要闻速览

• OpenAI发布GPT-4 Turbo升级版，提供更自然反应、对话性更强的语调和性能提升，仅对ChatGPT Plus用户开放，增强写作、数学等能力，并包含AI视觉功能，运行在新模型上，免费版仍用GPT-3.5。

• 苹果正在研发新款M4系列芯片以提升AI功能，并计划在2022年底到2023年初发布多款配备M4芯片的Mac产品，包括iMac、14英寸和16英寸MacBook Pro以及Mac mini，目标是通过硬件和软件升级增强其在个人电脑领域的竞争力。

• OpenAI CEO Sam Altman寻求建立全球AI联盟，关注点包括芯片制造、数据中心扩展和可再生能源，以应对AI行业面临的基础设施挑战，如高能耗和芯片短缺问题，同时探索可持续的电力解决方案支撑AI发展。

• 谷歌Infini-Transformer创新机制突破内存限制，可扩展至1M长度上下文，实现高效能与低内存占用，推动AI语言理解和生成能力新高度。

• OpenAI解雇两名研究者疑涉机密泄露，其中包括Ilya Sutskever的盟友，反映公司内部安全问题和管理冲突可能影响其人工智能项目发展。

• 吴恩达加盟亚马逊董事会，强化公司AI战略与理解，亚马逊CEO计划在AWS和生成式AI领域加大投入，应对微软、OpenAI竞争，同时探索企业级AI应用的商业模式。

• DeepMind遭遇内部冲突与进展压力，创始人对AGI开发缓慢和短期项目关注不满，引发人才流失与合作减少，同时面临资源分配冲突及外界对其能力夸大的批评，正进行重组以重振AI研究影响力。

• 百度决定不开放大模型文心的源代码，认为闭源模型有技术等多方面优势，强调AI公司应注重垂直领域专业能力。

• 半导体供应商竞相推出新CPU、加速器和平台，以满足快速增长的边缘AI工作负载对计算能力的需求，各大公司如Arm、英特尔、Qualcomm和初创公司SiMa.ai等纷纷投资创新，预计随着75%数据将在明年在边缘创建和处理，软件开发将成为边缘AI成功的关键。

• Google的Gemini流量达到ChatGPT约25%，但实际用户量和活跃度未达潜力。

国际要闻

【爆炸性更新】OpenAI发布GPT-4 Turbo升级版！ChatGPT对话能力激增，新功能竞技场问鼎王者，付费用户独享非凡体验！

OpenAI已发布升级版的GPT-4 Turbo驱动的ChatGPT，提供了更自然的反应、更强的对话性和整体性能提升。这款新模型仅对付费用户开放，特别是ChatGPT Plus订阅者，免费用户或非账户持有者将继续使用旧版本的GPT-3.5。升级后的GPT-4 Turbo强化了写作、数学、逻辑推理和编码能力，并更新了至2023年12月的知识库，使其成为首个包含AI视觉功能的GPT-4系列模型。

用户反馈显示，新版ChatGPT响应更直接、简洁且更具对话性，在多项评估中表现出显著提升。尽管早期版本的GPT-4 Turbo已应用于Microsoft Copilot，OpenAI仍计划进一步优化以提升ChatGPT的表现。OpenAI对聊天机器人技术充满信心，但公司内部人员表示仍有改进空间，例如即将推出的Sora和GPT-5等更优版本。这款新模型在处理数学问题、逻辑推理和代码生成方面表现出色，语言输出更加自然，提高了用户体验。

然而，与竞争对手如Gemini和Claude相比，ChatGPT的人性化程度仍存在差距。随着更新的推出，OpenAI希望ChatGPT能超越对手，并计划继续优化以提供更优质的服务。尽管GPT-4 Turbo已经展现出强大的性能，但Anthropic的数据表明，其先进模型Claude 3 Opus在一些基准测试中表现更优。为了保持竞争力，OpenAI需要确保ChatGPT的持续改进和升级，以满足用户需求并适应技术发展。

