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🌈热点内容直通车
1. 万兴科技旗下亿图图示移动端发布“亿图AI3.0”
近日,万兴科技旗下亿图图示桌面端11.0版本全新上线。
亿图图示是一款跨平台综合办公绘图软件,支持绘制流程图、结构图、工程图、网络图、思维导图等260+图形图表,致力于为个人及企业提供一体化可视化绘图解决方案。该款产品在全球拥有超过2500万用户。
本次的11.0版本在延续原版本智能高效的基础上,采用全新的新建页UI设计,新增专注模式、一键美化、个人模板、帮助菜单等功能,将为用户提供更加智能的绘图体验,助力生产力更高效释放。
2. YouTube正测试用AI总结视频概要
根据谷歌支持页面信息，YouTube 正在测试用人工智能（AI）自动生成视频摘要的功能，这是谷歌在探索生成型 AI 技术的最新尝试之一。
这些视频概要将出现在YouTube的观看和搜索页面上，只会出现在有限数量的英语视频旁边，并且只能由有限数量的用户观看，旨在简要概述视频内容，不会取代人写的现有描述。只会出现在少数英语视频旁边，并且只有少数用户能够看到。
谷歌发言人 Jen Jamie 告诉 The Verge，“我们正在为观众测试一项新功能，它使用生成型 AI 为 YouTube 视频创建概要。我们经常在正式推出新功能之前进行测试，以便为我们的观众和创作者打造和完善最佳体验。”据 Jamie 透露，YouTube 观众可能会在观看英语的博客、购物和教程视频时，在移动设备上看到 AI 生成的概要。
3. 杭州：每年设置5000万元“算力券”支持中小企业
浙江省杭州市日前出台文件《关于加快推进人工智能产业创新发展的实施意见》，文件提出以优质算力普惠供给为基础，全力构建从算法模型创新突破到行业转化应用的创新体系。其中明确，全市每年设立总额不超过5000万元的“算力券”，重点支持中小企业购买算力服务。
- 鼓励企业、高校院所和第三方机构建设符合导向需求的算力中心，积极创建国家公共算力开放平台，降低中小企业算力使用门槛。推进算力供给市政化，全市每年设立总额不超过5000万元的“算力券”，重点支持中小企业购买算力服务。
- 杭州鼓励头部企业、高校院所开展多模态通用大模型研发并向中小企业开放模型应用，对参数量超过千亿、经权威第三方评测机构评测性能达到国内领先的通用大模型，给予牵头研发单位训练成本补助，补助金额最高不超过5000万元。
- 支持企业、高校院所和第三方机构建立高质量、开放式、安全可靠的人工智能训练数据集、标准测试数据集等资源库，搭建行业级数据共享平台，推动公共数据、行业数据逐步实现分级分领域脱敏开放。
该意见自2023年8月25日起施行，有效期至2026年12月31日。
📖新鲜论文早知道
1. MIT&Harvard&Berkeley等多机构32人作者阵容：RLHF强化学习从人类反馈中存在的问题和基本限制，250+论文成果
论文说明了强化学习从人类反馈中存在的问题和基本限制。尽管这种技术在训练人工智能系统以符合人类目标方面被广泛应用，特别是在改进最先进的大型语言模型上，但对其缺陷的系统化工作相对较少。论文中，团队主要研究了RLHF面临的三大问题：
1）人类反馈 challenges with obtaining quality human feedback
2）奖励模型 challenges with learning a good reward model
3）策略 challenges with learning a good reward model
2. Google：从大脑活动到自动生成音乐
- 谷歌发布了一项名为“Brain2Music”的研究，该研究利用人工智能技术读取和分析人的功能性磁共振成像（fMRI）数据，然后根据个体的大脑活动自动生成音乐。 在这项研究中，研究人员招募了5名志愿者，让他们先听取包括蓝调、古典、乡村、迪斯科、嘻哈、爵士乐、金属、流行、雷鬼和摇滚等不同音乐类型的15秒音乐片段，然后记录他们的fMRI数据。谷歌利用这些数据训练了一个深度神经网络，以便更好地理解大脑活动模式与音乐节奏和情感等不同元素之间的关系。 “Brain2Music”是基于谷歌此前推出的“MusicLM”模型（基于文本生成音乐片段）进行研发的，它可以根据fMRI数据生成15秒的音乐片段。研究结果显示，“Brain2Music”生成的15秒音乐片段中，有一段内容与测试听到的原版音“Oops!...I Did It Again”基本相同。
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.11078.pdf
🎤观点方向多了解
A16Z：生成式AI会带来Money On AutoPilot的产品
- 著名风险投资公司 a16z 近期的一篇博文，Olivia Moore 和 Anish Acharya 带我们讨论生成式AI对个人金融管理带来的改变。
- 过去个人金融管理软件更多是提供理财建议和洞察，但无法真正替用户执行操作。在金融科技的推动下，最新的生成式AI模型 (比如 GPT-4) 具有高度计算能力和决策制定能力，可以进行文本和图像的多模态处理，真正代表用户执行理财操作。
- 文章预测，借助生成式AI，个人金融管理平台终于可以实现「金钱自动驾驶 (Money on Autopilot) 」的愿景，在以下等多个领域实现自动化，并可能催生一个强大的金融超级 App：存款和消费、投资方案、退休计划、债务管理、准备/申报税款。
- 文章还预测「再融资机器人 (Refi Robots)」的出现，可以利用生成AI分析用户当前债务情况，并自动找到最优再融资方案。这将极大影响现有债权方的利益。
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