你知道嗎?
1849 年 1 月 23 日:Elizabeth Blackwell 成為美國第一位女醫生
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🗞️|Sam Altman 籌資建造半導體工廠
🚀|01 AI 推出開源視覺語言模型
📊|統整所有 AI 模型各項數據
📚|學習資源:LLM Course
🔬|AI 能減輕孤獨感和自殺風險
🔍|深度文章:生成式 AI 對版權的挑戰,法院恐難以定奪
🗞️
NEWS
閱讀時間:5 分鐘
根據多位知情人士透露,OpenAI CEO Sam Altman 一直努力籌集資金,希望打造一個半導體工廠。
自從 OpenAI 推出 ChatGPT 後,企業和消費者對 AI 的興趣快速增加,AI 所需的計算能力也隨之增加。
但目前計算所需的晶片供給不足以滿足大量的需求,Sam Altman 希望 OpenAI建立自己的半導體工廠,希望能在十年後擁有足夠多的晶片。
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LAUNCH
閱讀時間:3 分鐘

01 AI 昨天正式宣布推出 Yi-VL-34B 模型,是目前全球首個開源的 34B 視覺語言模型。
Yi 視覺語言(Yi-VL)模型是 Yi 大型語言模型(LLM)系列的多模態版本,能夠理解、辨認圖像,並進行多輪對話。
Yi-VL 在最新的基準測試中表現出色,包括英文的 MMMU 和中文的 CMMMU 測試,在所有現有的開源模型中都排名第一。
而且 Yi 系列的模型完全開放給學術研究使用,商業使用也是免費的,只需申請就能自動獲得使用權限。

👨🏻🏫 AI 流行術語解釋
MMMU
MMMU(Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark)是一個評估多模態模型在多學科任務上的專家級理解和推理能力的基準測試。包含 1.15 萬個從大學考試、測驗和教科書中精心收集的多模態問題,涵蓋藝術與設計、商業、科學、健康與醫學、人文與社會科學以及技術與工程等六大核心學科。👉 完整論文
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PARTNERSHIP
beehiiv:專為經營電子報打造的平台
合作夥伴:beehiiv

beehiiv 是一個電子報平台,創辦人 Tyler Denk 是知名電子報 Morning Brew 的第一個員工,從 2021 年成立到現在,已經募集了 1,670 萬美元的資金。
beehiiv 內建了發送電子報所有必備的工具,包含訂閱數成長、電子報客製化和數據分析工具。後續也不斷推出專為電子報經營設計的功能,包含:內建表單、反饋投票、推薦計畫、SEO 網頁優化…等。
beehiiv 也提供免費方案,如果你也想要開始經營電子報,現在就是最好的時機。我在 Facebook 有寫一篇關於 beehiiv 的長文,大家可以參考看看!
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CHART
閱讀時間:5 分鐘

今天早上找到了一個新的網站 ArtificialAnalysis,網站上統整了目前所有 AI 模型的各項數據,包含:模型效能、速度、價格等等。
讓有需要使用 AI 模型的開發人員、使用者,可以在這個網站快速了解,該使用哪個 AI 模型,該使用哪個主機服務商,才能滿足自己的需求。
推薦讀者可以收藏這個網站,未來如果想要知道了解 AI 模型的各項數據,都能直接在這個網站解決!
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TUTORIAL
閱讀時間:20 分鐘
最近來介紹一份在 Github 已經擁有 1.7 萬 ⭐️ 的大型語言模型(LLM)學習資料庫。
這份課程清單統整了目前「學習大型語言模型」所需的文章、課程、工具,並將課程分為 3 種難度類型,讓低、中、高程度的學習者,都能獲益。
LLM Fundamentals:有關數學、Python 和神經網路的基本知識
The LLM Scientist:利用最新技術打造最佳的 LLMs
The LLM Engineer:創建、部署 LLM 應用程式

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RESEARCH
閱讀時間:22 分鐘

今天在《nature》刊登了一篇很有趣的論文,研究人員研究發現,AI 聊天機器人是能減輕學生的「孤獨感」和「自殺風險」。
Replika 是一款透過 GPT 模型訓練的 AI 聊天機器人伴侶 App,用戶可以選擇 AI 的性別、名字和服裝,並與之聊天、互動。
研究人員針對 1006 名使用 Replika 的學生用戶進行調查,發現這些學生的孤獨感比一般學生還要來得高。
許多用戶都將 Replika 中的 AI 視為朋友、心理治療師,甚至有 90% 的人認為它就像人類一樣,希望透過 Replika 來獲得「社交支持」。
Replika 不但減輕了「孤獨感」,有 3% 的學生甚至表示,Replika 幫助他們克服了自殺的念頭。

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INSIGHT
閱讀時間:8 分鐘
前陣子紐約時報對 OpenAI 提起訴訟,控訴 OpenAI 非法使用其文章來訓練 AI 模型,並求償數億美元。
目前多數的專家都是以 AI 生成內容「輸出相似性」的角度切入,主要以法律角度進行分析。
但這篇文章認為,著重在法律辯論,實際上掩蓋了更重要的問題:生成式 AI 模型是如何訓練的?AI 模型是如何使用有版權資料的?
作者認為,現行的著作權法是無法解決生成式 AI 帶來的挑戰,就算解決了「輸出相似性」的問題,生成式 AI 仍將繼續對創作者造成傷害。
如果這場訴訟只解決了「輸出相似性」的問題,而沒有處理 AI 訓練中數據使用的更廣泛問題,那麼這可能只是一場空洞的勝利。
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