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DeepMind 宣布发布 Lyria 2 音乐生成模型。第一代的音乐生成模型 Lyria 是在 2023 年发布的。Lyria 2 能提供高保真音乐和专业级音频输出,能捕捉不同音乐类型和复杂乐曲中的细微差别。Google 还同时开发了 Lyria RealTime,允许用户实时交互式地创作、演奏和控制音乐,混合不同音乐类型、融合不同风格,随时塑造音频。
根据数据分析师 Marc Zao-Sanders 的分析,在 2024-2025 年 AI 使用场景前 30 名榜单中,“获取专业或个人支持”已成为 2025 年 AI 应用的最常见场景,“疗愈和陪伴”超越 2024 年排名第 1 的“创意生成”功能,首次进入榜单的新需求“整理生活”与“寻找人生方向”紧随其后。传统热门用途“具体搜索”和“创意生成”等需求的热度有所下降。其中 2024 年排名第 3 的“具体搜索”则在今年跌出前 10。分析指出,这可能与生成式AI被集成至主流搜索引擎(如 Gemini 被整合进 Google)有关,用户已不再单纯依赖 AI 进行查询,而更多将其作为认知辅助工具使用。
根据正在进行中的 Google 反垄断诉讼披露的内部数据,截至今年 3 月 Google 的 AI 聊天机器人 Gemini 全球有 3.5 亿月活跃用户。Gemini 去年 10 月的日活用户仅为 900 万,但今年 3 月已经增加到了 3500 万。根据法庭文件,Google 估计 ChatGPT 的月活用户为 6 亿。ChatGPT 是目前最受欢迎的 AI 聊天机器人。
Software AG 的一项研究发现有多达五成员工使用未批准的 AI 工具。今天的 AI 工具非常容易获得,而企业也日益鼓励员工使用 AI 工具提高工作效率。无论是总结会议记录、起草客户邮件、探索代码还是创建内容,企业员工正在快速普及 AI。即使企业出于安全担忧内部限制员工使用 AI 工具,他们也可以通过浏览器访问 AI 工具的 Web 版本。分析显示最流行的 AI 工具是 ChatGPT,还有部分员工会使用中国公司开发的 AI 工具如 DeepSeek、Baidu Chat 和 Qwen。
根据内外部测试,OpenAI 最新推理模型 o3 和 o4-mini 比该公司之前的模型出现幻觉的概率更高。在 OpenAI 的 PersonQA 测试中,o3 出现幻觉的概率高达 33%,两倍于旧模型 o1(16%)和 o3-mini(14.8%)。o4-mini 更糟糕出现幻觉的概率高达 48%。斯坦福大学兼职教授 Kian Katanforoosh 指出他的团队发现 o3 常生成无效网址。OpenAI 表示需要更多研究去理解为什么随着推理模型规模的扩大,幻觉现象会加剧。
微软研究人员声称,他们开发出迄今为止规模最大的 1 位 AI 模型 bitnet。该模型命名为 BitNet b1.58 2B4T,采用 MIT 许可证发布,能在包括苹果 M2 处理器在内的各种 CPU 上运行。大模型是通过修改人工神经元之间的连接强度进行训练,连接强度以数学参数的形式储存。通过减少参数的精度研究人员能压缩网络,这一过程被称为量化,参数的位数能从 16 位减少到 8 或 4 位,研究人员正致力于将其推向极限——以 1 位精度储存参数。压缩能让模型在低端硬件上运行。bitnet 将权重量化为三个值:-1、0 和 1,其内存和计算效率远高于大多数模型。BitNet b1.58 2B4T 是首个拥有 20 亿个参数的 bitnet,测试中该模型在包括 GSM8K(小学水平数学题库)和 PIQA(测试物理常识推理能力)的测试中超过了 Meta 的 Llama 3.2 1B、Google 的 Gemma 3 1B 和阿里巴巴的 Qwen 2.5 1.5B。
随着芯片上的晶体管日益致密,热量问题日益难以忽视。温度会影响芯片的性能、功耗和能效。随着时间的推移,过多的热量会减慢处理器中关键信号的传输速度,导致芯片性能永久性下降。它还会导致晶体管泄漏更多电流,浪费电,增加能耗。问题的根源在于半导体电子学中另一个定律 Dennard scaling 的终结。芯片逻辑电路的密度日益增长,功率密度也随之增长,产生了副产品热量。对 A10(指 10 埃或 1 纳米)和 A5 工艺节点的分析显示,A5 节点的功率密度比 A10 节点高出 12% 到 15%。在相同工作电压下,功率密度的提升将导致温度预计上升 9°C。
