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微软继续加注！与初创公司CoreWeave签署AI算力协议
①微软已经与CoreWeave签署人工智能算力协议，价值可能高达数十亿美元； ②CoreWeave写道，该公司提供的计算能力“比传统云提供商便宜80%”。 财联社6月2日讯（编辑 牛占林）对OpenAI的巨额投资，让微软在这场人工智能(AI)竞赛中捷足先登。与此同时，这家软件巨头还试图借助其他领域推动其人工智能业务的发展。美东时间周四，据知情人士透露，微软已经与初创公司CoreWeave签署人工智能算力协议，用于云计算基础设施，价值可能高达数十亿美元。CoreWeave周三宣布，已获得2亿美元融资。就在一个多月前，该公司获得了20亿美元的估值。CoreWeave周三宣布获得对冲基金Magnetar Capital的融资，是4月份2.21亿美元融资的延续。此外，英伟达在该公司之前的融资中投资了1亿美元。据悉，CoreWeave成立于2017年，最初是一家以太坊采矿企业，目前则专门提供基于图形处理单元(GPU)的云计算服务。CoreWeave旨在通过比超大规模企业更快的创新来主导人工智能技术，为蓬勃发展的行业提供支持。在人工智能热潮中，CoreWeave向这些人工智能公司出售算力，与微软Azure和亚马逊的AWS等云计算服务提供商展开竞争。CoreWeave在其网站中写道，该公司提供的计算能力“比传统云提供商便宜80%”，使用了一种名为无限带宽(InfiniBand)的网络技术将计算机连接在一起，为人工智能工作构建不同的数据中心。此外，CoreWeave还提供更便宜的Nvidia A40 GPU，主要用于视觉计算，而A100则主要针对人工智能、数据分析和高性能计算。CoreWeave首席执行官Michael Intrator表示，公司为生成式人工智能、大型语言模型和人工智能工厂提供加速计算基础设施的战略，将有助于为每个行业带来最高性能、最节能的计算平台。知情人士表示，为了确保ChatGPT未来拥有足够的算力，微软今年早些时候便与CoreWeave签署了协议。除了资金外，OpenAI还依赖微软的Azure云来满足计算需求。英伟达首席财务官Colette Kress在上周的财报电话会议上表示，公司业绩的增长趋势主要由数据中心推动，反映出与生成式人工智能和大型语言模型相关的需求急剧增长。Kress还提到了CoreWeave。3月份，英伟达首席执行官黄仁勋也提到了这家初创公司。CoreWeave联合创始人兼首席战略官Brannin McBee指出，他的公司与英伟达保持着密切的合作关系，在当前人工智能芯片稀缺的市场中，获得芯片供应至关重要，CoreWeave比许多规模更大的竞争对手更早地使用了英伟达的H100芯片。 ...
智能设备 2023-06-02 11:23:39 -
曝骁龙8Gen310月底发布：小米14/RedmiK70稳了
快科技6月2日消息，博主数码闲聊站透露，高通骁龙8 Gen3提前至10月底发布，相关终端会在11月份陆续亮相。据悉，首批搭载高通骁龙8 Gen3的旗舰设备包括小米14系列、vivo X100系列、iQOO 12系列、Redmi K70系列、一加12、真我GT5等等...
手机互联 2023-06-02 10:32:51 -
苹果首款头显RealityPro高清渲染图曝光：配“数字表冠”
IT之家 6 月 1 日消息，国外科技媒体 9to5Mac 基于现有公开的技术专利、相关报告，并参考部分传闻信息，制作了苹果首款 AR / VR 头显 Reality Pro 的高清渲染图。该媒体认为苹果 Reality Pro 头显采用类似于传统滑雪护目镜的设计，并融入了一些 Apple Watch、AirPods Max 的设计风格。在头显顶部配有两个物理按钮，左侧为一个可按击的按钮，用于开启 / 关闭某项软件功能；右侧为一个名为“Reality Dial”数字表冠，可以切换 AR 和 VR 场景视图。头显还配有一系列传感器和摄像头，但巧妙地伪装在框架中。头显的带子左侧是一体式的，无法取下，只有通过右侧取下。这款头显不内置电池，消费者需要额外佩戴连接到头显的电池组。在右侧还有一个可兼作充电器的扣子。我们想象这看起来很像感应式 Apple Watch 充电器。IT之家此前报道，罗斯・杨在推文中表示，苹果首款头显将配备 2 块 1.4 英寸的屏幕，材质为 Micro OLED（OLED on Silicon），亮度会超过 5000 尼特，像素密度为每英寸 4000 个像素点，每块屏幕的分辨率也达到了 4K。苹果的这款头显凭借着高于 5000 尼特的亮度，可以支持主流头显市场并不具备的 HDR 内容。 ...
智能设备 2023-06-01 10:45:39 -
苹果邀请开发者“编码新世界”，暗示即将推出RealityPro头显
IT之家 5 月 31 日消息，距离苹果公司的全球开发者大会（WWDC）只有不到一周的时间，苹果公司在其开发者网站上发布了一篇博客文章，暗示了即将推出的 Reality Pro 头戴式设备，邀请开发者关注并学习如何“编码新世界（Code new worlds）”。“编码新世界”这一标语是苹果公司今天才开始使用的，明显是对新软件平台的暗示...
