AI早班车5.25
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全球AI新闻速递
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4.腾讯云 AI 代码助手限时免费公测。
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6.LVMH宣布和阿里巴巴深度合作，AI模型优化高端零售体验。
7.微软：发布最新语言模型系列Phi-3。
8.好莱坞CAA 与Veritone合作推出数字化名人形象库CAAvault，保护名人形象权。
9.微软：PowerToys 新增“高级粘贴”功能。
10.谷歌：开始测试AI答案中广告功能。
11.国内大模型接连降价，李开复表态技术为先：宁走国外市场，也不参与“价格战”
12.北京：推进数字疗法、AI 辅助治疗等产品研发应用，支持医疗大模型开发、落地
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16.百度文心一言上线新功能「智能配图」 会员用户可无限次使用。
人工智能的未来
AI 的内心深处
我们仍在尝试了解我们大脑的内部运作方式。但研究人工智能如何“思考”就像窥探外星物种的思维一样。人工智能开发人员知道他们的模型是有效的，但如果问他们它们是如何工作的，你只能得到有根据的猜测。
Anthropic 的研究人员相信他们距离找到确切答案又近了一步：他们着手解决多年来困扰计算机科学家的一个谜团。神经网络为何能够将原始信息拼凑在一起，从而理解我们世界中更复杂的模式？
工作原理：研究人员试图通过分析模型的神经元簇（有时称为特征）来绘制模型的“大脑”。首先，他们为人工智能创造了一种方法，告诉我们当我们提出某些问题时哪些功能会被激活——有点像在核磁共振成像过程中大脑的不同部分是如何发光的。
然后，他们试验了如果放大某些特征会发生什么。这导致了一些奇怪的行为：当他们增强金门大桥的某个特征时，克劳德感到困惑，并认为这是“标志性大桥本身”。但真正的目标是做相反的事情——找出一种方法来安静神经网络中我们不想激活的某些部分。
为什么这很重要：现在，像克劳德这样的模型很容易说出有偏见、不正确甚至危险的信息。但是，如果你可以配制一种数字药丸来抑制产生有毒物质的途径呢？通过屏蔽网络的这些区域，Anthropic 能够阻止 Claude 生成欺骗性和危险的内容——这是构建更安全模型的重大突破。
LLM 是 ERP 技术的未来吗?
大型语言模型 (LLM) 和 ERP 技术——这两个系统的结合被视为 ERP 领域的未来，目前仍处于初始开发的早期阶段。
将法学硕士 (LLM) 整合到企业技术平台中似乎是显而易见的；法学硕士 (LLM) 可以处理大量数据，从本质上为自动化解决方案奠定了基础。安永似乎意识到了其潜在价值，于 2023 年 9 月推出了其人工智能平台 EY.ai，并与我们分享了新的协作努力带来的好处。安永英国和爱尔兰的首席信息官 Catriona Campbell 分享了成功开发 EY.ai 所需进行的内部变革程度，其中包括向其员工推出法学硕士 (LLM)。
“我们对EY.ai投资的一部分是向我们整个 400,000 名员工推出 EYQ（一种大型语言模型）。这是世界上第一个也是最大的私人 GenAI 实施之一。初步证据显示，EYQ 正在推动 EY 的生产力提高 40%，预计在未来 12 个月内将提高到 100%。”
安永在 18 个月内向 EY.ai 投资了 14 亿美元，目标是创建一个统一平台，将安永自身的业务经验与人工智能技术相结合，帮助企业采用人工智能解决方案。
通过在 EY.ai 内部培育商业联盟生态系统，安永可以将其合作伙伴的集体业务和技术知识与自己的 AI 能力相结合，通过采用 AI 为业务转型提供更有效、更全面的方法。商业联盟包括戴尔科技、IBM、微软、SAP、ServiceNow、汤森路透和 UiPath，以及其他一些挥舞 AI 旗帜的公司。
Campbell 继续说道：“该平台将安永团队在战略、转型、风险、保证和税务方面的丰富业务经验与安永技术平台和 AI 功能相结合，帮助客户自信地采用 AI，同时应对其挑战。安永团队使用该平台为客户提供差异化的 AI 服务和解决方案。”
