生成式人工智能:挑战与治理
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生成式人工智能:挑战与治理

本文介绍了庆祝建校118周年相辉校庆系列学术报告第十场的相关信息。复旦大学国家智能评价与治理实验基地副主任、大数据研究院教授赵星和浙江大学公共管理学院信息资源管理系“百人计划”研究员蒋卓人在线上共同探讨了生成式人工智能的挑战与治理。他们从生成式人工智能的历史和现状出发,分析了其带来的挑战,并对其治理问题提出了思考。
ChatGPT之外,还有这款国内AI虚拟聊天社交产品Glow
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ChatGPT之外,还有这款国内AI虚拟聊天社交产品Glow

据报道,ChatGPT不仅可以聊天,还能承认错误、写代码、写论文、看病等。然而,OpenAI强调ChatGPT无法提供专业建议。近期,我国的一款名为Glow的AI虚拟聊天社交平台正式上线,其搭载全球领先的AIGC技术,能24小时随叫随到。
ChatGPT风靡全球,我国企业如何应对挑战
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ChatGPT风靡全球,我国企业如何应对挑战

自2022年11月Chat GPT上线以来,其用户增长迅速,已成为史上增长最快的消费级应用。国内各大厂纷纷跟进,推出自家AI大模型。然而,随着Chat GPT的火爆,也引发了一系列争议,包括版权侵害、虚假内容、失业问题和数据安全等。为此,Open AI首次听证会围绕这些问题展开讨论。尽管有科学家联名呼吁暂停训练更强大的AI模型,但Open AICEO表示未来6个月内暂无推出类似GPT-5的计划。同时,他也提出灵魂疑问:若暂停AI研发,是否会导致与时代脱节?
ChatGPT:未来得力助手还是取代者?
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ChatGPT:未来得力助手还是取代者?

文章主要讨论了ChatGPT对各行业的影响。人们对其取代记者、基金经理等职位的担忧引发讨论,但实际上,ChatGPT在一些特定领域具有显著优势,如回答广泛性问题。然而,其在某些方面仍有所局限,例如难以提出独特观点和创新性论述。此外,ChatGPT的能耗巨大,且存在错误回答的可能性。总体来说,ChatGPT将在未来发挥更大作用,但其完全取代人类的可能性仍较小。
人工智能助手ChatGPT:机遇与挑战共存
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人工智能助手ChatGPT:机遇与挑战共存

这篇文章主要介绍了人工智能助手ChatGPT的特点、应用领域以及可能带来的职业影响。ChatGPT作为一种智能对话系统,能理解并回答用户问题,提供了方便、个性化和智能的服务。尽管它可能对某些职业产生影响,如取代客服等领域的工作,但同时也为人们提供了新的职业机会,如数据分析、AI开发等。因此,我们需要积极应对技术变革,通过教育和技能更新,实现人工智能和人类劳动的融合。
ChatGPT风靡全球,我国企业跟风打造AI大模型:机遇与挑战并存
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ChatGPT风靡全球,我国企业跟风打造AI大模型:机遇与挑战并存

本文介绍了Chat GPT的快速发展和我国企业对其的跟进,以及在二级市场上引发的AI概念股崛起。然而,随着Chat GPT的火爆,争议声音也逐渐增大,包括版权侵害、虚假内容和失业问题等。为此,Open AI在一次听证会上讨论了这些问题,并引发了对于未来AI发展的思考。尽管如此,Chat GPT仍面临许多挑战,如高成本、数据安全等问题,因此,我国企业需要在跟进的同时审慎考虑其中的利弊。
不学ChatGPT!加拿大创业公司Cohere再获投资,跻身20亿美元独角兽1930年,两个美国女子在海边滚铁环,当年她们应该属于上层阶级
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不学ChatGPT!加拿大创业公司Cohere再获投资,跻身20亿美元独角兽1930年,两个美国女子在海边滚铁环,当年她们应该属于上层阶级

