Artificial Intelligence Industry News
本周热点
一、人工智能行业动态
1、市场监管总局发布我国首个汽车芯片认证审查技术体系
2、上海市互联网业联合会人工智能专业委员会近日成立
3、工信部赛迪研究院报告：AI搜索比拼产品力，PC端成为入口级应用
4、2024粤港澳大湾区人工智能产业大会圆满举办
二、人工智能研究动态
6、哈佛团队开发AI模型TxGNN，登Nature 7、北大团队开发Monae，实现多模态单细胞数据整合和插补 8、上海交大和腾讯发布SaRA，提升扩散模型微调效率 9、浙大、碳硅智慧联合开发分子优化工具Prompt-MolOpt 12、Meta推出OMat24数据集和EquiformerV2模型 15、Anthropic推出AI模型，可自动点击鼠标 16、科大讯飞发布星火4.0 Turbo，多项能力超越GPT-4 Turbo 17、Meta发布多项开源工具，加速AI研究与应用 19、智驾科技头部企业地平线正式登陆港交所，年度港股最大科技IPO诞生 20、黄仁勋：英伟达正构建“AI大脑”，未来将有1亿人工智能助手 21、穆斯塔法·苏莱曼：构建值得信任的AI技术是当前最大挑战 22、Ulf Danielsson：AI是强大的工具，但不应取代人类创造力 大家好，欢迎来到我们的人工智能一周热点推文！在这里，我们将为您呈现最前沿、最热门的人工智能资讯，涵盖了行业动态、研究成果、企业动态、专家观点等多个领域。我们的目标是让您能够及时了解人工智能领域的最新动态，掌握行业发展趋势，为自己的职业发展和科技创新提供有益的参考。欢迎点赞关注与分享，让我们携手共进，探索人工智能的无限可能！ 1、市场监管总局发布我国首个汽车芯片认证审查技术体系
10月17日，市场监管总局在京组织召开国产汽车芯片产业化应用及质量提升“质量强链”交流推进会。会上，首批国产汽车芯片认证审查企业名单正式发布，标志着我国汽车芯片质量认证进入新的阶段。同时，汽车芯片认证审查技术体系1.0版正式发布，是我国在汽车芯片领域构建自主质量标准体系的首个权威性成果。
2、上海市互联网业联合会人工智能专业委员会近日成立
上海市互联网业联合会人工智能专业委员会近日成立。专委会在市委网信办指导下筹建，致力于推动上海市人工智能领域的技术创新、产业发展和安全保障，引导行业健康发展。10月20日下午，上网联人工智能专委会成立大会在徐汇区模速空间顺利举行。会议表决通过了《上海市互联网业联合会人工智能专委会条例》，宣布了委员会机构人员设置。
3、工信部赛迪研究院报告：AI搜索比拼产品力，PC端成为入口级应用
近日，工信部赛迪研究院发布《AI搜索行业发展报告》，提出AI搜索行业五大发展趋势。其中，简约化产品设计、一站 式服务和多端一体能力迎来爆发，搜索场景趋向垂直化、专业化，具备系统级AI能力的PC端产品有望成为入口级应用。《报告》以夸克为例，指出简约化的产品设计和一站式服务能够有效满足用户更快、更精确、更易用的搜索需求，成为AI搜索发展的重要趋势之一。
4、2024粤港澳大湾区人工智能产业大会圆满举办
2024粤港澳大湾区人工智能产业大会在广州南沙圆满举办，大会旨在搭建政产学研用商一体化高端交流平台，促进人工智能科技成果落地转化。首日活动发布了《2024年广东省人工智能产业发展白皮书》、首批66个广东人工智能典型应用案例等重磅内容。大会三大主题论坛圆满落幕，多位行业领袖和专家学者围绕AI在各领域的应用进行了深入探讨，成立了多个专业委员会，并发布了数字文化产业平台。
美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）的科研团队开发了一种基于机器学习的新型模型，用于实时预测托卡马克装置中的等离子体加热。该模型结合了随机森林和多层感知器神经网络两种算法，通过消除训练数据中的异常值，成功克服了原有数值模型的局限性。实验结果显示，新模型的预测速度比传统方法提高了1000万倍，同时保持了高精度。
6、哈佛团队开发AI模型TxGNN，登Nature 哈佛医学院的研究团队开发了一种名为TxGNN的AI模型，专门用于识别罕见疾病和无药可治病症的候选药物。TxGNN基于图神经网络，通过训练医学知识图谱，能够预测潜在的治疗药物。该模型在识别候选药物方面比现有方法提高了近50%，在预测药物禁忌症方面准确率高出35%。TxGNN从现有药物中确定了17000多种疾病的候选药物，为罕见病患者带来了新的希望。
