阿里云【AI24小时】2024年5月9日

阿里云Startup平台推出AI24小时系列文章，网罗国内外最新的AI人工智能前沿资讯，帮助AI创业者掌握最新行业资讯。

1.清华大学研究团队开发了名为“Agent Hospital”的AI医院小镇 >>

Agent Hospital中的所有医生、护士、患者都是由大型语言模型（LLM）驱动的智能体，能够自主交互。该模拟医院涵盖了分诊、挂号、咨询、检查、诊断、治疗、随访等整个诊病看病的过程。AI医生能够通过MedAgent-Zero系统不断从成功和失败的病例中积累经验，实现自主进化。AI医生可以在几天内完成对1万名患者的治疗，而人类医生达到类似水平需要2年时间。进化后的AI医生在MedQA数据集子集上，针对主要呼吸道疾病的诊断准确率达到了93.06%。患者和医疗专业人员的角色信息由GPT-3.5生成，可以无限扩展。AI医生通过与患者智能体的互动，积累成功案例和从失败案例中学习，从而进化成更优秀的“医生”。

2.自动驾驶公司Momenta可能赴美IPO>>

据报道，北京初速度科技有限公司（Momenta）已秘密启动在美国进行IPO的程序，正与中金公司、高盛集团和瑞银集团洽谈，预计最早于今年完成上市，有望筹集2亿至3亿美元资金。对于IPO的传闻，Momenta副总裁黄驰表示“目前不予置评”，且截至发稿时，Momenta方面未提供更多信息。Momenta成立于2016年，由曹旭东与孙刚、夏炎、任少卿（现已离职）共同创办，团队成员均为计算机视觉和深度学习领域的专家。Momenta作为自动驾驶解决方案供应商，采用“飞轮式”数据驱动，发展战略包括L2量产自动驾驶（Mpilot）与L4完全无人驾驶（MSD）并行。Momenta宣布推出基于NVIDIA DRIVE Orin芯片的高阶智能驾驶解决方案，预计最快将于年内量产上市。Momenta与高通合作，面向ADAS和AD功能推出多款可扩展的汽车智能驾驶解决方案。

3.TOP FAVOR基于AI打造潮玩服饰>>

潮玩服饰品牌「TOP FAVOR」宣布完成了第四轮融资，投资方为中东个人投资者。本轮融资主要用于人工智能技术的进一步投入、渠道建设和人才梯队搭建。「TOP FAVOR」成立于2021年11月，是一个结合潮玩和服装的品牌，每件衣服都融入了玩偶设计元素。品牌在设计、营销、供应链和柔性智造等环节深度应用了AI技术，通过AI分析多个维度的信息，包括面料、款式、颜色、风格等，以满足消费者需求。AI技术使设计过程更加高效，并能够真实呈现面料效果，如网纱裙在不同风力下的动态。运用AI技术实现柔性制造，将“以产定销”转变为“以销定产”，通过市场反馈指导设计，提高畅销产品的开发概率。

1. 谷歌DeepMind推出了AlphaFold 3模型>>

谷歌DeepMind推出了一款名为AlphaFold 3模型，该模型能够预测所有生命分子的结构和相互作用，其预测准确率相比现有方法至少提高了50%，部分情况下甚至提高了1倍。AlphaFold 3使用了扩散模型（Diffusion model）来生成每个原子的3D坐标，这在AI图像生成器中也有应用。该模型不仅能够模拟大生物分子如蛋白质、DNA和RNA，还能模拟小分子（如药物）及其化学修饰，这些修饰对细胞功能至关重要。

AlphaFold 3的开发负责人约翰·江珀（John Jumper）表示，AlphaFold 3是一个巨大的转变，它能够生成分子的联合3D结构，揭示它们是如何组合在一起的。该模型的核心是谷歌Evoformer模块的改进版，这是一个深度学习架构。

2. OpenAI推出AI图片检测工具>>

OpenAI宣布向研究实验室和新闻机构开放申请，允许这些机构的研究人员使用并反馈AI图片检测工具的使用体验。该工具能够检测图片是否由OpenAI的图像生成器DALL·E 3生成，识别成功率约为98%，误判率0.5%，并且能够处理图片的常见修改，如压缩、裁剪和饱和度调整。对于非DALL·E 3生成的图像，该工具的识别能力有限，存在5-10%的误判率。OpenAI正在研发音频水印技术，旨在AI生成的声音中添加难以篡改或移除的水印，以便于识别。OpenAI计划采用两种方法应对AI生成内容的挑战：一是与其他组织合作推广开放标准以验证数字内容使用的工具；二是开发新技术识别由OpenAI工具创建的内容。OpenAI加入了内容来源和真实性联盟（C2PA）的指导委员会，参与真实性标准的制定。C2PA标准类似于一种文件的“制作信息标签”。

3.微软自研AI模型MAI-1>>

微软正在训练一个名为MAI-1的5000亿参数AI模型，旨在与OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini和Anthropic的Claude等先进模型竞争。自2019年起，微软与OpenAI合作，共同研发生成式AI模型和支持这些模型训练的超级计算技术。微软已向OpenAI投资130亿美元。微软寻求AI领域的独立发展路径，目前其“Copilot”助手依赖于OpenAI的技术。微软在AI领域采取双轨道策略，开发成本低、适合端侧运行的小语言模型，同时也开发更先进的大语言模型。微软已开源其小语言模型Phi-3-mini。MAI-1的规模将远超微软曾训练的任何开源模型，虽然小于GPT-4的1万亿参数，但仍然是一个庞大而复杂的模型。MAI-1的开发需要显著的计算能力和大量训练数据，成本较高。微软正在配置大量的服务器集群，这些服务器配备了英伟达的GPU，并积极训练MAI-1的数据集。

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