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报告：79.8% 受访美国公民希望对人工智能实施严格法律监管
根据在线营销企业 Authority Hacker 近日进行的一份两千人样本调查，79.8% 受访美国公民希望对人工智能实施严格的法律监管，即使这意味着人工智能技术创新的减慢。人工智能的蓬勃发展在为人类带来巨大福祉的同时也引入了日益增长的风险。生成式人工智能现已被别有用心者用于欺骗和传播虚假信息，IT之家此前报道的深度伪造事件也显示了这一新兴技术被不当应用的危险性。调查报告显示，公众对更严格的人工智能领域法规有着普遍期待，希望未来人工智能发展中优先考虑道德和安全因素，而不是一味求快。对于当前的人工智能监管框架，仅有
面壁智能完成新一轮数亿元融资，继续面向AGI的高效大模型征程
近日，面壁智能完成新一轮数亿元融资，由春华创投、华为哈勃领投，北京市人工智能产业投资基金等跟投，知乎作为战略股东持续跟投支持。本轮融资完成后，面壁智能将进一步推进优秀人才引入，加固大模型发展的底层算力与数据基础，持续引领「高效大模型」路线，推动大模型高效训练、快步应用落地。本轮由光源资本担任独家财务顾问。依托于扎实的原创性AI技术底蕴，面壁智能是世界范围内对「高效大模型」探索最为前列的大模型团队之一，目前已完成了贯彻高效训练、高效落地与高效推理的大模型全栈技术生产线布局。核心研发团队脱胎于清华NLP实验室，拥有中国
长文本杀不死RAG：SQL+向量驱动大模型和大数据新范式，MyScale AI数据库正式开源
大模型和 AI 数据库双剑合璧，成为大模型降本增效，大数据真正智能的制胜法宝。大模型（LLM）的浪潮已经涌动一年多了，尤其是以 GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3 等为代表的模型你方唱罢我登场，成为当之无愧的风口。在 LLM 这条赛道上，有的研究专注于增加模型参数，有的疯狂卷多模态…… 这当中，LLM 处理上下文长度的能力成为了评估模型的一个重要指标，更强的上下文意味着模型拥有更强的检索性能。例如有些模型一口气可以处理高达 100 万 token 的能力让不少研究者开始思考，RAG （Retriev
若通过验证可颠覆美国后量子密码设计，清华陈一镭预印论文破解格密码
30 年来最重要的量子算法突破？在计算机领域，解决格上的近似最短向量问题（Approximate Shortest Vector Problems in Lattices。Lattice Problems）以及与之等价的容错学习问题（Learning with Errors，LWE）是经典的算法难题，科学界普遍认为它们超出了传统计算机的能力范围。量子计算机是否有望能破解 Lattice Problems 以及 LWE？虽然这一问题长期以来受到关注，但鲜有实质性进展。近日，清华大学交叉信息研究院助理教授陈一镭在 ep
为什么要纯C语言手搓GPT-2，Karpathy回应网友质疑
Karpathy：for fun.几天前，前特斯拉 Autopilot 负责人、OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 发布了一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」。llm.c 旨在让大模型（LM）训练变得简单 —— 使用纯 C 语言 / CUDA，不需要 245MB 的 PyTorch 或 107MB 的 cPython。例如，训练 GPT-2（CPU、fp32）仅需要单个文件中的大约 1000 行干净代码（clean code），可以立即编
Meta宣布全新训推一体加速器：完全集成PyTorch 2，性能3倍提升
Meta 疯狂砸入数十亿美元，一部分招揽人才，一部分造芯片。Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手，目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件，特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片。在英特尔宣布其最新人工智能加速器硬件的第二天，Meta 便迅速公布了关于芯片研发的最新成果：下一代 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator），其中 MTIA 是专为 Meta AI 工作负载而设
