Anthropic 公司正式发布了其最新的 Claude3.5Haiku 模型，用户现在可以通过 Claude 聊天机器人在网页和移动应用上进行使用。这一模型之前仅限于开发者通过 Anthropic 的 API 访问，自2024年10月推出以来，因其小巧而高效的特性引起了广泛关注。Claude3.5Haiku 在多个关键基准测试中表现优异，且性价比竞争力强。根据第三方基准测试机构 Artificial Analysis 的数据显示，Claude3.5Haiku 在接收第一个标记的延迟时间（TTFT）上表现优于平均水平，约为0.80秒，而其输出速度为每秒65.1个标记，虽然在输出速度上略

谷歌今日宣布推出其最新一代人工智能模型 Gemini 2.0，这是该公司迄今为止最强大的AI模型。这一重大升级不仅在性能上有显著提升，更标志着人工智能向代理时代迈进的重要一步。根据谷歌和Alphabet首席执行官Sundar Pichai的介绍，Gemini 2.0在多模态能力和原生工具使用方面都实现了突破性进展。新模型不仅能够理解和处理文本、图像、视频、音频等多种形式的输入，还首次支持原生图像生成和文本转语音等多模态输出功能。"如果说Gemini 1.0是关于组织和理解信息的，那么Gemini 2.0就是为了让信

近日，有用户在X平台上发现了Anthropic的Haiku3.5版本出现在Claude.ai应用中，这可能预示着该AI模型即将在接下来的几天内向公众发布。Haiku3.5是Anthropic家族中最小的AI模型的最新版本。知名后台功能发现者Tibor Blaho再次出手，他尝试使用Haiku上传图片时，收到了“Claude3.5Haiku不支持图片”的警告信息。此外，他还分享了带有后端代码的图片，揭示了模型的代码“claude-3-5-haiku-20241022”。上个月，Anthropic在AWS Bedrock和Google的Vertex AI上仅通过API提供了Claude3.5Haiku模型的使用。Anthropic还提到，3.5Haiku是一个

最近，人工智能研究公司 Epoch AI 发布了一款互动模拟器，专门用于模拟训练大型语言模型所需的计算能力。通过这款模拟器，研究人员发现，虽然可以使用2012年的老旧显卡（如 GTX580）来训练 GPT-4，但成本将是如今现代硬件的十倍。Epoch AI 的研究显示，训练 GPT-4所需的浮点运算次数（FLOP）在1e25到1e26之间。为了进行这项研究，模拟器分析了不同显卡的效率，特别是在模型规模扩大时的表现。结果表明，随着模型的增长，效率通常会降低。以近年来推出的 H100显卡为例，它能在较长时间内保

在人工智能的浩瀚宇宙中，数学曾被视为机器智能最后的堡垒。如今，一个名为FrontierMath的全新基准测试横空出世，将AI的数学推理能力推向了前所未有的极限。Epoch AI携手60多位数学界顶级大脑，共同打造了这个堪称"数学奥林匹克"的AI挑战场。这不仅仅是一次技术测试，更是对人工智能数学智慧的终极拷问。想象一个充满了世界顶级数学家的实验室，他们精心设计出数百道超越常人想象的数学难题。这些问题横跨数论、实分析、代数几何和范畴论等最前沿的数学领域，复杂程度令人咋舌。

谷歌最近推出了Health AI Developer Foundations（HAI-DEF），这是一个健康 AI 开发者基金会，旨在赋予开发者更高效构建和实施医疗AI模型的能力。这项新举措的目标是使医疗领域的AI开发民主化，促进创新，改善患者护理。在医疗AI开发中，面临的独特挑战包括对大型、多样化数据集的需求、对AI和医疗专业知识的需求，以及训练和部署复杂AI模型所需的巨大计算资源。这些障碍可能会阻碍创新，限制AI解决方案在多样化医疗需求中的发展。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyHAI-DEF为开

Anthropic最近发布了其 Claude AI 模型系列的重大更新，其中包括升级版的 Claude3.5Sonnet 和全新推出的 Claude3.5Haiku。这次更新不仅在性能方面取得了显著进展，还在成本效率上展现了更强的竞争力。这一发布被视为 AI 行业中的一次重要里程碑，尤其在编程能力和逻辑推理方面的提升引人关注。新版本的模型在多个性能基准测试中表现卓越，特别是 Claude3.5Haiku 模型在编程任务中的成绩尤为突出。升级后的 Claude3.5Sonnet 模型在软件工程基准验证测试中取得了49.0% 的得分，创下了公共可用模型的新纪

