迈克尔·乔丹在2024 Inclusion·外滩大会的主论坛上强调了当前人工智能讨论中缺失的三个关键点：集体性、不确定性和激励机制。他指出，人工智能系统需要形成协作集体，引入经济学的激励视角来构建协作系统。人工智能在面对不确定性时表现不足，人类在集体协作中应对不确定性的能力值得借鉴。为了提高人工智能系统的集体协作能力，迈克尔·乔丹建议构建“三层数据市场”模型，通过设计激励机制驱动数据贡献和协作。他引用统计契约理论，强调代理人和委托人通过激励机制形成的数据和服务市场可以维持供需双方的利益平衡。此外，他强调了数据隐私监管对提高用户效用的重要性。迈克尔·乔丹认为，人工智能应以人类福祉为目标，但其发展不应被未经深思熟虑的旧式愿景所扭曲。

纽约州宾汉姆顿大学研究员阿赫迈德・阿布丁・哈梅德开发了一款名为 xFakeSci 的机器学习算法，能够以高达94% 的准确率识别伪造的学术论文。哈梅德及其团队通过实验制作了50篇针对阿尔茨海默症、癌症和抑郁症的假论文，并与真实论文进行对比分析。他们发现，假论文中的双字组合数量明显少于真实论文，且与内容的关联性更强。哈梅德计划将该算法扩展到更多领域，以应对 AI 生成论文的挑战。虽然算法已取得显著进展，但仍有6% 的假论文可能未被检测。

运动科技初创公司SportAI完成180万美元种子融资，旨在利用人工智能提升运动员表现。其系统通过机器学习、计算机视觉和生物识别技术，专注于运动技术的辅导、评论和分析，主要服务于教练、训练设施、媒体直播及体育品牌。SportAI的云端平台能实时分析运动员技术表现，提供个性化反馈，帮助提升高尔夫、网球等项目的水平。通过与大量运动员数据比较，系统实现自动化、数据驱动的分析，通常只有专业运动员能负担的服务，正努力普及。此外，技术可用于提升直播评论质量，提供即时技术分析，运动品牌则能根据运动员技术推荐产品。平台硬件无关，能分析来自多种来源的视频。此轮融资由Skyfall Ventures主导，其他参与者包括挪威养老基金、前职业网球运动员、人工智能初创公司创始人及前媒体集团高管。国际象棋世界冠军马格努斯・卡尔森担任顾问和投资者。融资将用于技术开发、团队扩充和市场渗透。SportAI已与首个商业客户签约，合同细节暂未公布。

Reddit，以其庞大的用户社区和丰富数据资源著称，已通过数据许可方式开辟了新的盈利途径。该平台拥有超过10万个活跃社区，每天吸引7600万用户，生成了海量包含实时讨论、意见和交互的数据，对AI和机器学习模型开发具有极高的价值。随着AI技术的迅速发展，Reddit的数据成为训练AI模型的关键资源。在2023年，Reddit推出了数据许可计划，预计在2024年从该业务获得6640万美元收入，并在未来三年内总计获得2.03亿美元。Reddit数据的高价值在于其广度和深度，以及内容的实时更新，提供了对新兴趋势和行为的洞察。这一业务的增长显著，第一季度收入增长了54%，其中数据许可业务增长691%，贡献了2810万美元。然而，数据许可业务也引发了法律和道德争议，Reddit承诺维护自身权益，防止未经授权的数据使用。尽管面临挑战，Reddit在数据许可领域展现出强劲势头，同时意识到可能与AI工具竞争，需要不断创新，提升用户体验，以保持市场竞争力。

Noetik，一家专注于人工智能的生物科技公司，宣布超额完成4000万美元的A轮融资。该轮融资由Polaris Partners领投，Khosla Ventures、Wittington Ventures、Breakout Ventures等新投资者参与，DCVC、Zetta Venture Partners、Catalio Capital Management等原有投资者也继续支持。融资将用于扩大基于空间组学的人类癌症生物学图谱，增强高通量体内CRISPR Perturb-Map平台的训练，以加速创新癌症治疗候选药物的开发。Noetik的目标是解决靶点发现和生物标志物开发的挑战，提高临床成功率，并与领先学术机构、医疗提供者和制药公司合作，推进精准肿瘤学的发展。此轮融资巩固了Noetik在AI驱动癌症疗法领域的领导地位。

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。

Sakana AI公司宣布推出“AI科学家”系统，这是一个全面的AI平台，能够独立进行科研工作，从概念生成、代码编写、实验执行、结果总结到论文撰写，甚至包括同行评审，其设计旨在模仿人类科学研究过程。该系统在机器学习领域多个子领域（如扩散模型、变换器和深度理解）中展现了创新贡献，并展示了计算效率高、成本低廉的特点（每篇论文成本约15美元）。尽管初版系统可能存在瑕疵，其潜力和成本效益表明有潜力加速科学研究进程，使研究工作更加民主化。

Hugging Face收购XetHub，旨在加速AI民主化进程。XetHub由前苹果工程师创立，专注于简化机器学习与AI应用构建。其团队在2021年获得Madrona Ventures的750万美元投资，加速发展。此次收购标志着Hugging Face，一家在AI开发领域具有影响力的平台，进一步扩大其技术实力与人才库。XetHub的加入不仅体现了AI行业的整合趋势，也预示着AI功能将更多地普及至中小企业。通过整合XetHub的技术与资源，Hugging Face有望为AI开发者提供更多便利，加速AI民主化进程。

