一周焦點

1、聚焦北京智源大會：AI安全監管迫在眉睫；名人焦點言論；

2、蘋果大事件—MR引入腦機接口進行行為預測；iOS17引入大語言模型；

(資料圖片僅供參考)

3、大模型：

國產大模型—悟道3.0全面開源比GPT-4算數能力更強的GOAT大模型靈活調用各種API的Gorilla模型MetaVL開啟下一個多模態時代GPT寫指令的程序-PromptAppGPT

4、AI應用：

Stability AI又放大招，核彈級更新一鍵擴圖Tafi3D角色生成引擎重磅來襲，游戲、影視動畫創作將直接受益AI醫療-Carbon Health的新AI工具，創建醫療記錄

見智視角

北京智源大會堪比AI界春晚

轟轟烈烈的2023智源大會，可以說是本年度國內AI領域規格最高的、最受矚目的大會。眾多AI圈知名創始人和專家紛紛發表了言論。

總得來看，關注度最高的還是AI的安全性，人工智能正以爆發式的速度發展，未來十年可能就會出現超強AI。而對AI的風險監管等級高到要建議成立類似國際原子能機構的組織。

OpenAI的創始人Sam Altman提出兩種監管方式：一是可擴展監督，嘗試用AI系統協助人類監督其他人工智能系統。二是可解釋性，嘗試理解大模型內部運作「黑箱」。

其次，大模型的開源是必然的發展路徑。

這個觀點見智也曾多次在日報\周報中進行過分析，對于政務、金融等行業應用視角來看，模型的安全高于一切，必然不可能采用長期處于封閉訓練的大模型作為通用大模型。Sam Altman也表示，openAI未來會有更多開源。

名人焦點:

“AI教父”Geoffrey Hinton在2023北京智源大會上發言焦點:

1、人工神經網絡很快會比真正的神經網絡更強大嗎？會，且很快會發生。

2、算力成為了AI發展的阻礙，"activity perturbation"的算法可以用于訓練神經網絡，且節省算力。

3、超級智能控制問題非常重要，希望年輕一代的研究人員能夠找到解決方案，使超級智可以為人類帶來更好的生活同時又不會剝奪人類的控制權。

4、AI會欺騙人類，且發現操縱人來獲得更多的權力很容易。

Midjourney創始人David Holz在2023北京智源大會上發言焦點:

1、?Midjourney的目標之一是建造新的人類基礎設施；使用midjourney不僅僅是學習如何使用這個工具，而是學習所有的藝術和歷史：

2、?用戶界面友好可以讓人工智能變成用戶們自思維的一種延伸；

3、?當前世界害怕人工智能很正常，但同時，人們又不想要一個缺乏智慧的世界：

“索羅斯戰友”、傳奇投資人Stanley Druckenmiller再度力挺AI:

斯坦利·德魯肯米勒（Stanley Druckenmiller）日前表示：人工智能可以像互聯網一樣具有創新性。如果對AI的判斷正確，會再持有英偉達兩到三年、甚至更長時間這一立場，這與羅斯柴爾德家族對英偉達的高位減持形成對比。

字節跳動創始人張一鳴在香港成立了一個個人投資基金Cool River Venture，主要聚焦科技投資，尤其是AI領域。

蘋果大事件

在iOS17中加入transformer語言模型，用于提高文字和語音轉文字時的準確性。

見智研究觀點:

蘋果使用transformer模型用于一些基礎應用符合蘋果一直以來的務實精神，蘋果從不強調某項技術是否先進，而是要在用戶體驗上做到極致。這也是蘋果一直強調技術落地到應用的體現。預計蘋果設備在明年將會擁有自己的llm模型，而這個模型按照蘋果一貫的隱私保護模式，應為純本地化的模型。

Vision Pro里用了“腦機”，通過檢測眼睛準確預測用戶下一步要做什么

見智研究觀點:

蘋果通過全新的神經技術對人的行為進行預測，從而大幅減小了vision產品整個UI操作的延遲，大幅提升用戶體驗。從無數細節中可以看到，蘋果在用搬山能力處理每一個細節，這個軟硬整合能力，不是誰能可以隨便模仿的，它所體現的每一個細節，都看出蘋果花費巨大的功夫在解決交互體驗。這也是蘋果之所以偉大的地方。

大模型

1、國產大模型—悟道3.0全面開源

繼智源悟道大模型項目連創中國首個+世界最大紀錄之后，悟道3.0進入全面開源的新階段。 悟道3.0是一個大模型系列。 具體來說，包括悟道·天鷹（Aquila）語言大模型系列、天秤（FlagEval）大模型評測體系、「悟道·視界」視覺大模型系列，以及多模態大模型系列。

見智研究觀點:

特別值得關注的是國產大模型的優勢在于中文語料，并且是安全合規的數據庫。比如悟道·天鷹就是中英雙語大模型，不只能生成中文，還能讀懂大量的中文世界的原生知識（放了近40%的中文語料）；并且由于規模小，該模型在消費級顯卡上就支持運行，方便C端用戶訓練。

2、比GPT-4算數能力更強的GOAT大模型

新加坡發布AI模型，算數能力強于GPT-4新加坡國立大學推出了Goat模型，稱該AI模型“專門用于算術問題”。研究人員表示，"在對LLaMA模型進行微調后，Goat在算數上實現了比GPT-4更高的準確度與更出色的性能。

