阿里云【AI24小时】2024年1月12日

1.谁在成为大模型的“AI运营”？ >> 点击查看原文

在大模型时代，数据训练成为了实现模型落地的关键挑战之一。企业在尝试将大模型应用于实际场景中时发现，通用大模型在嵌入特定场景或应用时表现不佳，这可能是由于模型本身的能力限制、数据训练标注的质量不足等原因造成的。随着AI-native工具和架构的发展，算力、算法等方面的问题逐渐被解决，但在数据侧的进展相对缓慢，这是大模型在大规模场景落地的主要瓶颈。

要让大模型更好地理解和处理数据，关键在于如何进行高效的数据训练和表达。首先，大模型所需的数据量级更大且结构复杂，需要引入合成数据以适应模型训练的要求。其次，大模型标注工作更加专业化，涉及主观判断、排序、改写、生成等多种复杂任务，有时甚至需要专业人士参与。当前市场上大部分大模型企业沿用传统标注工具和方法，导致效率低下且效果受限。

为了解决这些问题，“AI数据运营”成为了一个重要方向。比如百度智能云提供的围绕大模型全生命周期的数据服务，从预训练到监督微调、RLHF（强化学习超参数调整）、评估等环节提供全方位支持，并研发了针对大模型的专门标注平台，结合专业人员团队与灵活项目管理机制，有效提升了数据标注质量和模型训练效率，确保了模型的安全性和合规性。

面对未来大模型在具体产业和场景中的应用需求，企业和服务商不仅需要优化模型训练流程，更需关注如何基于特定场景对数据进行精准表达和有效利用。像百度智能云这类拥有深厚数据服务经验和强大研发能力的企业，通过提供专业的“AI数据运营”解决方案，能够帮助企业更快构建适用于不同场景的大模型，并推动其在业务中的有效应用与拓展。

2. CES2024，中国企业正在引领AI交互潮流 >> 点击查看原文

2021年CES展会聚焦于人工智能和科技向善。据IDC预测，到2024年全球将涌现出超过5亿个新应用，其中“AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式”，将使得“人机协同”成为新常态。中国的人机交互方式也正走向世界的前沿，如仙瞬科技展示的智能眼镜产品，从外观上几乎看不出智能能力，但却采用了全球最小近眼显示方案和超低功耗特性。2024年的硬科技趋势之一是AI的载体将变得更为重要，而佩戴式、现有的载体将更受消费者青睐。国内众多科技企业在CES展会上展示了中国科技水平，获得了国际友人的认可。

3. 阿里云第八代企业级实例g8i算力升级，整机性能提升85%，AI推理最高提速7倍 >> 点击查看原文

1月11日，阿里云宣布第八代企业级通用计算实例ECS g8i算力再升级，国内首发代号Emerald Rapids的第五代英特尔至强可扩展处理器，依托阿里云自研的“飞天+CIPU”架构体系，ECS g8i实例的整机性能最高提升85%，AI推理性能最高提升7倍，可支撑高达72B参数的大语言模型，帮助中小规模模型起建成本降低50%。同时，新实例还提供了端到端安全防护，为企业构建可信AI应用提供强有力的隐私增强算力支撑。

阿里云弹性计算产品线总经理张献涛表示，“阿里云ECS g8i实例的强劲表现，证明了以CPU为中心的计算体系同样具备加速AI推理的巨大潜力，公共云不仅可胜任超大规模的AI模型，也为AI应用加速落地开辟了新路径。”

4. 商汤科技“元萝卜光翼灯” 拓宽家庭AI应用场景 >> 点击查看原文

2024年1月3日，商汤科技在北京召开以“不止于光”为主题的新品发布会，宣布“元萝卜SenseRobot”旗下智能台灯产品——元萝卜光翼灯。除了我们常说的能护眼之外，这款台灯还加入了能监督孩子专注力，纠正孩子坐姿等功能，在对外宣传中，AI纠正坐姿提醒、AI专注力检测、AI光随书动是这款产品的三大特色智能功能。

5. 生物技术敲开新大门：蛋白质设计的AI时刻 >> 点击查看原文

蛋白质设计是指通过改变蛋白质的序列和结构创造具有特定功能和性能的蛋白质分子。然而，蛋白质设计面临着广阔的挑战，因为要找到符合功能需求的蛋白质分子就像大海捞针。AI技术的出现为蛋白质设计带来了新的契机，通过稳定扩散模型和各类大语言模型的发展，AI可以在复杂的数据中发现规律，并应用这一规律生成新的数据。AI蛋白质设计的出现正在改变蛋白质设计领域的逻辑，为行业带来新的突破。