7、北大团队开发Monae，实现多模态单细胞数据整合和插补 北京大学陈语谦教授团队开发了一种新型深度学习方法Monae，用于多模态单细胞数据的整合和插补。Monae通过学习模态之间的联结关系，促进联合空间中的对比学习，消除模态之间的差距。在多个数据集上，Monae和其变体Monae-E在批次去除和生物异质性两个指标上表现优异，且对不同数据划分具有鲁棒性。该方法为复杂多模态单细胞数据的综合分析提供了有力工具。
8、上海交大和腾讯发布SaRA，提升扩散模型微调效率 上海交通大学和腾讯优图实验室的研究人员提出了一种新的微调方法——SaRA，旨在提升扩散模型在图像生成任务中的效率。SaRA通过重新激活预训练模型中看似无效的参数，使模型能够学习更多的任务特定知识。该方法不仅提高了模型的适应性和泛化能力，还显著减少了参数数量，降低计算成本。实验结果显示，SaRA在图像风格迁移和动物图片识别等任务中表现出色。
9、浙大、碳硅智慧联合开发分子优化工具Prompt-MolOp t 浙江大学、中南大学和碳硅智慧的研究团队联合开发了一种基于大型语言模型的分子优化工具Prompt-MolOpt。该工具通过引入特定属性的token嵌入，利用Prompt驱动分子优化，显著提高了多属性优化的成功率，相比现有方法提升了15%以上。Prompt-MolOpt在零样本和少样本学习方面表现出色，能够有效处理有限的多属性数据。该工具不仅在药物发现领域有广泛应用，还可用于其他分子优化任务。
当地时间10月21日，马斯克在旗下社交媒体X上发帖称，他旗下的人工智能初创公司xAI首款API现已上线。xAI的API支持函数调用，可将旗舰生成式AI模型Grok连接到数据库和搜索引擎等外部工具。目前API中只有一个模型可用，未来可能会有分析文本和图像的视觉模型。xAI API的定价是每百万输入令牌（token，约等于75万个单词）为5美元，每百万输出令牌为15美元。 英伟达团队近日提出了一种全新的神经网络架构——归一化Transformer（nGPT）。nGPT通过在超球面上进行表示学习，将所有向量归一化为单位范数，从而大幅提升了大型语言模型（LLM）的训练速度。实验结果显示，nGPT在不同上下文长度下的训练速度分别提高了4倍至20倍，同时保持了原有精度。这意味着原本需要一个月完成的训练任务，未来可能只需1-2天。 12、Meta推出OMat24数据集和EquiformerV2模型 Meta公司推出了Open Materials 2024（OMat24）数据集和EquiformerV2模型，旨在加速AI驱动的材料发现。OMat24包含超过1.1亿个结构密度泛函理论（DFT）计算，是该领域最大的公开数据集之一。EquiformerV在OMat24上训练，能够预测材料的基态稳定性和形成能，F1得分超过0.9，精度达20meV/atom。这些开源工具和模型为研究界提供了宝贵资源，有助于加速新材料的发现和设计。
10月21日，智源研究院正式发布原生多模态世界模型Emu3。该模型只基于下一个token预测，无需扩散模型或组合方法，即可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。Emu3在图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务中超过了SDXL、LLaVA、OpenSora等知名开源模型，但是无需扩散模型、CLIP视觉编码器、预训练的LLM等技术，只需要预测下一个token。目前Emu3已开源了关键技术和模型。
Stability AI发布了自家最强的模型Stable Diffusion 3.5，包含三个版本，可以满足科研人员、业务爱好者、初创公司和企业的多样化需求，其中Stable Diffusion 3.5 Large拥有80亿参数，是Stable Diffusio系列中最强大的模型。该模型非常适合1百万像素分辨率的专业用例。Stable Diffusion 3.5 Large Turbo是Stable Diffusion 3.5 Large的蒸馏版本，只需四步即可生成高质量图像，速度远快于Stable Diffusion 3.5 Large。Stable Diffusion 3.5 Medium拥有25亿参数，能够生成分辨率在0.25到2百万像素之间的图像。 15、Anthropic推出AI模型，可自动点击鼠标 美国人工智能初创企业Anthropic公司10月22日推出其“Claude”系列模型中的两款升级版，其中一款带有“使用计算机”功能，可在人类指导下操作计算机，包括看屏幕、移动鼠标、点击按钮和输入文本。据路透社报道，“使用计算机”功能为软件开发者量身定制，向AI智能体、即无需人类大量干预便可采取多步骤行动的人工智能项目迈出一步。
