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本期编辑：@SSN，@鲍勃

01有话题的新闻

1、研究发现，生成式 AI 可提升软件开发的学习效果

韩国东洋未来大学的研究人员在 arXiv 上发表了一篇新论文，探讨了 ChatGPT 在计算机科学领域的教育影响。研究结果支持了这样一种观点，即生成式 AI（gen AI）能够帮助学生提升学习效果，尽管有些人担心这种技术会被作弊者滥用。

据了解，在这项研究中，研究人员孙熙焕、金裕度和李熙珍选取了 36 名计算机科学专业的学生，进行了为期四周的软件开发竞赛，学生们可以在竞赛中使用 ChatGPT。

在第一轮中，根据代码质量、创新性和项目要求的遵守情况等绩效指标对所有 36 名学生进行评估。得分最高的 15 名学生进入第二轮，进行最终排名并选出冠军。

研究人员表示，他们发现在项目的不同阶段，包括构思、文档、软件开发和质量保证等，大量使用 ChatGPT 的学生完成率更高，分数也更高。对第一轮和第二轮学生进行的比较分析发现，他们在软件开发中使用生成式 AI 的经验存在显著差异。

在一项研究后的调查中，研究人员发现，78% 的参与者认为 AI 帮助他们对复杂主题有了更深入的理解。四分之三的学生表示，ChatGPT 显著提高了他们的实践技能，同样比例的学生表示其对他们的职业发展产生了积极影响。

生成式人工智能在当下的发展阶段，能够与开发人员密切合作，共同发挥作用，产生更好的效果。例如，它可以帮助开发人员解决代码中遇到的问题，加快代码编写速度等，双方相互配合，实现优势互补。（@IT 之家）

2、称字节 AI 硬件团队首款自研产品为智能耳机，与豆包大模型联动

据报道，字节正在探索将大模型与硬件结合，既自己开发 AI 硬件，也会与外部硬件公司合作。

据称字节 AI 硬件团队的第一款产品为智能耳机，该款耳机将植入豆包大模型，并与字节 2023 年 8 月上线的对话类 AI 应用豆包 App 结合：戴上智能耳机后，用户可通过语音对话随时使用豆包，在豆包 App 上也可以操控这款耳机。

在此之前，字节跳动已在本月完成对开放式耳机品牌 Oladance（主体公司：深圳大十未来科技有限公司）的收购，并实现 100% 控股。

字节的 AI 硬件团队目前主要以大十未来科技的人员为基础，隶属于字节 AI 产品团队 Flow。此外也有少数人来自 Kayden（字节 AI 硬件相关团队负责人）在 2020 年创立的一家硬件公司，该公司的部分专利和团队在 2022 年被字节收购。

报道称字节同时在探索 AI 眼镜方向，可能会投资一家新公司或组建内部团队，一名互联网公司的前大模型核心人物已在与字节合作研发 AI 眼镜。（@IT 之家）

3、AMD 将推出 AI 芯片

AMD 首席执行官苏姿丰在高盛举办的通信和技术会议上表示，人工智能的发展超出了她五年前的预期，AMD 正在为未来五年做出重大投资。

在 AMD 的 MI300x 成功发布九个月后，苏姿丰表示，新的 MI 系列芯片将紧随其后发布。今年晚些时候，AMD 将正式推动其 MI325 人工智能芯片上市，明年将推出 MI350，2026 年将推出 MI400，以挑战竞争对手英伟达的主导地位。

苏姿丰透露，新一代 MI 系列芯片将拥有高达 192GB 的内存和惊人的 1530 亿个晶体管。强大的内存能力意味着 AMD 的人工智能芯片可以用来训练大型语言模型——比如 OpenAI 的 ChatGPT。当然，目前的 AI 芯片市场仍是由英伟达占据绝对主导地位，但 AMD 正在快速追赶中。（@雷锋网）

4、曝 OpenAI 神秘新模型将在两周内发布

据 The Information 报道，OpenAI 的神秘大模型「草莓」（Strawberry，之前称为 Q*）可能要提早发布。

报道称，OpenAI 计划在未来两周内将 Strawberry 整合到其 ChatGPT 服务中推出。不过，知情人士表示，虽然 Strawberry 是 ChatGPT 的⼀部分，但它是⼀个独⽴的产品。

报道指出，Strawberry 与其他模型的最⼤区别在于它能够在响应之前「思考」，⽽不是⽴即回答查询。

另外，初始版本的 Strawberry ，只能输入和⽣成⽂本，⽽不能⽣成图像。（@爱范儿）

5、DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724

DeepSeek 发布了他们的 DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724，它在 Aider LLM 排行榜上排名第 2，击败了 DeepSeek V2.5。DeepSeek-Coder-V2 是一个开源的 Mixture-of-Experts （MoE） 代码语言模型，在代码特定任务中表现可与 GPT4-Turbo 相媲美。该模型从 DeepSeek-V2 的中间检查点进一步预训练，增加了 6 万亿个 tokens，显著增强了编码和数学推理能力，同时在一般语言任务中保持了相当的性能。支持的编程语言从 86 种扩展到 338 种，上下文长度从 16K 扩展到 128K。（@机器之心 SOTA 模型）

02有态度的观点

1、Andrej Karpathy 最新访谈：未来模型将聚焦于处理重要信息的 「认知核心」

OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 强调 Transformer 不仅是一个神经网络，更像是一种通用的 「差分计算机」，能够通过自我调整高效处理复杂任务，其扩展性使得大规模模型成为可能。他认为，尽管当前大模型非常强大，但小模型通过蒸馏技术也将拥有巨大的潜力，甚至能够处理复杂任务。随着互联网数据的饱和，AI 发展将更多依赖于合成数据，而大模型在处理多任务和类似生态系统的 「集群化」 方式中展现其优势。未来的模型将更加聚焦于 「认知核心」，即处理重要信息的能力。

Karpathy 还讨论了自动驾驶技术的发展，认为尽管技术已经很成熟，但从示范到产品化的过程中存在很大差距，主要是由于监管和其他非技术因素。他对 Tesla 的自动驾驶项目持乐观态度，认为软件问题相对更容易解决，而 Waymo 面临的是硬件问题。在人形机器人的研发中，他提到了技术转移的可能性，认为技术转移可能会比人们想象的更容易，它们可能首先在工厂里进行自我孵化，然后进入 B2B 领域，最后应用于 B2C。并讨论了人形机器人的应用领域和发展方向。

关于 AI 与人类结合的未来，Karpathy 认为 AI 工具将成为人类大脑的外部扩展，有助于赋能人类，并可能通过某种形式的 「神经链接」 进一步增强人类能力。他还谈到了开源系统的重要性，以及如何通过 AI 提供全球优质教育。最后，他建议未来的学习重点应该放在数学、物理和计算机科学等核心学科上，以培养解决问题的能力。（@雷锋网）

写在最后：

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