?? AI新聞

?? 微軟Win11引入Windows Copilot功能，但初版非常簡陋

摘要：微軟在Win11 Build 23493預覽版更新中引入了Windows Copilot功能，該功能在任務欄上新增了一個圖標按鈕。點擊按鈕后，屏幕右側會跳出側邊欄，顯示Bing Chat聊天界面，用戶可以提問或啟動相關命令。然而，初版的Windows Copilot功能被認為非常簡陋，實際上只是套著Edge瀏覽器的皮。它實際上是通過訪問Bing Chat網(wǎng)站，通過調用Edge瀏覽器回答用戶的內容。該功能還需要在后臺運行Edge瀏覽器，并且無法在離線狀態(tài)下使用。此外，Windows Copilot的功能也非常有限，目前無法實現(xiàn)配置Windows設置等選項。

?? AI算法實現(xiàn)99%準確率的ChatGPT作弊檢測器

摘要：堪薩斯大學的研究人員開發(fā)了一種全新的算法，用于檢測是否使用ChatGPT進行作弊，準確率超過99%。該算法通過特征識別區(qū)分人類寫作和聊天機器人生成的內容。研究人員發(fā)現(xiàn)段落復雜性、句子長度多樣性、標點符號和流行詞或數(shù)字等特征是區(qū)分人類寫作和ChatGPT的關鍵。該算法在整篇文章的檢測上達到了100%的準確率，但在段落層面準確性較低。然而，隨著人工智能的迅速發(fā)展，未來仍需進一步改進和擴大數(shù)據(jù)集以保持有效性。盡管存在一些挑戰(zhàn)，但此算法為防止ChatGPT作弊提供了有希望的工具。

?? 標題：騰訊連續(xù)六年位居移動應用發(fā)行商營收榜首，字節(jié)跳動位居第二

摘要：根據(jù)移動數(shù)據(jù)分析機構data.ai發(fā)布的《2023移動應用發(fā)行商營收Top 50》，騰訊連續(xù)六年位居榜首，字節(jié)跳動躍升五位位列第二。報告指出，在2022年，人們每天花在移動設備上的時間增加到5小時，其中娛樂占70%。短視頻應用程序，尤其是TikTok，占據(jù)了用戶支出的相當份額。42家在前50名的發(fā)行商中主要通過應用內購買實現(xiàn)盈利，該機構預計這一趨勢將持續(xù)下去。字節(jié)跳動在2022年以TikTok的強勢表現(xiàn)實現(xiàn)了創(chuàng)紀錄的330億美元營收，中國企業(yè)整體表現(xiàn)亮眼。騰訊、字節(jié)跳動和網(wǎng)易等中國發(fā)行商上榜。

?? 標題：Inflection AI獲得13億美元融資，估值達40億美元

摘要：人工智能初創(chuàng)企業(yè)Inflection AI近日宣布從微軟和英偉達等投資者那里籌集到13億美元的融資。該公司成立僅一年時間，由谷歌DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人穆斯塔法?蘇萊曼和領英聯(lián)合創(chuàng)始人里德?霍夫曼創(chuàng)立，專注于開發(fā)面向消費者的人工智能產(chǎn)品。Inflection AI最近發(fā)布了聊天機器人Pi，使用類似于ChatGPT的生成式人工智能技術，通過對話與用戶進行互動。Inflection AI希望打造個性化的人工智能產(chǎn)品，幫助人們進行規(guī)劃、日程安排、信息收集和執(zhí)行其他任務。融資資金將主要用于打造計算能力，開發(fā)更強大的基礎模型。Inflection AI的估值達到了40億美元。

?? 標題：前蘋果員工創(chuàng)立的Humane發(fā)布首款可穿戴設備Ai Pin

摘要：Humane是一家由前蘋果員工創(chuàng)立的公司，宣傳以人工智能為核心的未來愿景。最近，他們發(fā)布了首款產(chǎn)品Humane Ai Pin，一款基于服裝的可穿戴設備。該設備搭載高通的驍龍平臺，使用多個傳感器實現(xiàn)情境和環(huán)境計算交互。雖然沒有公布具體功能、外觀和價格，但根據(jù)今年四月的TED大會上的展示，Ai Pin可能具備語音助手、通話、自動總結計劃、拍照獲取信息和投影等功能。盡管對于這款設備的工作原理和AI含義仍有不少疑問，但這是一次大膽的嘗試，可能會改變人們與技術互動的方式。

?? AI知識

???This post is all you need（上卷）——層層剝開Transformer

今天要和大家介紹的一篇論文是谷歌2017年所發(fā)表的一篇論文，名字叫做”Attention is all you need“[1]。雖然，網(wǎng)上已經(jīng)有了大量的關于這篇論文的解析，不過好菜不怕晚筆者在這里也會談談自己對于它的理解以及運用。按照我們一貫解讀論文的順序，首先讓我們先一起來看看作者當時為什么要提出Transformer這個模型？需要解決什么樣的問題？現(xiàn)在的模型有什么樣的缺陷？

???LLM 全景圖（The Landscape of LLM）

前言：最近 LLM 大火，相關領域熟人都想往這個方向靠，好幾個朋友咨詢了這塊，也有幫做模擬面試。最近有個哥們讓我推薦對這個領域整體快速了解的資料。于是我就花了些時間整理資料，希望可以俯瞰當前 LLM 領域，能夠給個整體的印象，如若對某個細分板塊感興趣，讀者也可以找更深入的資料。

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