这样大规模的投资,除了因为生成式AI已经成为全球科技发展的下一项关键技术,更重要的是,生成式AI烧钱速度已经不亚于半导体产业。
据此前国盛证券预测数据显示,GPT-3训练一次的成本约为140万美元,对于一些更大的LLM模型,训练成本介于200万美元至1200万美元之间。
面对如此烧钱的生成式AI,如何让这样的产品和项目适配市场,就成了推动这项技术早日完成商业闭环,推动市场成熟的关键。
11月16日(本周六),在即将召开的2024 AI创新者大会暨PEC·提示工程峰会上,我们邀请到了中关村智用人工智能研究院首席产业研究员、清研载物人工智能基金主管合伙人钱雨、北京凯利时科技有限公司董事长、CEO刘建宏、小水智能CEO孙雪峰、北电数智智算云负责人郭文、清控科创科招中心总监李雅几位AI领域投资人、创业者和产研专家。
由至顶科技战略生态总监孙封蕾与这几位专家进行一场深度对谈,一起聊一聊——创业还是创收,如何帮AI产品适配市场?
好文章,需要你的鼓励
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
Coursera在2025年连接大会上宣布多项AI功能更新。10月将推出角色扮演功能,通过AI人物帮助学生练习面试技巧并获得实时反馈。新增AI评分系统可即时批改代码、论文和视频作业。同时引入完整性检查和监考系统,通过锁定浏览器和真实性验证打击作弊行为,据称可减少95%的不当行为。此外,AI课程构建器将扩展至所有合作伙伴,帮助教育者快速设计课程。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。