1、传苹果、英伟达将投资 OpenAI,ChatGPT AI 聊天机器人全球周活跃用户数量破 2 亿

据媒体援引消息人士报道,两大科技巨头苹果公司和英伟达均有意投资人工智能(AI)研究公司 OpenAI。

周三有消息称,OpenAI 正在洽谈新一轮融资,计划以超过 1000 亿美元的估值筹集数十亿美元资金,风投公司兴盛资本(Thrive Capital)将领投此轮融资,投资达到 10 亿美元。此外,作为 OpenAI 最大股东,微软也将参与这轮融资。

知情人士称,苹果正就投资 OpenAI 进行谈判,英伟达也已讨论过加入对 OpenAI 的最新融资。据悉,英伟达商谈在 OpenAI 新一轮融资中投入 1 亿美元。

此外,科技媒体 Axios 报道称 OpenAI 的 AI 聊天机器人目前周活跃用户数量已经超过 2 亿,短短 1 年时间实现翻倍。OpenAI 还表示在全球财富 500 强企业中,92% 正在使用其产品;自 7 月份发布 GPT-4o mini 以来,其自动 API 的使用量已翻了一番。

来源:IT之家

2、黄仁勋预言步入现实,谷歌展示实时游戏生成 AI 模型 GameNGen

本周来自谷歌公司和特拉维夫大学的研究人员发表了一篇名为《Diffusion 模型是实时游戏引擎》的论文,介绍了计算机历史上第一个完全由神经网络模型支持的游戏引擎 GameNGen。

研究人员在论文中写道:「GameNGen 是游戏引擎新范式的部分概念验证——游戏将会变成神经模型的权重,而不是代码行。」GameNGen 模型可以做到:使用 AI 生成模型,根据玩家的动作和反应,实时演算和生成游戏画面。

英伟达高级研究经理&具身智能集团主管 Jim Fan 博士在社交媒体上评论称,GameNGen 更像是一个神经辐射场(NeRF),而不是一个视频生成模型。神经辐射场通过从不同角度拍摄场景的图像,从而生成场景的 3D 展示。但这也意味着模型不具备泛化能力,无法「想象」新的场景。这也是 GameNGen 与 Sora 的不同点:它无法生成新的场景或交互机制。

由 AI 渲染来进行实时游戏并不是一个全新的想法。在今年 3 月发布最新一代 Blackwell 架构芯片时,英伟达 CEO 黄仁勋就曾预言,大概在 5-10 年内就能看到完全由 AI 生成的游戏。

来源:财联社

3、马斯克脑机公司 Neuralink 首位患者重获新生:正在学习法语和日语,希望能重返大学

8 月 29 日,马斯克旗下脑机接口公司 Neuralink 的首位患者 Noland Arbaugh 表示,在植入 Neuralink 的脑机芯片数月后,他的生活能力有了很大提高,希望将来能重返大学。

Arbaugh 称,从周一到周五,他每天花大约四个小时与 Neuralink 的工作人员会面,测试植入物。在空闲时间,他使用该设备阅读、研究《圣经》,并学习新语言。

Arbaugh 在 2016 年的一次奇怪的潜水事故中从肩膀以下瘫痪,于今年 1 月接受了 Neuralink 的大脑植入。Arbaugh 的手术最初是成功的,但在接下来的几周里,该设备的 64 根连线(比头发还细)中有几根出现了故障。但如今,Neuralink 已经修复了这些问题。

随着该设备的功能已经完全恢复,Arbaugh 表示他渴望回到大学,要么完成学位,要么转而学习神经科学,因为他此时可能对该领域有了一些见解。

来源:新浪科技

4、上 6 休 3 上 3 休 2……这烧脑的调休安排,国内外 AI 都算不明白,集体大「翻车」!...

这两天,关于今年中秋国庆的调休安排频繁登上热搜:「上 6 休 3 上 3 休 2 上 5 休 1 上 2 休 7 再上 5 休 1」。

对此,广大网友集体被搞懵:「太复杂了,根本算不明白」,那看看 AI 能不能算明白这次「烧脑」的调休安排。

提示词统一为:我们即将迎来中秋节和国庆节,以下是从 2024 年 9 月 9 日(周一)到 10 月 13 日的放假调休安排:上 6 休 3 上 3 休 2 上 5 休 1 上 2 休 7 再上 5 休 1。请你告诉我,扣除本就应该休息的周末(周六和周日),我因为放假多休息了几天?

正确答案为:4 天。

国外 AI 大模型:唯独 Claude 回答正确,Gemini 给放了 20 天假,ChatGPT(GPT-4o)给的答案是 6 天,

国产 AI 大模型:通义千问、智谱清言回答正确,但还出现了负数答案。文心一言、豆包、天工:7 天;腾讯元宝:14 天;Kimi :23 天;360 智脑给出的答案是负数,并进一步解释道「实际上你在这段时间内工作的时间比原本应该有的周末还要多 7 天」。

从以上国内外大模型的测评结果来看,尽管目前 AI 技术正迅速发展并深入各个领域,在数据分析、机器学习等方面表现出色,但看来多数大模型在处理这个问题上还有待加强。来源:CSDN

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