2024年10月22日 - Anthropic正式发布了新一代快速模型Claude 3.5 Haiku。该公司表示，在与Claude 3 Haiku相似的速度下，Claude3.5 Haiku在各项技能上均有所提升，并在许多智能基准测试中超越了上一代最大模型Claude 3 Opus。Claude 3.5 Haiku最初作为纯文本模型推出，图像输入功能即将上线。该模型目前可通过Anthropic的一方API、Amazon Bedrock和Google Cloud的Vertex AI平台访问。价格和成本节约:Claude 3.5 Haiku的定价为每百万输入token 1美元，每百万输出token 5美元。 用户可以通过提示缓存节省高达90%的成本，并通过Message B

​今日凌晨，Anthropic AI公司推出了Claude3.5系列，包括升级版Claude3.5Sonnet和新模型Claude3.5Haiku，这两个新版本在功能和性能上都有显著提升。同时还推出了一项革命性的新功能——Computer use。据悉，Computer use功能允许开发者通过API让Claude像人类一样使用计算机，执行控制鼠标、键盘等操作，包括查看屏幕、移动光标、点击按钮和输入文本等。这标志着我们正式进入了由AI操作系统的新时代。

日前，AI视频生成器 Haiper AI正式上线其最新版本 ——Haiper2.0，新版本支持更犀利的动作、令人惊叹的视觉效果和动态模板，帮助用户制作出令人惊艳的视频。对比旧版，Haiper2.0进行了优化和升级，有两个主要亮点:其一，具备了更加真实的运动效果和细节，其二，新增的易用模板让视频创建变得更加简单。新增模板功能让用户只需简单的选择和点击，用户就能在几分钟内完成视频制作。Haiper背后是一个拥有超过100亿参数的强大 AI 模型，经过优化后可以在小型设备上高效运行，确保高质量输

根据 AI 研究公司 Epoch AI 的分析，谷歌可能拥有全球最大的人工智能计算能力。这一领先地位主要归功于其自主研发的张量处理单元（TPU），其计算能力相当于至少60万个 Nvidia H100GPU。Epoch AI 的研究人员指出，考虑到谷歌庞大的 TPU 阵列以及其使用的 Nvidia GPU，谷歌很可能是目前任何单一公司中 AI 计算能力最强的。尽管谷歌在总计算能力上占据领先，但 Nvidia 在 AI 芯片市场依然是主导者。自2022年初以来，Nvidia 已销售了计算能力相当于大约300万个 H100GPU 的 AI 芯片。这些芯片主要被四大云服务

生物科技初创公司Chai Discovery推出AI模型Chai-1，旨在预测分子结构，助力药物研发。此模型在准确性上超越了谷歌DeepMind的AlphaFold，获得OpenAI和Thrive Capital的支持。Chai-1的免费网络界面和开放源代码鼓励非商业研究。该模型在多种分子类型预测上表现卓越，尤其在数据不完整时，其准确度超出预期，对药物研发领域构成重大突破。

生物科技公司Chai Discovery在成立六个月内，获得Thrive Capital和OpenAI近3000万美元投资。该公司专注于生物技术在药物研发中的应用，开发出能预测生化分子结构与重新编程分子间相互作用的创新技术，旨在将生物学转变为“工程学”。Chai Discovery的目标是加速和优化药物研发过程，通过人工智能和机器学习等技术提升药物分子设计与筛选效率，降低研发成本，加速新药上市，最终惠及患者。此次融资反映了市场对Chai Discovery技术实力和前景的高度认可，未来公司将致力于生物技术创新，推动医药行业变革。

Claude3.5-sonnet模型近期对免费用户关闭使用，仅提供功能较简化的Claude3Haiku模型。此变化引发用户关注，尤其是依赖其高级功能进行复杂任务处理和视觉推理的用户。Claude3.5Sonnet作为Claude今年6月推出的新型AI模型，以其卓越性能、增强的理解能力、提速运行和突破性视觉处理能力，成为行业标杆。关闭举措影响用户体验，部分用户需寻找替代方案或升级服务。目前原因不明，官方未说明重开时间，用户对此持续关注。

