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机器狗装上 ChatGPT 大脑当导游；AI 正在学习「超人的说服力」丨 RTE 开发者日报 Vol.73

2023年10月30日修改

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本期编辑：@Asui，@CY

一、有话题的新闻

1、波士顿动力机器狗装上 ChatGPT 大脑当导游

近日，全球顶级机器人开发商波士顿动力在官网展示了将机器狗与 LLM 集成的成果——会说话的导游机器狗：「Spot 先生」戴着高礼帽，留着小胡子，有着大眼睛和英国口音，正带人参观公司的设施。​

为了让 Spot 能够「开口」，波士顿动力公司使用 OpenAI 的 ChatGPT API 以及一些开源 LLM 来训练，然后为机器人配备了扬声器，添加了文本到语音转换的功能。（@机器之心）​

2、智谱 AI 推出第三代基座大模型

27 日，智谱 AI 推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。评测显示，与 ChatGLM 二代模型相比，在 44 个中英文公开数据集测试中，ChatGLM3 在国内同尺寸模型中排名首位。其中，MMLU 提升 36%、CEval 提升 33%、GSM8K 提升 179%、BBH 提升 126%。（@开源中国）​

3、一文读懂量子计算：现已进入“实用阶段”，“量子时代”即将到来​

量子计算，这一新兴科学领域的潜力被许多国家和公司重视。IBM 和谷歌均已推出量子计算系统，被视为“实用”阶段。虽然全球量子计算行业的增长率仅为 1%，但初创企业在 2022 年获得的投资总额达到 23.5 亿美元。预计在未来十年内，带有主动纠错功能的大型量子计算机将诞生，21 世纪也将因此进入“量子时代”。（@腾讯科技）​

4、破局利刃！英伟达合成数据新成果：为机器人造出“训练数据永动机”​

日前，英伟达与得克萨斯大学奥斯汀分校合作，研发出一款名为“MimicGen”的系统，通过少量人类示范即可自动生成大规模机器人训练数据集。此系统的研发将大大降低数据收集的成本和时间，对机器人学习提供了强大且经济的有效途径。（@科创板日报）​

5、NYU 重磅发现登 Nature：神经网络具有类人泛化能力，举一反三超 GPT-4​

近日，Nature 刊登了纽约大学等机构的研究人员在人工智能领域最新突破，证明神经网络具有类似人类语言的泛化性能，再一次印证了 AI 发展的无限潜力！研究人员提出了一种新的神经网络训练方法——MLC（Meta-Learning for Compositionality），在变化的任务环境中训练模型，使模型逐步获得组合词汇含义的系统性推理能力。​

结果表明，MLC 模型不仅可以做出符合逻辑的响应，还能捕捉人类偏差性错误的规律，在人机对比中展现出惊人的人类化思维。甚至，通过 MLC 训练出来的模型，系统泛化能力已经碾压了 GPT-4。（@新智元）​

二、有态度的观点

1、姚期智 Hinton Bengio 联名发文：18 个月内 AI 规模将扩大 100 倍​

10 月 29 日消息，三位图灵奖得主 Hinton、Bengio、姚期智，联名发文《在快速发展的时代管理 AI 风险》。这是一篇共识论文（consensus paper），除 AI 研究者外，还有公共治理方面的学者，如清华大学人工智能国际治理研究院薛澜，以及诺贝尔经济学奖得主丹尼尔卡尼曼等。​

Hinton 认为，公司们正计划在 18 个月内把 AI 模型计算规模扩大 100 倍，没人知道这些模型会有多强大，也没有关于他们如何使用这些模型的规定。（18 个月 100 倍的计划来自 InflectionAI）「考虑到 AI 研发的持续投入和自我进化的趋势，通用 AI 在未来十到二十年内超越人类的可能性不容忽视。若被正确和公正地应用，先进的 AI 可以为人类解决长久以来的问题，如疾病、贫困和环境问题。但与此同时，强大的 AI 也带来了巨大的风险，这些风险我们还远未准备好应对。」论文写道。（@量子位）​

2、前开发部负责人：微软放弃 Windows Phone 重要原因是运营商缺乏兴趣​

微软前高管布兰登・沃森从另一个视角揭示了 Windows Phone 失败的原因。他认为主要原因是运营商缺乏兴趣，美国和欧洲的手机销售模式依赖于运营商推广，但微软手机在这场营销活动中注定了失败。此外，另一原因是应用生态的误解。（@IT之家）​

机器狗装上 ChatGPT 大脑当导游；AI 正在学习「超人的说服力」丨 RTE 开发者日报 Vol.73​

机器狗装上 ChatGPT 大脑当导游；AI 正在学习「超人的说服力」丨 RTE 开发者日报 Vol.73