Institute for Progress 分析了 Forbes AI 2025 名单中排名靠前的 AI 相关创业公司,在 42 家总部位于美国的 AI 创业公司中,六成或 25 家 AI 创业公司其创始人或联合创始人有移民背景。这些创始人来自 25 个国家,其中印度有 9 位,中国有 8 位,法国有 3 位,澳大利亚、英国、加拿大、以色列、罗马尼亚和智利各有两位。OpenAI 的联合创始人包括了南非的 Elon Musk 和俄罗斯的 Ilya Sutskever;Databricks 的联合创始人分别出生于伊朗、罗马尼亚和中国。研究凸显了移民对美国科技行业和整体经济的贡献。
瑞典林雪平大学研究人员利用一种创新的流体形态电极,研发出能被塑造成任何形状的电池。这种柔软舒适的电池能随意改变形状,未来可用于给诸多领域各种各样的设备供电。据预测,未来十年内,全球将有超过一万亿台小型设备接入互联网。除了智能手机、智能手表和电脑等传统设备外,还将涵盖可穿戴医疗设备(如胰岛素泵、心脏起搏器、助听器及各种健康监测传感器),甚至拓展到软体机器人、电子织物、联网神经植入物等领域。为了让这些小型设备既能高效运行,同时又不妨碍用户日常活动,新型电池的开发势在必行。此次,研究团队打造了一款柔软且可延展的电池,其核心技术在于将电极从固态转变为液态。
根据 OpenAI 支持页面“API Organization Verification”,OpenAI 可能很快要求组织完成身份验证才能访问某些先进 AI 模型。验证需要 OpenAI API 所支持的国家政府签发的身份证件。OpenAI 表示一个身份证件每 90 天只能验证一个组织,而且不是所有组织都有资格进行验证。OpenAI 声称此举是为了减少 AI 的不安全使用。它的一个目的可能是防止 IP 盗窃。DeepSeek 此前被指使用 OpenAI API 训练了它的模型,这违反了 OpenAI 的政策。
Google 在 AI 领域长期以来一直是领先者,今天流行的大模型就是基于 Google 研究员发表的 Transformers 论文。过去几年 OpenAI 等后起之秀的成就让 Google 相形见绌。但随着 Gemini 2.5 的发布,Google 如今再次超越了所有竞争对手。Gemini 2.5 Pro Experimental 在 LMArena、GPQA Diamond、Humanity's Last Exam 和 AIME (数学竞赛)等测试中都高居第一,它在创意写作中也表现出色。使用过多种 AI 工具用户也报告 Gemini 2.5 Pro 是目前最出色的大模型。Gemini 2.5 不仅反应迅速也非常便宜,其上下文窗口高达 100 万 tokens。Google 的开源模型 Gemma 3 也能媲美顶尖的开源模型如 Llama 4 和 DeepSeek-V3。
AI 购物应用 Nate 的创始人、前 CEO Albert Saniger 被控欺诈投资者。Nate 成立于 2018 年,从 Coatue 和 Forerunner Ventures 等投资者筹集了逾 5000 万美元,2021 年完成了由 Renegade Partners 领投的 3800 万美元 A 轮融资。Nate 声称,在 AI 的帮助下其应用的用户只需点击一下即可在任何电商网站上购物。但起诉书指出,Nate 实际上严重依赖菲律宾呼叫中心的数百名合同工手动完成购买操作。Saniger 声称 Nate 能“无需人工干预”进行在线交易,除非出现 AI 无法完成交易的极端情况。但美国司法部称,尽管 Nate 获得了一些 AI 技术并聘用了数据科学家,但其应用的真实自动化率实际上为 0%。
微软开始逐步向 Windows Insiders 推出 Recall 预览版,该功能会每隔数秒保存 Copilot Plus PC 上的屏幕截图,在本地创造可搜索数字记忆。此举可能表明微软真的准备向更多用户推出受争议的 Recall 功能了。微软原计划于去年 6 月与 Copilot Plus PC 一起推出 Recall,但由于隐私和安全方面的担忧,该功能推迟推出。微软之后计划于 10 月推出该功能,但为了提供“安全可靠的体验”,该计划也被推迟了。
Google 宣布了第七代 TPU 处理器 Ironwood。TPU 代表 Tensor Processing Unit,是 Google 内部开发的专门用于加速机器学习的 ASIC 处理器。第一代 TPUv1 于 2016 年推出。TPU v7(Ironwood)据报道是专门为满足推理等大模型新兴需求而设计的。Google 最新的大模型 Gemini 2.5 运行在上一代的 TPU v6(Trillium)上,Google 表示 Ironwood 更高的推理速度和效率将为更多的突破奠定了基础。Ironwood 的峰值吞吐量为 4,614 TFLOPs。