XAI有什么用？探索LLM时代利用可解释性的10种策略
你是否也好奇，在大模型时代，可解释性人工智能技术（XAI）有怎样的使用价值？近日，来自佐治亚大学、新泽西理工学院、弗吉尼亚大学、维克森林大学、和腾讯 AI Lab 的研究者联合发布了解释性技术在大语言模型（LLM）上的可用性综述，提出了 「Usable XAI」 的概念，并探讨了 10 种在大模型时代提高 XAI 实际应用价值的策略。论文题目：Usable XAI: 10 Strategies Towards Exploiting Explainability in the LLM Era论文链接：：：（1）如何利
OpenAI CEO 阿尔特曼想要建立一个全球 AI 联盟，加快人工智能发展
OpenAI CEO 阿尔特曼本周在阿联酋会见了投资者和政府官员，据彭博社报道，阿尔特曼一直致力于在政府和行业领导者之间建立一个全球 AI 联盟，用来增加开发人工智能技术所需的芯片、能源和数据中心容量的供应，更多的基础设施投资，促进人工智能的发展。阿尔特曼与投资者和政府官员讨论私营部门如何与各国合作，他还与一些西方国家的官员进行了交谈，并将于本周晚些时候在华盛顿举行会议。阿尔特曼尝试用这种办法解决芯片和其他关键基础设施供应落后的问题，他一直在努力从全球投资者那里筹集数十亿美元，利用这些资金建立一个制造半导体的工厂网
蚂蚁集团CodeFuse 发布“图生代码”功能，超五成程序员用AI写代码
4月11日，蚂蚁集团自研的智能研发平台CodeFuse推出“图生代码”新功能，支持开发人员用产品设计图一键生成代码，大幅提升前端页面的开发效率。目前相关功能正在内测。和很多互联网公司一样，蚂蚁集团正在内部全面推行AI编程，使用CodeFuse支持日常研发工作的工程师达到50%以上，这些工程师提交的代码中10%由AI生成。Gartner发布的2024年十大战略技术趋势指出：到2028年，75%的企业软件工程师将使用AI编程助手。蚂蚁CodeFuse就是这一趋势下的探索尝试。据介绍，CodeFuse 的功能覆盖了需求分
蚂蚁集团 CodeFuse 推出“图生代码”功能，支持产品设计图一键生成代码
感谢蚂蚁集团自研的智能研发平台 CodeFuse 推出“图生代码”新功能，支持开发人员用产品设计图一键生成代码，大幅提升前端页面的开发效率，目前相关功能正在内测。据悉，蚂蚁集团正在内部全面推行 AI 编程，使用 CodeFuse 支持日常研发工作的工程师达到 50% 以上，这些工程师提交的代码中 10% 由 AI 生成。目前，在蚂蚁内部，每周已有超五成程序员在日常研发中使用 CodeFuse。CodeFuse 生成的代码整体采纳率为 30%，在生成单元测试场景采纳率可以达到 50%。据IT之家了解，此次发布的“图生
每年节省 2000 多万美元，美国得州率先利用 AI 阅卷给学生评分
感谢得克萨斯州成为美国首个公开采用人工智能阅卷评分的州。得州近日宣布学术准备评估（STAAR）考试中笔试部分将使用“自动评分引擎”给学生打分。IT之家注：STAAR 是在每学年结束时，美国得州针对 3 至 12 年级公立学校学生，评估其能力的考试。STAAR 考试基于得州课程标准，涵盖包括阅读，写作，数学，科学和社会学在内的核心科目。美国得州于 2023 年开始推进 STAAR 考试改革，修订后的考试减少了选择题，开放式问题数量是此前的 7 倍。TEA 学生评估主管 Jose Rios 表示未来的考试尽可能推行开放
创维创始人黄宏生谈电视开机率低：AI 将让人们回归电视
创维集团近日在海南博鳌举办了规模超过 1500 人的“创维集团 2024 年全品类客户大会”，提出了“下一站，1000 亿”的宏伟口号。图源 Pexels今年是创维集团成立 36 周年，去年创维集团实现了 690.3 亿元的营业额，股权持有人应占溢利达到 10.69 亿元。据每日经济新闻报道，创维集团创始人黄宏生在 4 月 8 日的媒体采访中表达了他的期望：希望在 2025 年实现千亿元的营收目标。回顾历史，1988 年黄宏生在深圳华强北路开启了他的创业之旅，创立了创维品牌。凭借在彩电业的成功，他也被誉为“彩电大王
