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1. 阿里达摩院发布业内首个遥感 AI 大模型，号称可识别近百种地物分类

阿里达摩院发布业内首个遥感 AI 大模型（AIE-SEG），号称“率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一”、“一个模型实现‘万物零样本’的快速提取”，并可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类，还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。据悉，遥感技术主要用于城市规划、耕地保护、应急救灾等行业应用。
遥感大模型特点如下：
● 支持多模态交互，如输入“提取影像中的耕地农田”，会自动识别所选目标

● 支持任意地表目标识别，并建立多级语义标签体系

● 支持包括卫星与无人机图像的全要素提取

● 支持交互式结果修正，如识别“水田”时误把“水域”也提取，可通过人工操作纠偏

● 支持通用及多分类变化检测

官方表示，该模型在一些特定场景下，对比传统的遥感模型，实例提取的准确率可提升 25%，变化检测的准确率可提升 30%。达摩院同时声称，这一遥感 AI 大模型提供了“开箱即用”的 API 调用服务，用户可以根据需求定制不同的遥感 AI 解译功能，如“水体提取”、“耕地变化监测”、“光伏识别”等。目前该 AI 模型已经在行业中有所应用。

2. 斯坦福大学发布 AI 基础模型“透明度指标”，Llama 2 以 54% 居首但“不及格”

斯坦福大学日前发布了 AI 基础模型“透明度指标”，其中显示指标最高的是 Meta 的 Lama 2，但相关“透明度”也只有 54%，因此研究人员认为，市面上几乎所有 AI 模型，都“缺乏透明度”。据悉，这一研究是由 HAI 基础模型研究中心（CRFM）的负责人 Rishi Bommasani 所主导，调查了海外最流行的 10 款基础模型，相关评估内容主要围绕“模型训练数据集版权”、“训练模型所用的运算资源”、“模型生成内容的可信度”、“模型自身能力”、“模型被诱导生成有害内容的风险”、“使用模型的用户隐私性”等展开，共计 100 项。
最终调查情况显示，Meta 的 Lama 2 以 54% 的透明度居冠，而 OpenAI 的 GPT-4 透明度只有 48%，谷歌的 PaLM 2 则以 40% 排名第五。
在具体指标中，十大模型得分表现均“最好”的是“模型基本信息”（Model Basics），这一评估内容主要包含“模型训练上是否准确介绍了模型的模式、规模、架构”，平均透明度为 63%。表现最差的则是影响（Impact），主要评估基础模型是否会“调取用户信息进行评估”，平均透明度只有 11%。

3. 分析师：苹果最早将于明年底将生成式AI整合到iPhone和iPad中

海通国际证券分析师蒲得宇最近认为，预计苹果最早会在2024年底将生成式人工智能技术整合到iPhone和iPad中。
蒲得宇在研究报告中表示，根据苹果供应链的调查表明，未来两年内，苹果将通过设立上千个人工智能服务器来实现这一目标。预计，苹果会将云端人工智能和在本地设备上处理数据的“边缘人工智能”结合起来。苹果仍在确定如何合法合规使用客户的个人数据，所以可能还需要一段时间才能看到苹果自家的人工智能Apple GPT亮相。如果一切按计划进行，苹果可能会在2024年底从iOS 18和iPadOS 18开始引入生成式人工智能。这项技术的具体形式仍不确定。

📖新鲜论文早知道

AceGPT在阿拉伯语中本地化大型语言模型
本文介绍了为阿拉伯语开发本地化大型语言模型（LLM）的必要性和方法论。研究提出了一种打包解决方案，包括使用阿拉伯语文本进行进一步的预训练、使用本地阿拉伯语指令和GPT-4的阿拉伯语响应进行监督微调（SFT），以及使用对本地文化和价值观敏感的奖励模型进行强化学习。通过广泛的评估，证明了所得到的LLM（AceGPT）在各种基准测试中的性能优于ChatGPT。研究还提供了一个新的基准测试数据集（ACVA）用于本地化测试。AceGPT-13B在阿拉伯文化和价值观数据集上表现最好。然而，AceGPT模型的局限性包括主要针对阿拉伯语使用者设计和训练，可能无法满足其他语言查询的需求；模型的潜在误用风险，如处理敏感信息、产生有害内容、传播错误信息或未能通过安全检查；以及评估主要依赖于开源数据和研究人员构建的数据，需要构建更全面的评估集来提高可靠性。这项研究强调了在大型语言模型中解决本地化问题的重要性，并提出了AceGPT作为解决方案，该模型不仅推动了技术发展，还为自然语言理解和生成领域的语言和文化适应性的未来发展树立了榜样。
论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.12053v2

🎤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

  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。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。

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