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
邻里社交应用Nextdoor推出重新设计版本,新增本地新闻、实时警报和名为"Faves"的AI功能,用于发现本地商户和地点。该应用与3500家本地出版商合作提供新闻内容,通过Samdesk和Weather.com提供天气、交通、停电等实时警报。Faves功能利用15年邻里对话数据训练的大语言模型,为用户提供本地化AI推荐服务,帮助用户找到最佳餐厅、徒步地点等本地信息。
Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2,通过创新的混合强化学习方法,成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉,在多项权威测试中超越同类开源模型,某些指标甚至媲美商业产品,为开源AI发展树立了新标杆。
英国生物银行完成了世界上最大规模的全身成像项目,收集了10万名志愿者的超过10亿次扫描数据,用于研究人体衰老和疾病过程。该项目历时11年,每次扫描耗时5小时,投资6200万英镑。目前已有8万人的成像数据供全球研究人员使用,剩余数据将于年底前发布。项目已开发出能预测38种常见疾病的AI工具,并在心脏病、痴呆症和癌症诊断方面取得突破。
这项由北京大学等多所高校联合完成的研究,首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系,从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o,发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构,并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别,为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。