AI前沿速报0914：GPT-4解决数学难题，AI4S前景光明

大家好，欢迎来到本期AI前沿速报。本期内容包括：美国博士后集体罢工、GPT-4解决数学难题、墨芯AI计算卡的优异表现、VERTU打造个人专属AI等。我们希望通过这些资讯，让大家了解到AI技术的前沿进展，并引发对AI接下来发展的思考与讨论。请大家关注、点赞、转发这篇内容，让更多的人了解AI的日新月异变化。

1. 【美国博士后因工资太低集体罢工】

美国大学博士后因工资太低集体罢工，抗议薪酬不到最低工资标准。博士后的年收入只有5.6万美元，低于最低工资标准。罢工导致科研工作受阻，甚至取消了毕业典礼演讲。博士后们进行了数月的工资谈判，最终获得了一份年收入为6.5万美元的合同。此外，加州大学系统也面临学生抗议，未按约定支付报酬。在美国科研资金紧缺的背景下，科学家们努力解决如何给研究人员争取到合理报酬的问题。

2. 【GPT-4通过97轮对话，得出P≠NP结论】

微软亚洲研究院、北大、北航等机构的研究人员通过97轮对话，让GPT-4得出了数学难题P≠NP的结论。研究人员采用了苏格拉底式推理的方法，引入了不同角色协助证明，最终得出了与其他研究结果一致的结论。这项研究表明，大型语言模型具备解决复杂问题的潜力，可以与人类合作探索专家级难题。这也预示着科学语言模型在科学发现中的无限前景。

3. 【墨芯AI计算卡在大模型推理测试中连续三次获得第一】

墨芯AI计算卡在MLPerf Inference 3.1的大模型GPT-J上，单卡、4卡、8卡的算力均获得第一。墨芯的稀疏计算方案结合软硬协同设计，使其成为全球首款高稀疏倍率AI芯片，支持高达32倍稀疏。稀疏计算减少了大模型的计算量，解决了大模型参数增长与算力瓶颈的矛盾。墨芯的成绩为大模型算力方案带来了创新方向，加速了AI应用在各行各业的发展。MLPerf是国际AI性能基准测试，墨芯连续三次在该测试中获得优异成绩。

4. 【VERTU发布新款METAVERTU手机，打造个人专属AI】

奢华手机品牌VERTU在新加坡Token2049大会上预热了即将发布的新款METAVERTU手机。该手机采用自研的DOS云边端链操作系统，让用户的生活和工作可以被数字化记忆下来连接大模型进行训练，并用区块链技术进行高度隐私保护，从而打造出自己的专属人工智能，即「第二大脑」。VERTU认为，METAVERTU的发布将标志着Personal AI时代的到来。通过手机掌握AI，而不是被AI替代，让每个人都可以拥有自己的个人人工智能。

5. 【墨西哥国会展示外星人遗骸】

墨西哥国会举行听证会，研究人员展示了两具自称是外星生命的遗骸。这些遗骸被称为非人类标本，DNA检测显示其DNA不属于人类或地球上已知生物。然而，有人对这些遗骸的真实性表示怀疑，认为可能是炒作或造假。墨西哥国会尚未正式确认这些遗骸的真实性。

6. 【TensorFlow用户抱怨升级后出现问题】

一位TensorFlow用户在Reddit上抱怨升级到2.13版本后，发现GPU无法使用，而且从2.10版本开始，TensorFlow放弃了对Windows GPU的支持。这让很多机器学习开发者感到困扰，因为他们大多数都在Windows上进行开发。一些网友认为TensorFlow已经死了，甚至有人认为谷歌工程师也要用JAX替代TensorFlow。另一位知名机器学习学者也表示，TensorFlow的问题在于bug太多，使用起来很不稳定。这些问题引发了用户对TensorFlow的质疑，有人开始转向其他框架如PyTorch。

