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我们汇总了世界各地最具影响力的AI项目、研究成果和创新应用的信息，为读者带来前沿的科技资讯。无论你是科技爱好者、人工智能从业者或者只是对未来科技趋势感兴趣的读者，我们都致力于满足你的需求。通过简明易懂的报道和深入的分析，本系列文章将带你领略未来的畅想，了解人工智能正在如何改变我们的生活和社会。
不容错过的每一期，让我们与科技同行，共同探索AI的无限可能。
🌈热点内容直通车
1. vivo将发布自研AI大模型矩阵 并将首次被OriginOS 4系统应用
vivo宣布发布自研AI大模型矩阵，其中包括十亿、百亿、千亿三个不同参数量级的5款自研大模型，全面覆盖核心应用场景。最新数据显示，vivo自研AI大模型同时位列C-Eval、CMMLU双榜的全球中文榜单榜首，综合能力十分强劲，特别是在人文、社科等领域的表现远超同级别大模型。
据vivo相关负责人透露，vivo自研AI大模型将会在即将发布的OriginOS 4系统中被首次应用，为消费者带来更加智能、便捷、安全的手机使用体验。此次，vivo自研AI大模型同时登顶C-Eval、CMMLU两大榜单，展现出其在中文语言模型领域的绝对领先实力，亦体现出业界对vivo的AI创新能力和发展潜力的肯定。
2. AI 版权问题平台买单，谷歌介绍未来将为 Google Cloud 推出的“免责防护”服务
谷歌近日宣布，使用自家旗下生成式 AI 产品的用户将受到来自官方的保护。这项新服务包含两部分：
- 训练资料的“免责”，主要涵盖谷歌用来打造 AI 的所有训练数据集，如果有人声称相关训练数据集侵权，责任将全由谷歌承担。
- 生成结果的“免责”，则是当用户使用谷歌 AI 服务的输出结果，如果用户使用谷歌 AI 服务生成的模型被指“侵犯版权”，责任也全部由谷歌承担。
不过谷歌强调，免责的前提是企业用户“本身没有侵权意图”，而且在负责任的 AI 使用下，使用“现有或发展中”的 AI 工具，加以“引述来源”。谷歌表示，客户无需修改现有合同，也能自动获得“免责防护”，公司正在研发“让用户安心使用其 AI 服务的方法”。
3. 俄罗斯 AI 机器人 YandexGPT2 考入大学，完成文学统考所有任务
YandexGPT2 神经网络的人工智能创建者在接受俄罗斯公报(RG)采访时宣布，YandexGPT2 神经网络已成功通过俄罗斯统一国家考试(EGE)，并获得足够的分数进入大学。
Yandex 团队表示，这标志着俄罗斯首次生成神经网络能够通过考试并完成所有任务，包括创造性任务。他们指出，这一事件证明人工智能参与教育是必然的，考试和其他知识评估的方式必须做出调整。Yandex 的聊天机器人成功通过了文学 EGE，这被认为对于算法神经网络来说特别难以解决，因为它同时测试多种技能，包括博学、写作风格和创造力。
🔥开源模型先体验
百川智能发布Baichuan2-53B闭源大模型
百川智能发布Baichuan2-53B闭源大模型，全面升级了Baichuan1-53B的各项能力。据介绍，Baichuan2-53B的数学和逻辑推理能力显著提升，并通过高质量数据体系和搜索增强大幅降低了模型幻觉，是目前国内幻觉问题最低的大模型。百川智能此次还开放了Baichuan2-53B API接口，宣布正式进军To B领域。
API接口文档地址：https://platform.baichuan-ai.com●
📙精品报告多分享
State of AI | 2023年人工智能现状报告
State of Report 至今已是第六个年头，成为了人工智能领域的风向标，它由业界和研究领域的领先人工智能从业者撰写，除了总结过去，也会对未来发展进行很多预测。
今年的报告汇总由投资人 Nathan Benaich、Alex Chalmers、Othmane Sebbouh 和 Corina Gurau 编写。报告从研究进展、行业局势、现有政策、安全问题、未来预测五个维度出发，对最新的 AI 发展现状和未来预期进行了深度分析。
OpenAI 的 GPT-4 在发布八个月后仍然是最强的大语言模型（LLM），「在经典基准测试和旨在评估人类的考试上都击败了所有其他大模型。」然而报告指出，随着尖端人工智能系统变得更加强大和灵活，比较它们会变得越来越困难。
与此同时，报告认为到 2023 年，人工智能公司公开分享其最先进研究的文化将结束。报告称，OpenAI 拒绝分享有关 GPT-4 系统架构的「任何有用信息」，谷歌和 Anthropic 对他们的模型也做出了类似的决定，「随着成本升高和对安全担忧的加剧，传统上开放的科技公司已经接受了对其最前沿研究不透明的文化。」
官网地址：
https://www.stateof.ai/2023-report-launch.html
下载地址：
https://docs.google.com/presentation/d/156WpBF_rGvf4Ecg19oM1fyR51g4FAmHV3Zs0WLukrLQ/edit?usp=sharing
主要结论：
1、研究进展
- GPT-4 登场，展示了专有技术与次优开源替代方案之间的能力鸿沟，同时也验证了通过人类反馈进行强化学习的威力；
- 在 LLaMa-1/2 的支持下，越来越多的人试图用更小的模型、更好的数据集、更长的上下文来克隆或击败专有模型；
- 目前还不清楚人类生成的数据能维持人工智能扩展趋势多久（有人估计，到 2025 年，数据将被 LLM 耗尽），也不清楚添加合成数据会产生什么影响。企业中的视频和数据可能是下一个目标；
- LLM 和扩散模型通过为分子生物学和药物发现带来新的突破，继续为生命科学界提供助力；
- 多模态成为新的前沿，各种智能体热度大大增加。
2、行业局势
- 英伟达凭借各国、初创公司、大型科技公司和研究人员对其 GPU 的巨大需求，跻身市值万亿美元俱乐部；
- 主要芯片供应商开发了不受出口管制影响的替代产品；
- 在 ChatGPT 的带领下，GenAI 的应用程序在图像、视频、编码、语音或 CoPilots 等领域取得了突破性的进展，带动了 180 亿美元的风险投资和企业投资。
3、现有政策
- 世界已划分出明确的监管阵营，但全球治理的进展仍较为缓慢，最大的人工智能实验室正在填补这一空白；
- 据预测，人工智能将影响一系列敏感领域，包括选举和就业，但我们还没有看到显著的影响。
4、安全问题
- 关于生存风险的讨论首次进入主流，并明显加剧；
- 许多高性能的模型很容易「越狱」，为了解决 RLHF 的挑战，研究人员正在探索替代方案，例如自对齐（self-alignment）和带有人类偏好的预训练；
- 随着模型性能的提升，一致地评估 SOTA 模型变得越来越困难。
更多详情：https://mp.weixin.qq.com/s/e_b7jIYkX6rEEeeLkiwfnw
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