231119｜微软首款 5 纳米芯片、Copilot 全家桶；大模型之安卓手机；50 个访问量最大的 AI 工具；文生图合集；老黄发布最强 AI 芯片 H200，推理速度翻倍
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231119｜微软首款 5 纳米芯片、Copilot 全家桶；大模型之安卓手机；50 个访问量最大的 AI 工具；文生图合集；老黄发布最强 AI 芯片 H200，推理速度翻倍
231119｜微软首款 5 纳米芯片、Copilot 全家桶；大模型之安卓手机；50 个访问量最大的 AI 工具；文生图合集；老黄发布最强 AI 芯片 H200，推理速度翻倍
本文讨论了上周人工智能、芯片、智能硬件等领域的动态、融资情况，还推荐了工具并精选了资料。关键要点包括：
1.
科技巨头新动作：微软推出5纳米自研芯片Maia，Copilot整合到Microsoft产品；英伟达预告新版TensorRT-LLM，推理能力飙升5倍；Meta推出Emuvideo；老黄发布AI芯片H200，性能提升60%至90%。
2.
模型进展：ChatGPT网页版现漏洞；蚂蚁和北大联合发布DevOps-Model；智能手机制造商整合大模型；清华等推出ProAgent。
3.
硬件产品：Sam Altman投资公司推出可穿戴设备AiPin；Neuralink计划人体植入脑机接口。
4.
融资情况：「零可达科技」「天宜微」「奕行智能」「曦华科技」分别完成千万级、数千万元、超亿元、超2亿元融资。
5.
工具推荐：介绍使用GPT-4创建UI、改进OpenAI Whisper模型、文档处理和PPT制作的工具。
6.
资料精选：吴恩达新课程介绍LLM安全检测方法；还有OpenAI最佳实践报告、AI现状报告。
7.
AI工具访问情况：2022年9月至2023年8月，50个AI工具吸引超240亿次访问，ChatGPT占60% 。
👣 上周动态
微软推出了首款自主研发的全球芯片 Maia，与 Nvidia H100 和 AMD MI300X 竞争。Copilot 宇宙已整合到所有 Microsoft 产品中，包括将 Bing Chat 正式更名为 Copilot。Copilot 提供对 GPT-4、DALLE 3 和 OpenAI 的自定义 GPT（称为 Copilot Studio）的免费访问，允许用户在同一网页上构建、部署、分析和管理内容。微软开始制造定制芯片，推出专为云基础设施设计的 Azure Maia 100 和 Azure Cobalt 100。Copilot 目前仅限于 Microsoft 最大的客户，微软对 ChatGPT 的关注显而易见，BingChat 直接进行了品牌重塑。微软还推出了低代码工具 MicrosoftCopilot Studio，允许开发人员构建他们的 GPT 模型并与 OpenAI 的 GPT 无缝集成。Copilot 集成扩展到 Dynamics 365 Guides，将生成式 AI 与混合现实相结合，帮助一线工作人员完成复杂的任务。Maia GPU 采用台积电 5 纳米工艺，内置 RDMA 以太网 10，超越了 Nvidia 和 AMD 的总 10 带宽。微软强调了与 Nvidia 的合作重要性，将 Nvidia Al Foundry 服务引入 Azure，承诺及时提供 OpenAI 更新，展示深度合作。
ChatGPT 网页版日前出现了重大漏洞，只需修改网址即可一键令 GPT-3.5 版本“升级”为 4.0。
据悉，用户只需进入 ChatGPT 官网聊天页，在网址后加上“/？model=gpt-4-gizmo”，即可使用 GPT-4.0，显然是鉴权系统上出现了严重“临时工”级 Bug。
蚂蚁集团与北京大学合作发布了首个专为中国 DevOps 领域设计的开源大语言模型 DevOps-Model。该模型旨在在整个软件开发和运营生命周期中为开发人员提供帮助，并提供针对 DevOps 过程中问题的解决方案。DevOps-Model 有两种规格：7B 和 14B，包含基础模型和聊天模型，并提供培训代码。为评估其性能，他们推出了首个 DevOps-Eval 基准测试，涵盖规划、编码、构建、测试、发布、部署、操作和监控等八个类别，总计 4850 道选择题。模型的训练采用预训练加微调（SFT）方法，结合来自互联网技术博客、技术文档和书籍的超过 50GB 的预训练数据，并使用 QA 数据进行微调。DevOps-Model 的未来计划包括扩大数据集大小、纳入专门的 DevOps 词汇以增强模型有效性。
DevOps-Model
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模型地址：
DevOps-Eval
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DevOps-Model 训练流程
智能手机制造商正在迎接“模型力量时代”，将大型人工智能模型整合到其产品中以提升 AI 和生成内容应用。
OPPO 升级语音助手，vivo 开发自家 Al 大模型，小米在产品发布中引入大型模型。这一趋势与芯片发布的竞争相辅相成，被认为是硬件支持机器学习和大型模型的“模型强国时代”。高通等芯片制造商在产品发布中突出其芯片对机器学习的支持。挑战包括计算能力、内存和功耗，高通的第三代 Snapdragon 8 移动平台以 Hexagon NPU、传感中心改进和增强内存支持应对。同时，跨平台连接和兼容性对成功部署大型模型至关重要，以高通的 Snapdragon Seamless 技术为例，实现了设备之间的流畅交互。总的来说，智能终端制造商需要整合软硬件能力，为“模型强国时代”智能终端互联的未来做好准备。