OpenAI CEO奥特曼密会迪拜：全球人工智能阴谋计划升级，中东新篇章开启！

OpenAI首席执行官Sam Altman正在阿联酋及全球范围内展开行动，希望建立一个由政府和私人企业组成的联盟，以资助、发展并支持人工智能产业的壮大。他已与多位阿联酋官员和投资者会面，探讨如何共同应对AI基础设施高昂的成本问题，包括能源需求、半导体供应和数据中心扩展等。此外，Altman还与美国驻阿联酋大使Martina Strong进行了交流，并向包括阿布扎比G42、日本软银和微软在内的行业巨头寻求数十亿美元资金，计划建立专用于制造机器学习芯片的晶圆厂。会谈可能涉及扩大AI加速器供应、数据中心扩展以及替代能源（如核能)的发展。Altman本人是核能的支持者，曾投资于小型模块化反应堆公司Oklo和聚变技术公司Helion Energy。OpenAI已证实正在就增加全球芯片、能源和数据中心基础设施进行对话。阿联酋作为AI投资的积极参与者，其G42投资集团投入大量资金发展AI基础设施，如超级计算机项目使用Cerebra晶圆规模加速器。

除此之外，Altman还与其他西方国家进行类似讨论，并计划返回华盛顿继续商谈。关于所需资金规模，虽然有未经证实的消息估计可能需要数十亿甚至数万亿美元，但Altman否认寻求过数千亿美元的资金。他强调AI的发展所需投资超出预期，需要全球范围内的支持。尽管Nvidia等公司正努力增加GPU和加速器的产量，以满足日益增长的AI模型训练需求，但供不应求的情况预计在短期内将持续存在。此次开放AI的计划显示出对人工智能产业未来发展的深度思考，涵盖芯片制造、数据中心扩展、能源供应等多个领域，并可能涉及新型能源技术的应用。然而，协调这些不同领域的合作，筹集巨额资金以及确保全球联盟共享成果将面临严峻挑战。随着AI发展对能源需求的增长和电力短缺问题的关注，如何解决基础设施和能源问题将成为推动AI进步的关键因素。

谷歌Infini-Transformer革新突破！1B参数小模型凭"无限注意力"阅尽10部小说，重构Transformer架构，颠覆上下文限制

谷歌的研究团队近日发布了名为Infini-Transformer的新一代神经网络架构，旨在解决大型语言模型（LLMs)在处理无限长度上下文时面临的内存瓶颈问题。传统Transformer由于其注意力机制的二次复杂性，对内存资源需求极高。为应对这一挑战，Infini-Transformer引入了创新的记忆压缩技术，使得模型可以在有限的内存中高效运算，同时保持完整的上下文历史信息。关键在于其独特的Infini-attention机制，它实现了局部和全局上下文状态之间的平衡，使模型在处理长序列数据时既能捕捉到局部细节，又能理解整体语境。实验结果表明，Infini-Transformer在长文本语言建模任务上超越了现有基线模型，并显著降低了内存消耗，达到了最高114倍的压缩效果。在包括PG19、Arxiv-math在内的多项数据集评估中，Infini-Transformer展现出了卓越性能。

它成功处理了长达100万（1M）token的关键检索任务以及长度达500,000的书籍摘要任务，达到了State-of-the-Art（SOTA）的水平。这些突破性进展对于AI在自然语言处理领域的应用具有重大意义，为解决LLMs在处理长序列时的内存难题提供了新思路。通过优化内存效率和模型性能之间的平衡，Infini-Transformer使得未来的大型语言模型有望在更广泛的场景下展现出更强的语言理解和生成能力。这可能预示着AI技术将迈向更加模块化、易于部署的阶段，并对信息检索、文本生成等应用产生深远影响。