智能设备 2023-05-31 10:53:49 -
可装RTX4090显卡，酷冷至尊展示紧凑型机箱NCore100Max
IT之家 5 月 30 日消息，酷冷至尊（Cooler Master）在 Computex 2023 大展上，展示了一款适配英伟达旗舰 RTX 4090 显卡的紧凑型机箱-NCore 100 Max。NCore 100 Max 机箱高度为 481mm，宽度为 212mm、厚度在 155 至 172mm 之间。该机箱内部有足够的空间容纳长度达 357 毫米的 GeForce RTX 4090，允许安装厚度为三槽位、四槽位的显卡。NCore 100 Max 机箱内部使用 Mini-ITX 主板，没有透明背板和 RGB 灯效，不过有带灰尘过滤器的穿孔铝墙。NCore 100 Max 机箱预装 850WV SFX Gold ATX 3.0 电源和一个用于 2...
智能设备 2023-05-30 10:51:39 -
RedmiNote12TPro买到赚到！卢伟冰：恐怕再难有了
快科技5月29日消息，小米集团卢伟冰发文表示，Redmi Note 12T Pro这样顶级的LCD屏手机恐怕再难有了，希望Note 12T Pro成为LCD真爱粉们的心头好。那Redmi为什么还要坚持做LCD手机？卢伟冰表示，因为我们的用户需要...
手机互联 2023-05-29 11:08:18 -
RedmiNote12TPro官宣：搭载联发科天玑8200-Ultra，LCD屏
IT之家 5 月 29 日消息，今日 Redmi 官方公布了 Redmi Note 12T Pro 手机，该机搭载联发科天玑 8200-Ultra 移动处理平台，上代同款旗舰 LCD 屏幕，将于明天 10 点预售。Redmi Note 12T Pro 此前已入网，入网信息显示，该机支持5G 异网漫游、67W 快充、12GB 内存，其他具体信息有待官方进一步揭晓...
手机互联 2023-05-29 11:08:14 -
小米RedmiNote12TPro手机跑分曝光：天玑8200-Ultra处理器
IT之家 5 月 29 日消息，根据小米 Redmi 红米手机官方消息，新款 LCD 屏 Redmi 手机将于今日（5 月 29 日）9 点公布。根据此前爆料和入网信息，这款新机将是Redmi Note 12T Pro。Redmi Note 12T Pro 手机入网型号为23054RA19C，IT之家发现该机已出现在 Geekbench 跑分中，单核 1224，多核 3921，根据 1 + 3 + 4 核心最高 3.1GHz 规格来看，与小米 Civi 3 手机搭载的联发科天玑 8200-Ultra 处理器信息相同。入网信息还显示，Redmi Note 12T Pro 手机支持 5G 异网漫游、67W 快充、12GB 内存，其他具体信息有待官方进一步揭晓，大家可以期待一下新机在 618 期间能否进一步拉低市场价格。 ...
智能设备 2023-05-29 10:15:51 -
英伟达AI智能体接入GPT-4，完胜AutoGPT！自主写代码独霸我的世界，无需人类插手
新智元报道编辑：Aeneas 好困【新智元导读】给游戏行业来点GPT-4式震撼？这个叫Voyager的智能体不仅可以根据游戏的反馈自主训练，而且还能自行写代码推动游戏任务。继斯坦福的25人小镇后，AI智能体又出爆款新作了。最近，英伟达首席科学家Jim Fan等人把GPT-4整进了「我的世界」（Minecraft）——提出了一个全新的AI智能体Voyager。Voyager的厉害之处在于，它不仅性能完胜AutoGPT，而且还可以在游戏中进行全场景的终身学习！比起之前的SOTA，Voyager获得的物品多出了3.3倍，旅行距离变长了2...
智能设备 2023-05-27 16:03:18 -
这个比ChatGPT情商还高的AI，我可以和它聊三天三夜
狂拿考试高分让学生瑟瑟发抖，加入联网功能叫传统搜索战战兢兢，升级工作全家桶搞得打工人又悲又喜....
智能设备 2023-05-27 16:02:52 -
GPT-4玩《我的世界》15倍速攀科技，不看画面全靠代码操作
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI把GPT-4放进一个虚拟世界会怎么样？比如《我的世界》。英伟达开发最新方法Voyager，在游戏中点亮科技树的速度是此前方法的15.3倍，同时获得的独特物品是此前的3...
