文｜尚恩
編輯｜鄧詠儀
一周縱覽
本周，蘋果罕見的搞了場半小時的發布會，會上推出最新 3nm 工藝加持的 "M3 芯片 "，順帶展示了搭載 M3 的 MacBook Pro。微軟的一篇論文則意外曝光 ChatGPT 實際參數僅有 200 億，引起一片嘩然。
大模型這邊，馬斯克旗下衆星雲集的 xAI 發布了首款大模型 "Gork"，與其他模型不同，Grok 不僅能通過 X 平台實時訪問信息，具有互聯網浏覽能力，還有一個本地版本，可以在特斯拉汽車上運行。
OpenAI 的聯合創始人兼首席科學家 Ilya Sutskever 采訪稱，AI 可能已經有意識，當前首要任務是研究 " 如何阻止超級 AI 的失控 "。與此同時，被譽爲歐版 OpenAI 的法國 AI 創企 "Mistral" 正在尋求 3 億美元融資尋求 3 億美元融資。
上周萬聖節，AI 圈子怎麽玩？推特網友 @Javi Lopez 給出答案，該網友用 GPT-4 編寫了一個名爲 " 憤怒的南瓜 " 的遊戲，圖形由 Midjourney 和 DALL • E 完成，代碼則用了 GPT-4。
Key Points
馬斯克旗下 xAI 正式發布首個大模型 "Grok"
蘋果發布 M3 芯片，3nm 工藝加持，全新 MacBook Pro 售價 1 萬 2
微軟稱 ChatGPT 參數 200 億，論文曝光後火速被下架
Open AI 首席科學家：ChatGPT 可能已經有了意識
DeepMind 新一代 AlphaFold，預測蛋白質結構準确率提升 10%
Stability AI 發布新的圖像增強功能，推出三款工具
歐版 OpenAI 尋求 3 億美元融資
AR 眼鏡 "Brilliant Labs" 獲數百萬美元融資
前雅虎大數據服務引擎 Vespa 獲 3100 萬美元融資
不寫一行代碼，網友用 GPT-4、DALL · E 3 手搓《憤怒的南瓜》遊戲
研究稱 GPT-4 圖靈測試成功率爲 41%，低于人類水平
大事件
馬斯克旗下 xAI 正式發布首個大模型 "Grok"
11 月 5 日，馬斯克旗下 xAI 團隊發布其首個 AI 大模型産品— Grok。據介紹，Grok 通過 X 平台實時了解世界，還能回答被大多數其他 AI 系統拒絕的辛辣問題。xAI 團隊表示，Grok 仿照《銀河系漫遊指南》而設計，可以回答幾乎任何問題，甚至就如何提問給出建議。
圖源：X
馬斯克認爲，相比較 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Bard 和微軟的 Bing Chat，Grok 最大的不同是存在幽默感。他表示，Grok 使用來自公開數據的數十億個數據點進行訓練，但是目前尚不清楚使用了哪些數據。
據網友爆料，Grok 具備 " 超長提示處理 "，能一次處理 2.5 萬字符提示詞，還具有 " 快速響應、個性化設置、龐大知識庫、實時搜索、API 接口、圖像音頻識别與生成 " 等能力，且可在特斯拉車載系統本地運行。
此外，馬斯克宣布 xAI 的 Grok 人工智能助手将直接包含在 X Premium Plus 中，并補充說現有 X 用戶（前 Twitter）可以每月花費 16 美元進行訂閱。
蘋果發布 M3 芯片，3nm 工藝加持，全新 MacBook Pro 售價 1 萬 2
10 月 31 日，蘋果于北京時間上午 8 點舉辦名爲 "Scary Fast" 的發布會，推出三款 M3 芯片（M3、M3 pro 和 M3 MAX），以及全新 MacBook Pro 系列産品。
新款 MacBook Pro 共有 14/16 英寸兩個尺寸，外殼由 100% 再生鋁金屬打造，配備能有效減少指紋的陽極氧化層。内存與續航上，支持最高 128GB 的海量統一内存，擁有最長達 22 小時超強電池續航。屏幕方面，搭載 Liquid 視網膜 XDR 顯示屏顯示 HDR 内容時峰值亮度爲 1600 尼特。
新款 MacBook Pro14 英寸版本将會配備 M3 芯片，而 16 英寸版本将配備 M3 Max 或 M3 Pro 處理器。
圖源：蘋果
微軟稱 ChatGPT 參數 200 億，論文曝光後火速被下架
微軟于 11 月 1 日撤回了内容包含 ChatGPT 參數的論文。日前，這篇論文因披露了 ChatGPT 參數爲 200 億引發關注。該論文主頁對撤稿的說明爲：包含對 OpenAI 的 ChatGPT 參數數量的猜測，數據來源于網絡，但未标注引用。作者并未直接了解或核實這一信息，僅依賴于這篇文章，可能會導緻公衆混淆。（NLP 工作站）
圖源：微軟
Open AI 首席科學家：ChatGPT 可能已經有了意識
OpenAI 的聯合創始人兼首席科學家 Ilya Sutskever 近日接受采訪時表示，他的首要任務并非制作 " 下一個 GPT 或 DALL-E"，而是研究如何阻止超級 AI 的失控。他認爲 ChatGPT 可能是有意識的，世界需要清醒地認識到 AI 真正的力量，總有一天，人類會選擇與機器融合。