凭借对大模型底层技术的理解,Cohere团队采用差异化的竞争策略,专注企业客户。来源丨阿尔法公社(ID:alphastartups)海外的大模型激战正酣,尽管OpenAI的ChatGPT暂时领先,谷歌(Bard),亚马逊(Amazon Titan)等大公司躬身入局,Anthropic(Claude)等强大的独角兽也发展迅速,但仍有创业公司在追求差异化竞争的机会。比如,刚刚获得Salesforce等机构2.5亿美元融资的加拿大创业公司Cohere,估值已经达到20亿美元,一跃成为独角兽。除Salesforce外,Cohere的投资者还包括Tiger Global和Index Ventures等知名投资机构,NVIDIA等AI生态内的巨头,以及图灵奖获得者Geoffrey Hinton、知名人工智能研究员李飞飞和Pieter Abbeel等AI领域的学术大牛。Cohere的创始人Aidan Gomez是90后,曾在多伦多大学(本科)和牛津大学(博士)学习,在谷歌初期就成为那篇著名论文Attention Is All You Need(Transformer的理论基础)的主要作者。为让更多人受惠大模型的能力,Gomez在2019年出走谷歌与志同道合者创立Cohere。凭借着对大模型底层技术的理解,Gomez在创业中采用差异化竞争策略,不走流行的“类ChatGPT”路线,而专注利用大模型的能力服务企业客户,并且设计了很好的付费模式。为让更多人受惠大模型,Transformer论文作者出走谷歌创业Cohere由Aidan Gomez和两位联合创始人Nick Frosst和Ivan Zhang创立于2019年,Aidan Gomez是Transformer背后那篇著名论文《Attention Is All You Need》的主要作者之一,他在多伦多大学和牛津大学完成学业,在Google Brain期间与Geoffrey Hinton和Jeff Dean共事。Aidan Gomez与两位联合创始人在Google Brain和FOR.ai分别有过合作,而且他们均是多伦多大学校友。今年2月,此前在Youtube担任CFO的Martin Kon也加入领导团队,担任总裁和COO,并帮助Cohere将商业产品和解决方案推向市场。Gomez年少有为,胸怀大志,在Transformer诞生后,他发现这个模型在谷歌内部广泛应用,从谷歌翻译到搜索、Gmail和YouTube,推动了真正令人难以置信的变化。但是谷歌之外,当时很少有人用Transformer打造应用,没人真正理解大语言模型或他们的应用方式。“你面对着一些非凡的东西,但没有其他人看到。”Gomez想让更多人基于大模型打造应用,并受益于大模型的能力,这种冲动促使他创立了Cohere。当然,这种冲动可能也促使《Attention Is All You Need》的其他几位作者分别创立了Character AI和Adept AI等在这一波大模型创业中占据领先的公司。在选择创业方向时,Gomez认为一些根本的障碍阻碍更多企业、创业公司和开发人员使用大模型技术。最大的障碍之一是计算资源,构建大模型需要拥有数千个GPU的算力。另一个障碍是AI的高使用门槛,AI和ML的专业知识人才,仍然是紧缺的。所以他想在Cohere创建一个能消除这两个障碍的产品,把只有大公司和专家才能做到的事做好,然后让客户能够很简单和方便的用大模型能力去构建自己的产品。而在客户选择上,Gomez避开了内卷的ToC赛道,不与ChatGPT竞争,而非常专注于企业,针对企业的需求打造自己的一系列产品和服务。专注ToB市场,Cohere为客户提供更安全,可定制的大模型Cohere利用经过精心训练的大语言模型,为企业客户和开发者提供AI能力,帮助他们在自己的产品中更好的服务客户或用户。它产品的基础能力包括三大类:文本检索,文本生成和文本分类,并且针对客户需求,强调安全性,隐私以及定制化和服务。1、文本检索Cohere的文本检索能力包括多语言嵌入,语义搜索和重新排序。 多语言嵌入-客户可以构建主题建模,推荐引擎等功能。语义搜索-客户可以进行多语言向量搜索,基于含义相似性查找文档、评论等相关内容。重新排序-客户可以在电商,知识库等多个领域优化搜索的结果,提高准确性和转化率。2、文本生成Cohere的文本生成能力包括总结和生成两种。 总结-能够以规模化的方式提供文本摘要功能,应用在新闻文章和长篇文章的摘要生成,帮助客户提高效率和简化工作。生成-能够生成独特的内容,用于电子邮件、广告内容、博客文案、落地页、产品描述等多种用途。