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成立2年每名员工价值2100万美元 MosaicML凭什么卖出13亿美元？

购MosaicML，加速生成式AI技术民主化 Databricks近期正式宣布，以约13亿美元（约93亿元人民币）收购生成式人工智能初创公司MosaicML，以提供为企业构建类ChatGPT工具的服务。该收购之后，MosaicML 将成为 Databricks Lakehouse 平台的一部分，MosaicML 的整个团队和技术都将纳入Databricks旗下，为企业提供统一的平台来管理数据资产，并且能够使用自己的专有数据来构建、拥有和保护自己的生成式 AI 模型。 MosaicML是一家非常年轻的生成式AI公司，它于2021年成立于旧金山，目前只公开披露过一轮融资，员工仅62人。在上一轮的融资中，其估值为2.2亿美元，也就是说，此次收购MosaicML的估值直接跃升了6倍。此笔交易是截至目前今年生成式AI领域内所公布的最大一笔收购案。就在不久前，云计算巨头Snowflake刚刚宣布收购了另一家生成式AI公司Neeva。在经历了几个月的投资热之后，大型企业对生成式AI初创公司的大规模并购潮似乎正在开启。 Databricks起源于UC伯克利，曾参与Apache Spark项目开发。作为数据存储和分析巨头，截至2022年估值310亿美元，帮助AT&T、壳牌、Walgreens等大型公司处理数据。前段时间，刚开源了自己大模型Dolly，旨在以更少参数实现与ChatGPT类似的效果。而在云计算更加普及后，Spark提出的“湖仓一体”理念，深深影响了一批大数据初创企业。自2013年成立后，Databricks火速成长为全球最火的Data Infra公司。去年，Databricks公布的年收入超过10亿美元，而在2021年8月完成最新一轮融资后，其最新估值达到380亿美金。 MosaicML MPT系列模型的优势 MosaicML的MPT系列模型是从HuggingFace PretrainedModel基类中子类化的，与HuggingFace生态系统完全兼容。MPT-7B模型是MosaicML最受欢迎的模型之一，拥有数十亿个参数，可以处理超过2,000种自然语言处理任务。其中，MPT-7B的优化层包括FlashAttention和低精度层范数等，可以让该模型比传统训练方法快2-7倍，资源的近线性可伸缩性确保了具有数十亿参数的模型可以在几小时内训练，而不是过去的几天。MosaicML还发布了新的可商用的开源大语言模型MPT-30B，拥有300亿参数，并且性能优于GPT-3。数据来源：MT-Bench对MosaicML主流模型进行的评估 MPT系列模型的优势在于它们的高效性和低成本。使用大量数据进行“训练”的人工智能模型的复杂度急剧上升，训练一个模型现在至少要花费数百万美元，除了大公司之外，其他中小型企业普遍都无法承受。而MosaicML的MPT系列模型可以让企业以更低的成本和更高的效率训练自己的语言模型，从而可以更轻松地应用生成式AI技术，实现更好的业务表现。大多数开源语言模型只能处理最多具有几千个tokens的序列（参见图 1）。但是，借助 MosaicML 平台和 8xA100-40GB 的单个节点，用户可以轻松微调 MPT-7B 以处理高达 65k 的上下文长度。处理这种极端上下文长度适应的能力来自ALiBi，这是MPT-7B中的关键架构选择之一。例如，《了不起的盖茨比》的全文不到68k个Token。在一个测试中，模型StoryWriter阅读了《了不起的盖茨比》并生成了一个尾声。模型生成的尾声之一如图 2 所示。StoryWriter在大约20秒内（每分钟约15万字）读完了《了不起的盖茨比》。由于序列长度较长，其“打字”速度比其他MPT-7B型号慢，每分钟约105个单词。尽管 StoryWriter 的上下文长度为 65k 进行了微调，但 ALiBi 使模型能够推断出比训练更长的输入：在《了不起的盖茨比》的情况下为 68k 个Token，在测试中高达 84k 个标记。图2：MPT-7B-StoryWriter-65k+ 为《了不起的盖茨比》写了尾声。尾声的结果是提供《了不起的盖茨比》的全文（大约 68k 个Token）作为模型的输入，后跟“尾声”一词，并允许模型继续生成。生成式AI技术的普及生成式AI技术是人工智能的一种分支，它利用大量的数据和深度学习算法，能够自动生成原始文本、图像和计算机代码等内容。这种技术的出现，让人们可以更加便捷地处理数据、分析数据，更好地服务于人类的需求。