16、科大讯飞发布星火4.0 Turbo，多项能力超越GPT-4 Turbo 科大讯飞在全球1024开发者节上宣布，星火4.0 Turbo全新升级，七大能力全面超过GPT-4 Turbo。星火4.0 Turbo在数学能力和代码能力上尤其突出，效率相对提升50%。在国内外14项主流测试集中，星火4.0 Turbo实现了9项第一。此外，星火4.0 Turbo首发多模态视觉交互技术，支持音视频流的实时多模交互，以及超拟人数字人生成，首批支持中英之外的八个语种。这些创新功能将进一步提升用户体验和应用范围。 17、Meta发布多项开源工具，加速AI研究与应用 Meta近日宣布了一系列支持高级机器智能（AMI）的研究和模型，包括性能更强的SAM 2.1、开源多模态语言模型Spirit LM、加速大型语言模型（LLM）的Layer Skip技术、助力大规模训练语言模型的Lingua代码库、新型预训练跨语言句子编码器MEXMA以及自学习评估器。这些工具旨在提高AI模型的性能和效率，促进开放科学和可复现性，帮助研究人员和开发者更轻松地进行实验和应用开发。 阿里巴巴达摩院本月开源了一款名为CoI-Agent的AI工具，旨在帮助科研人员自动生成科研想法。这款工具通过输入特定的论文主题，能够迅速生成相关的科研idea，从而节省科研人员的时间，提高工作效率。只需输入一个主题，CoI-Agent就能生成一系列相关的关键词、研究问题和研究方法。这一工具不仅适用于自然科学领域，还可以应用于社会科学、工程技术等多个领域。 19、智驾科技头部企业地平线正式登陆港交所，年度港股最大科技IPO诞生 智驾科技企业地平线正式于香港交易所主板挂牌上市，募资总额达54.07亿港元，成为港股今年最大的科技IPO。上市首日，地平线机器人-W开盘价报5.12港元，大涨28.32%。地平线以行业领先的软硬结合全栈智驾科技实力，率先完成大规模量产商业闭环，成长为最具商业价值和增长潜力的智驾科技公司。
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20、黄仁勋：英伟达正构建“AI大脑”，未来将有1亿人工智能助手
英伟达首席执行官黄仁勋在Gartner IT Symposium/Xpo活动上表示，人工智能正驱动新的工业革命。英伟达正构建“人工智能大脑”，通过智能处理企业数据，将其转化为可直接沟通的智能形态。他预测，英伟达未来将拥有5万名员工和1亿个人工智能助手，每个组织都将拥有大量数字员工。黄仁勋强调，企业必须转型为人工智能驱动的组织，以迎接这场“新工业革命”。
21、穆斯塔法·苏莱曼：构建值得信任的AI技术是当前最大挑战
微软AI新任CEO穆斯塔法·苏莱曼在接受Wired采访时强调，当前AI发展的最大挑战在于如何构建一种值得信任的技术。苏莱曼表示，AI伙伴将能够看到用户所见、听到用户所听，并使用相同的语言进行交流，提供情感支持和指导。微软正在研发的Copilot Vision和Think Deeper等功能，旨在让AI具备长期记忆和处理复杂问题的能力。苏莱曼认为，保护用户隐私和明确设定AI边界是建立信任的关键。
22、Ulf Danielsson：AI是强大的工具，但不应取代人类创造力
诺贝尔物理学奖评奖委员会委员Ulf Danielsson教授在接受腾讯新闻专访时表示，AI是一个非常强大的工具，但也有其局限性。他认为，AI主要用于处理大量数据并发现模式，但无法替代人类的创造力和直觉。Danielsson强调，AI不应被视为替代人类的手段，而应作为辅助工具，帮助科学家和研究人员更高效地工作。他还指出，AI的应用可能使科学变得过于依赖技术，缺乏深层次的思考，因此需要谨慎对待。
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