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Il modello grande non può determinare quale sia più grande, 9.11 o 9.9

Un problema di matematica difficile per gli studenti della scuola primaria ha messo in difficoltà molti grandi modelli di intelligenza artificiale in patria e all’estero. Quale è più grande, 9.11 o 9.9? A questo proposito, il 17 luglio, i giornalisti di China Business News hanno testato 12 grandi modelli, tra cui Alibaba Tongyi Qianwen, Baidu Wenxinyiyan, Minimax e Tencent Yuanbao hanno risposto correttamente, ma ChatGPT-4o, Byte Doubao, Dark of the Moon Mian kimi, Zhipu Qingyan , Zero One All Things Knowledge, Step Stars Yuewen, Baichuan Zhibai Xiaoying, Shangtang Discussion hanno tutti ricevuto risposte sbagliate e i modi sbagliati sono diversi. La maggior parte dei modelli di grandi dimensioni confronta erroneamente i numeri dopo la virgola decimale nelle domande e risposte, pensando che 9,11 sia maggiore di 9,9.

Commento: Dietro gli errori, la scarsa capacità matematica dei modelli di grandi dimensioni è un problema di vecchia data. Alcuni esperti del settore ritengono che i modelli del linguaggio generativo siano progettati per assomigliare più al pensiero letterale che al pensiero numerico. Tuttavia, la formazione mirata sul corpus potrebbe gradualmente migliorare la capacità del modello di rispondere a domande scientifiche in futuro.

OpenAI rilascia il modello leggero GPT-4o mini, il cui costo è diminuito del 99% in due anni

Il 18 luglio, ora locale, OpenAI ha rilasciato un nuovo modello leggero e grande GPT-4o mini. Secondo i rapporti, GPT-4o mini sostituirà GPT-3.5 Turbo nel robot di domande e risposte ChatGPT d'ora in poi e gli utenti aziendali potranno accedere a GPT-4o mini dalla prossima settimana. "Ci aspettiamo che GPT-4o mini amplierà l'applicazione dell'intelligenza artificiale e renderà l'intelligenza artificiale più accessibile. Secondo un articolo sul sito ufficiale di OpenAI, il prezzo di ingresso di GPT-4o mini è di 15 centesimi (0,15 dollari)/milione." token (elementi verbali), il prezzo di uscita è di 60 centesimi (0,6 USD)/milione di token, il 60% in meno rispetto a GPT-3.5 Turbo. OpenAI ha affermato che la società continuerà inoltre a ridurre i costi migliorando al contempo le prestazioni del modello. Rispetto al modello text-davinci-003 del 2022, il costo di GPT-4o mini è diminuito del 99%.

Commento: sebbene OpenAI non abbia rilasciato il modello GPT-5 di prossima generazione, sta ancora aggiornando il modello in base alle sue capacità esistenti e continua a ridurre i costi dei modelli di grandi dimensioni. Anche altri grandi produttori di modelli quest'anno promuovono modelli leggeri. Google ha rilasciato il modello leggero Gemini 1.5 Flash nel maggio di quest'anno. La serie Claude 3 pubblicata da Anthropic a marzo include il leggero Claude 3 Haiku. Quest’anno modelli di grandi dimensioni con parametri più piccoli hanno mostrato un grande potenziale. La formazione può migliorare le prestazioni aumentando la quantità di dati anziché aumentare la quantità di parametri.

Sei grandi produttori di modelli hanno risposto al problema delle scarse capacità digitali dei modelli di grandi dimensioni

I giornalisti di China Business News hanno recentemente contattato e intervistato numerosi grandi produttori di modelli, tra cui Alibaba Tongyi, Tencent Hunyuan Team, Dark Side of the Moon Kimi, MiniMax Conch, Xueersi Jiuzhang, NetEase Youdao, ecc. Durante l'intervista, hanno risposto a grandi domande problema dei modelli matematici inadeguati. Wang Xiaoming, product manager di Alibaba Tongyi Laboratory, ha affermato che problemi simili sono problemi comuni di calcolo matematico e ragionamento logico, e sono anche casi che gli sviluppatori spesso testano durante il processo di addestramento e utilizzo del modello. I modelli di grandi dimensioni hanno "risposte corrette" o ". risposte sbagliate". "In realtà è una questione di probabilità. Il team di Tencent Hunyuan ha affermato che il modello grande stesso è un modello probabilistico ed è difficile per esso risolvere in modo stabile tali calcoli numerici o problemi di confronto in varie circostanze.

