生成式AI
一、 前OpenAI CTO正筹集超1亿美元融资，成立新的大模型公司
1. 前OpenAI首席技术官Mira Murati离职后，正在努力为一家新的AI初创公司筹集预计超过1亿美元融资；
2. 该初创公司计划专注开发专属AI大模型产品，或为基础模型；
3. Mira曾领导ChatGPT、DALL-E、Codex、GPT-4等产品的研发，对OpenAI发展作出重要贡献。
https://mp.weixin.qq.com/s/E-XYvawj9H06TwApx9r28Q
二、 微软正与OpenAI进行140亿美元的投资股权谈判，过程复杂
1. 微软正在与OpenAI进行140亿美元的股权投资谈判；
2. 股权谈判复杂，关注股权分配、公司控制权，及监管机构的潜在反垄断调查；
3. OpenAI面临财务压力，需要转型为营利公司以偿还巨额投资并实现自我盈利。
https://mp.weixin.qq.com/s/zMPdFRQtBhBlBj7tiwe71A
三、 智源 Emu3 证明多模态模型新范式：只需基于下一个 token
1. 智源研究院发布了原生多模态世界模型Emu3，该模型基于下一个token的预测来理解和生成文本、图像、视频三种模态数据；
2. Emu3超越了传统扩散模型和组合方法，展现出在图像生成、视觉语言理解、视频生成等多模态任务中的优越性能；
3. 该模型通过预测下一个token作为多模态模型的新范式，证明了其在大规模多模态学习中的应用潜力和效果。
https://mp.weixin.qq.com/s/2q5l4gUWen8kfi01uwJp4A
四、 上海交大、腾讯发布高效扩散模型微调方法，提升图像生成效率
1. 上海交通大学与腾讯优图实验室共同开发了新型微调方法SaRA，利用看似无效的预训练模型参数，提高图像生成任务效率；
2. SaRA通过重训这些参数，避免传统微调方法中的过拟合和资源浪费，增强模型的任务特定学习能力；
3. 该技术通过低秩约束和渐进式参数调整策略优化稀疏权重矩阵，减少计算成本并提升模型泛化能力。
https://mp.weixin.qq.com/s/5YxFl9DjBH8SLSOyWoHDoQ
五、 Perplexity新一轮估值近百亿美元！各路大佬入局，看好AI搜索
1. Perplexity计划在最新一轮融资中将估值提高至80亿美元或更多，目前正在进行筹款谈判；
2. 该公司在一年内进行了三轮融资，估值从5.2亿美元增长至30亿美元，反映了市场对AI初创公司的高度兴趣；
3. Perplexity是一个结合了搜索引擎和AI聊天机器人的平台，通过销售高级订阅和企业版服务以及即将推出的广告来盈利。
https://mp.weixin.qq.com/s/HC0DdopWsH6fWL2ZCDpGSA
六、 把AI放进《我的世界》：GPT-4o杀牛宰羊，Claude3.5拆家
1. GPT-4o 和 Claude3.5 在《我的世界》游戏中展示了不同的行为模式，前者频繁攻击动物，后者在玩家周围生成危险和破坏环境；
2. Claude3.5 使用了基于文本的命令控制其在游戏中的行动，如采集木材，但其行为框架导致了不符合预期的破坏行为；
3. 对AI模型的集成和行为控制的讨论，突出了AI代理在实际应用中可能的对齐问题和对更精细控制的需求。
https://mp.weixin.qq.com/s/cM6p1uSEwfARPzFRxOLPug
前沿科技
七、 速度提高1000万倍，AI预测等离子体加热助力核聚变研究
1. 新型AI模型能在保持准确性的同时，将等离子体加热预测速度提高1000万倍；
2. 该模型通过机器学习技术优化，解决了传统数值模型在实时控制中的应用限制；
3. 研究显示AI模型能有效处理异常数据，提供与修正数值模型相似的预测结果，展示出在核聚变研究中的潜力。
https://mp.weixin.qq.com/s/E3WOA9IO8mWuZYZjwXf0xQ
八、 AI确定17000多种疾病候选药物，罕见病“孤儿药”不再遥远？
1. 哈佛医学院的研究团队开发了AI模型TxGNN，成功识别了17000多种罕见病的候选药物；
2. TxGNN通过图神经网络技术在药物再利用领域取得显著进步，识别候选药物的效率比传统模型提高了50%；
3. 该模型特别适用于无现有治疗方案的罕见病，预测准确率和副作用预测均有显著提高。
https://mp.weixin.qq.com/s/QkX1apWVnk_HFp757lqHVQ
报告观点
九、 苹果内部员工自揭其短：生成式AI研发竟已落后两年多
1. 苹果公司内部员工透露，该公司在生成式AI技术方面落后行业领先公司两年以上；
2. 内部研究表明，苹果的Siri在准确性和回答问题的能力上均低于OpenAI的ChatGPT；
3. 尽管苹果在AI领域落后，但其资源丰富，有能力通过合作或收购改善现状，并能将新功能推送给广大用户。
https://mp.weixin.qq.com/s/xuX9KoQ7wmQ6E7jJv0XhHQ
十、 诺奖评委：辛顿物理学奖引发AI风险关注是好的副作用
1. 诺贝尔物理学奖被授予人工智能研究科学家Geoffrey Hinton，突出其对人工神经网络的贡献；
2. 评委会强调，即便大语言模型不存在，Hinton的贡献仍足以获奖，表明其研究具有独立的科学价值；
3. 授奖引发关于AI风险的讨论，被视为一个积极的副作用，帮助公众理解AI技术及其潜在影响。
https://mp.weixin.qq.com/s/qOGiEgxNJN9wwnxN6K8o-Q
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