Sutskever 認爲，在未來人工智能領域中，超級 AI 将會成爲一種潛在風險，它會看得更透徹，能夠看到我們看不到的東西。他還提到，許多人仍然對未來智能助手是否會變得越來越智能感到不安。但他相信，我們已經進入了一個快速變化的時代，無論是智能助手還是超級 AI，都将會有更多的可能性出現。
DeepMind 新一代 AlphaFold，預測蛋白質結構準确率提升 10%
DeepMind 的最新 AlphaFold 版本在蛋白質結構預測上取得了顯著進步，準确率提高了近 10%。此技術不僅能預測蛋白質結構，還能預測 RNA、小分子配體等生物分子結構，甚至處理複雜生物過程如殘基修飾。另外，新 AlphaFold 還能深入理解如 CRISPR-Cas9 等生物機制，爲基因編輯提供精确工具。（ChinaZ.com）
Stability AI 發布新的圖像增強功能，推出三款工具
日前，Stability AI 于官網推出 Sky Replacer、Stable 3D、Stable FineTuning 三款新工具，并推出企業級 API。
Sky Replacer 可将原始圖像中的天空替換成 9 種風格。Stable 3D 可以自動生成概念質量紋理三維對象，用戶通過選擇圖像或編寫文本提示，可以在幾分鍾内生成草稿質量的三維模型，目前提供私人預覽版。使用 Stable 3D 創建的對象以 ".obj" 标準文件格式交付，可在 Blender、Maya 等三維工具中進一步編輯和改進，或導入虛幻 5、Unity 等遊戲引擎。Stable FineTuning 爲企業和開發人員提供快速微調圖片、對象和樣式的能力，目前提供私人預覽版。（智東西）
融資動态
歐版 OpenAI 尋求 3 億美元融資
據 The Information 報道，知情人士透露，法國 AI 創企 Mistral 正在尋求 3 億美元融資，本輪融資預計将使該公司估值超過 10 億美元。據悉，Mistral 由 Meta 和 Alphabet 前研究人員于今年 5 月成立，目前正在開發開源大語言模型，并将自己定位爲 " 歐洲的 OpenAI"。
AR 眼鏡 "Brilliant Labs" 獲數百萬美元融資
10 月 31 日，開發基于生成式 AI 的 AR 眼鏡 Monocle 的 Brilliant Labs 宣布，獲得來自 Wayfarer Foundation（由 Paylocity 創始人 Steve Sorowitz 領投）和 Coho VC 的額外數百萬美元種子輪融資。
Brilliant Labs 由前蘋果員工 Bobak Tavangar 及其聯合創始人 Raj Nakarja 和 Ben Heald 于 2019 年創立，緻力于通過開發嵌入生成式 AI 的 AR 眼鏡來重新定義人機交互。
目前，其生成式 AI 應用程序 "Noa" 完成品牌升級并在 AR 設備 Monocle 上與開源視覺 AI 模型 Stability AI 實現了集成。（比特網）
前雅虎大數據服務引擎 Vespa 獲 3100 萬美元融資
11 月 1 日，剛剛從雅虎獨立出來的大數據服務引擎 "Vespa.AI" 宣布獲得 3100 萬美元融資，Blossom Capital 領投。據悉，Vespa 提供一種名爲 " 向量流搜索 " 的模式，該模式可以 " 顯著 " 降低應用程序檢索個人數據（如電子郵件和文檔）的成本。
此前，雅虎于 2005 年收購了付費搜索服務提供商 Overture，并通過 Overture 收購了挪威搜索引擎 AlltheWeb.com，随後創建了 Vespa，客戶包括 Spotify、OkCupid 和 Wix 在内的數千個品牌。（巴比特）
新玩意
不寫一行代碼，網友用 GPT-4、DALL · E 3 手搓《憤怒的南瓜》遊戲
10 月 30 日正值萬聖節，推特網友 @Javi Lopez 用 GPT-4 編寫了一個名爲 " 憤怒的南瓜 " 的遊戲，靈感來源于經典手遊 " 憤怒的小鳥 "。
從開場畫面、背景、角色設計到物品制作全部由 AI 制作完成。圖形由 Midjourney 和 DALL • E 完成，代碼則用了 GPT-4，盡管代碼僅 600 行，但展示了 GPT-4 在遊戲開發中的潛力。這位網友強調，與 GPT-4 合作需要循序漸進的方法，從簡單開始，逐步添加功能，并在遇到問題時進行修正。
體驗鏈接：
https://bestaiprompts.art/angry-pumpkins/index.html
前沿研究
研究稱 GPT-4 圖靈測試成功率爲 41%，低于人類水平
10 月 31 日，加利福尼亞大學聖叠戈分校的研究者 Cameron Jones 和 Benjamin Bergen 發布了一份研究報告，給出了他們對 GPT-4 等 AI 智能體進行圖靈測試的實證研究結果。實驗在 652 位人類參與者的幫助下檢驗了 GPT-4 模仿人類的能力，結果發現表現最好的設置能達到 41% 的成功率，而人類水平爲 63%，因此作者認爲 GPT-4 未能通過圖靈測試。（機器之心）
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/2310.20216.pdf
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