随着大数据和人工智能技术的快速发展，生成式AI技术已经被广泛应用于自然语言处理、图像识别和虚拟现实等领域。例如，在自然语言处理领域中，GPT-4已经成为了最受欢迎的生成式AI模型之一，可以用于生成文章、翻译语言和回答问题等任务。在图像识别领域，StyleGAN2能够生成高质量的图像，可以用于游戏开发、影视制作和虚拟现实等领域。 MosaicML的CEO Naveen Rao此前曾表示，自 2018 年以来，使用大量数据进行“训练”的人工智能模型的复杂度急剧上升，训练一个模型现在至少要花费数百万美元，除了大公司之外，其他中小型企业普遍都无法承受。而此次收购之后，Databricks的Lakehouse 平台和 MosaicML 技术的联合产品将能够让企业可以使用自己的专有数据来简单、快速、低成本进行生成式AI模型的训练和构建，在让用户拥有数据的控制权和所有权的情况下，可以进行自定义 AI 模型开发。根据Databricks的相关说法，在 Databricks 和 MosaicML的平台和技术支持下，企业训练和使用 LLMs 的成本将显著降低，预计可以降至数千美元左右。这为生成式AI的普及提供了便利。 Databricks收购MosaicML的意义 Databricks收购MosaicML的主要目的是加速生成式AI技术的发展和民主化。通过将两家公司的技术和资源整合起来，Databricks可以更好地满足客户的需求，提供更高效、更便捷的解决方案。具体而言，该收购将带来以下几个方面的改变： 1. 更高效的大语言模型 Databricks收购MosaicML后，可以将MPT系列模型集成到其Lakehouse平台中，为客户提供更高效、更低成本的大语言模型。这将有助于企业更好地处理自然语言处理任务，提高业务效率和准确性。 2.更快的模型训练速度 MosaicML的MPT系列模型具有快速训练的特点，这将有助于Databricks提供更快速的模型训练服务。这对于需要快速响应市场需求的企业来说尤为重要，可以帮助他们更好地满足客户的需求。 3. 更高的民主化程度 Databricks收购MosaicML也意味着生成式AI技术的民主化程度将会进一步提高。MosaicML的MPT系列模型可以让中小型企业更轻松地训练自己的语言模型，从而可以更好地应用生成式AI技术，实现更好的业务表现。这将有助于推动生成式AI技术的发展和应用，促进人工智能技术的普及和发展。总结生成式人工智能应用程序旨在根据用户的自然语言提示生成原始文本、图像和计算机代码。自去年11月人工智能初创公司OpenAI推出在线生成AI聊天机器人ChatGPT以来，人们对这项技术的兴趣激增。“每个组织都应该能够从人工智能革命中受益，并对其数据的使用方式有更多的控制。Databricks 和 MosaicML 有一个难以置信的机会来实现人工智能的民主化，并使 Lakehouse 成为构建生成式人工智能的最佳场所。”Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi表示。 Databricks收购MosaicML的意义不仅在于加速生成式AI技术的发展和民主化，更在于将两家公司的技术和资源整合起来，为客户提供更高效、更便捷的解决方案。随着人工智能技术的快速发展和应用，生成式AI技术将扮演着越来越重要的角色，Databricks收购MosaicML的举动也体现了各企业对于这个方向的重视和投资。像Anthropic和OpenAI这样的公司将现成的语言模型授权给企业，然后企业在其上构建生成AI应用程序。在对这些模型的强劲商业需求的推动下，为像MosaicML这样的初创公司创造了机会。从Snowflake和Databricks接连的收购步伐中我们可以看到，大型科技公司对于生成式AI技术正在从自主研发、战略投资逐步迈向兼并收购阶段。参考来源： https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-signs-definitive-agreement-acquire-mosaicml-leading-generative-ai-platform https://mattturck.com/mosaic/ https://twitter.com/lmsysorg/status/1672077353533730817/photo/1 https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b#appendix-eval https://www.mosaicml.com/blog/mpt-30b 来源：金色财经