Commento: "Quale è più grande, 9.11 o 9.9?" non è difficile per gli esseri umani, ma per i modelli di grandi dimensioni non è necessariamente una domanda facile a cui rispondere. A giudicare dalle risposte esaustive, i responsabili dei grandi produttori di modelli sostengono che i modelli di grandi dimensioni non controllano ancora con precisione le regole di calcolo o di confronto tra i numeri. Allo stesso tempo, l'esplorazione umana delle capacità dei modelli di grandi dimensioni lo è in una fase molto precoce. Molti addetti ai lavori del settore ritengono inoltre che in futuro sarà necessario migliorare il livello di intelligenza del modello di base sottostante e risolvere tali errori a livello di dati di formazione e strumenti esterni. La soluzione finale potrebbe essere quella di migliorare le capacità della prossima generazione modello. La scoperta di tali casi aiuterà i produttori ad aumentare la loro comprensione dei limiti delle capacità dei modelli di grandi dimensioni.

La legge sull’intelligenza artificiale entrerà in vigore in tutta l’UE il 1° agosto

Il primo atto al mondo sull'intelligenza artificiale (EU AI Act) emanato dall'Unione europea entrerà in vigore in tutta l'UE il 1° agosto. Si tratta anche del disegno di legge più completo relativo alla supervisione dell'intelligenza artificiale pubblicato finora nel mondo. L’Artificial Intelligence Act dell’UE pone inoltre le basi per una regolamentazione globale dell’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di ottenere lo stesso “effetto Bruxelles” del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Secondo l’ultimo disegno di legge, le aziende che violano le norme saranno soggette a sanzioni amministrative fino a 35 milioni di euro o al 7% del fatturato annuo massimo, a seconda di quale importo sia superiore.

Commento: L’UE è sempre stata in prima linea nella regolamentazione tecnologica. L'Artificial Intelligence Act dell'UE è il primo atto normativo globale sull'intelligenza artificiale al mondo, a dimostrazione della lungimiranza e della leadership dell'UE nel campo della regolamentazione tecnologica. Tuttavia, le norme aumenteranno anche i costi operativi delle imprese. You Yunting, partner dello studio legale Shanghai Dabang, ha affermato che dall’attuazione del GDPR, i costi delle imprese, in particolare i costi di conformità, sono aumentati in modo significativo. Si prevede che la legge sull’intelligenza artificiale sarà la stessa, il che significa che le aziende dovranno investire in nuove normative e nominare personale dedicato per studiare le politiche di conformità. Inoltre, anche l’elaborazione degli avvisi di violazione, dei sistemi di divulgazione pubblica, ecc. aumenterà i costi.

Vengono rilasciati i punteggi dei sette modelli principali dopo aver partecipato al "College Entry Examination": si possono sostenere solo due materie scientifiche

Nel giugno precedente, OpenCompass, il sistema di valutazione Sinan del Laboratorio di Intelligenza Artificiale di Shanghai, aveva pubblicato i primi risultati di valutazione in formato cartaceo dell'esame di ammissione all'università di intelligenza artificiale, che mostravano che i candidati all'intelligenza artificiale potevano ottenere un massimo di 303 punti in tre materie oltre a lingua e matematica, e bocciarono tutta la matematica. Il 17 luglio, OpenCompass ha inoltre pubblicato una valutazione che ha ampliato l'ambito delle materie. Il team ha testato 7 grandi modelli di intelligenza artificiale in tutte e 9 le materie dell'esame di ammissione all'università, in modo che possano essere confrontati con i punteggi di ammissione all'esame di ammissione all'università.

Se l’IA sostiene l’esame di ammissione all’università, a quale università potrà essere ammessa? Il test OpenCompass ha rilevato che se il modello grande sostiene l'esame di arti liberali, il punteggio migliore può essere "ammesso" in un libro, ma se sostiene l'esame di scienze, può essere "ammesso" solo a due libri al massimo (in base a la linea di punteggio della provincia di Henan, che quest'anno ha il maggior numero di esami di ammissione all'università) come riferimento).

