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https://ignite.microsoft.com
OpenAI 开发者大会刚刚落下帷幕,微软接棒继续炸场:2023年11月14日至11月17日,Microsoft Ignite 2023 在美国华盛顿州西雅图举办,包括 100多项产品和技术的发布与更新,涉及应用、生产力以及安全性等AI前瞻性战略的多个层面
根据官方预告,日报对本次 Microsoft Ignite 2023 大会要点进行总结,感兴趣可以关注官方信息发布渠道和群聊实时信息:
1. 重新构想云基础设施
发布了 Microsoft 自研的 Azure AI芯片:Microsoft Azure Maia 和 Microsoft Azure Cobalt
正式商用了 Azure 存储和网络加速系统 Azure Boost
新增了 AMD Instinct MI300X GPU和 NVIDIA H100/H200 GPU 系列的 Azure 虚拟机
2. 扩展微软 Copilot 体验
Microsoft Copilot for Microsoft 365 面向企业开放商用
发布了Microsoft Copilot Studio、Microsoft Copilot for Dynamics 365 Customer Service、Copilot in Dynamics 365 Guides 和 Microsoft Copilot
for Azure3. 加强数据与AI的联系
- 数据集成平台 Microsoft Cloud Fabric 正式开放使用
4. Azure AI为开发者释放更多价值
推出了 Azure AI 模型即服务 (Model-as-a-Service)
发布了 Azure 机器学习的可视化开发环境 Azure AI Studio
Azure 认知搜索的向量搜索和 GPT-3.5 Turbo 在 Azure 开放AI服务中正式商用
更强大的 GPT-4 模型系列将在 Azure 开放AI服务中预览
5. 负责任地部署AI
扩大了 Azure 开放AI服务的 Microsoft Copilot 版权保护范围
Azure AI内容审核服务 Azure AI Content Safety 正式商用
6. 为Windows 带来新体验
- 在 Windows 11 和 Windows 365 中增加AI驱动的新体验
7. 宣布与NVIDIA合作
- 在 Azure上提供基于 NeMo 的 NVIDIA AI Foundry 服务
8. 加强AI时代的安全防御
统一了 Microsoft Sentinel 和 Microsoft Defender XDR 安全运营平台
在 Microsoft 365 安全产品中增加AI驱动的 Security Copilot ⋙ 官方中文报道
11月15日至11月19日,2023西丽湖论坛于深圳大学城国际会议中心召开。这场由科技部和深圳市人民政府主办的论坛,以「前沿·变革·联结」作为年度主题,包含1场开幕式暨全体会议、12场平行论坛、X场配套活动。
第一天的开幕式暨全体会议,邀请到了百度李彦宏、2015年图灵奖得主 Martin E.Hellman、硅谷AI研究院创始人Piero Scaruffi 进行主题分享,还发布了7项涉及AI大模型、芯片等新兴产业领域的重大成果,标志着深圳在科技创新、高等教育和城市规划等方面取得了重要进展:
西丽湖国际科教城空间规划纲要
「鹏城·脑海」大模型
脑解析与脑模拟重大科技基础设施启用
合成生物研究重大科技基础设施启用
中山大学柔性电子学院揭牌
哈尔滨工业大学(深圳)集成电路学院揭牌
深圳理工大学(筹)算力微电子学院揭牌 ⋙ 了解更多
https://ai.wps.cn
WPS AI 是一款基于人工智能的生产力工具,提供了内容生成、摘要、数据分析、与 PDF 的交互式聊天等一系列功能,并且能够与 WPS Office 套件无缝集成。目前网页端和 Windows 客户端已经集成AI功能。
11月16日,金山办公官方公众号发文宣布「WPS AI 开启公测」,这意味着访问上方链接,注册即可体验WPS AI 功能,不需再申请内测和等待审核。
https://kimi.moonshot.cn
Kimi 是由 Moonshot (月之暗面) 推出的智能对话助手,支持输入长达 20 万汉字的上下文 (可以当作 Claude 的国内同类型替代产品,好用)。
11月16日,Moonshot AI官方公众号宣布「Kimi Chat 全面开放」,注册即可开始使用 (也不知道啥时候开始收钱,定价贵不贵 )。
ShowMeAI知识星球资源编码:R191
公众号「赛博禅心」作者是一位产品经理,分享了自己整理的500万字AI工具竞品分析文档,介绍了 5000+ AI工具的详细信息。这些信息来自于官网介绍、第三方工具网站等,文档翻译顺畅且呈现形式严格一致。
具体来说,每个工具的介绍信息包括官网链接、简介、核心特征、定价计划(美元)、使用场景、用户支持与社区、优势/局限与注意趋势、总结等维度。
作者将文档拆分成5份 pdf 发布在「腾讯文档」(链接如下),不过下载 pdf 需要安装客户端,所以我将所有文档合并成一份放在了星球,感兴趣可以直接前往下载。
Part I https://docs.qq.com/pdf/DY0liZkFtZU9OY3l5
Part II https://docs.qq.com/pdf/DY1JtT051cmNIbll2
Part III https://docs.qq.com/pdf/DY0ZTVXZjbml4cXdD
Part IV https://docs.qq.com/pdf/DY3NNenpWQ2dvcXpj
Part V https://docs.qq.com/pdf/DY3FpcU1mblh5a3VQ
合并版 (共10996页) https://t.zsxq.com/14JZU3Gp0 >
⋙ 了解更多
https://anyw.ai/ai-chat-bots
这篇文章的切入视角和数据分析都很有意思!众所周知,以 ChatGPT、Character.AI 为首的AI聊天机器人赛道,目前吸引了大量的用户和资本,是最被看好的、有发展潜力的AI原生应用之一。
那么!这个赛道里发展到现在有多少产品了?生存状况如何?用户「最不满意」的点有哪些呢?作者扒了Apple Store「Productivity Top 100」分类中排名最靠前的11个AI聊天机器人App,对其在2023年7月-9月的用户打分和留言评论进行了分析。
如上图所示,11款应用的整体评分为4.1⭐,正面评价中超过一半认为「它是一个很好的工具」,负面评价中约四分之一认为「存在令人沮丧的局限」。对1星评价进行分析,以下应用的吐槽点则非常集中:
是的没有 Character.AI,原因是它在 Apple Store 里属于「Entertainment」分类,跟这篇文章的工具们不在一个榜单 emmm
Chat with AskAI | 4.5⭐
数据库过时
浪费金钱
它们一直重复收费!