金色财经2023-08-06

迈阿密市长弗朗西斯·苏亚雷斯将接受比特币总统竞选捐款

发过程的一部分，该技术将为创造财富创造民主化机会”。周五，对比特币友好的迈阿密市长弗朗西斯·苏亚雷斯 (Francis Suarez) 在 CoinDesk TV 上宣布，他将接受比特币 ( BTC )为其总统竞选活动提供捐款。 “我的竞选团队正式接受比特币，”苏亚雷斯说。“这是一个开发技术的过程，将为创造财富创造民主化的机会，并且不会受到人类别有用心、政治目标等的操纵。” 他说。他说，支持者可以在FrancisSuarez.com捐赠最少 0.00034 比特币，即相当于 1 美元的捐款。苏亚雷斯对拜登政府处理加密货币的方式持批评态度。苏亚雷斯在 CoinDesk TV 上表示：“本届政府犯下的最大错误是他们不了解加密货币，因此他们采用了强制执行机制，而不是制定基本规则。” “你必须能够对某些数字产品进行分类，你必须能够在资产托管方面制定明确的指导方针和规则。” 苏亚雷斯还表示，他将禁止央行数字货币。“没有人希望联邦政府知道你的钱在哪里以及你有多少钱......我不认为这有什么特别的创新，”他说。共和党人苏亚雷斯于六月宣布竞选总统，参加了一场激烈的共和党提名竞选，领跑者包括前总统唐纳德·特朗普和佛罗里达州州长罗恩·德桑蒂斯。鉴于迈阿密市长长期以来一直是数字资产，特别是比特币的倡导者，允许比特币支付捐款的举措并不令人意外，他表示比特币将“对每个美国人的财富未来产生民主化影响”。他发誓要使迈阿密成为比特币中心，并接受了比特币作为工资。苏亚雷斯已经在多个领域尝试了加密资产，包括在 2021 年推出了迈阿密币（MIA），他计划有一天用它来向迈阿密公民支付经常性的比特币刺激资金，类似于向公司股东支付的股息。然而，这种加密货币自推出以来一直在苦苦挣扎，其价值下跌了约 95%。但苏亚雷斯仍然高度参与该行业，并认为该国需要一位了解加密货币和人工智能技术的总统。来源：金色财经