7. 【研究者使用大语言模型解决P vs. NP问题】

研究者提出了一种名为\苏格拉底推理\的框架，利用大语言模型（LLM）来解决理论计算机科学中的P vs. NP问题。他们使用GPT-4进行试点研究，在97轮对话中得出了\P≠ NP\的结论。这项研究展示了LLM推断新知识并与人类合作探索复杂问题的潜力。研究者强调LLM是通用创新领航者，与专门AI模型不同。这项工作为解决具有挑战性的问题提供了系统的提示框架。

8. 【图智能与大模型融合，未来的路还很长】

图技术已成为现代数据和分析能力的基础，预计到2025年将应用于80%的数据和分析创新。在图智能与大模型的融合研究中，蚂蚁推出了大图模型（LGM），将图计算、图学习等图智能技术与大模型相结合，解决海量复杂的数字化应用难题。同时，知识图谱与大模型的融合也备受关注，二者可以相互补充发挥作用。未来，图智能与大模型的融合将带来更多的可能性，蚂蚁在这一领域已经走在了前列。

9. 【微软发布论文：小数据也能训练出强大AI模型】

微软发布了一篇论文，研究团队使用规模较小的数据集训练了一个参数为1.3B的模型phi-1.5，该模型在语言理解和常识推理任务上表现出色。研究结果显示，高质量的小数据也能让模型具备良好的性能，挑战了“大模型+大数据”的常规思路。然而，该研究也引发了一些质疑，有人怀疑模型在测试基准数据集上进行了训练。论文作者回应称，模型的稳健性还不如其他模型，但高pass@k准确率是偶然的。

10. 【大规模语言模型幻觉问题的评估、解释和缓解】

腾讯AI Lab联合多家学术机构发布了面向大模型幻觉工作的综述。大模型幻觉是指大规模语言模型在生成回复时出现的违背用户输入、自我矛盾或与事实知识冲突的问题。研究人员总结了大模型幻觉的评估、解释和缓解策略，包括改进预训练语料质量、提高指令微调数据质量、强化学习中惩罚幻觉回复、改进解码策略、借助外部知识等方法。然而，大模型幻觉问题的评估、多语言和跨语言幻觉、多模态幻觉、模型编辑和面向幻觉的攻防等方面仍面临挑战。

11. 【Arm计划通过IPO筹集47亿美元，估值达到545亿美元】

英国芯片架构公司Arm计划通过首次公开募股筹集约47亿美元，估值超过545亿美元。此次IPO已经超额认购6倍，有望为其他公司开启IPO市场的窗口。尽管SoftBank希望估值更高，但CEO孙正义认为每股51美元的发行价是谨慎的选择。Arm在移动电话市场占有99%的份额，并进军PC和服务器处理器市场。该公司的芯片始终以能效高著称。

12. 【谷歌AI的新范式如何消除多步机器学习算法中的组合成本，提高效用】

谷歌AI提出的Reorder-Slice-Compute（RSC）范式是解决数据驱动环境中平衡隐私和效用的一个创新解决方案。该范式通过特定的结构和新颖的分析，提供了一种在不损害隐私的情况下提高效用的方法。研究表明，RSC范式的应用可以显著提高DP算法的效用，解决了私有区间点问题和聚合任务等常见问题。此外，RSC范式还可以与DP-SGD相结合，提高机器学习模型训练的效率。这一范式的出现标志着在大数据时代追求强大数据隐私的一个重要时刻。

13. 【Salesforce宣布投资六家非营利组织，支持AI技术解决社会问题】

Salesforce将投资200万美元用于支持六家非营利组织，帮助他们利用生成式AI技术解决社会问题。这些组织将获得资金支持以及来自Salesforce的指导、咨询和产品使用权。其中，首批受益的组织将关注教育领域，利用AI技术提供个性化的职业建议、加速定制简历和封面信的开发等。Salesforce还将为这些组织提供一对一的咨询服务，并为两年提供捐赠的Salesforce产品。此举是Salesforce在自身产品中广泛应用AI技术后，进一步支持社会影响力项目的举措。