Reddit 成功收购认知处理技术初创公司 Memorable AI，这是其上市后的首次重大行动。Memorable AI 通过机器学习和生成式 AI 分析人类对广告的认知反应，优化广告定位和创意，提升广告效果。该公司的创始人加入 Reddit 领导团队，将带来认知科学和 AI 技术的深度整合。此次收购将使 Reddit 能够提供更个性化、有效的广告解决方案，通过人工智能进行创意优化和实时性能分析，提升用户体验并增强广告商的成功率。Memorable AI 的技术，尤其是其在认知科学和 AI 领域的专长，为 Reddit 在视频广告、广告投放优化等方面带来了显著的提升潜力。

在亚马逊云科技纽约峰会上，亚马逊云科技宣布了多项新技术和新服务，旨在使构建AI应用更加便捷。以下是主要发布内容:Amazon Q Apps:这项服务允许用户根据简单描述创建应用程序，即便没有技术背景也能轻松使用。Amazon Q Apps是Amazon Q Business的一部分，能够支持软件开发、数据分析洞察和内容创作等多种任务。Amazon Q Developer:现已集成到Amazon SageMaker Studio中，为机器学习模型的开发过程带来极大便捷。通过简单的聊天式交互，Amazon Q Developer可以为构建机器学习模型推荐工具和提供代码建议，节省数据科学家大量的开发时间。

谷歌新发布的NeuralGCM模型在天气预报领域实现了重大突破，计算效率比传统物理模型高出10万倍，相当于过去25年高性能计算的进展。通过结合机器学习与物理建模，NeuralGCM能够快速而精确地模拟地球大气状况，尤其是在预测2到15天内的天气方面表现更佳，准确度超越现有模型。这个模型运行速度和计算成本也显著提升，与传统模型相比速度快了约3500倍，成本降低了10万倍，仅需普通计算机即可运行。 NeuralGCM在预测气候变化对不同地区的影响方面展现出巨大潜力，包括干旱和沿海洪水风险等，对于当前全球气温急剧上升的背景显得尤为重要。通过训练于1979年至2019年的天气数据，NeuralGCM在天气预报上的误差仅为传统模型的三分之一，使其成为气候变化预测的有力工具，标志着对气候建模领域新的飞跃。这个模型不仅为未来的天气预报提供了可能性，也强化了对气候变化研究的支持。

["UC Berkeley 研究团队开发的语言模型系统接近人类水平预测能力。","系统利用大规模数据和 LM 的快速处理能力自动化关键预测过程。","研究显示系统平均 Brier 分数 0.179，有望提高预测精度和效率。","该研究为将语言模型整合到预测领域提供强有力论据。"]

["科学家在达尔豪西大学利用人工智能技术解码鸡的语言，揭示鸡的叫声不是随机声音，而是复杂的语言系统。","通过分析音频数据和使用自然语言处理技术，研究人员能识别鸡的情绪和非语言线索，从而更深入了解这些动物的沟通方式。","研究结果有助于改进养鸡业务实践，提高鸡的生活条件和健康水平，对农业产生实际影响。"]

["苹果与康奈尔大学合作发布开源多模态机器学习模型Ferret","Ferret是一个可以在图像中的任何位置、以任何精度、使用任何形状的区域进行参考和定位的系统","Ferret可以识别图像中的元素，并将其作为查询的一部分进行响应","这一开源发布证明了苹果对有影响力的AI研究的承诺","苹果愿意更加开放地在AI工作上进行合作"]

["蚂蚁集团在 NeurIPS 上开源了全链路因果学习系统 OpenASCE","OpenASCE 支持分布式因果发现和因果效应估计","OpenASCE 在信贷风控、营销优化和推荐场景中应用广泛","OpenASCE 包含 20 多个工业级因果学习算法","OpenASCE 降低了因果技术的应用门槛"]

["字节跳动近期在Linux Plumbers Conference上展示了利用AI和机器学习优化Linux内核的技术。","通过AI，字节跳动成功地提高了Linux内核在各类硬件上的效率和性能，降低了30%的内存使用。","演示突显了AI在内核优化中的通用性，相较于特定硬件优化，降低了开发难度。","AI优化还使网络延迟提高了12%，平衡了CPU使用，更有效地使用缓存，并有潜力检测恶意软件。","尽管AI和机器学习有巨大潜力，字节跳动强调在内核编写方面仍需人类工程师的独特贡献。"]

["澳大利亚研究团队通过AI技术成功缩短制造钙钛矿太阳能电池的周期，打破了传统制造时间限制。","钙钛矿太阳能电池成本低且稳定，新制造方法取得16.9%功率转换效率，创下无人工干预的最佳记录。","研究团队利用机器学习模型成功预测并制造出数千种太阳能电池，具备商业化应用潜力。","科学家表示该技术可用于测试和原型化其他类型太阳能电池，愿意与工业合作伙伴进一步合作。"]

["最近,MLPerf增加了针对训练大型语言模型和基于文本生成图像的测试。","英伟达、英特尔和谷歌都投入大型系统参与新基准测试。英伟达的10,000 GPU系统完成GPT-3训练用时最短。","英特尔启用Gaudi 2的8位浮点计算,性能有显著提升,但仍落后于英伟达系统。","英伟达和微软基于数万GPU的系统在GPT-3训练上展开激烈竞争。","计算机训练生成式AI系统需要巨大算力,各企业纷纷投入更大规模的超级计算机。"]