見智研究觀點:

專用領域的AI模型將會此起彼伏的出現，在通用模型的基礎上進行專用數據的投喂和訓練，很容易實現高于通用大模型的專項水平。未來還會有更多行業會采用這種方式進行AI模型訓練，包括金融、政府等領域；比如微軟開始向美國政府提供GPT-4和GPT-3兩個大型語言模型的聊天機器人技術，未來可以基于Azure云服務進行專項模型訓練。

3、靈活調用各種API的Gorilla模型

UC伯克利華人博士生做了一個以大猩猩命名的Gorilla模型，可以靈活調用各種API，性能超過GPT-4。API的功能是一種通用語言，使不同的系統之間能夠進行有效地溝通，正確使用API可以提高LLM與更廣泛的工具進行互動的能力。

見智研究觀點:

API調用一直是LLM大模型最具有挑戰對的任務之一，主要是由于無法生成準確的輸入參數，并且LLM容易對API調用的錯誤使用產生幻覺。Gorilla的優勢在于理解和推理約束能力，并且還能夠大大緩解了LLM會經常遇到的幻覺問題，使得檢索反饋結果的準確性更高。

4、MetaVL: 將上下文學習能力從語言模型遷移到視覺，開啟下一個多模態時代

實驗證明，跨模態的上下文學習能力可以轉移，該模型顯著提高了視覺-語言任務上的上下文學習能力，并且在模型大小方面能夠有顯著的優化，例如在VQA、OK-VQA和GQA上，所提出方法在參數數量減少約20倍的情況下超過了基準模型。

見智研究觀點:

上下文學習能力從單模態遷移到多模態的可能性，證明了在視覺-語言任務中通過遷移可以顯著提升上下文學習能力，甚至在模型大小方面實現優化。這意味著多模態情況下的對話能力將得到加強，對于現有的文生圖來說可能會帶來新的變化，生成模式對用戶將更友好。

5、給GPT寫指令的APP

CCF理論計算機科學技術委員會委員張長旺，開發了一個基于低代碼提示語的快速應用開發框架PromptAppGPT，可以實現基于GPT的自然語言快速應用開發。

見智研究觀點:

ChatGPT能夠發揮多少能力，很大程度上取決于Prompt的質量。Prompt是指用戶在發起對話時輸入的初始消息，作為與模型進行交互的指令方式。所以這是為什么現在都在學習Prompt的核心原因。

而PromptAppGPT的推出能夠幫助用戶大大提高效率，提供多任務條件觸發、結果驗證和失敗重試能力，可以讓原本需要多步驟的手動生成任務變成自動完成，不需要自己記憶和輸入繁瑣的Prompt咒語，只輸入任務核心必要信息就可以輕松完成任務。

應用

1、Stability AI又放大招，核彈級更新一鍵擴圖

AI修圖繼續開卷，PS平替Uncrop Clipdrop一鍵擴圖+重構圖片。

Stability AI又又又更新了，它聯合Clipdrop推出了Uncrop Clipdrop——一個終極圖像比例編輯器。通過創建擴展背景，這個工具可以補充任何現有照片或圖像，來更改任何圖像的比例。

見智研究觀點:

AI作圖圈幾乎每周都會有重磅更新，之前我們也持續對AI作圖產品和工具進行更新，上周還有谷歌定制大師StyleDrop又來炸場。AI作圖可以說是AI應用內卷最嚴重的賽道了，無論是巨頭還是小廠都將作圖大戰進行到了白熱化的階段。從這個節奏來看，無疑是對用戶端的最大利好，未來AI高質量作圖免費也會成為常態化趨勢。

2、強大的3D角色生成引擎重磅來襲，游戲、影視動畫創作將直接受益

Tafi一家領先的3D數字內容和軟件提供商剛剛宣布推出一款突破性的文本轉3D角色引擎，該引擎將改變藝術家、開發人員和其他專業人士的創作過程。僅基于簡單的文本輸入，即可在幾分鐘內輕松生成高質量的3D角色。生成數百億種獨特的 3D 角色變體。 將角色直接導出到Blender，Unreal或Unity。

見智研究觀點:

該款引擎的推出極大的解決了3D創作中最困難的部分，將使得3D角色創造成本更低。傳統的視覺訓練模型渲染非常耗費時間，而Tafi的這款基于自然語言文本生成自定義 3D 字符的引擎不僅僅使得每一個3D角色都是獨一無二的，更重要的創作時間縮短到只要幾分鐘。這對于游戲NPC、影視動畫角色的創建帶來極大的降本增效。

3、Carbon Health的新AI工具通過生成記錄和計費代碼來減少醫生的工作量

采用GPT來創建醫療記錄不僅僅是能夠提高醫生的工作效率，同時還能夠有助于提供更加標準化和一致的醫療記錄，這對于不同醫院病歷之間的協作和信息共享非常重要。

見智研究觀點:AI工具還能夠為醫生提供有關患者護理的指南和建議，基于大量的醫療知識和數據。這有助于醫生做出更準確、更綜合的診斷和治療決策，提高患者的治療效果。

但仍需注意的是：盡管AI在醫療記錄方面具有很多優勢，但它并不能完全取代醫生的專業判斷和臨床經驗。

下周關注

360智腦發布會定檔6月13日。

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