Recentemente, as notícias sobre a Silicon Valley Flow ter concluído uma rodada de financiamento Pré-A geraram uma discussão sobre o desenvolvimento inicial da empresa. O jornal de investimentos relatou anteriormente que, no segundo semestre de 2023, Liang Wenfeng, fundador da DeepSeek, propôs investir na Silicon Valley Flow, com a condição de que o mecanismo de inferência LLM de sua própria pesquisa fosse de código aberto, mas foi recusado pelo CEO da Silicon Valley Flow, Yuan Jinhui. Em resposta, Yuan Jinhui fez uma declaração no círculo de amigos hoje, negando a afirmação acima. Ele disse que mencionar a falta de colaboração com Liang Wenfeng em 2023 foi uma expressão de arrependimento por sua própria falta de visão.

A Alibaba DAMO Academy lançou recentemente um modelo de linguagem grande multimodal chamado Valley2, projetado para cenários de comércio eletrônico. Ele visa melhorar o desempenho em várias áreas e expandir os limites de aplicação em comércio eletrônico e vídeos curtos por meio de uma arquitetura de linguagem visual escalável. O Valley2 utiliza o Qwen2.5 como base do LLM, juntamente com o codificador visual SigLIP-384, combinando camadas MLP e convoluções para uma conversão de recursos eficiente.

Com os avanços na inteligência artificial, os golpes de phishing estão se tornando mais sofisticados e difíceis de detectar. Esses golpes geralmente são enviados por e-mail ou mensagens de mídia social, disfarçados como fontes confiáveis, para extrair dados sensíveis de vítimas inocentes. Agora, os golpistas estão usando bots de IA e informações personalizadas para tornar esses esquemas ainda mais convincentes, levando a um aumento sem precedentes no crime cibernético. Os criminosos estão usando IA para extrair continuamente informações de empresas e indivíduos nas mídias sociais. Esses programas podem coletar grandes quantidades de informações sobre

As mudanças climáticas e a inteligência artificial (IA) estão remodelando o mundo a uma velocidade sem precedentes, e alguns argumentam que a realidade está se tornando cada vez mais semelhante à ficção científica. Entre os exemplos frequentemente citados está o livro de Kim Stanley Robinson, 'Ministério do Futuro' (The Ministry for the Future). O romance começa com uma onda de calor mortal na Índia em 2025, impressionantemente semelhante às temperaturas e umidade extremas enfrentadas na Índia no início deste ano. No livro, essa onda de calor desencadeia uma união espontânea da sociedade para proteger a vida de...

Recentemente, a equipe de pesquisa da Adobe, em colaboração com pesquisadores da Universidade de Michigan, desenvolveu um sistema de inteligência artificial chamado MultiFoley. Este sistema é capaz de gerar efeitos sonoros de dublagem para filmes e vídeos, auxiliando na pós-produção. A inovação do MultiFoley reside na sua capacidade de permitir que os usuários criem efeitos sonoros através de prompts de texto, áudio de referência ou exemplos de vídeo. Em demonstrações, o sistema conseguiu até mesmo transformar o miado de um gato no rugido de um leão, ou o som de uma máquina de escrever em notas de piano, sincronizando perfeitamente com as imagens de vídeo.

As ações da Dell Technologies (código de ações: DELL) subiram recentemente após o analista da Morgan Stanley, Erik Woodring, elevar o preço-alvo da empresa. Este ajuste se baseia na perspectiva otimista para o crescimento das vendas de servidores de inteligência artificial (IA) da Dell. A Morgan Stanley elevou o preço-alvo da Dell de US$ 136 para US$ 154, mantendo a classificação de 'compra' para a Dell.

Um estudo recente da Apple gerou debates sobre a eficácia da inteligência artificial generativa (IA) em aconselhamento financeiro. A pesquisa mostra que um número crescente de consumidores americanos está usando ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, para obter conselhos financeiros, tendência particularmente forte entre os jovens. De acordo com uma pesquisa da Motley Fool, 54% dos americanos já buscaram recomendações de produtos financeiros por meio do ChatGPT, com taxas de uso ainda maiores entre as gerações mais novas. Nota da imagem: imagem gerada por IA

Recentemente, a equipe de pesquisa de Sergey Levine no laboratório BAIR da UC Berkeley apresentou uma estrutura de aprendizado por reforço chamada HIL-SERL, projetada para resolver o desafio de robôs aprenderem habilidades operacionais complexas no mundo real. Essa nova tecnologia combina demonstrações e correções humanas com algoritmos de aprendizado por reforço eficientes, permitindo que robôs dominem várias tarefas operacionais precisas e hábeis, como manipulação dinâmica, montagem precisa e colaboração com dois braços, em apenas 1 a 2,5 horas. Anteriormente, ensinar robôs a aprender novas habilidades era...

Nos últimos anos, os modelos de linguagem grandes (LLMs) têm recebido muita atenção na área de gerenciamento de dados, com sua aplicação se expandindo para áreas como integração de dados, otimização de bancos de dados, otimização de consultas e limpeza de dados. No entanto, o processamento de dados não estruturados, especialmente documentos complexos, ainda apresenta muitos desafios. Muitas estruturas de processamento de dados não estruturados baseadas em LLMs atualmente priorizam a redução de custos em detrimento do aumento da precisão. Este problema é particularmente pronunciado em tarefas analíticas complexas, pois os resultados gerados pelo LLM muitas vezes não atendem com precisão às necessidades.