最终，EY.ai 的能力可以证明利用 ERP 技术开发法学硕士的潜力。与 GenAI 功能协同工作时生产力的提升可以成为企业拥抱创新所需的推动力。
欧盟签署人工智能法
欧盟部长批准一项具有开创性的欧盟法律，为敏感领域的人工智能使用制定了规则。执法和就业等领域的人工智能系统必须透明、准确、安全并使用高质量数据。高风险的人工智能系统在欧盟使用前需要获得认证，而某些系统（如中国的社会信用评分）是被禁止的。实时人脸识别一般是被禁止的，但在特定的执法案件中是允许的。
低风险的人工智能系统必须披露其内容是由人工智能生成的。欧盟委员会下属的“人工智能办公室”将负责执行该法律，该法律将在发布后 20 天生效，大多数规则将在两年内生效。
人工智能与生产力
互联网上最值得讨论的问题之一是节省时间
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Salesforce 如何利用自己的技术在一个季度内节省 50,000 小时的工作时间
人工智能正在改变我们的工作方式——当我们有效地将人工智能融入我们的劳动力战略时，员工和公司都将受益匪浅。在 Salesforce，创新是一项核心价值，我们已经看到员工对利用人工智能的兴趣体现了这一点。
我们现在已经部署了 50 多种人工智能工具来帮助我们的员工提高工作效率。根据员工反馈，并与我们的人工智能委员会和首席信息官 Juan Perez 合作，我们优先考虑了四种企业范围的解决方案，旨在帮助增强目标设定、自动化日常任务、更快地查找信息和简化支持，同时让我们的员工成功 (ES) 和 IT 团队能够专注于更复杂的任务。
我们推出了一款名为 Einstein 的人工智能 Slack 应用，帮助 Salesforce 员工完成日常任务。例如安排和总结会议、回答一般问题以及规划外出活动。
根据 Slack 劳动力实验室的最新研究，办公室工作人员表示，他们 41% 的时间都花在了“低价值、重复性或对核心工作职能没有意义”的任务上。这款直接内置于 Slack 中的应用可以帮助我们的员工将精力集中在更有价值的工作上。
在一个季度内，该应用程序处理了近 370,000 个查询，在短短三个月的时间内为员工用户节省了约 50,000 小时的时间。
Project BaseCamp 在网络上创建单一、无缝的数字工作场所
Gartner最近的一项调查发现，“47% 的数字工作者很难找到有效完成工作所需的信息或数据。”在 Salesforce，我们希望确保这不会成为生产力的障碍 — 因此我们创建了 Project Basecamp。
Project BaseCamp 将成为 Salesforce 员工搜索和获取支持、新闻、活动、任务和培训的唯一目的地——所有这些都根据他们的工作地点和身份进行个性化设置。
BaseCamp由Experience Cloud和Unified Knowledge 提供支持，并由 Einstein 生成答案，它使用 AI 搜索多个信息存储库并生成员工问题的答案，例如“如何更换丢失的徽章？”如果员工需要支持，他们可以从同一界面记录工单 — 减少上下文切换并更快地获得答案。
BaseCamp 以我们从人工智能驱动的Ask Concierge 应用程序中看到的生产力提升为基础 - 该应用程序已解决超过 88,000 个请求，并将问题解决时间从平均 48 小时缩短至仅 30 分钟 - 生产力大幅提高。
由 Einstein 提供支持的 V2MOM 可实现更深入的业务目标协调
Einstein 还在改变 Salesforce 最关键的流程之一：V2MOM。V2MOM（愿景、价值观、方法、障碍和衡量标准）是我们今年的业务计划。它让员工知道对他们的期望是什么、他们的表现如何，以及他们因取得成果而获得奖励。
现在，有了 Einstein 和我们增强的 V2MOM 工具，员工可以拥有一个数字助理来帮助制定清晰且可衡量的目标。当员工登录我们基于 Salesforce 构建的 V2MOM 工具时，他们可以向 Einstein 提出他们独特的愿景和目标，这将帮助制定基于其管理链 V2MOM 的计划。