OpenAI突然行动：开除Ilya团队核心成员，疑因重大信息泄漏事件！揭秘科技巨头内部隐秘斗争

OpenAI最近曝出解雇了两位研究者Leopold Aschenbrenner和Pavel Izmailov，这两人被认为涉及公司机密泄露。Aschenbrenner是Ilya Sutskever的亲密伙伴，后者是颇具争议的联合创始人之一，而Izmailov则专注于AI推理研究。OpenAI的安全团队内部出现问题，数月前已传出信息泄露情况，甚至在2月份发布招聘内部侦探的职位来应对这个问题。这一举措可能与Sam Altman去年感恩节期间被解雇（后复职)以及公司内部大量机密信息外泄有关，包括关于他对名为Q*的强大AI模型担忧的细节。

尽管OpenAI和微软尚未对此发表官方评论，但Aschenbrenner和Sutskever的关系使得此次解雇事件显得尤为敏感。有报道指出，Sutskever在Altman被罢免事件中扮演了重要角色，并且他在公司的地位似乎受到影响。Elon Musk当时也表达了对Sutskever的兴趣。Aschenbrenner的离职可能预示公司内部存在分歧，尽管Altman回归后表示对Sutskever没有敌意。同时，OpenAI和Meta据称正在准备推出新的推理型AI模型，这可能表明他们在技术发展上仍保持积极态势。

苹果全速推进M4芯片研发，Mac系列即将重大升级！AI性能爆发，重塑未来科技新标杆！

苹果正在加速开发新款M4系列芯片，特别注重增强人工智能功能，计划在2022年底到2023年初发布一系列配备M4芯片的Mac产品，包括iMac、14英寸和16英寸MacBook Pro以及Mac mini。这一芯片家族将有入门级至高端的三个版本，分别称为Donan、Brava和Hidra。生产工作将由台积电采用先进的3纳米工艺完成，这有望为M4芯片带来性能和能效上的显著提升。新款神经网络引擎的升级以及更多运算核心的设计，使得M4能够处理更为复杂的AI任务，体现出苹果对个人电脑领域中AI应用重要性的深刻理解。这一策略也与Windows厂商在AI PC开发方面的趋势相契合。

受此消息鼓舞，苹果股价出现上扬，单日市值增长1120亿美元，显示出市场对苹果未来产品线的积极预期。自从2020年推出首款自研M1芯片以来，苹果已经通过M2和M3芯片的Mac电脑逐步扩大影响力，但M3性能提升有限导致去年Mac销售下滑了27%。知情人士透露，M4芯片的生产已接近尾声，至少有三种版本将覆盖从iMac到高端MacBook Pro及Mac mini的所有机型。苹果计划分阶段在接下来的一年内推出新款设备，并计划至2025年前完成整个Mac产品线的升级，包括MacBook Air、Mac Studio和Mac Pro。尤其是对于Mac Pro，苹果正努力提升其性能以满足专业人士的需求，考虑支持最高达到0.5TB的内存，远超过现有的192GB。

今年，公司将会把焦点放在产品的AI功能上，并预计在6月的开发者大会上展示这些新技术的应用成果。尽管在AI领域与微软、谷歌等竞争对手相比有所滞后，但苹果正通过硬件和软件的双重升级来提升竞争力，体现出其对电脑业务复兴的强大决心。M4芯片及其搭载的新款Mac产品线预示着苹果即将在个人电脑市场展开新的竞争篇章。

