苹果称其人工智能模型是在谷歌的定制芯片上训练的
苹果公司周一在一篇技术论文中表示，支撑其人工智能系统 Apple Intelligence 的两个人工智能模型是在谷歌设计的云端芯片上进行预训练的。这表明，在训练尖端人工智能方面，大型科技公司正在寻找英伟达以外的替代品。此外，苹果于周一发布了适用于部分设备的 Apple Intelligence 预览版。苹果在周一的报告中表示，AFM-on-device是在2048个TPU v5p芯片组成的单个“切片”上进行训练的。这是最先进的TPU，于去年12月首次推出。AFM-server是在8192个TPU v4芯片上进行训练的，这些芯片通过数据中心网络被配置为八个切片协同工作。
—— CNBC
中国科技公司表示：开源技术是中国缩小与美国人工智能差距的关键
虽然美国在人工智能领域领先，但中国正在迎头赶上。最近几周，几家中国公司推出了与美国领先系统相媲美的 AI 技术，并已向全球消费者、企业和独立软件开发者提供。与美国公司担心 AI 可能加速虚假信息传播或造成其他严重伤害不同，中国公司更愿意向消费者发布技术，并与其他企业和软件开发者共享底层代码，这种共享被称为开源，使其他人能够更快地构建和发布自己的产品。
在接受采访时，中国科技公司的十几名技术专家和研究人员表示，开源技术是中国 AI 发展如此迅速的一个关键原因。他们认为，开源 AI 是中国取得领先地位的机会。杜克大学电气和计算机工程教授陈怡然说：“中国公司擅长复制和改进美国已有的东西，”“他们不擅长发明在5到10年内越过美国的某种全新的东西。”
—— 纽约时报 (节选)
苹果 Apple Intelligence 可能要到 10 月才会随 iOS 18.1 一起推出
苹果公司即将推出的人工智能功能将比预期的要晚，无法在 iPhone 和 iPad 软件更新的最初发布时间发布，但会给该公司更多时间来修复漏洞。据知情人士透露，苹果计划在10月份之前向客户推出 Apple Intelligence，作为软件更新的一部分。知情人士称，这意味着人工智能功能将在原定于9月发布的 iOS 18 和 iPadOS 18 发布后几周推出。不过，知情人士补充说，苹果计划最早于本周通过 iOS 18.1 和 iPadOS 18.1 beta 首次向软件开发人员提供 Apple Intelligence 进行早期测试。新时间意味着人工智能功能要等到新操作系统的后续更新后才会广泛推出。
—— 彭博社
美国国家标准技术研究所发布用于测试人工智能模型风险的工具
美国商务部下属机构国家标准技术研究所(NIST)负责为美国政府、企业和广大公众开发和测试技术，该机构重新发布了一个测试平台，旨在衡量恶意攻击可能如何降低人工智能系统的性能。这款名为Dioptra的模块化开源网络工具于2022年首次发布，旨在帮助训练人工智能模型的公司以及使用这些模型的人员评估、分析和跟踪人工智能风险。上述机构在新闻稿中写道：“测试对抗性攻击对机器学习模型的影响是Dioptra的目标之一。”
—— Techcrunch
智谱AI发布人工智能生成视频模型清影
7月26日消息，智谱AI 今日宣布，人工智能生成视频模型清影 (Ying) 正式上线智谱清言，30秒的时间可生成6秒视频，免费不限次数。据介绍，清影底座的视频生成模型是 CogVideoX，采用新型 DiT 架构，可更高效压缩视频信息，以更好融合文本和视频内容，加强其复杂指令遵从能力、内容连贯性、大幅的画面调度等，相比前代 (CogVideo) 推理速度提升了6倍。
清影 PC 端：链接 清影移动端：链接
—— 界面新闻
OpenAI 宣布推出其 AI 搜索引擎 SearchGPT
人工智能公司 OpenAI 宣布进军搜索市场，备受期待的 SearchGPT 是一款由人工智能驱动的搜索引擎，可实时访问互联网上的信息。搜索引擎以一个大文本框开始，询问用户“你在找什么？”但 SearchGPT 不会返回一个简单的链接列表，而是尝试组织和理解它们。在 OpenAI 的一个例子中，搜索引擎总结了其对音乐节的调查结果，然后提供了活动的简短描述，并附上了来源链接。SearchGPT 目前只是一个“原型”。OpenAI 发言人表示，该服务由 GPT-4 系列模型提供支持，在发布时仅向 10,000 名测试用户开放。OpenAI 正在与第三方合作伙伴合作，并使用直接内容源来构建其搜索结果。目标是最终将搜索功能直接集成到 ChatGPT 中。
—— Theverge
谷歌 DeepMind 称其人工智能可以解决数学奥林匹克问题
字母表公司的人工智能研究部门 DeepMind 表示，该部门在解决复杂数学问题方面取得了进展，而这一领域对于当今的人工智能程序来说仍然具有挑战性。当地时间7月25日，谷歌推出了专注于数学推理的 AlphaProof 和 AlphaGeometry 2，后者是该公司今年早些时候推出的专注于几何模型的升级版。谷歌在一篇博客文章中表示，这些模型在国际数学奥林匹克竞赛的六道题中四道都取得了优异成绩。在产品之间难以进行比较的人工智能行业中，解决数学问题已成为一个关键的证据点。
—— 彭博社
美国拉斯维加斯公共交通系统计划全面部署人工智能武器监控系统
当您下次访问美国拉斯维加斯时，如果您决定搭乘当地的交通系统，将会有一双额外的眼睛注视着您。作为耗资 3300 万美元的多年期安全升级计划的一部分，南内华达州地区交通委员会准备在其 400 多辆公交车上安装由枪支检测软件供应商 ZeroEyes 提供的全系统人工智能。该系统将扫描乘客，试图识别任何携带枪械的人。如果系统检测到有人持枪，它会向配备有退役执法人员的运营中心发出警报，该中心会迅速判断是否构成威胁。从图像传来、经过工作人员审核到报警，整个过程只需三到五秒钟。该系统通常还能识别武器类型，这可以为执法部门带来优势。
—— CNBC
研究：为什么使用人工智能生成的内容训练人工智能将导致模型退化
发表在《自然》杂志上的新研究表明，当人工智能在人工智能生成的数据上进行训练时，模型输出的质量会逐渐下降。随着后续模型产生的输出被用作未来模型的训练数据，效果会变得更糟。
领导这项研究的牛津大学计算机科学家伊利亚·舒迈洛夫将这一过程比作拍摄照片。他说：“如果你拍了一张照片，然后扫描，再打印出来，接着重复这个过程，那么噪音基本上会淹没整个画面。你只剩下一个黑色的方块。”他说，人工智能的黑色方块的对应物称为“模型崩溃”，意味着模型只会产生不连贯的垃圾。
舒迈洛夫表示，当前的人工智能模型不仅会崩溃，而且还可能产生实质性影响：改进速度将会放缓，性能可能会受到影响。
—— MIT科技评论 （节选）
微软正在为必应搜索结果添加人工智能摘要
随着微软为 Bing 推出更多工具，将更多人工智能功能引入搜索的竞争愈演愈烈。今天，该公司开始预览 Bing 生成搜索，用户查询的首选结果将是由人工智能编译的原始响应。微软表示：“我们正在慢慢推出这项功能，并需要花时间收集反馈、进行测试和学习，并努力创造良好的体验，然后再更广泛地推广。”
—— Engadget、微软博客