14. 【APUS李涛出席百度联盟大会：以“大模型”强“新生态”】

APUS创始人兼CEO李涛在百度联盟大会上发表演讲，强调了大模型在AI时代的关键意义和商业价值。他表示，生成式AI的出现将对各个领域进行全面革新，并预测一年后将会出现新的AI应用。APUS与百度联盟将共同推动生态共识，为开发者提供更好的支持和服务，共建产业新生态。

15. 【研究团队成功训练出拥有1010亿参数的开源解码器型LLM】

研究人员通过成本效益高的训练方法，成功训练出拥有1010亿参数的大型语言模型（LLM）。研究团队还开发了一个全面的智商评估基准，评估LLM在符号映射、规则理解、模式挖掘和抗干扰能力等方面的表现。此项研究不仅展示了成本效益高的LLM训练的可行性，还为评估这些模型的智能提供了更强大的框架。

16. 【如何人性化内容并避免AI抄袭】

AI生成的内容速度快，但质量可能存在问题，容易出现抄袭和不可靠的情况。AI抄袭检测工具通过预测内容的复杂度和连贯性来判断是否为AI生成。为了避免被AI抄袭检测工具标记，可以通过去除重复词语、提升研究能力、将ChatGPT视为助手、使用改写工具和引用来源等方法来人性化内容。Undetectable AI是一款AI检测去除工具，可以帮助用户生成更接近人类写作的文本。

17. 【科技巨头呼吁平衡创新与安全】

美国参议院举办了一场“洞察论坛”，邀请了AI领域的领导者，包括Facebook的马克·扎克伯格、OpenAI的山姆·阿尔特曼、微软的萨蒂亚·纳德拉等，讨论AI的监管问题。扎克伯格表示，AI的两个关键问题是安全和获取。他呼吁政府与AI合作，支持创新并确保安全。同时，马斯克则表示，政府需要设立一个联邦AI监管机构，以防止公司无限制地推出AI产品。此次论坛引发了对AI监管的讨论，一些议员对论坛的私密性表示担忧，认为这是科技巨头影响政策的一种方式。

18. 【Adobe将人工智能整合到创意云应用中】

Adobe宣布将人工智能整合到其创意云应用中，标志着该公司对企业责任保护的信心。更新的核心是将Adobe的新AI引擎Firefly直接集成到创意云软件中。Firefly使用生成式AI，通过简单的文本提示，用户可以创建或修改图像、图形和其他媒体。此外，Adobe还推出了Firefly和Adobe Express Premium作为独立应用程序，并在某些创意云计划中提供。这一举措引发了关于AI辅助艺术的未来的重要问题。

19. 【加州议员拟提议监管AI技术】

加州参议员Scott Wiener(D)拟提议一项法案，要求“前沿”模型系统（通常指大型语言模型）在达到一定计算能力时需满足透明度标准。该法案还将提出安全措施，以防止AI系统“落入外国国家之手”，并试图在大型科技公司之外建立一个州级AI研究中心。虽然该法案仍需进一步完善才能通过，但Wiener的目标是引发关于AI监管的讨论。截至7月，已有25个州、波多黎各和哥伦比亚特区提出了AI法案，而联邦政府在AI立法方面进展缓慢。加州是许多AI公司和科技投资者的所在地，已通过了针对科技行业的广泛法律。

20. 【欧盟计划让“负责任”的AI初创公司在其超级计算机上训练模型】

欧盟计划扩大对其高性能计算（HPC）超级计算机的访问权限，允许初创公司使用该资源来训练AI模型。但有一个条件：想要获得欧盟高性能计算资源的初创公司需要遵守欧盟的AI治理计划。此举是欧盟在AI治理方面的努力的一部分，旨在为“负责任”的AI初创公司提供高性能计算资源。欧盟还计划与美国和其他国际伙伴合作，制定AI行为准则，以帮助弥合国际立法差距。

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