芯片制造商将激光般的焦点对准边缘人工智能

随着AI工作负载快速流向网络边缘，对更多计算能力的需求正在加速，无论是老牌芯片制造商还是初创公司都急于满足这一需求。过去一个月，半导体供应商推出了针对功率、分析过程和安全需求的新CPU、加速器和平台，这些需求在本质上在许多领域都是有限的。目的是将所有这些功能尽可能地靠近数据生成的地方。随着今年的发展，边缘AI工作负载将迎来一系列新的硅片选择。Arm在同一周展示了其Ethos-U85神经处理单元和Corstone-320 IoT参考设计平台，而英特尔则展示了Gaudi 3加速器和Xeon 6 CPUs，首席执行官Pat Gelsinger称AI为“边缘计算的下一个杀手级应用”。这些发展伴随着Qualcomm的RB3 Gen 2 Platform、Hailo的新一代加速器以及SiMa.ai等初创公司的崛起，都显示了对边缘AI领域的投资与日俱增。随着75%的数据预计到明年将在边缘创建和处理，边缘AI的发展不仅推动了计算能力的进步，也优化了开发者工具，并降低了数据传输和处理的成本，同时增强了数据安全和合规性。

吴恩达重归巨头行列！曾任百度大脑掌门人后，AI大师加盟亚马逊董事会！

亚马逊近日宣布全球知名人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）加入其董事会，这一任命自2023年4月9日起正式生效。作为人工智能和教育领域的领军人物，吴恩达在机器学习和深度学习领域有着卓越贡献，他的研究广泛且深入，对人工智能的机遇、挑战、社会影响以及商业潜力有独到见解。在这个关键时期，吴恩达的加入对于亚马逊来说意义重大，尤其是在面对微软和OpenAI等竞争对手的激烈竞争下。他的专业知识将强化亚马逊董事会对生成式AI及其相关技术的理解。亚马逊CEO安迪·贾西（Andy Jassy）在早前已明确表示公司将继续大力投资AWS（Amazon Web Services）和生成式人工智能领域，以确保公司在未来AI领域的竞争中占据有利位置。

吴恩达的履历丰富，他曾领导谷歌的Google Brain项目，并作为百度的首席科学家推动了公司的AI技术发展。他还创立了DeepLearning.AI、Landing AI等公司，并是AI Fund的风险投资基金合伙人。他的专业知识和经验无疑将为亚马逊的决策制定带来重要价值。

谷歌 Gemini 流量已是 ChatGPT 的四分之一

Github 前首席执行官 Nat Friedman 在推特上表示，谷歌的 Gemini 流量已达到人工智能模型 ChatGPT 的约 25%，尽管谷歌尚未通过其广泛分布的渠道如 Android、Google 搜索和 GSuite 进行大规模推广。Friedman 还提到，虽然 Claude 和 Copilot 的使用率相对较低，ChatGPT 的流量与去年相比基本保持稳定。他观察到 Claude、ChatGPT 以及 Gemini 在付费与免费用户的比例上存在显著差异。谷歌在最近的 Google Next 大会上推出了 Gemini 1.5 Pro 公共预览版，支持处理音频内容，并计划将 AI 响应与搜索结果融合，利用最新信息进行回答。尽管科技领域的这些进展引人关注，但Friedman 的观察显示，这些模型的实际用户量和活跃度尚未达到其潜力的全部。

谷歌大脑DeepMind「婚后」貌合神离，Hassabis怨气冲天，1+1<1<>

DeepMind，这家被谷歌拥有的人工智能公司，在追求通用人工智能（AGI）的道路上遭遇挑战，正面临内部冲突和展现进展的压力。Demis Hassabis，DeepMind的联合创始人，对于AGI开发的缓慢进度以及公司对短期项目如Gemini的关注感到沮丧。Gemini旨在将AI整合到Google的产品中。这种焦点转移导致顶级研究人员流失，DeepMind与谷歌大脑之间的合作减少，以及资源分配上的冲突。尽管DeepMind拥有打败竞争对手OpenAI所需的组件，但它因误导性的展示和对其能力夸大的声明而受到批评。对此，Hassabis正在重组组织，以恢复纯人工智能研究在Google内的影响力。

