTSF中的可行性。论文提出了一种适用于LTSF的xLSTMTime架构，该架构采用指数门控和具有更高容量的修订记忆结构，优于当前各种LTSF模型，为LTSF任务提供了一种竞争性的替代方案。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2407.10240v1
谷歌：
《Foundational Autoraters: Taming Large Language Models for Better Automatic Evaluation》
FLAMe试图解决如何更好地评估大型语言模型输出的问题，以及如何提高评估的效率和准确性。FLAMe是一种基于100多个质量评估任务的大规模评估模型，通过使用公开发布的人类评估数据进行训练，提高了对各种任务的泛化能力，并在许多任务上优于GPT-4等专有数据训练的大型语言模型。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2407.10817v1
伊利诺理工大学：
《ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models》
本论文旨在解决现有文档检索系统无法高效利用视觉线索的问题，提出了一种新的检索模型 ColPali，通过图像生成文档的上下文化嵌入，从而提高文档检索的效率。论文引入了视觉文档检索基准 ViDoRe，包括多个跨多个领域、语言和设置的页面级检索任务。ColPali 模型在多个数据集上进行了实验，并证明了其高效性和优越性能。论文提出的模型速度更快，可端到端训练。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2407.01449v2
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