大量错误信息
AI Chatbot | 4.2⭐
太多广告,一直推销订阅
应用无法处理长对话
ChatGPT | 3.9⭐
太不稳定
需改进用户体验
一直超时
存在令人沮丧的局限
Poe | 3.7⭐
缓慢,有延迟
需改进用户体验
Chatbox | 2.6⭐
图像生成让人不满意
取消服务故意设障碍
广告误导!
吴炳见,心资本Soul Capital合伙人,三年百度mobile产品经理+战略分析经验,十年风险投资经验,之前就职于险峰和联想之星,重点投资AI、机器人、硬件行业
这篇文章是顶级AI投资人的洞察分享,将「AI」与「移动互联网」进行比照,判断当前的发展时期、未来关键时间节点、AI创业的机会/方向/入局时间等。日报简单总结下文章核心观点,感兴趣一定要阅读原文呀!很棒的文章~
三个时间点
2007年,iPhone1 发布,移动互联网1岁,产业链从零开始
2010年,iPhone4 发布,移动互联网发育到18岁,有了更成熟的能力框架,同年小米、美团成立
2012年,移动互联网应用爆发,智能手机渗透率超20%,字节、滴滴、小红书等公司成立
2022年,GPT-3.5发布,AI产业1岁 (对应移动互联网的 2007 年),而 GPT-4 可能在1年内达到18岁水平 (也就是移动互联网的 2010 年)
真机会与伪机会
手电筒类应用,伪机会,这类小工具后来成为手机系统自带功能
汤姆猫类应用,小机会,日下载量曾达百万级,但玩法单一、留存率低,后以70亿出售
91助手类应用,阶段性机会,后以190亿美金出售给百度
抖音、美团、微信等靠构建内容、关系、商户等资产护城河,是真机会
工具与资产
早期会先出现工具类应用,但终局需要靠构建关系、内容、线下资产等核心资产来立住
微信、抖音等成功案例从一开始就是资产形式,而不是纯工具,AI也需要在工具基础上尽早构建资产
AI创业新特点
0到1验证时间更长,但增长更快,1-10可能只需要2-3年
大厂重视AI,创业公司与大厂竞争会更早。
入场与节奏
投资人和创业者越早布局AI越好,但要掌握节奏、保持认知领先,等待机会全力以赴
尽早入场参与可以更早积累经验。⋙ 阅读原文
这篇文章里有很多「大实话」,可以帮助我们屏蔽各种夸张的宣传,了解到行业技术发展的真实进展。比如,国内的头部的大模型厂商,基本今年年底到 GPT-3.5 的水平,明年下半年到 GPT-4 的水平;乐观来看,半年到一年后,模型可能会到18岁。
以及,文章作者前几天录制了一期「42章经」的播客,内容在文章基础上有拓展,感兴趣可以前往收听,内容品质非常高 ⋙ AI 的对错早晚与 VC 的农耕渔牧 | 对谈心资本合伙人吴炳见 - 42章经
https://cmu-llms.org
这是 CMU 一门面向研究生的课程,名为「Large Language Models Methods and Applications」,可以帮助系统了解大语言模型的技术原理,掌握大语言模型的基础知识和前沿进展。课程目前正在进行中,网站同步更新 Slides,感兴趣可以 Follow 一下~
现代大规模语言模型的基石
Transformer架构,语言模型预训练方法
语言模型预训练数据
语境内学习,提示工程和对齐
可解释性
基于生成的自动评估方法
人类评估方法
参数高效调优方法
大规模语言模型之前的生成
课堂项目提案
产业讲座:Together.ai;聊天机器人和AI助手
语言模型用于搜索引擎
语言模型超越文本:音乐 (客座讲座)
语言模型用于搜索引擎 (续)
视觉表示学习范式 (客座讲座)
扩展上限:缩放定律
产业讲座:Anthropic;扩展上限:优化器基础
产业讲座:LLaMA2;扩展上限:并行优化
高效扩展:检索增强
高效服务 (客座讲座)
代码和工具使用的语言模型 (客座讲座)
产业讲座:Cohere;隐私、安全和法律考量
伦理考量和模型偏见 (客座讲座)
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