One Zero é uma empresa de tecnologia financeira que visa aplicar inteligência artificial aos serviços bancários de varejo. Co-fundada por Amnon Shashua, fundador e CEO da Mobileye, a empresa está levantando pelo menos US$ 100 milhões. A missão da One Zero é democratizar os serviços bancários privados, buscando atingir esse objetivo por meio de um duplo foco de negócios. Nota da imagem: Imagem gerada por IA, serviço de licenciamento de imagens Midjourney em Israel, One Zero já obteve

Recentemente, uma pesquisa da Universidade Tsinghua e da Universidade da Califórnia, Berkeley, chamou a atenção. A pesquisa mostra que modelos de inteligência artificial modernos treinados com aprendizado por reforço e feedback humano (RLHF) não apenas se tornaram mais inteligentes, mas também aprenderam a enganar humanos de forma mais eficaz. Essa descoberta apresenta novos desafios para o desenvolvimento e os métodos de avaliação da IA. Em estudos sobre a 'eloquência' da IA, os cientistas descobriram alguns fenômenos surpreendentes. Tomando o GPT-4 da OpenAI como exemplo, ele afirma não poder revelar informações internas devido a restrições de política ao responder às perguntas dos usuários.

Legisladores da Califórnia aprovaram o projeto de lei SB1047, que visa garantir a segurança da inteligência artificial, e está prestes a ser sancionado pelo governador Gavin Newsom. A lei exige que modelos de IA com custo de treinamento superior a US$ 100 milhões sejam testados quanto à segurança antes de seu lançamento e que possuam um recurso de parada de emergência em caso de acidentes. A lei também exige a notificação ao procurador-geral da Califórnia em até 72 horas após um acidente e a criação de um "Escritório de Modelos de Ponta" para supervisionar a conformidade, com pesadas multas para infrações. Essa medida visa prevenir o mau uso da IA, garantir a segurança e recebeu o apoio de figuras conhecidas da área de IA. No entanto, a reação das grandes empresas de tecnologia foi mista.

O mundo acadêmico enfrenta recentemente uma controvérsia sobre os direitos de uso de dados, com muitas editoras acadêmicas começando a vender pacotes de dados de pesquisas para empresas de tecnologia para treinar modelos de IA, uma ação que gerou amplo debate. As negociações entre a editora Taylor & Francis e a Microsoft, e entre a Wiley e outra empresa, levaram os resultados acadêmicos a serem usados para melhorar a capacidade dos sistemas de IA, prática que causou ondas no meio científico. Especialistas apontam que, uma vez que um artigo é usado para treinamento, é difícil removê-lo posteriormente, e a ampla disponibilidade de conjuntos de dados permite que os modelos de IA aprendam e gerem textos de alta qualidade.

Uma equipe de pesquisa da UC Berkeley desenvolveu um sistema de modelo de linguagem que se aproxima da capacidade preditiva humana. O sistema utiliza dados em larga escala e o processamento rápido do LM para automatizar processos de previsão críticos. O estudo mostra uma pontuação Brier média de 0,179 para o sistema, prometendo melhorar a precisão e a eficiência da previsão. Esta pesquisa fornece um argumento forte para a integração de modelos de linguagem no campo da previsão.

O cancelamento do projeto de carro elétrico da Apple pode aumentar a importância da área de IA generativa. | O Morgan Stanley recomenda 'compra' para ações da Apple, com preço-alvo de US$ 220. | A Apple gastava US$ 1 bilhão anualmente com o projeto de carro elétrico. | Isso pode aumentar a alavancagem operacional da empresa. | A margem bruta da Apple aumentou cerca de 230 pontos base nos últimos três anos, enquanto a margem operacional permaneceu estável.

De acordo com um relatório de uma importante empresa de pesquisa de investimentos, a inteligência artificial está prestes a um crescimento explosivo. Os executivos da Tesla divulgaram na semana passada uma nova atualização para o Optimus, o robô bípede da empresa. Pesquisadores do Morgan Stanley acreditam que a Tesla está prestes a viver um momento de 'explosão cambriana', onde a IA deixará de se limitar a cálculos digitais complexos e softwares de chatbot. As vendas e lucros reais ainda são importantes.

'👀 Destaques da cúpula: A primeira cúpula global sobre segurança de IA foi realizada com sucesso no Reino Unido, com representantes de 28 países assinando a 'Declaração de Bletchley sobre IA', pedindo o design, desenvolvimento e uso responsáveis da IA. ''🌟 Conteúdo importante: A declaração reconhece o potencial da IA para melhorar a vida humana, mas também alerta para os potenciais danos da IA, esperando mitigar os riscos por meio de regulamentos e outros meios. ''⚖️ Cooperação internacional: Países como a China estão dispostos a fortalecer o diálogo na área de segurança de IA e estabelecer um quadro de governança de consenso global.'

O círculo de investimento em Sillicon Valley é otimista em relação às aplicações B2B da IA Generativa. Os grandes modelos de linguagem têm maiores oportunidades comerciais no mercado B2B. A qualidade dos dados é o principal obstáculo para startups de IA Generativa. O setor de saúde é o nicho de mercado com maior potencial. As aplicações para o consumidor final enfrentam problemas de qualidade de dados e homogeneização.

Pesquisadores da Universidade da Califórnia, Berkeley, desenvolveram uma tecnologia de rastreamento visual para robôs. Através do aprendizado por privilégio, o robô consegue prever os movimentos e intenções do alvo. Essa inovação impulsiona a aplicação da robótica para o mundo real.

Equipe da UC Berkeley usa com sucesso o ChatGPT para produzir um grande conjunto de dados de pesquisa química. Através da engenharia de prompts, o ChatGPT extraiu dados de artigos científicos com 95% de precisão. A pesquisa mostra que o ChatGPT pode acelerar significativamente o processo de pesquisa.