深原质药是一家基于蛋白质结构的AI蛋白质设计公司，通过使用AI算法CUTEDGE和Atom Seg进行蛋白质设计，为生物医药企业提供全面的AI解决方案。深原质药的团队由结构生物学家和蛋白质科学家与算法专家组成，致力于实现跨学科的协同工作。深原质药希望通过开放算法的公开测试，加速AI蛋白质设计的发展，并推动整个领域的进步。

1. 谷歌裁员上千人：新年第一剑、先斩程序员，说好的 All in AI 呢？ >> 点击查看原文

谷歌公司近日宣布，在其多个部门裁掉约上千员工，此举旨在减少开支，同时公司将重心转移到人工智能领域。据悉，此次裁员涉及开发语音操作虚拟助手 Google Assistant 的团队，以及负责制造 Pixel 手机、Fitbit 手表和 Nest 硬件部门。《纽约时报》获取的文件显示，谷歌对部分员工表示：“我们不得不就继续雇用一些谷歌员工做出一些艰难的决定，我们很遗憾地通知您，您的职位即将被取消。”

值得注意的是，这次裁员中涉及到了开发语音操作虚拟助手 Google Assistant 的团队。这一裁员决定跟随了去年 8 月 2 日谷歌对智能助手部门的一次重大重组。上次重组之时，谷歌高管在一封发给全体员工的电子邮件中宣布，本次重组旨在利用生成式人工智能的最新进展，进一步强化已有 7 年历史的智能助手 Google Assistant。据 ITBEAR 科技资讯报道，谷歌希望通过引入大语言模型（LLM）技术到其语音驱动软件 Assistant 中，使其功能更加类似于苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa。这次战略调整，不论是谷歌布局未来的新蓝图，还是一种务实的成本控制手段，都值得我们深入思考。

2. AI时代下，最佳硬件载体是什么？CES请回答 >> 点击查看原文

作为消费电子行业秀肌肉的盛宴，今年的CES上也出现了一些新的科技风向。2023年 Chat GPT的智能涌现，AI的风吹了一年，全行业都已经到了思考AI大模型落地到千行百业的节点期。大模型的落地，硬件载体的支撑是无法绕开的一环。尽管什么才是AI时代最终极的杀器，目前还没有形成普遍的共识，但在2024年的CES上，各类厂商都以AI为基础设施，做了各种各样形态的全新探索。

AI+AR，是当前两大科技热点的交汇点，受关注程度可见一斑。这是因为，AI和AR这两项技术都勾勒出了人类未来的生活图景：AI代表着人类未来与机器的交互方式，相比于此前的1.0时代，2.0 时代下的AI全面进化，以ChatGPT为代表的AI大语言模型，催生了具备更强学习能力、更大自主权的个性化AI助理，并催生出新一代“Killer App”；而XR则代表着消费电子在苹果原来引领多年的2D触屏时代之后，迎来全新的3D交互时代，是消费电子全新进化的终极形态。

3. 招聘效率提升200%，融资千万美元的Moonhub如何用AI挖掘“隐藏人才”？ >> 点击查看原文

在当前激烈的人才竞争环境下，AI招聘已成为游戏规则的重要改变者，不仅提升了招聘效率与质量，还为企业开启了获取人才的新途径。而人力资源行业的长远发展将更加倚重“人力+AI”的协同模式，以应对不断变化的市场需求。

Moonhub AI作为全球领先的AI招聘公司之一，完成了1000万美元的种子轮融资，并致力于通过自动化提高招聘效率，实现人才和机会的完美匹配。Moonhub能够在短短五分钟内为招聘团队推荐50多位目标候选人，其筛选速度比传统招聘快2倍。该平台借助对话式AI、实时人员数据库及对采购和外展的关注，颠覆了传统的招聘方法，显著减少了手动筛选简历的工作量，同时提供战略制定、筛选和安排等全方位支持。

Moonhub已吸引了包括Inflection、Anthropic在内的100多家客户，帮助企业在寻找优秀候选人方面取得了显著成果，助力企业提高招聘速度与精准度，并挖掘到未曾被识别出的“隐藏人才”。 此外，AI在招聘领域的应用正在迅速普及，有数据显示，已有10%的人力资源团队在招聘中运用AI技术，预计未来这一比例还将增加。Fetcher、Eightfold和hireEZ等AI招聘工具也提供了各自的特色功能，通过AI驱动的搜索、个性化邮件、分析工具以及一体化人才管理等方式，进一步提升招聘流程的智能化与自动化水平。

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