Commento: a giudicare dalla valutazione degli insegnanti valutatori, rispetto ai candidati umani, l'attuale modello ampio presenta ancora notevoli limiti. Dopo aver completato la valutazione, gli insegnanti hanno convenuto che, sebbene il modello grande abbia ottenuto buoni risultati nel padroneggiare le conoscenze di base, era ancora insoddisfacente in termini di ragionamento logico e applicazione flessibile delle conoscenze. Nello specifico, quando rispondono a domande soggettive, i modelli di grandi dimensioni spesso non riescono a comprendere appieno la radice della domanda e non capiscono la direzione dei pronomi, con il risultato di risposte errate, quando rispondono a domande matematiche, il processo di risoluzione dei problemi è meccanico e poco logico. spesso si verificano problemi con la logica spaziale.

Li Feifei incuba "unicorno", la valutazione di World Labs supera il miliardo di dollari

Il 17 luglio è stato reso noto che la valutazione di World Labs, una startup di "intelligenza spaziale" fondata dal famoso informatico cinese Li Feifei, ha superato il miliardo di dollari. La startup utilizza principalmente una tecnologia di elaborazione dei dati visivi di tipo umano per dotare l’intelligenza artificiale di capacità di ragionamento avanzate.

Dalla sua fondazione nell’aprile di quest’anno, World Labs ha condotto due round di finanziamento, con investitori tra cui il principale investitore tecnologico Andreessen Horowitz e il fondo AI Radical Ventures. Resta inteso che l’ultimo round di finanziamento della società potrebbe raggiungere circa 100 milioni di dollari. Li Feifei, Andreessen Horowitz e Radical Ventures non hanno risposto alle richieste di commento.

Commento: Essendo una figura leggendaria, anche le tendenze imprenditoriali di Li Feifei hanno attirato molta attenzione da parte del settore. Li Feifei è diventato professore di ruolo presso il Dipartimento di Informatica di Stanford all'età di 33 anni, accademico dell'Accademia Nazionale di Ingegneria all'età di 44 anni, ed è attualmente il direttore dello Stanford Human-Centered Artificial Intelligence Institute (HAI ). Anche ImageNet, il traguardo di riferimento nel campo della visione artificiale, è stato guidato da lei. Ha molti discepoli, come Andrej Karpathy che ha lavorato presso OpenAI e Tesla, e Jim Fan che attualmente lavora presso Nvidia, ecc. Sono anche figure influenti nel campo dell'intelligenza artificiale.

I giganti produttori di chip e cloud AI “acquisiscono” aziende globali di intelligenza artificiale

Secondo le statistiche di Crunchbase, una società di database di servizi aziendali, i finanziamenti per le startup globali di intelligenza artificiale nella prima metà di quest’anno sono aumentati del 24% su base annua raggiungendo i 35,6 miliardi di dollari Investimenti in IA negli ultimi anni. Secondo le statistiche pubbliche di China Business News, quest’anno Nvidia ha investito o acquisito non meno di 16 società legate all’intelligenza artificiale e la maggior parte dei round di finanziamento hanno superato i 100 milioni di dollari USA. Dopo aver investito in OpenAI, quest’anno Microsoft ha anche partecipato a diversi round di finanziamento per un totale di oltre 100 milioni di dollari. Google ha ampiamente implementato l’ecosistema AI attraverso le sue molteplici piattaforme di investimento e ha partecipato a non meno di 31 round di finanziamento. In questo ciclo di boom degli investimenti nell’intelligenza artificiale, le figure attive includono AMD, Amazon, SoftBank, ecc.

Commento: la popolarità dell’intelligenza artificiale si riflette intuitivamente negli investimenti. Gli stili di investimento e le preferenze dei principali giganti non sono esattamente gli stessi. Vale la pena riflettere sul fatto che si tratti di produttori la cui attività principale è l’hardware per semiconduttori come Nvidia e AMD, o di produttori di cloud come Microsoft, Google e Amazon. spero di investire in alcune grandi aziende. I fornitori di modelli e i fornitori di cloud sono più disposti a vincolare fortemente le start-up di modelli di grandi dimensioni. Osservando i maggiori round di finanziamento del settore quest’anno, possiamo scoprire che i modelli di base di grandi dimensioni, la guida autonoma, i dati di intelligenza artificiale e i robot umanoidi sono i maggiori punti caldi.