3、文本分类 Cohere的文本分类能力可为更有效的内容审查、分析和聊天机器人体验提供信息分类,具体来说可以应用在包括客户支持标记,情感分析,内容审核等各种细分功能场景。4、企业对话AI代理除基本的NLP能力外,Cohere也为企业提供企业对话AI代理,这款产品能够回答基于客户公司知识的问题,并可以执行操作和推动流程。如果企业用户在Cohere的现有产品线中找不到用例,Cohere会为企业提供产品定制。Cohere针对企业的产品,除了背后不断迭代的高性能大语言模型外,还具有高水平的数据安全和隐私保护(能够部署到指定云平台、虚拟私有云、甚至本地部署),根据企业的独特需求定制模型,以及良好的客户支持。5、开发者平台和APICohere为开发者提供了开发者平台,通过Cohere平台可以通过几行代码将自然语言处理和生成集成到产品中并且提供包括分类、语义搜索、改写、摘要和内容生成等能力。通过训练自定义模型,开发者可以根据自己的用例定制大型语言模型并在其数据上进行训练。这些模型可以通过playground、SDK和CLI工具进行访问。此外,Cohere还提供API,利用API,开发者可以很方便的使用Cohere的大模型能力。开发者也可以将Cohere的大模型与自己需要的工具结合使用,这些工具包括一系列向量数据库和数据集。Cohere也在积极建立开发者生态,它不但拥有Cohere For AI这个非营利性研究实验室和社区,利用开发者社区的力量突破人工智能的一些“疑难杂症”,还有Coheres Accelerator Program加速器计划,帮助开发者和中小企业更好的使用大模型的能力。6、精心打造的按需付费模式就像商业能力很强的云数仓公司Snowflake一样,Cohere也采用了按需付费模式而不是按月或按年付费,而且它的付费模式很精细。Cohere按照模型的不同能力,包括文本生成,文本总结,重新排名,文本分类等能力制定了不同了价格,而在每一种能力里,模型是否经过定制化,价格也有区分,客户可以根据自己的不同需求任意选择能力和模型的类型。差异化的创新是Cohere与OpenAI竞争的关键Cohere和OpenAI在基础大模型这个赛道竞争,在OpenAI的ChatGPT已经如此领先的情况下,它是怎么找到生存之道,又如何获得众多顶级投资机构和知名人工智能学者的投资和青睐?我们认为关键在于它的差异化竞争思想,它坚定的选择了ToB赛道,拥抱企业和开发者,避开了内卷的ToC赛道,并且锤炼了自己对于ToB客户来说很有价值的能力:可定制的大模型,高水平的数据安全和隐私管理等。同时,它还为开发者们开放了开发者平台和API,积极运营开发者社区,建立自己的生态。Cohere的创业对中国的创业者有何启示?从百度、阿里,到讯飞、商汤,类“ChatGPT”的大模型产品已经高度内卷,创业者也很难在这个领域与大公司竞争。对于中国创业者来说,借用大模型的能力,做垂直应用,并走向世界,是一个很好的机会;而将基础模型底座和垂直应用结合,懂模型的人利用模型,在大语言模型和技术基础之上做模型的创新级应用,也将大行其道。正如阿尔法公社创始合伙人许四清所说:“得人才者得模型,得模型者得天下”。而无论是做垂直应用,还是将基础模型底座和垂直应用结合做创新级应用,对于创业者,差异化始终是他们面对大公司竞争的法宝。 长按识别二维码关注《炉畔之朋友的朋友》,收听精彩节目 ????️????
人工智能2.0时代:大模型引领技术创新浪潮
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人工智能2.0时代:大模型引领技术创新浪潮

人工智能已经迈入2.0时代,这一时代的主要标志是大模型的兴起,它们具有指数级的模型参数和强大的性能,可以有效解决AI泛化能力不足的问题。我国人工智能行业正迎来快速发展期,相关企业的注册量和融资事件数量都在不断攀升,显示出了人工智能行业的巨大潜力。然而,要实现人工智能真正的价值,还需要解决数据、算法和算力这三个核心子产业的问题。尤其是数据标注处理,这是一个耗时耗力且价值挖掘不充分的环节,但同时也是AI经济体系的重要组成部分。随着AI技术的进步,未来数据标注处理的需求将持续增长,同时也将推动AI技术的进一步发展。
ChatGPT:人工智能的未来明星,股市预测巨头
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ChatGPT:人工智能的未来明星,股市预测巨头

这篇文章主要报道了一项关于ChatGPT在预测股票走势方面的研究成果,该研究表明ChatGPT在预测能力上超越了传统情感分析技术,具有很高的准确度和建设性关系。尽管如此,仍需注意人工智能模型在金融业带来的潜在风险。