今日值得重视的人工智能新动态：
- Transformer论文一起作者将脱离谷歌
- 比尔盖茨：一切人都要尽可能多地重视AI
- ChatGPT竞品Claude再晋级：支撑PDF文档输入，一次性接收7.5万单词
- Google DeepMind：探索全球AI办理组织
- Shutterstock与OpenAI续约6年
- 毕马威“进军”生成式 AI：未来五年至少投资20亿美元
- AI打破抗生素难题
- 谷歌抛弃Z世代谈天机器人
- RFdiffusion：规划新蛋白质的深度学习办法
- 当大模型成为认知协同者：下降错觉、增强推理
- Semantic-SAM：以任何粒度切割和辨认任何东西
- AnimateDiff：将个性化图片制作成动画
- FreeDrag：根据点的交互式图画修改
- 北京市经信局局长姜广智：推出首期不低于4000万元算力券补贴
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Transformer论文一起作者将脱离谷歌
据彭博社音讯，Transformer 论文的一起作者 Llion Jones 证实，他将于本月晚些时候脱离谷歌，并计划在休假后创办一家新公司。至此，Transformer 论文的一切作者都选择了脱离谷歌，纷纷创办了一些知名草创公司，其间包含为企业客户供给大型言语模型的 Cohere，以及谈天机器人公司 Character.AI 等。
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比尔盖茨：一切人都要尽可能多地重视AI
近来，微软创始人比尔盖茨在个人博客 GatesNotes 上宣布文章指出，AI 的未来不会像某些人想象的那么严峻、也不会像其他人期待的那么达观。危险的确存在，但这些危险是能够控制的。他认为 AI 的影响不会像工业革命那样巨大、但肯定会像个人计算机面世那样带来严峻冲击，许多由 AI 引发的问题能够经过 AI 来处理。盖茨鼓励一切人尽可能多重视 AI 开展，因为这是当代最具革新性的创新。
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ChatGPT竞品Claude再晋级：支撑PDF文档输入，一次性接收7.5万单词
当地时间周二，生成式 AI 草创公司 Anthropic 推出了新版 AI 谈天机器人 Claude 2，其在编码、数学和推理方面的功能都有所提高。
据介绍，Claude 2 在律师资格证考试多项选择题中获得了 76.5% 的成绩；在 GRE 考试中，比 90% 申请研讨生院的学生获得的成绩要高。一起，Claude 2 的音讯上限也提升至 10 万 Token，相当于能够一次性接收 7.5 万单词（也就是一本万字小说的篇幅），而 GPT-4 最高仅支撑 3.2 万 Token。
别的，测试版网站 Claude.ai 已上线，支撑用户上传 PDF 文档，并根据 PDF 进行对话。然而，Claude 2 现在仅开放美国和英国区域运用，要在未来几个月内才会推广到全球规模。
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Google DeepMind：探索全球AI办理组织
为应对人工智能（AI）开展带来的机会和应战，Google DeepMind、OpenAI、哈佛大学、斯坦福大学和牛津大学等高校协作调查了世界组织协助办理前沿 AI 开展的办法，并保证 AI 带来的好处惠及一切社区。从支撑前沿 AI 系统访问到制定世界安全规范，他们确定了一系列能够在世界层面上履行的办理职能来应对应战。
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Shutterstock与OpenAI续约6年
Shutterstock 将与 OpenAI 的协作同伴关系再延长 6 年，允许后者持续运用 Shutterstock 巨大的图画、视频、音乐和元数据库来练习模型。别的，Shutterstock 还计划将 AI 功能引入今年早些时候从 Meta 收买的 GIF 制作平台 Giphy 中。
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毕马威“进军”生成式 AI：未来五年至少投资20亿美元
近来，全球四大会计事务所之一的毕马威（KPMG）与微软达成协议，将在未来五年内与微软投资至少 20 亿美元，一起开发云服务和生成式 AI 工具。经过这笔新投资，这家约有26.5 万名职工的公司将进一步完成税务、审计和咨询服务方面的自动化。毕马威全球董事长兼首席履行官 Bill Thomas 在接受采访时表明，“该公司并不打算运用技术来消除作业岗位，而是希望经过 AI 技能来增强职工队伍。”
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AI打破抗生素难题
最近，在麻省理工学院和麦克马斯特大学的一项研讨中，研讨人员运用 AI 算法来辨认和开发新抗生素，然后杀死一种极度耐药的细菌——鲍氏不动杆菌，该病原体可导致脑膜炎和肺炎等严峻感染。据介绍，运用 AI 和机器学习能够大大减少人类挑选潜在药物疗效所需的试验数量，且由于计算机建模筛选了没有希望的化合物，能够大大下降成本。
