?? AI新聞

?? 微軟研究院展示Project Rumi項(xiàng)目，通過多模態(tài)方法增強(qiáng)人工智能理解能力

摘要：微軟研究院展示了Project Rumi項(xiàng)目，該項(xiàng)目通過結(jié)合文本、音頻和視頻數(shù)據(jù)，并采用多模態(tài)副語言提示的方法，提高人工智能系統(tǒng)的理解能力。當(dāng)前的自然語言處理AI主要依賴于文本輸入輸出，而忽略了人類在自然交流中的語調(diào)、面部表情、手勢和肢體語言等線索，導(dǎo)致理解存在偏差。為了解決這個(gè)問題，微軟研究院開發(fā)了Project Rumi，該項(xiàng)目包括多模式副語言編碼器和多模式副語言解碼器兩個(gè)主要部分。通過這一項(xiàng)目，可以更好地理解人類意圖，提升人工智能系統(tǒng)在交流中的表現(xiàn)。

?? 70個(gè)熱門AI Chrome擴(kuò)展69%存在高風(fēng)險(xiǎn)隱患

摘要：根據(jù)Incogni發(fā)布的最新研究報(bào)告，調(diào)查了70個(gè)熱門AI Chrome擴(kuò)展程序后發(fā)現(xiàn)，其中69%存在高風(fēng)險(xiǎn)隱患。這些擴(kuò)展可能對用戶產(chǎn)生影響，評分高的擴(kuò)展可以獲取用戶敏感數(shù)據(jù)，執(zhí)行惡意軟件等破壞行為。這些問題凸顯了AI擴(kuò)展在便利性提高的同時(shí)，也對隱私和安全提出了挑戰(zhàn)。

?? 美的推出智能掃拖機(jī)器人，支持自動集塵和AI雙視避障

摘要：美的發(fā)布一款新型智能掃拖機(jī)器人，具備自動集塵和AI雙視結(jié)構(gòu)光避障功能，售價(jià)為3299元/3699元。該機(jī)器人配備3L集塵袋，5000Pa吸力和V型全場景浮動滾刷，支持四種清潔模式和55°熱風(fēng)烘干拖布。還有可選的自動上下水機(jī)型，電池容量為5200mAh，續(xù)航時(shí)間為2小時(shí)。目前在京東旗艦店售價(jià)為2999元。此款機(jī)器人性能優(yōu)秀，具有較高的吸引力和市場前景。

?? 蘋果加大力度研發(fā)生成式人工智能，將應(yīng)用于移動設(shè)備

摘要：根據(jù)招聘信息顯示，蘋果正在擴(kuò)充生成式人工智能方面的專業(yè)人才隊(duì)伍，并計(jì)劃將成果應(yīng)用于iPhone和iPad等產(chǎn)品，提升在移動設(shè)備本地運(yùn)行的效果。招聘信息表明，蘋果正在進(jìn)行規(guī)模宏大的長期研究項(xiàng)目，有望影響蘋果和相關(guān)產(chǎn)品未來。蘋果已經(jīng)斥資近2億美元收購了人工智能初創(chuàng)公司Xnor，主要研究如何在移動設(shè)備上運(yùn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。蘋果正在加大力度將生成式人工智能與現(xiàn)有產(chǎn)品整合，以實(shí)現(xiàn)更好的功能體驗(yàn)和隱私保護(hù)。

?? 字節(jié)跳動內(nèi)測對話類AI項(xiàng)目“Grace”

摘要：據(jù)報(bào)道，字節(jié)跳動內(nèi)測的對話類AI項(xiàng)目“Grace”已開啟測試。目前，供測試使用的網(wǎng)站已初步搭建完畢，并需要邀請或授權(quán)的相關(guān)賬號登錄才可使用。用戶可對Grace生成的話術(shù)進(jìn)行點(diǎn)贊、拉踩或重新生成，幫助其完善回答能力。此外，該項(xiàng)目還支持文本生成圖片等功能。然而，相關(guān)負(fù)責(zé)人表示產(chǎn)品還不成熟，與國外領(lǐng)先模型相比有較大差距。在生成式AI領(lǐng)域，國內(nèi)各大企業(yè)紛紛跟進(jìn)，并推出自家的生成式AI產(chǎn)品。目前，“Grace”正處于內(nèi)測階段。

?? OpenAI宣布ChatGPT升級到GPT-4版本

摘要：OpenAI宣布其語言模型ChatGPT已經(jīng)升級到最新的GPT-4版本。此前ChatGPT一直運(yùn)行在GPT-3.5版本上，落后于微軟的Bing Chat。GPT-4是由OpenAI創(chuàng)建的多模態(tài)大型語言模型，為用戶提供更好的聊天體驗(yàn)和建議回復(fù)。該升級還包括上傳多個(gè)文件分析生成見解、保持登錄狀態(tài)不再注銷、支持鍵盤快捷鍵等功能。OpenAI希望通過升級提供更強(qiáng)大的AI模型。

?? AI知識

???參數(shù)高效微調(diào)（PEFT）

我們將詳細(xì)介紹PEFT的工作原理，它如何通過只更新一小部分參數(shù)，而不是更新每個(gè)模型權(quán)重，來提高效率。我們還將解釋PEFT如何使訓(xùn)練的內(nèi)存需求更易管理，以及它如何避免全面微調(diào)的災(zāi)難性遺忘問題。

更多AI工具，參考Github-AiBard123，國內(nèi)AiBard123