Il Regno Unito avvia un'indagine antitrust su Microsoft, accordo Inflection AI

L’autorità antitrust britannica, la Competition and Markets Authority (CMA), ha recentemente dichiarato di aver avviato un’indagine antitrust formale sulla transazione Microsoft-Inflection AI. Nel marzo di quest’anno, Microsoft ha accettato di pagare 650 milioni di dollari alla startup Inflection AI per concedere in licenza il suo software AI. Inoltre, Microsoft ha annunciato l’assunzione dei cofondatori di Inflection AI Mustafa Suleyman e Karén Simonyan, nonché della maggior parte dei dipendenti dell’azienda.

Commento: la valutazione di Inflection AI è di circa 4 miliardi di dollari. Gli esperti del settore affermano che il comportamento di Microsoft equivale ad annettere Inflection AI a un prezzo basso. A differenza dell’acquisizione, Inflection AI mantiene ancora la sua tecnologia proprietaria. Oltre al Regno Unito, il mese scorso è stato riferito che anche la Federal Trade Commission (FTC) degli Stati Uniti stava rivedendo l’accordo. Secondo i rapporti, la FTC ha emesso mandati di comparizione a Microsoft e Inflection AI, richiedendo documenti rilevanti degli ultimi due anni.

La società di robot umanoidi Zhuji Dynamics completa il finanziamento della serie A

Il 15 luglio, China Business News ha appreso che la start-up di robot umanoidi Zhuji Dynamics ha completato il finanziamento di serie A, guidato da China Merchants Venture Capital, dalla piattaforma di investimento di private equity del Gruppo SAIC Shangqi Capital e dai vecchi azionisti Fengrui Capital, Oasis Capital e Mingshi Capital. ha partecipato all’investimento e l’importo del finanziamento non è stato reso noto. In precedenza, Alibaba aveva investito anche in Zhuji Dynamics. Zhuji Dynamics è stata fondata nel 2022. Il fondatore Zhang Wei è un professore di ruolo presso la Southern University of Science and Technology. I prodotti di Zhuji Dynamics includono robot umanoidi a grandezza naturale, robot quadrupedi, robot bipedi e soluzioni correlate.

Commento: molte aziende produttrici di robot umanoidi sono ancora in fase di finanziamento. Quest'anno ci sono stati costanti eventi di finanziamento nel percorso dei robot umanoidi. Nel gennaio di quest'anno, Xingdong Era ha annunciato il completamento del finanziamento del round angelico di oltre 100 milioni di yuan. Successivamente, Yushu Technology ha annunciato il completamento del finanziamento del round B2 di 1 miliardo di yuan, Kepler Exploration Robot ha completato il finanziamento del round angelico e Galaxy Universal Robots ha completato il finanziamento del round angelico. finanziamento tondo di 700 milioni di yuan. I giganti di Internet Tencent, Baidu e Alibaba hanno investito rispettivamente in UBTECH, Zhiyuan Robot e Zhuji Dynamics, mentre Meituan ha investito in Galaxy Universal Robots e Yushu Robot. Dopo che le aziende produttrici di robot umanoidi avranno raccolto fondi, il passo successivo sarà come implementare la produzione di massa.

NVIDIA e Mistral AI rilasciano il modello di grandi dimensioni Mistral-NeMo

Secondo notizie del 19 luglio, NVIDIA e la startup francese Mistral AI hanno rilasciato il modello linguistico di grandi dimensioni Mistral-NeMo AI, che ha 12 miliardi di parametri e una finestra di contesto (il numero massimo di token che il modello AI può elaborare contemporaneamente) di 128.000 gettoni. Il modello large Mistral-NeMo AI si rivolge principalmente agli ambienti aziendali e implementa soluzioni di intelligenza artificiale senza utilizzare una grande quantità di risorse cloud.

Commento: quest'anno Mistral AI ha completato un finanziamento di 600 milioni di euro e l'elenco degli investitori comprende Nvidia e Samsung. Microsoft ha inoltre annunciato in precedenza un investimento di 15 milioni di euro in Mistral AI, che sarà convertito in azioni nel prossimo round di finanziamento di Mistral AI. Mistral AI ha collaborato con Nvidia per lanciare modelli di grandi dimensioni e la società cercherà anche di bilanciare e cercare la cooperazione tra i principali giganti. Nvidia è sempre più coinvolta nell'ecosistema AI. In precedenza ha reso open source il modello della serie Nemotron-4 340B affinché gli sviluppatori possano utilizzarlo per generare dati sintetici per l'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni.