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4、编辑评论
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3.🈵时间管理:优化了时间管理功能,通过应用管理和安排日程和任务。无论是工作计划还是个人安排,都能通过时间管理功能轻松掌控,提升时间利用率。;
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】【利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力******
原标题:利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力
据日本SakanaAI公司官网最新消息称,该公司与美国麻省理工学院、OpenAI以及瑞士AI实验室IDSIA等机构合作,在人工智能(AI)领域取得了一项重大突破。他们开发的新技术首次实现了利用视觉语言基础模型,自动搜索和发现新型人工生命。这项技术不再依赖于传统繁琐的手工设计过程,增加了探索未知生命形式的可能性。
人工生命是指通过计算机模拟或其他技术手段创造的、能够模仿自然界中生命体行为和特征的系统或实体。简单来说,是科学家利用技术和算法,“造”出来的虚拟或物理上的“生命”。它可以像真正的生物一样生长、互动、适应环境。对人工生命的探索,能帮助人们思考什么才是生命的基本特性,以及是否存在不同于地球生命的其他可能。
此次,团队通过简单的文本提示,如“一个细胞”或“两个细胞”,引导系统去寻找符合这些描述的生命模拟。这种方法可以精准地设定搜索条件,让AI自动筛选出满足特定标准的模拟结果。
此外,AI还会主动探索那些随着时间发展能够展现出无限新颖性的模拟,捕捉到对人类观察者而言仍然充满吸引力的生命现象。启发式搜索则致力于发现一系列多样化的有趣模拟,以展现类似于“外星世界”的场景,帮助理解不同环境下的生命可能呈现出怎样的形态和行为模式。
借助该技术,团队现在可以更快速地探索人工生命的涌现、进化及智能特性,这对于下一代AI系统的开发具有重要启示作用。
此外,该技术的应用还意味着人们可以用全新的方式,思考和探讨宇宙中其他可能存在但尚未被发现的生命形式,使科学家能把注意力集中在定义想要观察的现象上,然后交由自动化流程进行高效搜索,从而大大提升了研究效率。
【总编辑圈点】
人工智能可以搜索什么?首先跃入我们脑海的,可能是文本、图形、符号等内容。然而,凭借强大的数据处理能力和高效的算法,人工智能已悄然具备搜索人工生命的能力。这意味着,它所搜索的不是固定不变的简单目标,而是可以不断生长变化的“生命”。尽管这种“生命”是借助技术和算法虚拟出来的。用人工智能去搜索人工生命,这种创意十足的搜索任务,或许能够为人类思考生命的本质特征、探索“不一样”的生命形式打开全新思路。(张梦然)
原标题:利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力 来源:科技日报
】【福至天墉 《问道》8月万宝阁活动来袭******
福利风暴席卷中洲,元灵坐骑重磅来袭,《问道》8月万宝阁活动正在进行中!十阶坐骑、三天技元灵、神兽,还有精魄、秘籍、法宝等稀有道具大放送!各位道友们快来围观一下吧!
本次万宝阁活动将于8月1日开启至8月31日结束。玩家点击界面右上角的“万宝阁”小图标,即可参与活动。万宝阁活动中的符钱道具为指定货币,玩家每兑换1000元宝,即可获得一枚“符钱”道具。玩家可以用其在万宝阁活动中进行抽奖、兑换商城道具或者兑换数值,但是该道具不能作为交易货币直接使用。
本次万宝阁奖品分为九类,首先是稀有大奖,有十阶坐骑北斗天蓬,三天技元灵笛舞、三天技混沌,三天技神兽玄武、三天技疆良、三天技麒麟还有元灵、神兽、变异精魄以及特级道具等奖励。此类稀有大奖,只能使用“符钱”道具通过抽奖获得,不能使用符钱直接兑换。玩家可一次只使用一枚符钱,也可以一次使用十枚铜钱。每次抽取必定获得道具奖励。
然后是道具好礼,第一类道具好礼主要以秘籍为主,具有神龙罩、乾坤罩、如意圈、拔苗助长、翻转乾坤、天生神力等14本秘籍,以及一个“天行石”道具,玩家可以选择可以抽奖获取此类道具,获得试用160符钱直接进行兑换。第二类道具好礼,则是由打造装备必备的超级粉水晶,激活星图的各类石头,以及让我们能够幻化成Q版形象的幻形镜组成。
第三类道具好礼主要以法宝为主,如九火神龙印、番天印、金蛟剪、混元金斗等,大多需要27至40枚符钱就可以进行兑换,每项法宝都拥有一项特殊的技能,能够帮助各位道友增加战力,如番天印的功能就是有一定几率出现法术连击。连击的技能从不高于施法的技能阶次中随机选择一种技能。
除此之外,《问道》8月万宝阁活动,还有更多道具好礼等你来挖掘!另外,每个月20号至月末,在当月兑换元宝数量超过1000的玩家还可以对下一期的可兑换奖励进行投票,决定下一期中万宝阁中的道具类型,各位道友不要忘记哦!
