AI日报|GPT-4化身“化学家”;Nature:关注当下,放下AI末日论调;英伟达H100创纪录霸榜

作者: 学术头条

来源: 学术头条

发布日期: 2023-06-28 18:19:54

今日AI领域动态包括北京市发布行业大模型典型应用案例、iOS版ChatGPT更新联网功能、Nature呼吁关注AI当前危害而非末日论调、英伟达H100芯片创纪录、马斯克强调自动驾驶技术重要性不及AGI、GitHub CEO认为软件开发已离不开AI、中央网信办整治生成式AI等网上涉未成年人问题、Brilliant Labs推出生成式AI眼镜、LeanDojo项目推动语言模型定理证明、GPT-4集成于化学实验的迭代过程。

今⽇值得关注的⼈⼯智能新动态:北京市发布⾸批10个⾏业⼤模型典型应⽤案例。6⽉27⽇,在市科委、中关村管委会举办的北京市⼈⼯智能策源地引领推介活动的⾸期活动——北京市⾸批⼈⼯智能⾏业⼤模型应⽤案例发布会上,市科委、中关村管委会⼆级巡视员刘航发布了北京市⾸批10个⾏业⼤模型典型应⽤案例。iOS版ChatGPT也能在线联⽹了。今晨,iOS版ChatGPT迎来了重磅更新。

在这次升级后,Plus⽤户可以在移动端体验ChatGPT的“在线联⽹”功能,浏览来⾃Bing的实时搜索结果。据介绍,更新后的ChatGPT“知道何时以及如何浏览互联⽹以回答有关最近主题和事件的问题”。Nature:关注当下,放下AI末日论调。ChatGPT的出现使⼈们产⽣越来越多⼈⼯智能可能导致⼈类灭绝的想法,这阻碍了对⼈⼯智能进⾏有效监管的进程。

然⽽,⼈们应该更加关注AI系统和⼯具当前对社会造成的危害,或未来造成的⻛险。政府和监管机构必须果断采取⾏动遏制潜在危害。科技公司必须制定负责任地开发AI系统和⼯具的⾏业标准,并在产品发布前进⾏严格的安全测试。研究⼈员必须发挥⾃⼰的作⽤,⾃下⽽上建⽴负责任的AI⽂化。英伟达H100创纪录霸榜。

机器学习及⼈⼯智能领域开放产业联盟MLCommons披露两项MLPerf基准评测的最新数据,其中英伟达H100芯⽚组在⼈⼯智能算⼒表现的测试中,刷新了所有组别的纪录,也是唯⼀⼀个能够跑完所有测试的硬件平台。值得⼀提的是,英伟达通过896个英特尔⾄强8462Y+处理器和3584个英伟达H100芯⽚,仅仅⽤了不到11分钟就完成了基于GPT-3的⼤型语⾔模型训练任务。

⻢斯克:⾃动驾驶技术的重要性不如AGI。美国当地时间周⼆,⻢斯克在社交平台上回应⼀位⽹友时表示,对任何驾驶汽⻋的⼈来说,从安全的⻆度来看,特斯拉的全⾃动驾驶软件都是“我们⼀⽣中最重要的软件”,⾃动驾驶技术的确“意义深远”,但不如通⽤⼈⼯智能(AGI)那么重要。GitHub⾸席执⾏官:软件开发已离不开AI了。

GitHub⾸席执⾏官Thomas Dohmke在其最新演讲中表示,“AI和软件开发现在与我们的⽣活密不可分......在⼀个被软件吞噬的世界⾥,每个开发⼈员都应该有⼀个副驾驶(co-pilot)。”此外,Dohmke还认为,开发者没有理由不使⽤像Copilot这样的⼯具,“我认为它正在成为每个开发者都会使⽤的标准⼯具集的⼀部分。”集中整治⽣成式AI等⽹上涉未成年⼈突出问题。

6⽉27⽇,为进⼀步强化未成年⼈⽹络保护,营造健康安全⽹络环境,中央⽹信办发布关于开展“清朗·2023年暑期未成年⼈⽹络环境整治”专项⾏动的通知。

其中,在“新技术新应⽤⻛险问题”⽅⾯,通知提到:⼀是利⽤“AI换脸”“AI绘图”“AI⼀键脱⾐”等技术⽣成涉未成年⼈低俗⾊情图⽚视频;⼆是利⽤所谓“阅后即焚”的密聊软件诱骗未成年⼈提供个⼈信息,诱导实施违法⾏为;三是利⽤⽣成式⼈⼯智能技术制作发布涉未成年⼈有害信息。眼镜上的⽣成式AI。由Brilliant Labs推出的开源袖珍AR镜头Monocle可以夹在任何眼镜上或放在眼睛上。

该公司致⼒于将⽣成式AI嵌⼊到其紧凑型可穿戴设备中,其愿景是直接在其微型AR设备上运⾏深度学习模型。今年3⽉,⼀群斯坦福⼤学的学⽣将镜头改造成了GPT-4的显示器,其能够通过⼿机⻨克⻛实时监听⽤户的对话,从⽽提供个性化⽀持,如约会建议等。当语⾔模型学会定理证明。为了消除⽤于定理证明的机器学习⽅法的研究障碍,加州理⼯学院、英伟达等联合推出了LeanDojo。

该项⽬从“证明助⼿”Lean中提取数据,并以编程⽅式与证明环境进⾏交互,其包含对证明中前提的细粒度注释,为前提选择提供有价值的数据。利⽤这些数据,研究⼈员开发了第⼀个基于LLM的证明器ReProver,其价格低廉,且单块GPU训练⼀周即可。实验结果表明,相⽐⾮检索基线和GPT-4,ReProver表现更加有效。GPT-4化身“化学家”。

该研究提出了⼀个新的“⼈机协作”框架,将GPT-4集成到⽹状化学实验的迭代过程中。这个GPT-4⽹状化学家是⼀个由三个不同阶段组成的综合系统,其中每个阶段都利⽤了GPT-4在不同领域的能⼒。该系统的独特之处在于其提示学习策略,这让GPT-4能够像经验丰富的化学家⼀样从结果中学习。此外,整个系统基于⾃然语⾔运作,⽆需编码技能,⼏乎所有化学家都能与其协作。

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