结果是整个组织实现了更深层次的协调，这有助于我们更快地实现业务目标。自推出以来，85% 的员工已经使用新的 Einstein V2MOM 功能来增强他们的目标。
通过内置 Einstein，我们对技术代理和电子邮件的依赖减少了 50%，自助服务率达到 93%——其中 Einstein Chatbot 解决了 88% 的问题。
Experience Cloud 帮助新员工更高效地入职
我们希望新员工能够尽快感受到支持并提高工作效率，因此我们在 Experience Cloud 上建立了一个网站，让新员工可以访问福利信息、任务和快速链接，帮助他们开始 Salesforce 之旅。借助内置的 Einstein，我们对技术代理和电子邮件的依赖减少了 50%，自助服务率达到 93%——其中 Einstein Chatbot 解决了 88% 的问题。
Cohere 推出开放权重 AI 模型 Aya23，支持近二十种语言
加拿大企业人工智能初创公司Cohere的非营利研究机构Cohere for AI (C4AI)宣布发布 Aya 23 的开放权重，Aya 23 是一组全新的最先进的多语言语言模型。
有8B和35B参数变体（参数指的是AI 模型中人工神经元之间的连接强度，一般表示更强大、更有能力的模型）。Aya 23 是 C4AI 的 Aya 计划下的最新成果，旨在提供强大的多语言能力。
值得注意的是，C4AI 已开源 Aya 23 的权重。这些是 LLM 中的一种参数，最终是AI 模型底层神经网络中的数字，使其能够确定如何处理数据输入和输出什么。通过在这样的开放版本中访问它们，第三方研究人员可以对模型进行微调以满足他们的个人需求。同时，它还未达到完全开源的水平——其中训练数据和底层架构也会被发布。但它仍然非常宽容和灵活，与 Meta 的 Llama 模型类似。
Aya 23 以原始型号 Aya 101为基础，支持 23 种语言。其中包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语
与 Aya 一起打破语言障碍
尽管大型语言模型（LLM）在过去几年蓬勃发展，但该领域的大部分工作都是以英语为中心的。
因此，尽管大多数模型能力很强，但除了少数几种语言之外，其表现往往很差——尤其是在处理资源匮乏的语言时。
C4AI 研究人员表示，问题有两个方面。首先，缺乏强大的多语言预训练模型。其次，没有足够的涵盖多种语言的教学式训练数据。
为了解决这一问题，该非营利组织与来自 119 个国家的 3,000 多名独立研究人员共同发起了Aya 计划。该组织最初创建了 Aya Collection，这是一个庞大的多语言教学风格数据集，包含 5.13 亿个提示和完成实例，然后利用它开发了涵盖 101 种语言的教学微调法学硕士 (LLM)。
该模型 Aya 101于 2024 年 2 月作为开源 LLM 发布，标志着大规模多语言语言建模向前迈出重要一步，支持 101 种不同的语言。
但它是基于 mT5 构建的，而 mT5 在知识和性能方面现已过时。
其次，它的设计重点是覆盖范围——或者说覆盖尽可能多的语言。这使得模型的容量共享范围过广，以至于其在特定语言上的表现落后。
现在，随着 Aya 23 的发布，Cohere for AI 正在努力实现广度和深度的平衡。本质上，这些基于Cohere 的 Command 系列模型和 Aya Collection 的模型专注于为更少的语言（23 种）分配更多容量，从而改善跨语言的生成。
经评估，这些模型在涵盖的语言方面的表现优于 Aya 101，并且在广泛的判别和生成任务上优于 Gemma、Mistral 和 Mixtral 等广泛使用的模型。
通过这项工作，Cohere for AI 向高性能多语言模型又迈进了一步。
为了提供这项研究的访问权限，该公司根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际公共许可证在 Hugging Face 上发布了8B和35B 型号的开放权重。
研究人员补充道：“通过发布 Aya 23 模型系列的权重，我们希望能够帮助研究人员和从业者推进多语言模型和应用。”值得注意的是，用户甚至可以在 Cohere Playground 上免费试用新模型。