】【独家|理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦离职创业,加入具身智能赛道******
来源:42号车库
42 号电波独家获悉,理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦已于日前离职,并作为联合创始人,与地平线前副总裁、前软件平台产品线总裁余轶南,成立维他动力(北京)科技有限公司,将主要负责具身智能的产品化和市场。
赵哲伦此前于 2020 年 6 月加入理想汽车,先后负责理想 ONE(地平线征程 3 平台)、理想 L 系列(英伟达 Orin-X 平台、地平线征程 5 平台)的智能驾驶产品的生命周期定义与交付。
在此期间,理想汽车首发量产地平线征程 3 平台和地平线征程 5 平台的智驾产品。同时,理想汽车的 AD Max 平台(英伟达 Orin-X)通过基于用户需求的 OTA 迭代,成为行业第一梯队的智驾产品。
2024 年 6 月,赵哲伦加入理想汽车新成立的产品线团队,担任第一产品线营销负责人,负责理想 L9 与理想 MEGA 的营销工作。12 月 22 日,理想 MEGA 全月累计定单首次突破了 1,000 台。
在此之前,赵哲伦是国内首批聚焦智能汽车领域的自媒体创业者,联合创立「42 号车库」。微博账号「哲伦班长」是智能汽车圈内更熟悉的名字,拥有近 50 万粉丝。
工商信息显示,维他动力(北京)科技有限公司成立于 2024 年 12 月 9 日,法定代表人为余轶南,持股比例为 71.4288%,赵哲伦为股东之一,持股比例 14.2856%。维他动力还有一位联合创始人宋巍,持股比例为 14.2856%。
维他动力联合创始人宋巍毕业于清华大学,是前地平线软件平台总架构师,地平线智驾创始团队成员,2016 年 5 月加入地平线,负责征程系列芯片从 2017 年征程 1 到 2024 年征程 6 共五代产品的应用方案设计及产品落地。宋巍具有自动驾驶行业软硬件全栈 AI 技术工程化落地经验,将负责维他动力的智能系统与机器人工程。
维他动力创始人余轶南 2015 年加入地平线。根据媒体报道,余轶南是地平线的第 5 号员工,也是地平线创始团队成员之一。在地平线任职期间,余轶南任软件产品线总裁,主要负责智驾技术和产品开发。
据悉,维他动力聚焦 AI 技术与机器人技术研发,将打造面向用户的机器人产品。
今年以来,具身智能领域相当火热,尤其是新入局的创企在研发、产品、投融资都处于爆发的状态,极速扩张。在这其中,国内汽车行业率先入局具身智能。
北汽产投今年已经投资两家机器人公司,分别是银河通用和帕西尼感知。上汽集团的布局更广一些,今年智元机器人和逐际动力两家公司三次获得上汽旗下投资机构的投资。此外,获得上汽投资的智元机器人早在去年还获得了比亚迪的投资。
2023 年举行的小鹏汽车科技日上,小鹏首次展示了自研的人形机器人 PX5。第二代人形机器人Iron 也已在今年的小鹏 AI 科技日上亮相。今年 4 月,广汽集团宣布,正结合智能制造、汽车后市场服务、智慧生活等领域,与全球头部企业携手,探索人形机器人未来光明的应用场景。
除此之外,2024 也是具身智能行业的其他企业获得融资的关键之年:
宇树科技今年获得近 10 亿元 B++ 轮融资,9 月再次完成数亿元人民币 C 轮融资,可以说是今年国内人形机器人创企的融资之王。
星动纪元在今年年初拿到了超亿元的天使轮融资,10 月 16 日完成近 3 亿元 Pre-A 轮融资。
星海图今年已经完成了三次融资,天使轮融资规模数千万美元,之后获得北京机器人产业投资基金的天使+ 轮融资,今年 11 月再次获得超 2 亿元人民币的 Pre-A 轮融资。
加速进化今年完成了天使+ 轮、Pre-A 两轮融资,第一次数千万元人民币,第二次亿级人民币。
松延动力今年 3 月和 6 月分别完成天使轮和 Pre-A 轮融资,两次交易金额都未披露。
星尘智能在今年获得数千万美元 Pre-A 轮融资。
由此可以预见,即将到来的 2025 年,具身智能赛道将变得更为火热,或将成为继自动驾驶、生成式 AI 之后,又一改变我们生活方式的创新产品。
特别声明:以上内容仅代表作者本人的观点或立场,不代表新浪财经头条的观点或立场。如因作品内容、版权或其他问题需要与新浪财经头条联系的,请于上述内容发布后的30天内进行。
】【刷屏的DeepSeek******
每经记者 郑雨航 每经编辑 高涵 兰素英
“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。
12月26日,深度求索官方微信公众号推文称,旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。
公众号推文是这样描述的:DeepSeek-V3为自研MoE模型,671B参数,激活37B,在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
不过,广发证券发布的测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。
更重要的是,深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3,仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
消息一出,引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道:“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强,训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”
然而,在使用过程中,《每日经济新闻》记者发现,DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间,“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。
对此,《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得改进。”
每经记者向深度求索公司发出采访请求,截至发稿,尚未收到回复。
针对DeepSeek-V3,独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能(每秒生成的Token数以及首个Token生成时间)、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比,最终得出以下结论。
质量:DeepSeek-V3质量高于平均水平,各项评估得出的质量指数为80。
价格:DeepSeek-V3比平均价格更便宜,每100万个Token的价格为0.48美元。其中,输入Token价格为每100万个Token 0.27美元,输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。
速度:DeepSeek-V3比平均速度慢,其输出速度为每秒87.5个Token。
延迟:DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高,接收首个Token(即首字响应时间)需要1.14秒。
上下文窗口:DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小,其上下文窗口为13万个Token。
最终Artificial Anlaysis得出结论:
“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型,并且击败了OpenAI的GPT-4o(8月),并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet(10月)。
DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80,领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B,DeepSeek现在是中国的AI领先者。”
12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称:“为了深入探索DeepSeek-V3的能力,我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试,将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”
测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如,在密文解码任务中,DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型;而在代码生成的任务中,DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面,DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。
除了能力,DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。
《每日经济新闻》记者注意到,亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说,即便是不按照优惠价格,DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。
相对低廉的价格,得益于DeepSeek-V3的训练成本控制,深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型,花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。
DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化,大幅提升算力利用效率,实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中,DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施,显著降低了训练成本,以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明,模型效果不仅依赖于算力投入,即使在硬件资源有限的情况下,依托数据与算法层面的优化创新,仍然可以高效利用算力,实现较好的模型效果。
广发证券分析称,DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。
第一,DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的,避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。
第二,DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销,其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。
科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称,对于人工智能行业来说,DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变,即大型语言模型的开发方式。这一成就表明,通过巧妙的工程和高效的训练方法,可能无需以前认为必需的庞大计算资源,就能实现人工智能的前沿能力。
他还表示,DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小,公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。
不过,广发证券分析师认为,算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后,有望驱动相关AI应用的快速发展,应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中,推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策,仍然需要强大的算力支持。
在DeepSeek-V3刷屏之际,有一个bug也引发热议。
在试用DeepSeek-V3过程中,《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时,它给出了一个令人诧异的回答:“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型,由OpenAl开发。”此外,它还补充说明,该模型是“基于GPT-4架构”。
国内外很多用户也都反映了这一现象。而且,12月27日,Sam Altman发了一个帖文,外媒指出,Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。
于是,有人就开始质疑:DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的?为此,《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿,尚未收到回复。
针对这种情况产生的原因,每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示,他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得了改进。”
TechCrunch则猜测称,深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的,那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出,现在正在逐字反刍它们。”
“显然,该模型(DeepSeek-V3)可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应,但目前尚不清楚从哪里看到的,”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出,“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称,根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响,因为它可能导致幻觉和误导性答案。
不过,DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型,谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如,Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。
造成这种情况的原因可能在于,AI公司在互联网上获取大量训练数据,但是,现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计,到2026年,90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。
“互联网数据现在充斥着AI输出,”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示,基于此,如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据,也不足为奇。
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