【OpenVI—AI热点日报】10月16日

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🌈热点内容直通车

1. 阿里云、华为、金山办公等发起,人工智能安全治理专业委员会成立

     “中国网络空间安全协会”官方公众号近日宣布,中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会正式成立。

     据介绍,该委员会由国家互联网应急中心、北京智源研究院、上海人工智能实验室、阿里云、华为、金山办公等单位发起,首批成员单位共 58 家,包含有关领域高校、研究院所、企业等。该委员会将组织人工智能领域产学研单位开展技术创新、产业协作、成果转化和行业自律,并在模型安全、内容安全、数据安全、隐私保护和知识产权保护方面不断提升人工智能安全治理能力。首批成员单位在成立大会上还建言表示,面向高质量中文语料库开发、模型安全评测、垂直领域大模型安全应用等人工智能安全治理工作扎实攻关、开放交流、深度合作


2. 中文在线发布逍遥大模型,号称可“一键生成”万字小说

     中文在线近日宣布推出中文“逍遥”万字创作大模型。据介绍,“逍遥”大模型可一键生成万字小说,能为作者提供全生命周期的 AI 辅助创作工具,让作者把时间、精力、才华挥洒在最重要的地方。

     中文在线是一家数字文化内容产业集团,旗下拥有 17K 小说网、四月天小说网、科幻厂牌“奇想宇宙”、悬疑厂牌“谜想计划”等平台,号称积累数字内容资源超 550 万种,网络原创驻站作者 450 万名。中文在线董事长童之磊表示:“中文在线拥有的海量优质正版数据本身就是庞大且高质量的语料库,能够大幅提高模型训练效果。中文在线平台每天还会产生数以亿计的文字内容,更是源源不绝地为模型研发注入数据能源。如果加上音频、视频,中文在线的高质量数据已经超过了 60TB。”


3. 百度将推首个AI原生地图 车道级导航计划年内覆盖逾百城

     百度副总裁尚国斌近日透露,百度即将推出全新的AI原生地图,全面应用文心大模型对地图的产品交互进行重构,带给用户新的体验。用户可以通过自然语言对话,一步唤醒地图中埋藏的各种功能和服务,进一步提升出行和决策效率。

     据透露,基于文心大模型进行重构的百度地图V19,将上线全新的“AI向导”。它具备多轮自然语言交互能力,更接近“真人交流”体验。此外,这位“AI向导”还具备人格化的数字人形象,除了系统推荐的默认形象外,用户可以通过上传图片,生成自己的专属数字人。

     此外,百度地图车道级导航近期也迎来了突破性进展。依托自研的北斗高精定位技术、智能车道推荐算法和3D精模级高清渲染技术,百度地图全新升级城市车道级导航3.0,可提供更加清晰、立体的全局车道规划和引导。据悉,百度地图城市车道级导航将在年底前上线超过100个城市,并在2024年实现全国覆盖。

📖新鲜论文早知道

谷歌DeepMind|蛋白质预测模型登《科学》

     错义变异是指一种可以改变蛋白质氨基酸序列的遗传变异。致病性错义变异会严重破坏蛋白质功能,降低生物体适应性,而良性错义变异的影响有限。在超过 400 万个观察到的错义变异中,仅有约 2% 被临床分类为致病性或良性,对剩余未知的变异进行分类是人类遗传学中的一个重要挑战。缺乏准确的错义变异功能预测限制了罕见疾病的诊断率以及针对潜在遗传原因的临床治疗的开发和应用。虽然多重分析变异效应(MAVEs)系统地测量蛋白质变异的效应并可以准确预测变异的临床结果,但 MAVEs 实验需要高昂的费用和劳动力,因此蛋白质组范围内的变异致病性调查仍然不完整。

     来自 Google DeepMind 的研究团队基于 AlphaFold 方法论创建了 AlphaMissense——通过利用蛋白质序列数据库和变异结构背景,可以识别致病的错义突变和未知致病基因。与许多现有的类似工具(变异效应预测器或 VEPs)相比,AlphaMissense 表现出了更优越的能力。AlphaMissense 成功预测了 19233 个标准人类蛋白质的 216 百万种可能的单一氨基酸变化的致病性,得到了 7100 万个错义突变的预测。随后,AlphaMissense 更是成功预测出 89% 的错义突变,其中 57% 可能是良性的,32% 可能是致病的。相关研究论文以“Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense”为题,已发表在权威科学期刊 Science 上。

AlphaMissense 的训练分为两个阶段:结构预训练和变异微调。其中,预训练阶段与 AlphaFold 中描述的相同,但在蒙版多序列比对重建损失上增加了更高的权重;在微调期间,模型被优化,可以同时预测变异的致病性和参考序列的结构。借助 AlphaFold 的方法论,AlphaMissense 结合了现有策略的三个元素:1)基于人口频率数据的弱标签训练,避免使用人工注释,从而避免了循环性;2)通过使用无监督的蛋白质语言建模任务来学习在序列上下文中条件化的氨基酸分布;3)通过使用 AlphaFold 派生的系统来整合上下文。

论文:https://www.deepmind.com/blog/alphamissense-catalogue-of-genetic-mutations-to-help-pinpoint-the-cause-of-diseases

Science:https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg7492

     数据集:https://github.com/deepmind/alphamissense

🔥开源模型先体验

     近日恒生大模型产品已面向20家金融机构开启内测。据悉,恒生金融行业大模型LightGPT是专为金融领域打造的大语言模型,它通过训练海量金融数据,对金融相关问题有更好的理解能力。光子是基于LightGPT的智能应用服务,可以为金融机构的各个业务系统注入AI能力,包括投资合规、投顾、客服、运营、投研和交易等。

体验地址:www.hs.net/lightgpt


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