AI 日报

20240313 谷歌成功高效破解OpenAI大模型关键信息;Meta的大规模AI基础设施





🦉 AI新闻

🚀 谷歌成功高效破解OpenAI大模型关键信息

摘要:谷歌最新研究成功破解了OpenAI的大模型Ada和Babbage的整个投影矩阵和隐藏维度大小,仅通过不到2000次的API查询,成本极低,甚至低至20美金。这种方法也同样适用于GPT-4。通过攻击模型的最后一层—嵌入投影层,谷歌得以揭示模型的隐藏维度和权重矩阵,有效降低了模型的“黑盒”程度。值得注意的是,这项研究在开始前已获OpenAI同意,并确保数据安全。此研究由来自谷歌DeepMind等多个知名机构的研究员共同完成,提出了针对此攻击的防御措施。

🚀 Midjourney 推出角色参照新功能,网友惊叹

摘要:Midjourney 最新更新了一项名为“角色参照”的功能,允许用户在生成图像时保持角色特征的一致性。这意味着用户可以让所有生成图像中的角色保持相同的面部、发型和着装风格,跨越不同的风格,如动漫风、写实风等,创造出能够讲述故事的图像。该功能目前适用于 Midjourney V6、Niji6版本,并处于 alpha 测试阶段。近期中也爆出了Midjourney员工发现他方员工尝试抓取数据的丑闻,引起讨论。网友对此功能的反响十分热烈,认为这是Midjourney迄今为止的最大更新。

🚀 微软全面升级Copilot为GPT-4 Turbo模型

摘要:微软最近为其Copilot用户群体全面升级了OpenAI的最先进技术—GPT-4 Turbo模型,旨在提供更快、更准确、并且能够处理更复杂长任务的能力。此次升级允许用户体验到更迅速的代码生成、更具洞察力的建议以及更佳的响应能力,极大地提升了工作效率及编码体验。值得一提的是,Copilot Pro用户若对此次升级不适应可选择回退至标准GPT-4模型,但免费用户则没有此选择权。此前,Copilot是作为Bing聊天机器人的一部分推出,最初基于GPT-3.5模型,后升级至GPT-4并获得了明显改进,现在再次通过升级至GPT-4 Turbo模型实现功能飞跃。

🚀 Midjourney 禁止 Stability AI 员工使用服务

摘要:Midjourney 与 Stability AI 两大AI生成图像公司近日发生冲突,Midjourney 指责 Stability AI 的员工早些时候尝试非法抓取数据并导致其系统故障。Midjourney 因此禁止 Stability AI 所有员工使用其服务,并称这一行为类似于僵尸网络攻击。Stability AI 的 CEO Emad Mostaque 对此表示困惑,强调并非故意攻击且他们的模型 SD3 优于其他所有模型。此事件在两家公司之间引起了较大的争议。

🚀 纽约时报诉OpenAI侵权案持续发酵

摘要:纽约时报于去年底起诉OpenAI及微软,指控其AI模型未经授权使用其文章内容进行训练,侵犯了版权。对于OpenAI指责纽约时报黑入ChatGPT以制造误导性证据,纽约时报予以驳斥,强调其行为旨在揭示OpenAI训练数据的来源问题。双方争执不下,OpenAI尝试与多家出版商谈判授权事宜,同时要求法官驳回部分诉讼。该案件围绕AI版权使用权与内容创作者权益展开,引发行业关注。

🚀 日本汽车企业纷纷采用生成式AI加速研发

摘要:近日,多家日本汽车制造商包括丰田、马自达、斯巴鲁和本田,正在新车型的研发过程中引入生成式人工智能(AI)技术,旨在通过优化零部件组合等方式提高工作效率,并期望能将策划和设计所需的时间缩减一半。丰田已在其美国研发子公司利用图像生成式AI优化汽车设计;本田与索尼合资的公司将用AI开发配备高级驾驶辅助系统的新车;斯巴鲁和马自达分别对工程师进行AI培训,马自达计划通过AI培训提高公司整体生产效率。

🗼 AI知识

🔥 Meta的大规模AI基础设施

Meta宣布投资于其人工智能(AI)未来,公布了两个24k GPU集群的详情,涵盖了硬件、网络、存储、设计、性能和软件等方面。他们致力于开放计算和开源,构建在Grand Teton、OpenRack和PyTorch基础上的集群,以推动行业的开放创新。这一举措是他们雄心勃勃的基础设施规划的一个步骤,Meta计划到2024年底,其基础设施将包括35万个NVIDIA H100 GPU,并具备相当于60万个H100s计算能力的组合。他们致力于在硬件基础设施方面领先,这对于AI的发展至关重要。文章还介绍了Meta在人工智能集群方面的长期愿景、集群的网络、计算、存储、性能以及对开放AI创新的承诺。在未来,Meta将不断评估和改进其整个基础设施,以支持快速发展的新模型和研究。

🔥 自动编程五个阶段

自动化软件工程看起来类似于自动化驾驶。例如,在自动驾驶中,增加自主性和更高抽象的进展看起来像这样:

  1. 首先,人类手动执行所有驾驶动作
  2. 然后 AI 帮助保持车道
  3. 然后它为前方的汽车减速 4.然后它也会变道并采取叉子
  4. 然后它也会停在标志/灯处并轮流
  5. 最终,你采取一个功能完整的解决方案,并在质量上磨练,直到你实现完全的自动驾驶。


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