Grok-2 mini 性能翻倍,xAI开发团队获马斯克赞赏

news2024/9/22 7:38:13

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  • 《大都会》预告片风波:AI生成虚假影评人引言

  • 微软图形学专家童欣加盟AGI创业公司Anuttacon

  • 国内首家AI标研院成立,北京经济技术开发区迎来新里程碑

  • 1600000张脑部扫描,AI预测痴呆风险新突破

  • 生成型AI行业吸金近10亿美元,Nvidia预计Q4 GPU营收达1500亿美元

  • NVIDIA推首款4nm GPU,功耗降低28%

  • Grok-2 mini 性能翻倍,xAI开发团队获马斯克赞赏

全球AI新闻

一、《大都会》预告片风波:AI生成虚假影评人引言

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科幻电影《大都会》预告片因AI生成的虚假影评人引言引发争议,导致预告片发布数小时后被撤下。调查证实,这些虚假引言并非片方有意伪造,而是AI生成的结果,内容与真实评论相反。AI生成虚假内容的现象并非个例,已导致多起误信事件。AI系统虽能生成流畅文本,但常缺乏事实准确性,需提高对AI生成内容局限性的认识。

二、微软图形学专家童欣加盟AGI创业公司Anuttacon

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前微软全球研究合伙人、计算机图形学专家童欣,结束25年微软亚洲研究院研究生涯后,加盟新加坡AGI创业公司Anuttacon担任首席研究员。Anuttacon致力于利用AI技术创造创新的虚拟世界体验和产品,突破互动娱乐界限。公司虽规模不大,但团队成员背景强大,包括清华、浙大等名校。B站前副总裁、直播业务负责人王宇阳也于今年6月加入Anuttacon,担任用户生态总裁。童欣在微软期间发表论文150多篇,相关技术应用于XBOX、Windows等产品,被引超1.4万次。他的加入有望为Anuttacon发展注入新动力。

三、国内首家AI标研院成立,北京经济技术开发区迎来新里程碑

2024年8月25日,国内首家人工智能标准化研究机构——北京人工智能标准化研究院在北京经济技术开发区正式成立。该研究院致力于人工智能前沿技术、行业应用及风险治理的全链条标准化研究,旨在确保AI技术的安全性、可靠性和可控性。通过构建开放共享的技术攻关体系和提供一站式AI标准与评测平台,研究院将推动人工智能产业标准的制定和国际标准化进程,助力企业参与各层面标准研制,打造标杆示范项目,为人工智能产业的健康发展提供有力支撑。

四、1600000张脑部扫描,AI预测痴呆风险新突破

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科学家们利用人工智能分析了160万份脑部扫描图,旨在开发一款能够预测痴呆风险的工具。这项创新研究有望提高痴呆症的早期诊断和干预效率,从而可能改变该疾病的管理方式。通过AI技术,研究人员期望实现对脑部扫描图的更准确和高效分析,进而在理解和预测痴呆风险方面取得重大进展。

五、生成型AI行业吸金近10亿美元,Nvidia预计Q4 GPU营收达1500亿美元

随着AI编码融资接近10亿美元,生成型AI行业显示出巨大潜力,成为可能的"杀手级应用"。包括沃伦·巴菲特在内的主要投资者在AI股票上进行了重大投资,巴菲特在一只AI股票上投资了1350亿美元。尽管市场出现波动,两只AI股票近期分别下跌18%和41%,但生成型AI支出预计将从2024年的400多亿美元激增至2028年的2010多亿美元,年复合增长率达60%。科技巨头Nvidia预计将因生成型AI的迅速采用而实现利润大幅增长,预计2024年第四季度GPU收入将达到1500亿美元。此外,AI芯片市场也有望增长,预计Nvidia在持续的AI需求下销售额将翻番。

六、NVIDIA推首款4nm GPU,功耗降低28%

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英伟达宣布首款采用4纳米工艺制造的GPU已交付,其耗电量比前代产品减少了28%。这款4nm GPU基于Blackwell架构,尽管先前有供货推迟的传言,但NVIDIA并未确认。新GPU采用的B200 GPU拥有2040亿个晶体管,配备8096-bit 192GB HBM3E内存,带宽达到8TB/s。此外,NVIDIA还展示了一款高性能服务器系统,该系统搭载两颗B200 GPU和一颗Grace CPU,总功耗高达2700W。尽管性能大幅提升,但散热问题仍是挑战,NVIDIA正在开发新型热水散热系统以应对。关于Blackwell GPU服务器的出货时间,预计将在Hot Chip 2024大会上进一步披露。

七、Grok-2 mini 性能翻倍,xAI开发团队获马斯克赞赏

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三个程序员经过三天的努力,使用SGLang重写了推理堆栈,使得Grok-2 mini的速度提升了两倍。这一改进让Grok-2和Grok-2 mini在Lmsys Chatbot Arena排行榜上取得了优异的成绩,分别位列第二和第五。xAI的Igor Babuschkin承诺将进一步优化Grok-2-mini,使其成为高性能、低计算开销用户的理想选择。SGLang作为一种高效的系统,由加州大学伯克利分校等机构的研究人员开发,支持多种模型,优化了与LLM的交互。

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