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谷歌抛弃Z世代谈天机器人
谷歌已悄悄抛弃了为 Gen Z 用户开发 AI 谈天机器人的计划，被抛弃的产品名为 Bubble Characters，其特色是卡通人物与年轻用户进行对话、供给建议。据 CNBC 看到的函件显现，一些 Bubble Characters 团队成员被要求暂停他们在 Gen Z 应用程序上的作业，转而投入到Bard 的发布作业中。
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RFdiffusion：规划新蛋白质的深度学习办法
近来，权威科学期刊《自然》宣布的一篇论文描绘了一种能规划新蛋白质的深度学习办法——RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion）。据论文描绘，该办法能生成各种功能性蛋白质，包含在天然蛋白质中从未见过的拓扑结构。论文作者指出，RFdiffusion 是对现在蛋白质规划办法的一次归纳改进，能产生总长度达 600 个残基的结构，复杂性和准确度都比之前更高。别的，对该办法的进一步改进或能规划出复杂程度更高的新蛋白。
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当大模型成为认知协同者：下降错觉、增强推理
尽管大型言语模型（LLMs）作为通用使命处理代理已经展现出不错的功能，但仍然不擅长处理需要专业常识和复杂推理的使命。
为此，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校与微软亚洲研讨院联合提出了 Solo Performance Prompting（SPP）的概念，它经过与多人进行多轮自我协作，将单个大型言语模型转化为认知协同者（cognitive synergist）。经过根据使命输入动态辨认和模拟不同的人设，SPP 释放了 LLMs 中认知协同的潜力。
研讨发现，比较于运用单个或固定数量的人设，将多个细粒度人设分配给 LLMs 能够激发更好的问题处理才能。与之前的作业（如 CoT）只是增强 LLMs 的推理才能不同，SPP 有效地激发了内部常识获取才能，减少了过错信息生成，并坚持了强大的推理才能。
论文链接：
arxiv.org/abs/2307.05…
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Semantic-SAM：以任何粒度切割和辨认任何东西
近来，香港科技大学、微软雷德蒙研讨院、IDEA、香港大学、威斯康星大学和清华大学一起提出了一种通用的图画切割模型 Semantic-SAM，该模型能够以任意所需的细粒度对任何物体进行切割和辨认。值得注意的是，该研讨首次测验在 SA-1B、通用和部分切割数据集上联合练习模型。试验效果和可视化展示表明，该模型成功地完成了语义感知和细粒度丰富性。此外，将 SA-1B 练习与其他切割使命相结合能够提高功能。
论文链接：
arxiv.org/abs/2307.04…
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AnimateDiff：将个性化图片制作成动画
近来，上海人工智能试验室、香港中文大学和斯坦福大学联合推出了一个有用框架——AnimateDiff，能够一次性为大多数现有的个性化文本转图画模型供给动画化才能，且无需进行特定模型调整。
据介绍，该框架的核心是在冻住的文本转图画模型中插入一个新的动作建模模块，并经过练习视频片段来提取合理的动作先验常识。一旦练习完成，经过注入该动作建模模块，一切从同一根底 T2I 模型派生的个性化版别都能以文本驱动的方式生成多样化和个性化的动画图画。
评估效果显现，该框架有助于这些模型在动漫图片和逼真相片等范畴生成时间上滑润的动画片段，一起还能够保存其输出的范畴和多样性。
论文链接：
arxiv.org/abs/2307.04…
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FreeDrag：根据点的交互式图画修改
为处理 DragGAN 在处理过错盯梢和模糊盯梢方面的问题，中国科学技术大学和上海人工智能试验室一起提出了 FreeDrag，它采用根据特征的办法，能够减少在 DragGAN 的根据点办法中对点追踪的负担。FreeDrag 采用自适应模板特征、线搜索和模糊定位技术，完成了稳定高效的根据点的图画修改。很多试验证明，该办法优于 DragGAN，并能够在具有相似结构、细节精密或多点目标的应战性场景中完成稳定的根据点的修改。
论文链接：
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北京市经信局局长姜广智：推出首期不低于4000万元算力券补贴
近来，针对数字经济、AI 等热门职业的开展，北京市经济和信息化局党组书记、局长姜广智表明，北京市经信局将按季度迭代推出大模型应用效果，形成一批 AI 与经济社会开展深度融合的典型案例，并正在谋划经过算力券等方式支撑模型同伴和模型观察员，首期预计支撑不低于 4000 万元算力券，补贴到模型同伴企业。