根据斯坦福最新的 2025 年 AI 指数报告,中美顶级 AI 模型的性能差距已缩小到了 0.3%,而在 2023 年差距是 20%,中国模型正在快速追赶美国的领先地位。从行业主导企业来看,美国仍然领先于中国。在 2024 年 90% 的知名 AI 模型来自企业,美国以 40 个模型领先,中国有 15 个。更明显的一个趋势是如今大模型的性能已经趋同。在 2024 年,TOP1 和 TOP10 的模型的差距能有 12%,如今差距已经越来越小,锐减至 5%。
多数美国普通民众不相信 AI 能改善他们的生活,AI 专家则乐观得多。皮尤研究中心调查了 5410 普通民众和 1013 名 AI 专家对 AI 的态度。结果显示,56% 的 AI 专家相信 AI 将在未来 20 年对美国产生非常或相当积极的影响,在普通民众中间这一比例仅为 17%;76% 的专家认为 AI 将让他们个人受益而不是伤害他们。只有 11% 的民众对 AI 在日常生活中使用增加感到兴奋多于担忧,51% 更感到担忧,只有 24% 的民众认为 AI 能让他们受益,近半数民众认为 AI 会伤害他们。
Midjourney 在时隔一年多之后发布新模型 V7,目前以 alpha 形式提供给用户。V7 改进了图像生成,为手、手指、身体部位和“各种对象”提供了更高的连贯性和一致性,还能提供细节更丰富和逼真的纹理和材质。V7 还提供了新工具和工作流,其中之一是用于迭代和探索的 Draft Mode,费用只需一半但渲染速度提高十倍。V7 有两种模式——turbo 和 relax,其中 turbo 能更快生成最终图像,但费用提高了一倍;而 relax 生成图像的速度很慢,但费用也低。Midjourney 是最早广泛使用的 AI 图像生成工具之一。最初只通过 Discord 提供给用户,现在有了 Web 版本。
Meta 宣布了其最新的开放权重原生多模模型 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick。新模型使用了混合专家架构(mixture-of-experts)构建,每个有 170 亿活跃参数。Llama 4 Scout 有 16 个专家,适合单个 NVIDIA H100 GPU,提供了 1000 万上下文窗口,性能强于 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1。Llama 4 Maverick 有 128 个专家,在基准测试中超过 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash,在 LMArena 的 ELO 得分为 1417,它适合单台 H100 主机。Meta 还训练了一个教师模型 Llama 4 Behemoth,它有 16 个专家和 2880 亿个活跃参数,在多项 STEM 测试中超过了 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro,该模型仍然在训练中。最新模型通过 llama.com 和 Hugging Face 提供下载。
微软 CTO Kevin Scott 预测五年内 95% 的代码将由 AI 生成。他表示,AI 不会取代软件工程师,但会改变他们的角色。“这并不意味着 AI 在做软件工程工作……作者仍然是人类。” Scott 称开发者的工作将从直接编写代码转变为通过提示和指令指导 AI,“我们从输入大师(编程语言)转变为提示大师(AI 协调者)。”
AI Disclosures Project 发表的一篇论文认为,OpenAI 很可能未经授权使用 O'Reilly 书籍训练 GPT-4o 模型。AI Disclosures Project 由 O'Reilly Media CEO Tim O'Reilly 联合创办,它使用了名叫 DE-COP 的方法检测大语言模型训练数据中的版权内容。研究人员分析了 34 本 O'Reilly 书籍中的 13,962 个段落摘录,发现 GPT-4o “识别”的付费内容比 GPT-3.5 Turbo 等旧模型多得多。这项技术也被称为“成员推理攻击(membership inference attack)”,用于测试模型是否能可靠区分人类创作的文本和转述版本。