史上首位阿贝尔奖、图灵奖双得主！2023图灵奖授予随机性大佬Avi Wigderson
这位多产的研究者发现了随机性和计算之间的深刻联系，其贡献影响了密码学、复杂性等多个领域的研究。今年的图灵奖，比往年来的要晚一些。北京时间 4 月10日晚，计算机协会ACM宣布将2023图灵奖授予普林斯顿高等研究院数学家和顶级理论计算机科学家阿维·威格森（Avi Wigderson），以表彰他对计算理论的基础性贡献，包括塑造对计算中随机性作用的理解，以及数十年来在理论计算机科学领域的卓越领导力。Wigderson为普林斯顿高等研究院数学学院的Herbert H. Maass教授，在计算复杂性理论、算法和优化、随机性和
最高 7.25 美元 / 分钟，Adobe 购买视频构建 AI 模型与 Sora 竞争
感谢Adobe 公司已开始采购视频，用来构建其 AI 驱动的文本到视频生成器，在 OpenAI 展示类似技术（Sora）后，Adobe 试图赶上竞争对手。这家软件公司正在向其摄影师和艺术家网络提供每份 120 美元（IT之家备注：当前约 870 元人民币）的报酬，Adobe 要求他们提交人们从事日常活动（如行走）或表达各种情绪（包括喜悦和愤怒）的视频。该公司表示，这样做是为了给人工智能训练收集资料。Adobe 要求提供 100 多个参与动作和表达情感的人的短片，以及脚、手或眼睛的简单解剖镜头。该公司还希望获得人们“
英伟达 H100 AI GPU 短缺缓解，交货时间从 3-4 个月降至 2-3 个月
曾几何时，英伟达用于人工智能计算的 H100 GPU 供不应求。然而据 Digitimes 报道，台积电的台湾地区总经理 Terence Liao 表示，过去几个月英伟达 H100 的交货等待时间已经大幅缩短，从最初的 3-4 个月降至目前的 2-3 个月（8-12 周）。服务器代工厂商也透露，相比 2023 年几乎无法买到英伟达 H100 的情况，目前供应瓶颈正在逐步缓解。尽管交货等待时间有所缩短，Terence Liao 表示，对于人工智能硬件的需求仍然非常旺盛。即使价格昂贵，用于人工智能的服务器采购也正在取代
1760 亿参数、大小 281GB，Mixtral 8x22B 开源模型登场：可 Torrent 下载
感谢Mistral AI 公司近日推出了 Mixtral 8x22B 开源模型，共有 1760 亿个参数，Context 长度（上下文文本）为 6.5 万个 token，可以通过 Torrent 下载。Mistral AI 公司自成立以来一直备受外界关注，“6 人团队，7 页 PPT，8 亿融资”不断缔造传奇，而且在得到微软的投资之后更是进入发展快车道。该公司今天发布的 Mixtral 8x22B 是个开源模型，官方目前放出了 Torrent 种子链接，文件大小为 281GB。用户可以通过磁性链接直接下载，或者通过
IP Adapter Plus 插件手把手教程！用法更简单，可分别控制风格与构图
大家好，这里是和你们一起探索 AI 的花生~
IP Adapter 是 SD 生态中一个非常强大的风格迁移插件，可以将一张图像的风格复制到新生成的图像中，有效提升我们的出图效率，目前在设计领域有广泛应用。
相关推荐：最近，ComfyUI IP Adapter Plus 的作者 @cubiq 重写了插件代码，对整体进行了升级更新。新插件在节点搭建和模型上读取上比之前更简单方便，并且支持的功能也更丰富了。而最让人惊喜的一点是 IP Adapter Plus 支持分别进行风格迁移、构图迁移和二者的联合使用，可以让我们更准
Meta 发布新一代 AI 训练与推理芯片，性能为初代芯片三倍
Meta Platforms 当地时间 10 日发布了其训练与推理加速器项目（MTIA）的最新版本，MTIA 是 Meta 专门为 AI 工作负载设计的定制芯片系列。据介绍，此次发布的新一代 MTIA 与第一代 MTIA 相比，显著改进了性能，并有助于强化内容排名和推荐广告模型。其架构从根本上侧重于提供计算、内存带宽和内存容量的适当平衡。该芯片还可帮助提高训练效率，使推理（即实际推理任务）变得更容易。Meta 在其官方博客文章中表示，“实现我们对定制芯片的雄心壮志，意味着我们不仅要投资于计算芯片，还要投资于内存带宽