騰訊研究院AI速遞 20240723
生成式AI
一、 英偉達或將推出全新“特供版”B20芯片，預計年銷(xiāo)120億美金
1. 英偉達開(kāi)發(fā)符合美國出口管制的新AI芯片B20，基于Blackwell架構，旨在服務(wù)中國市場(chǎng);
2. B20芯片預計今年開(kāi)始大規模量產(chǎn)，英偉達預計通過(guò)新產(chǎn)品在中國市場(chǎng)實(shí)現120億美元的銷(xiāo)售額;
3. 盡管面臨美國對華出口管制，英偉達承諾繼續服務(wù)中國市場(chǎng)，已有計劃在華交付超過(guò)100萬(wàn)顆定制版H20芯片.
021yin.com/s/c02Z4jYETwCV_1UU6tJoXw
二、 Meta發(fā)布移動(dòng)端350M小模型MobileLLM，比肩7B LLaMA-v2
1. Meta發(fā)布MobileLLM系列小模型，參數量低至350M，性能匹敵7B參數的LLaMA-v2模型;
2. MobileLLM采用SwiGLU前饋網(wǎng)絡(luò )、深而窄的網(wǎng)絡(luò )結構、編碼共享和組查詢(xún)注意力機制，優(yōu)化架構設計;
3. MobileLLM在多個(gè)基準測試中實(shí)現SOTA性能，證明小模型通過(guò)精細架構設計可達到高效能.
021yin.com/s/uBHsxxuEP6KXH5DJogOq5A
三、 Numina創(chuàng )始人正式開(kāi)源了N(xiāo)uminaMath 7B TIR訓練數據集
1. Numina贏(yíng)得AIMO進(jìn)步獎，開(kāi)源其7B參數的NuminaMath模型和數據集，提供高質(zhì)量數學(xué)競賽題;
2. GPT-4o在NuminaMath數據集創(chuàng )建中關(guān)鍵，執行多模態(tài)任務(wù)如翻譯、格式化，增強數據集國際化和準確性;
3. NuminaMath采用鏈式思考格式和TIR模塊，增強模型的數學(xué)解題邏輯和驗證解決方案的正確性.
021yin.com/s/yfB7KVL35zLaMd5WT9hH2A
四、 奧運AI首秀！谷歌Gemini將亮相巴黎，打造AI觀(guān)賽新體驗
1. 谷歌Gemini AI將首次應用于巴黎奧運會(huì )轉播，提供AI解說(shuō)和增強觀(guān)賽體驗;
2. Gemini將支持個(gè)性化賽事回顧和解釋賽事功能，通過(guò)AI生成內容和實(shí)時(shí)搜索增強信息獲取;
3. Gemini AI與Leslie Jones合作，通過(guò)互動(dòng)對話(huà)增添觀(guān)賽幽默與趣味，同時(shí)利用3D實(shí)景技術(shù)提供沉浸式觀(guān)賽體驗.
021yin.com/s/pOAN62hULkncIZfO1AGkBA
五、 僅傳統劇組 1/10 的人數，快手首部 AI 短劇播放量破 5000 萬(wàn)
1. 快手首部AI短劇《山海奇鏡之劈波斬浪》播放量超5000萬(wàn)，采用AI技術(shù)制作畫(huà)面，大幅減少制作人員;
2. 短劇結合傳統文化元素和AI技術(shù)，通過(guò)Midjourney和快手可靈圖生成視頻，降低成本同時(shí)保持內容吸引力;
3. 導演陳坤利用AI技術(shù)挑戰傳統影視制作流程，實(shí)現快速制作且成本效率高，但人工創(chuàng )作和導演角色仍不可替代.
021yin.com/s/SwiAfMca_pqGrHPFSaVnwQ
六、 又用家里電腦平板組AI集群？exo框架在家跑400B大模型
1. 開(kāi)源分布式AI推理框架exo允許使用日常設備如iPhone、iPad構建AI算力集群，支持400B大模型運算;
2. exo采用p2p連接方式，設備自動(dòng)加入集群，支持環(huán)內存加權分區策略，實(shí)現跨設備模型分割;
3. exo框架支持tinygrad和蘋(píng)果MLX框架，實(shí)驗階段目標是簡(jiǎn)化操作，未來(lái)計劃支持更多設備如樹(shù)莓派.
021yin.com/s/4rXNatvD9s_slj8bdbR4HA
前沿科技
七、 AI未來(lái)指北：面對人形機器人供應鏈，馬斯克“大神”也不會(huì )了
1. 人形機器人行業(yè)尚未實(shí)現泛化能力和量產(chǎn)，主要困難在于軟件開(kāi)發(fā)和供應鏈成熟度不足;
2. 馬斯克和其他行業(yè)領(lǐng)袖面臨人形機器人供應鏈挑戰，尤其是在電機和齒輪箱的定制化需求上;
3. 盡管存在供應鏈和技術(shù)難題，人形機器人的開(kāi)發(fā)仍被視為具有潛力的領(lǐng)域，需要通過(guò)創(chuàng )新和量產(chǎn)來(lái)解決成本和技術(shù)問(wèn)題.
021yin.com/s/IvUhduN9c6qpArvGx6dJJg
報告觀(guān)點(diǎn)
八、 Google DeepMind：搞定這三個(gè)任務(wù)？人類(lèi)不行，AI 也不行
1. 人類(lèi)和AI在處理與已有知識相符的信息時(shí)推理更準確，與知識相悖時(shí)則易出錯;
2. 研究通過(guò)自然語(yǔ)言推斷、三段論邏輯有效性判斷和Wason選擇任務(wù)測試，發(fā)現AI和人類(lèi)在這些任務(wù)上的表現受語(yǔ)義內容的合理性和可信度影響;
3. 結果表明，即使是高級語(yǔ)言模型，也存在與人類(lèi)類(lèi)似的內容效應偏見(jiàn)，顯示AI在復雜邏輯推理任務(wù)中的局限性.
021yin.com/s/6Mxb3NN5NpYBnc2rua6gRw
九、 眾大佬齊預測：AI模型或需先縮小規模，才能再次擴大規模
1. 當前AI領(lǐng)域趨勢從大模型轉向小模型，以應對成本、部署和資源消耗問(wèn)題;
2. 小模型通過(guò)高質(zhì)量數據訓練，能夠在保持或超越大模型性能的同時(shí)，降低規模和成本;
3. 未來(lái)AI發(fā)展可能依賴(lài)于小模型的集成和優(yōu)化，而非單一的大模型擴張.
021yin.com/s/AQdZkdISilwzx0ui_mHxmg
十、 對談吳恩達：AI圖像處理革命；打破AI數據孤島非常重要
1. AI圖像處理革命正在到來(lái)，盡管稍落后于文本處理，但預計將在醫療等領(lǐng)域實(shí)現重大進(jìn)展;
2. 數據集中化和打破數據孤島對于A(yíng)I的有效利用至關(guān)重要，有助于提升AI的訓練和應用效率;
3. 吳恩達預測，未來(lái)AI模型將更小但更智能，強調了高質(zhì)量訓練數據的重要性以及小模型的潛力和效率.
021yin.com/s/VDZEY6q_MnaAcI5ZJTkXmQ
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