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🗞️｜ChatGPT-4V 解讀 UFO 報告
🗞️｜OpenAI 計劃進行重大更新
🗞️｜OpenAI 年收入超過 13 億美元
🚀｜Adobe 影片生成填充技術
🚀｜Google 搜尋新功能：生成圖片
🔬｜加快 20 倍 Llama-2 70b 載入速度
📊｜AI 一天將消耗愛爾蘭一年的能量
🔍｜深度報告：驗證 2022 年 AI 領域的 9 項預測
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NEWS
閱讀時間：3 分鐘
ChatGPT-4V 功能已經陸續開放給使用者。國外有人使用 ChatGPT-4V 來解讀資訊大部分都被刪除的 UFO 報告。
雖然無法確認解讀的準確性如何，但他使用自己的文件（資訊也被部分刪除）作為測試，得到的結果是 100% 符合原意。
閱讀時間：5 分鐘
根據路透社透露，OpenAI 計劃將在下個月推出重大更新，幫助開發者可以用更便宜、更快的方式創建 AI 應用程式。
更新包括為開發者工具增加記憶儲存功能，這將讓開發者成本減少多達 20 倍。還計劃推出新的工具，讓開發者可以創建能夠分析圖像應用程式。
這些重大更新預計將在 11 月 6 日 OpenAI 第一次的開發者大會推出，可以再來期待一下。
閱讀時間：5 分鐘
根據《The Information》，OpenAI 的 CEO Sam Altman 在本週告訴員工，OpenAI 年收入已經超過 13 億美元。
這代表 Open AI 現在每月產生超過 1 億美元的收入，這比今年夏季還多了30%。
OpenAI 在 2022 年的總收入僅為 2,800 萬美元（左圖）。如果跟最接近的競爭者 Anthropic 做比較，Anthropic 的年收入僅達 1 億美元（右圖）。
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beehiiv 是一個電子報平台，由知名電子報 Morning Brew 早期員工創立，他們清楚知道如何將電子報從零擴展到數百萬粉絲。
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LAUNCH
閱讀時間：3 分鐘
上禮拜簡單介紹了 Adobe MAX 大會上推出的眾多新功能，還有生成超逼真照片的 Firefly Image 2。
其中還有一項新功能 Project Fast Fill 值得介紹，「生成填充技術」已經不侷限在靜態的圖片上，動態的影片也能透過生成填充技術移除、增加物體或更改背景。
如同上方的動圖範例，一鍵就能將影片中的西裝男加上一條領帶。
閱讀時間：2 分鐘
前陣子 DALL·E 3 的推出，也結合了 Bing，能夠讓用戶直接在 Bing Chat 聊天室中生成圖片。
上禮拜 Google 也在「生成式搜尋體驗（Search Generative Experience，SGE）」中新增了類似功能。
如果你想要在 Google 上找一張「水豚戴著廚師帽子做早餐」的圖，SGE 也會生成出最多 4 張的圖片給你參考。
目前 SGE 功能只有開放給美國地區的用戶，我嘗試使用 VPN 也無法使用，應該是綁定了帳號的地區。
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RESEARCH
閱讀時間：10 分鐘
這篇 Anyscale 的文章討論了加速載入大型語言模型（LLMs）的重要性，以及為什麼能加速 20 倍的速度。
在模型多工的情況下，載入速度會直接影響到整體效能。如果載入模型的速度很慢，為了維持效能，就需要更多計算資源，增加成本。
Anyscale 透過使用多執行緒並行下載、直接寫入 GPU 記憶體而不經過硬碟、以及採用簡化的 tensor 格式，成功將 LLMs 的載入速度加快了 20 倍。
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CHART
閱讀時間： 15 分鐘
這份報告是 Digiconomist 的創辦人 Alex de Vries 所寫，主要討論「AI 發展對能源消耗的影響」。
上圖可以看到，每次與 ChatGPT 互動可能耗費高達 2.9 Wh 的能量，幾乎是 Google 搜尋一次的 10 倍。
如果 Google 用 LLMs 取代其現有的搜尋演算法，SemiAnalysis 估計每次搜尋的能量成本將高達 8.9 Wh。
而目前 Google 全球每天約有 90 億次搜尋，這導致使用量將達到 29.2 TWh，這相當於整個愛爾蘭一整年消耗的能量。
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INSIGHT
報告長度：163 頁
上週介紹了 State of AI Report 2023 對 AI 領域做出「未來一年的 10 項預測」，也提到了去年報告預測 9 項中了 5 項。
今天來驗證看看「2022 年 AI 領域 9 項預測」：
DeepMind 推出了一款具有 1000 億參數的多模態強化學習模型，規模遠超過 Gato。
❌ 到現在為止，還沒有關於這些主題的研究被公開。
NVIDIA 宣布將與一家專注於通用人工智慧（AGI）的組織展開深度合作。
⏸️（報告沒表明命中還沒命中，但我覺得有命中）
NVIDIA 不只與一個家建立關係，還加碼投資了其他新創，包括 Cohere、Inflection AI、Adept。
有一款領先業界的語言模型在比 Chinchilla 多出 10 倍的數據上進行訓練，證明了資料規模和模型參數之間的相互影響。
✅ 傳言稱 GPT-4 的訓練數據量達到 13 兆 tokens，遠超過 Chinchilla 的 1.4 兆。
到 2023 年的 9 月，一款生成式音頻工具吸引了超過 10 萬名開發用戶。
✅ ElevenLabs 和 Resemble AI 自推出以來都聲稱已擁有超過 100 萬用戶。
GAFAM（Google 、Amazon、Facebook、Apple、Microsoft）向一家專門研究通用人工智慧或開源 AI 模型的公司（例如： OpenAI）投資超過 10 億美元。
✅ 2023 年 1 月，Microsoft 對 OpenAI 投資了 100 億美元。
在 NVIDIA 的市場主導之下，一家知名新創公司倒閉或是被以低於最近估值的 50% 價格收購。
❌ 雖然有些公司估值下降，但還沒有倒閉或是被低價收購的情況。
英國、美國或歐盟的一名當選官員支持一項提議，建議對「AGI 研究實驗室」進行監管（像對「生物安全實驗室」）。
❌ 對於加強 AI 監管的呼聲日益高漲，但目前還沒有「生物安全實驗室」的監管模式獲得支持。
隨著大眾越來越關注 AI 安全問題，專注於 AI 對齊的機構在未來一年內獲得超過 1 億美元的投資。
✅ 2023 年 9 月，專門研究 AI 對齊的公司 Anthropic 成功募資高達 40 億美元。
主要由用戶產生內容的網站（例如：Reddit），與一家專注於 AI 模型開發的新創公司（例如：OpenAI）達成了用於訓練模型的商業協議。
✅ OpenAI 已獲得 Shutterstock 額外訓練數據（包括圖像、影像和音樂庫）的六年使用許可。
