大家好，本期AI前沿速報(bào)為大家?guī)砹藝鴥?nèi)晶圓代工業(yè)的增長、中國AI行業(yè)從業(yè)者的薪資、機(jī)遇和挑戰(zhàn)、亞馬遜計(jì)劃改進(jìn)Alexa、游戲開發(fā)中的AI工具、斯坦福研究人員對(duì)大型語言模型的新解釋、AI如何改變品牌消費(fèi)體驗(yàn)、企業(yè)產(chǎn)品中的生成式AI集成以及Hugging Face和ServiceNow推出的StarCoder LLM。讓我們一起關(guān)注AI的日新月異變化，點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)這篇內(nèi)容，讓更多的人了解AI的最新發(fā)展。

1. 【合肥晶科成功上市，國內(nèi)晶圓代工業(yè)迎來新發(fā)展】

合肥晶科在上?？苿?chuàng)板成功上市，募集資金達(dá)15億美元，首日漲幅達(dá)15.71%。晶科是中國內(nèi)地第三大晶圓代工廠商，也是安徽省首家12英寸晶圓代工廠商。此外，供應(yīng)顯示驅(qū)動(dòng)芯片的重要供應(yīng)商景馳半導(dǎo)體也已在上交所科創(chuàng)板遞交IPO申請(qǐng)。國際貿(mào)易摩擦和國內(nèi)生產(chǎn)需求推動(dòng)了中國內(nèi)地晶圓代工業(yè)的發(fā)展，合肥已成為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的重要中心，擁有三個(gè)國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群。

2. 【中國AI行業(yè)：薪資、機(jī)遇和挑戰(zhàn)】

中國AI行業(yè)的薪資水平不斷攀升，大型模型工程師的薪資較高，碩士畢業(yè)生的薪資在40-80k之間，博士畢業(yè)生的薪資高達(dá)500k；ChatGPT和MidJourney的成功展示了大規(guī)模數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的潛力，并激發(fā)了視覺模型領(lǐng)域的探索；AI人才需求迅速增長，許多職位提供超過60,000元/月的薪資；AI相關(guān)工作的薪資范圍主要集中在30-60K/M之間，一些公司提供高達(dá)100%的薪資增長；大規(guī)模模型技術(shù)的未來不會(huì)導(dǎo)致更多的失業(yè)，而是該領(lǐng)域的就業(yè)需求將繼續(xù)增長。

3. 【亞馬遜計(jì)劃利用新的AI聊天機(jī)器人技術(shù)改進(jìn)Alexa】

據(jù)泄露的文件顯示，亞馬遜計(jì)劃為Alexa添加新的AI聊天機(jī)器人技術(shù)。該公司依靠自己內(nèi)部開發(fā)的大型語言模型（LLM）Alexa Teacher Model。亞馬遜預(yù)計(jì)與迪士尼、樂高等公司合作。

4. 【AI工具在游戲開發(fā)中的利與弊】

近日，AI工具在游戲開發(fā)中的應(yīng)用越來越普遍，但開發(fā)者們也開始擔(dān)心自己的工作會(huì)被取代。Ubisoft公司最近宣布推出了一款名為Ghostwriter的AI工具。監(jiān)管機(jī)構(gòu)也開始關(guān)注這一新興技術(shù)的發(fā)展。

5. 【斯坦福研究人員提出大型語言模型新解釋】

斯坦福大學(xué)的研究人員提出了一種新的解釋，來解釋大型語言模型（LLMs）似乎突然出現(xiàn)的能力。他們認(rèn)為，度量標(biāo)準(zhǔn)的選擇、缺乏測試數(shù)據(jù)以及評(píng)估過少的大規(guī)模模型是導(dǎo)致這種能力出現(xiàn)的幻覺的原因。這項(xiàng)研究引發(fā)了人們對(duì)AI安全和對(duì)齊的問題。

6. 【AI助力品牌轉(zhuǎn)變消費(fèi)者體驗(yàn)】

品牌必須投資于AI基礎(chǔ)設(shè)施，自動(dòng)化任務(wù)，分析客戶數(shù)據(jù)，并與客戶建立高效的溝通渠道。AI分析可以幫助個(gè)性化營銷，提升客戶服務(wù)。AI驅(qū)動(dòng)的體驗(yàn)可以幫助品牌降低運(yùn)營成本，增加客戶滿意度和忠誠度。

7. 【企業(yè)產(chǎn)品中的生成式人工智能集成：如何收費(fèi)】

多家企業(yè)軟件公司正在將生成式人工智能集成到其產(chǎn)品中，包括Slack、Anthropic、Box、Ada和Microsoft Bing等。這篇文章提出了一個(gè)問題，即企業(yè)如何收費(fèi)使用其產(chǎn)品中的生成式人工智能。

8. 【DECKARD：使用LLMs進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理訓(xùn)練的AI方法】

DECKARD是一種使用大型語言模型（LLMs）來輔助強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）代理進(jìn)行探索的AI方法。該方法利用LLM上的少量提示技術(shù)生成抽象世界模型（AWM）以實(shí)現(xiàn)子目標(biāo)。DECKARD展示了將LLMs穩(wěn)健地應(yīng)用于RL的潛力。

9. 【DataStax推出Luna ML擴(kuò)展AI特征工程】

DataStax推出了Luna ML，這是一個(gè)企業(yè)支持的Kaskada開源項(xiàng)目，可用于支持MLOps工作流程，并幫助減輕AI中的偏見。Luna ML的推出將有助于AI特征工程的擴(kuò)展和提高效率。

10. 【Hugging Face和ServiceNow推出StarCoder LLM，為編碼提供幫助】

Hugging Face和ServiceNow推出了StarCoder大型語言模型（LLM），作為BigCode項(xiàng)目的一部分。StarCoder訓(xùn)練有超過80種編程語言，可用作編碼助手。該模型可在Open Responsible AI Licenses（OpenRAIL）許可下使用。

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