【OpenVI—AI热点日报】10月19日

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🌈热点内容直通车

1. AI 工具 Claude 2 全球正式上线:支持上传文件,响应文本更长

     Anthropic 在今年 7 月发布了全新的 Claude 2 大语言模型。相比前代版本,Claude 2 性能有所提升,支持上传文件,且能够实现更长文本的响应,在编程、数学、推理等方面都有大幅提升。此前 Anthropic 仅向美国和英国的用户推出了 Claude 2,目前这款 AI 工具已经在全球(95 个国家及地区)正式上线。值得注意的是,Claude 支持中文,同时,Claude 2 也通过 API 向企业开放模型。

相比前代版本,Claude 2 性能有所提升:

  • 编程、数学和推理方面相比前代产品有所改进:其在美国律师资格考试的多选题部分可以取得 76.5% 的正确率,前代 Claude 1.3 为 70%;在 GRE 阅读和写作测试中,Claude 2 的得分超过了 90% 的应届毕业生;在美国医师执照考试中,Claude 2 在 3 个科目中的分数都超过 60%,也就是取得了“ALL PASS”。
  • 输入和输出长度明显增加:用户现可在每个 prompt 中输入多达 10 万的 token,意味其可以一次读取几百页的文件内容。同时,Claude 2 可以完成长达数千个 token 的各类文字工作,如撰写备忘录、信函乃至故事等。

2. Programiz:许多人使用 ChatGPT 学习编程,Web 开发领域最易受 AI 冲击

     程序员开发网站 Programiz 今日发布一份调查报告,指出 ChatGPT 对编程教育领域及对应层面的影响。据悉,该调查有 10000 人参与,他们来自全球 50 多个国家及地区,其中 58% 的受访者为学生,超过一半的受访者只拥有不到一年的编程经验

官方介绍报告中的主要亮点如下:

  • 62% 的受访者每周多次使用 ChatGPT 来学习编程。
  • 75% 的受访者认为 ChatGPT 改善了他们的编程学习体验。
  • 30% 的受访者认为 ChatGPT 胜过大学课堂讲座,
  • 超过 36% 的人更青睐 ChatGPT 而非谷歌搜索引擎。
  • 84% 的受访者认为教育机构应该为 ChatGPT 调整他们的编程课程。
  • 接近 75% 的受访者声称“正提升自我技能”或“计划提升自我技能”,以应对 ChatGPT 对就业市场的影响。
  • 超过 33.3% 的受访者因 ChatGPT 而经历了工作上的“一些变化”。


3. 用户在 Edge 浏览器上使用谷歌 Bard 时,微软会弹窗宣传必应聊天

     微软再次向竞争对手发起挑战。这一次,当用户在 Edge 浏览器上尝试使用竞争对手谷歌的 Bard 聊天机器人时,微软会大力推广 Bing Chat。这个变化出现在 Edge 最新的 Canary(v. 120.0.2168.0)版本中,如果用户在最新版本上搜索“google bard”,就会弹出一个推荐 Bing Chat 的广告。打开 Bard 后,地址栏里还会出现一个 Bing 图标,建议用户在分屏模式下打开 Bing Chat,并比较它们的回答。

     微软此前将 Bing Chat 这个最初只在 Edge 浏览器上独有的功能,推广到了竞争对手的浏览器,比如 Chrome。不过,微软最初限制了其聊天和字符的数量。


📖新鲜论文早知道

大模型协作系统HuggingGPT:用ChatGPT及其解决AI任务

     浙江大学、微软亚洲研究院的研究团队,发布了一个大模型协作系统HuggingGPT被录用。HuggingGPT利用ChatGPT作为控制器,连接HuggingFace社区中的各种AI模型,来完成多模态复杂任务。这意味着,你将拥有一种超魔法,通过HuggingGPT,便可拥有多模态能力,文生图、文生视频、语音全能拿捏了。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf

🎤观点方向多了解

周鸿祎:大模型挑战在于垂直大模型深度定制

     近日在2023南京人工智能产业发展大会上,360集团创始人周鸿祎发言称,通用大模型在企业级场景中没法直接用,存在缺乏商业深度、不“懂”企业、数据安全隐患等七大问题。对此,他提出,大模型未来的发展趋势是“垂直化”。在时机选择上,周鸿祎认为,不要等大模型完美了才做,想清楚场景就可以开始干了。他表示,随着开源生态的日益完善,大模型本身将不在成为壁垒,甚至以后会变得“白菜价”,真正有挑战的是如何进行垂直大模型的深度定制。

  • 第一是缺乏行业深度:周鸿祎称,如果真的用过ChatGPT,会震惊于它什么都会,但如果问一些行业深度问题,它就会说很多正确的废话。
  • 第二是不懂企业:公有大模型与企业内部知识不互通、结合不了,不能满足企业内部业务开展的要求;
  • 第三是数据安全隐患,使用公有大模型容易造成内部数据泄露;
  • 第四是知识更新不及时,企业内部数据更新迭代速度很快,公有大模型的知识更新跟不上这个速度。
  • 第五是胡说八道,也就是幻觉和知识模糊。周鸿祎认为,对于一个帮助别人写剧本、写小说的大模型来说,可以看成创造力的表现,比如林黛玉三打白骨精、贾宝玉倒拔垂杨柳。但这种不可信的缺点在企业场景中应用就是致命的,比如大模型开的药方不敢吃,写的律师函也不敢用。
  • 第六,大模型的训练和部署,普通企业无法承担。万亿参数的通用大模型训练一次需要数千万美元,另外还有调优、硬件和人员成本,现在训练大模型的人比大模型还要贵。

     此外,大模型的所有权也无法保证。周鸿祎表示,大模型一旦把企业的核心知识训进去了,就会成为这些组织、机构的核心资产,企业对核心资产的所有权非常在意。

     谈到大模型的安全问题,周鸿祎认为,大模型作为数字技术是一把“双刃剑”,在构建企业级大模型的时候也一定要遵循“安全原则”,“之前有人问我,360为什么要做大模型。原因很简单,安全是大模型发展的底线,也是未来大模型的核心竞争力。”周鸿祎直言,面对未知的安全挑战自己没办法给出结论,但我认为,只有躬身入局,才能更好地研究大模型安全。

     对于未来趋势,在他的判断中,随着开源生态的完善,大模型本身将不再成为壁垒,未来大模型很可能变成“白菜价”,真正的挑战在于如何实现垂直大模型的深度定制。未来大模型会朝多个方向的“垂直化”发展,包括行业深度化、内容专业化等。

     而对于大模型目前使用门槛较高的问题,周鸿祎的建议是,把大模型包装成数字人,通过与“有灵魂”的数字人对话,来降低大模型的使用难度,让AI成为政府的数字专家和企业的数字员工。

    “目前大模型的能力还远没有达到顶峰。但我认为,大家不要等大模型无所不能才开始干,不要在一场新的工业革命到来之际袖手旁观。”在演讲中,周鸿祎“呼吁”道,他表示:只要想清楚场景,现在就可以开始干了,套用耐克的广告语就是“Just do it”。



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