Adobe将支付现金购买视频片段，用于训练文本到视频AI。

Adobe正在研发自家的AI模型，能将文本转化为视频。不同于其他公司，Adobe计划为其训练材料的创作者支付报酬。在AI内容创作领域，将文本转换为视频似乎成为新趋势，OpenAI的Sora AI模型已在这方面取得领先。然而，OpenAI常因其AI训练材料来自公开来源（包括被指控涉嫌包含版权作品）而备受争议。相反，Adobe计划通过购买某些电影制作人的素材来训练其即将推出的AI模型。Adobe所要求的视频内容多为日常生活场景，如使用手机、表达情感、人体动作等。据Bloomberg报道，Adobe正在收购100种不同类型的视频，并计算出每分钟提交的视频补偿在2.62美元到7.25美元之间，单个视频价值约120美元。目前尚不清楚谁有资格向Adobe提交这些素材，或是否有限制提交的总量。如果一个人能提交至少100段120美元的片段，拍摄日常事件就能获得可观的报酬。此外，提交的视频可能需遵守一些规则，例如不得包含冒犯性内容、裸露画面或版权作品，这是Adobe的一贯标准。

Cohere AI 发布 Rerank 3：一款先进的基础模型，专为优化企业搜索和 RAG（检索增强生成）系统而设计

Cohere，人工智能领域的新兴领导者，宣布推出其最新基底模型——Rerank 3，专为优化企业搜索和 Retrieval Augmented Generation (RAG) 系统设计。Rerank 3在提升企业数据管理系统精度、效率及成本效益方面实现了显著升级。Rerank 3的核心优势在于处理复杂半结构化数据的能力，覆盖电子邮件、发票、JSON文档、代码和表格等多种格式，使处理大量多维度数据的企业享有更流畅的搜索功能。其对包括时间戳在内的元数据精细处理确保了高度相关的搜索结果。该模型支持逾100种语言，满足管理多语种数据源的全球化企业的需要，提高跨语言数据检索的简易性和包容性。

一位国会议员想要了解人工智能，于是他回学校念书了。

美国众议员唐·拜耳（Don Beyer）在科技领域一直保持领先地位，他的汽车经销商是美国首批建立网站的之一。身为弗吉尼亚州民主党人，他还领导一个两党小组致力于推动聚变能发展，并热衷阅读几何学书籍。面对人工智能（AI）监管的问题，73岁的拜耳选择了他看来理所当然的一步，在乔治梅森大学攻读机器学习硕士学位。在这个国会议员和最高法院大法官有时承认不了解新兴技术的时代，拜耳的做法实属特例，但它突显了国会成员为理解AI并制定塑造其发展的法律而做出的更广泛努力。人工智能被称作变革性技术，对民主构成威胁，甚至被视为人类生存的潜在风险。

德州为全州范围内的考试启用人工智能评分员

德克萨斯教育局（TEA）计划在今年的得州学生评估读写能力考试（STAAR）中使用人工智能评分开放式问题，这是《德州论坛报》首次报道的。新系统采用自然语言处理技术，预计每年可减少约1500万至2000万美元的人工评卷成本。STAAR考试面向3年级到8年级学生，去年进行了改革，增加了短篇作文题而非仅限选择题。TEA表示在保留开放式问题的同时，必须解决人工批阅所需的巨大时间投入问题。为训练AI系统，TEA使用了3000份曾由两人独立评分的过往试卷。本周，随着德州学生参加STAAR考试，新的人工智能评卷系统将在全州范围内实施，成为迄今为止规模最大的标准化测试自动化AI评分应用之一。

国内要闻

蔚来引领智能座舱新纪元！NOMI GPT端云融合，超凡AI大模型全面上线，无界交互，有问必答"