LG电子宣布向SBVA新成立的Alpha Intelligence Fund投资1000万美元，旨在推动AI和深科技初创公司发展。该基金总规模1.3亿美元，由SBVA管理，SBVA曾是软银集团的软银风险投资机构，现独立运营。LG投资旨在分享创新技术趋势，增强自身AI能力，与具有高增长潜力的AI、深科技和机器人领域初创公司合作，探索未来商业机会。通过此举，LG期望加速转型为智能生活解决方案公司，获取关键增长引擎的创新技术，与全球公司和初创企业建立更紧密的网络，发现战略投资机会，并为未来的业务获取技术能力。LG还计划收购荷兰智能家居平台公司剩余20%股份，并向AI自主服务机器人初创公司Bear Robotics投资6000万美元。LG NOVA作为其在硅谷的创新中心，通过举办比赛发现和培育初创公司，支持其商业化。SBVA首席执行官表示，将利用专业技术、全球网络和投资经验，最大化这些公司的增长潜力。

Geekbench AI 是一款新发布的跨平台工具，专为评估 AI 密集型工作负载设计。它通过测量设备的 CPU、GPU 和 NPU，以及支持多种机器学习框架，来判断设备处理 AI 应用程序的能力。Geekbench AI 提供全精度、半精度和量化分数，并伴随准确性评估，帮助用户了解模型执行任务的真实程度。用户可在 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 平台上下载并测试设备的 AI 处理性能。随着 AI 技术的发展，这款工具为评估设备在 AI 任务上的表现提供了重要依据。

Geekbench AI是一款全新的跨平台工具，旨在评估设备在AI密集型工作负载下的性能，通过测试CPU、GPU和NPU，判断设备处理机器学习应用的能力。它支持多种AI框架，如ONNX、CoreML、TensorFlow Lite和OpenVINO，并从速度和准确性两个维度评估性能，提供全精度、半精度和量化精度三个分数。此外，Geekbench AI的测试结果包含了准确性测量，以评估工作负载输出与真实结果的接近程度。该工具已在Windows、macOS、Linux、Android和iOS平台上发布，用户可下载试用。随着AI技术的发展，Geekbench AI的出现改变了评估设备性能的方式，为设备AI能力的评估提供了新标准。然而，AI性能测试仍处于早期阶段，其与实际用户体验的关联及准确反映不同AI应用场景下的设备表现还需进一步观察。

Geekbench AI是一款全新跨平台工具，用于评估设备处理密集型工作负载的性能，特别关注机器学习任务。它通过测量CPU、GPU和NPU性能，提供全精度、半精度和量化评分，并纳入准确度评估。支持多种机器学习框架，包括ONNX、CoreML、TensorFlow Lite和OpenVINO。此工具在Windows、macOS、Linux、Android和iOS上均可使用，旨在全面评估设备在不同任务中的表现。

《经济学人》杂志文章指出，AI公司面临因互联网高质量数据枯竭导致的"数据墙"挑战，预测到2028年，所有高质量文本数据将被用尽，影响机器学习进展。加州大学伯克利分校教授斯图尔特·罗素曾警告ChatGPT等AI可能耗尽宇宙中的文本。然而，斯坦福大学教授李飞飞表示，仍存在大量差异化数据可挖掘。为解决数据短缺，使用合成数据成为可能的解决方案，但《自然》杂志论文提出使用AI生成的数据集训练模型可能导致"模型崩溃"，建议保留原始数据，使用多样化数据源，并研究更鲁棒的训练算法。突破"数据墙"限制，确保高质量训练数据的持续供应，是AI行业亟待解决的紧迫课题，需要技术创新和多方合作。

Stable-Hair 是一项创新的头发转移技术，旨在解决现有技术在处理多样化和复杂发型时的挑战，为用户提供更佳的虚拟试发体验。该技术通过扩散模型，精准地将各种真实发型转移到用户提供的面部图像上。其工作流程分为两阶段：首先使用“秃头转换器”去除图像中的头发，然后通过“发型提取器”、“潜在身份网”和“头发交叉注意力层”三个独特模块进行发型转移，确保转移效果高度详细且保真度高。实验结果显示，Stable-Hair 在当前方法中表现优异，达到先进水平，显著提升了虚拟试发体验，使用户能轻松尝试不同发型，享受变换的乐趣。