成本 - AI在线

微软削减数据中心计划并提高价格，用户需承担 AI 成本

随着大规模生成性人工智能技术的快速发展，微软近期在其产品和服务中采取了一系列引人注目的措施，以弥补巨额的运营成本。公司不仅提高了旗下微软365软件的订阅价格，涨幅最高可达45%，还推出了带广告的产品版本，并取消了一些数据中心的租赁计划。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney微软首席执行官萨蒂亚・纳德拉最近表示，尽管公司在 AI 技术上投入了巨资，但目前为止，这些技术所带来的价值并不显著。

GPT-4.5成本激增，性能提升却有限，OpenAI面临性价比困境

近日，科技媒体 The Decoder 发布了一篇有关 OpenAI 最新模型 GPT-4.5的报道，内容引发了业界对该模型的性价比质疑。根据官方数据显示，尽管 GPT-4.5在性能上有所提升，但相较于前一版本 GPT-4o，其成本却大幅增加。具体而言，GPT-4.5在多个方面的表现优于 GPT-4o 的比例分别为:专业查询63.2%、日常查询57% 以及创意任务56.8%。

模型训练成本“平民化”，前特斯拉 AI 总监 24 小时仅用 672 美元“重现”GPT-2

GPT-2 是 OpenAI 于 2019 年推出的模型，其训练费用一度为每小时 256 美元，那么 5 年过后的 GPT-4 时代，软硬件和数据的进步，是否意味着训练同一模型所需的时间和成本会随之减少呢？答案是肯定的。据 Tom's Hardware 今日报道，前特斯拉 AI 总监、OpenAI 联合创始人、项目开发者 Andrej Karpathy 使用 llm.c“重现”了 GPT-2，其成本降到了每小时仅 28 美元（AI在线备注：当前约 204 元人民币），在短短 5 年内降低了近 90%。图源 Pixa

自动识别最佳分子，降低合成成本，MIT开发分子设计决策算法框架

编辑 | 紫罗AI 在简化药物发现方面的应用正在爆炸式增长。从数十亿种候选分子中筛选出可能具有开发新药所需特性的分子。需要考虑的变量太多了，从材料价格到出错的风险，即使科学家使用 AI，权衡合成最佳候选分子的成本也不是一件容易的事。在此，MIT 研究人员开发了一个定量决策算法框架 SPARROW，来自动识别最佳分子候选物，从而最大限度地降低合成成本，同时最大限度地提高候选物具有所需特性的可能性。该算法还确定了合成这些分子所需的材料和实验步骤。SPARROW 考虑了一次合成一批分子的成本，因为多个候选分子通常可以从一

GPT-4 API平替？性能媲美同时成本降低98%，斯坦福提出FrugalGPT，研究却惹争议

Game Changer 还是标题党？