智能设备 2023-05-27 16:02:52 -
数学论证GPT-4不是随机鹦鹉：真如此的话整个宇宙都会坍缩
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI对于ChatGPT的工作原理，一个常见的解释是根据统计学规律预测下一个词。但最近一位叫Jacob Bayless的工程师用数学方法得出惊人结论：若是如此，所需的信息量足以让整个宇宙都坍塌成黑洞。这一数据量是50000^8000，根据贝肯斯坦上限(Bekenstein bound)原理，如果把这些信息分配到空间当中，所需要的信息密度已经远超宇宙能承受的最大值。而这仅仅是把数据存储起来的消耗，更不必说还要进行运算了。而ChatGPT与单纯统计预测的区别，可以做这样的类比：如果天文学家通过历史观测记录推算出月食的周期，这可以算是统计学。但当他们总结出牛顿万有引力定律的时候，就已经超越了统计学。什么是“随机鹦鹉”一个流传很广的说法，所谓大语言模型实际上相当于一个“随机鹦鹉”——与我们观察其输出时的情况相反，语言模型只是将其在庞大的训练数据中观察到的语素胡乱拼接在一起，根据概率生成文本，但不清楚文字背后的任何含义，就像一个随机的鹦鹉。出自论文On The Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big这对过去的语言模型，或许确实成立。比如曾经流行的n-gram算法。比如当我们在搜索引擎中进行搜索时，出现的联想词就能用此方法实现。具体来说，下面的三行文本中，第一行纯粹是随机生成，第二行考虑了单词在英语中整体的出现概率，第三行则考虑了单词在前一个词后面出现的概率。n = 0: RECEIVE FALL SURPRISED FRIDAY INGREDIENT…n = 1: REPRESENTING AND SPEEDILY IS AN GOOD…n = 2: THE CHARACTER OF THIS POINT IS THEREFORE…不难看出，随着n值的升高，文本越来越接近人类语言。而n-gram模型根本不需要掌握其中的语义或理解其中的抽象概念，就能生成像模像样的句子。据此有人猜想，GPT-4会不会也只是一种高级的n-gram呢？Bayless提出，GPT必须学会抽象才能有如今的效果，至少GPT-4肯定如此。GPT-4不只是“随机鹦鹉”要证明这一点，可以先看下棋机器人的例子。如果有一种下棋机器人，存储了巨量棋谱数据，对于每个棋局都能推荐下一步。那它就能通过“背谱法”模仿其他任何棋手或程序的下法比如Stockfish是最先进的国际象棋程序，如果仅通过对战而不看源码，是无法确定Stockfish是否在背谱。但实际上，包含所有情形和步骤的棋谱数据量可能超过2^154。而Stockfish的程序只占用了不到50MB的空间，根本不可能存下需要的所有棋谱。所以Stockfish肯定是通过更高级的方法来实现下棋的。人类语言的复杂度远超过棋类游戏，因此GPT的数据量更是同理。仅在是上一代的GPT-3的token字典中就有超过5万token。如果对每个词都逐一建立统计信息，n-gram模型中n值将高达8000。届时，需要存储的情景数量将达到50000^8000。正如文章开头所提到，这简直是天文数字，足以让整个宇宙坍缩。因此，GPT是“随机鹦鹉”的猜测在理论上得到了一定程度的批驳。“随机鹦鹉”达不到的高度仅在理论上进行说明是不充分的，因此研究人员还进行了两个实验，意图证明大模型在学习过程中已经抽象出了算法。第一个实验关于一道经典的农夫过河问题。一个农夫有一条船，和狼、羊、菜，农夫要把这3样东西运到河到另一边，农夫每次最多只能通过这个船运一样东西，要防止狼吃羊、羊吃白菜（即不能在没有农夫在的情况下同时在同一岸边），该怎么过？研究人员将这个问题中的农夫、船、河分别替换成地球人、虫洞和银河系。狼、羊和菜则分别换成火星人、金星人和月球人。替换的目的是因为互联网上不太可能出现类似语料，可以判断大语言模型是不是真的掌握了通用方法。如果GPT不是“随机鹦鹉”，那么它至少不会犯下只有“随机鹦鹉”才会犯的错误。GPT-4针对替换后的问题给出了正确的回答，GPT-3.5则没有。但它们并没有犯研究人员预想的“鹦鹉”错误——即在回答中出现狼、船、河等已被替换掉的词语。回答中使用的句子，也无法在互联网中被检索到。这些现象都证明了现在的大语言模型的生成方式已经超越了“概率预测”。第二个实验则是数字排序。如果让GPT学习数字排序，它们究竟是只会记住给出过的数字顺序，还是真的研究出排序算法呢？其实只要从GPT的输出当中就可以看出来了。假如从1-100中随机选择10个数字，并将其顺序打乱，将一共有这么多种情形：如果再考虑数字的重复出现，又或者数字的数量发生变化，根本不可能存储如此之多的情形。因此，只要GPT能够针对未知的排序问题给出正确的回答，便可以说明它们是真的研究出了排序算法。研究人员训练了一款特斯拉前AI总监Andrej Kaparthy发明的语言模型nanoGPT，专门让它做数字排序。结果显示，随着训练步数的增加，模型给出的数字顺序越来越完美。虽然在训练步数达到16万左右时突然出现了大量错误，但也很快得到了纠正。这说明这款模型并不是仅仅根据学习的素材对未知的数字进行排序，而是已经掌握了背后的方法。这个测试只是在一台笔记本电脑、算力非常有限的GPU上进行的。更不必说GPT-4了。参考链接：https://jbconsulting...
智能设备 2023-05-27 16:02:19