蔚来公司于4月12日宣布其标志性智能助手NOMI GPT完成了重大升级，并开始向用户推送。全新的NOMI GPT基于端云多模态大模型技术架构，致力于提升汽车AI交互的效率与乐趣，引领智能汽车领域的新体验。升级后的NOMI GPT集成了三大核心技术：自研的多模态感知系统、认知中枢和情感引擎。这使得NOMI能够精准理解用户需求，快速执行任务，并具备复杂逻辑推理能力和开放式问答交互能力，大大提升了人车互动的智能化程度。特别是其自主研发的认知中枢，整合了行业最全面的知识库，使NOMI能处理各种复杂的任务并进行深入分析。NOMI的情感引擎是此次升级的一大亮点，它赋予了NOMI拟人化的交互特性，通过学习与记忆用户的习惯和喜好，形成独特的个性“人设”，进一步拉近了与用户之间的情感距离。

此外，NOMI的行业领先的端侧多模态感知技术使其在无网络环境下也能识别环境并执行任务，如“看得见，认得出”的功能，并严格保障用户的隐私安全。此次更新后，NOMI GPT将为蔚来汽车的智能座舱带来更加丰富和自然的人车交互体验。用户只需一句话即可实现导航、调节温度等车内场景设置，新增的大模型百科、用车问答、无限趣聊、趣玩表情和魔法氛围等功能更增添了驾驶过程中的趣味性。

中山大学“梗王”大模型CLoT 靠讲笑话入选顶会CVPR

中山大学HCP实验室与Sea AI Lab及哈佛大学等机构合作，研发出一款名为“梗王大模型”的人工智能系统，该模型在处理多模态数据时展现出卓越的幽默感和创造力。这一成果已获计算机视觉与模式识别顶级会议CVPR的认可。研究中，团队利用日本“大喜利”游戏作为训练数据，突破了传统如GPT-4等大模型过于严肃的问题，使其能够生成新颖且有趣的响应。他们引入了一种名为跳跃思维（Leap-of-Thought, LoT)的非顺序创造性思考方法，帮助模型在接收到图像或文本输入后，产生出人意料但颇具幽默感的回答。

清华团队发布中国AI光芯片“太极”

清华大学科研团队在人工智能领域取得重大突破，创新性地研发出分布式广度智能光计算架构，并以此成功研制了全球首款大规模干涉衍射异构集成芯片“太极（Taichi）”。这款芯片实现了惊人的160 TOPS/W的通用智能计算能效，将大算力与高能效完美结合，对于推动AI芯片技术的发展具有里程碑意义。设计灵感来源于中国古典哲学典籍《周易》中的“易有太极，是生两仪”，这一创新的计算模型有效释放了光计算的强大性能。这一成就不仅提升了AI运算效率，还为国际前沿的AI芯片研发树立了新的标杆。

新锐观点

李彦宏内部讲话谈大模型：闭源才有真正的商业模式

百度创始人李彦宏在内部讲话中表示，公司决定不对外开放其大模型文心的源代码。他认为市场上的开源大模型已经足够多，百度没有必要再增加一个。他强调闭源模型在技术能力、商业模式、人才和算力聚集以及成本效率上具有优势。李彦宏认为，AI创业公司的核心竞争力应在于垂直领域的专业知识和数据，而非模型本身，依赖于基础模型并不意味着会被取代，因为每个应用都有其独特价值。他还表示百度将持续投入以保持文心的领先地位。

行业报告

Gartner报告揭示：2028年，三大之二企业软件工程师将拥抱AI代码伙伴

Gartner最新出炉的报告显示，未来五年内，企业软件工程师使用人工智能（AI)代码助手的现象将大幅增长。2023年初的数据显示，这一比例尚不足10%，但到了2028年，预计将激增至75%。这份报告基于对全球598家知名企业的调研结果，超过六成的企业已经或正在尝试、部署AI代码助手。这些先进的工具不仅能够根据程序员的需求自动生成和补全代码，还能够促进团队间的协作，提升代码质量和开发人员的工作效率，从而推动技术技能的更新换代以及适应多元编程框架。使用AI代码助手有助于提高开发者工作满意度，降低员工流动性，间接节省企业的人力资源成本。