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🗞️|Microsoft Ignite 大會重點
🗞️|Microsoft AI 新功能及升級
🚀|Google 音樂 AI 模型 Lyria
💰|AI 醫生辦公室 CarePods
📊|LLMs 如何改變教育?
🔍|深度訪談:AI 新創如何在有 OpenAI 的世界中生存與發展?
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NEWS
閱讀時間:12 分鐘
一年一度的 Microsoft Ignite 大會在昨天正式舉行,Microsoft 發佈了約 100 則新資訊,其中最重大的消息就是 Microsoft 推出了自家設計的 AI 晶片以及與兩家全球 AI 晶片大廠合作:
Azure Maia:AI 加速器晶片,負責 OpenAI 模型、Bing、GitHub Copilot 和 ChatGPT 等 AI 在雲端的訓練和推理。
Azure Cobalt: Arm 架構的雲端原生晶片,針對通用的工作效能、能源效率和成本效益進行最佳化。
Azure Boost:從主伺服器轉移到專門開發的硬體和軟體上,有效提升儲存數據和網路傳輸的速度。
與 NVIDIA 合作: 專為 NVIDIA 的 H100、H200 GPU 打造全新的虛擬機器(VM)系列。
與 AMD 合作:Azure 採用 AMD 最新的 GPU AMD Instinct MI300X,新增 AMD MI300X 加速虛擬機器 (VM)。
閱讀時間:12 分鐘
除了 Microsoft AI 晶片的消息,Microsoft 在 Ignite 大會上也宣布很多 AI 相關的新消息,以下為 5 點重點整理:
Microsoft 每個 AI 產品都是「Copilot」:不管是企業、開發者,還是一般消費者,Microsoft 都將提供一個 AI「Copilot」,原本的 Bing Chat 現在統一更名為「Copilot」。
Azure AI Studio 更新:專為開發者設計的平台,現在可以連接到任何裝置,訓練自己的 Copilot、建立其他開源模型。
Microsoft 自主研發的 SLM Phi-2:推出 SLM Phi-2 已開源,數學推理能力比上代 Phi 1.5 好 50%,但參數只有 2.7B。
OpenAI 最新模型上線 Azure:OpenAI DevDay 宣布的最新模型將在 Azure OpenAI 服務中陸續開放,包含:GPT-4 Turbo、DALL·E 3。
推出「模型即服務(Model-as-a-Service )」:Microsoft Build 上新增新功能,讓開發者微調多種模型: Llama 2、Mistral 和 Jais。
除了大會開場 Keynote 宣布的消息外,Microsoft 也陸續在這幾天推出了眾多新功能,下禮拜再來統整為大家介紹。
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LAUNCH
閱讀時間:3 分鐘
昨天 Google DeepMind 跟 YouTube 合作,宣布推出目前為止最先進的 AI 音樂生成模型 Lyria,以及 2 項實驗工具:
Dream Track:創作者可以在 YouTube Shorts 製作配樂,用知名歌手的聲音及音樂風格生成 AI 配樂。
Music AI tools:音樂製作人的 AI 音樂創作助手,影片其中一個示範是只要自己哼出幾段旋律,AI 就能幫你生成對應的伴奏。
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FUNDRAISING
閱讀時間:9 分鐘
Forward Health 最近成功獲得 1 億美元的投資,也同時推出了一個超酷的產品 CarePods,不用醫生,病人只要到這個小房間,就能透過 AI 進行各種醫學檢查。
CarePods 可以幫你做超多檢查,包括:全身掃描、心臟健康、甲狀腺、血壓測量、體重管理、腎臟和肝臟健康等。
這是我今年看過最酷的 AI 產品,已經很像在科幻電影看到的醫療倉,躺進去就能檢查整個健康狀態。
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CHART
閱讀時間:13 分鐘
最近《Nature》上的一篇文章討論了大型語言模型(LLMs)會如何改變教育,其中這是講到可能遇到風險的一張圖。
UCLA 的 Wei Wang 研究發現,無論是 GPT-3.5 還是 GPT-4,都會對大學程度的物理、化學、電腦科學和數學等學科問題給出錯誤的答案,回答正確率只有 3 成左右。
雖然現在的 AI 模型在許多商業、法律和學術考試中表現出色,但如果問題沒問好,就可能出錯,反而會誤導學生。
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INSIGHT
觀看時間:92 分鐘
今天的深度訪談來聽「20VC with Harry Stebbings」訪談商務訊息軟體新創 Intercom 的共同創辦人 Des Traynor,討論「AI 新創如何在有 OpenAI 的世界中生存與發展?」
20VC 是一間創投,投過 BeReal、Linktree 等新創,創辦人 Harry Stebbin 的這個 Podcast 節目每週都會訪問不同的新創公司創辦人,一起聊聊新創、創投。
這期訪談他們除了討論 Des Traynor 是如何創立一間成功的公司以及一些創業的知識外,中間重點討論了:
為什麼說大型語言模型(LLMs)並不平等?
AI 新創在 OpenAI 的世界中如何生存?
科技巨頭的競爭,誰最後會勝利?
影片下方說明欄有針對不同主題,列出全部討論的問題,可以給大家參考要聽哪些部分!