金色财经2023-08-06

稳定币法案背后“水很深”：并非两党争管辖权而是联邦与州政府在角力

示由于白宫的反对，谈判已经陷入僵局。而民主党领袖则表示，是 McHenry 停止了谈判。之后北京时间 7 月 28 日午间，美国众议院金融服务委员会发推称，金融服委员会已通过《支付稳定币透明度法案》。尽管上周众议院金融服务委员会确实创造了一些令人难忘的时刻，但立法并不会总是顺利的。事后的评论认为，众议院金融服务委员会通过的两项法案，一项是有关于加密货币市场结构的监管，另一项是有关于稳定币，并得到了两党的适度支持，这是一次重大胜利。从某种程度上说，这是正确的，因为该行业的核心政治目标是合法化，无论是通过直接监管还是立法者承认监管，都是必要的。市场结构立法似乎总是希望渺茫，而上述情况似乎也是事实——该法案的通过是推进对话的重要一步，跨越了其他人遇到的障碍。我们很难认为稳定币法案失败了，因为稳定币法案一直是最有机会成为立法的努力，时任主席 Maxine Waters（民主党，加利福尼亚州）和委员 Patrick McHenry（共和党，北卡罗来纳州）去年就接近达成最终版本。今年他们的角色发生了变化，但似乎仍有意推进立法。而当 Patrick McHenry 在本届会议早些时候提出仅由共和党人参与的版本时，旁观者将 Maxine Waters 的挫败感归结为了政治操纵。然而，在两个法案的讨论过程中，稳定币法案的争议更大，最终获得的支持也更少。虽然有少数民主党人投了赞成票，但在越来越激烈的听证会上大多数人都表示反对。正如 Pedersen 在他的推特上提到的那样。根据 McHenry 的说法，主要障碍来自白宫。随后的报道显示，在关于稳定币监管的辩论中，是优先考虑州一级的监管还是联邦一级的监管一直是个问题。拜登政府，尤其是国家经济委员会主席 Lael Brainard 力主联邦优先（共和党版本仍将为稳定币监管要求设立联邦的底线）。这种分歧的神奇之处在于其并非来自党派竞争。回想一下，美国唯一对稳定币进行全面监督的是纽约，这要归功于纽约金融服务部。今年早些时候，由民主党任命的纽约金融监管局局长 Adrienne Harris 在众议院金融服务委员会作证时，力主采取一种能维护纽约自治权的方法。听证会上还有一个奇怪的事情，那就是 Maxine Waters 似乎不清楚纽约是否有稳定币监管制度。据该委员会的一位民主党工作人员昨天的匿名透露，纽约金融服务部参与了有关立法的对话，主张采用白宫随后反对的以州为单位进行监管的机制。如果你看看投票支持该法案的五位民主党国会议员，有两位来自纽约：Ritchie Torres 和 Gregory Meeks。纽约金融服务部发言人拒绝对 Fortune Crypto 发表评论。其结果是，围绕加密货币监管形成了新的分歧，这种分歧不是党派之争，而是其他问题，例如是州监管还是联邦监管。我问这位工作人员，为什么大多数民主党人都反对至少保留纽约的系统。他回答说，「这是个一百万美元的问题。」来源：金色财经

金色财经2023-08-05

区块链动态2023年8月5日早参考

金色财经2023-08-05

AIGPT颠覆传统投资链上智能平台引领未来投资新潮流

智能的投资体验。其愿景是让智能投资变得民主化，构建一个透明和去中心化的生态系统，让全球投资者分享智能科技带来的优势。链上智能解决方案：开创投资新纪元AIGPT的链上解决方案是智能投资领域的里程碑。通过区块链技术，AIGPT保证所有投资交易都是不可篡改、透明和安全的，赋予投资者无限信心。智能合约的应用使AIGPT实现自动化的投资决策，消除了中介机构，降低了交易成本。这一革命性的链上模式将智能投资推向了一个新的高度。 AI驱动的智能决策：AIGPT的核心AIGPT的成功离不开其AI驱动的智能决策系统。平台运用先进的算法和大数据分析，解读实时市场动态和庞大的金融数据。凭借机器学习的能力，AIGPT不断优化投资策略，灵活应对市场变化，为投资者提供个性化、数据支持的投资建议和最优化的投资组合管理。透明与安全：树立投资者信心AIGPT高度重视透明性和安全性。作为基于区块链的平台，每一笔投资交易都记录在不可篡改的账本上，对所有参与者都是透明的，同时保护投资者的隐私。AIGPT致力于数据隐私，并遵循严格的监管标准，为投资者构建一个安全可靠的智能投资平台。解锁全球投资机遇：AIGPT的全球影响力AIGPT的链上平台为全球投资者敞开了无限机遇。通过与领先的金融机构和监管机构战略合作，AIGPT在各个市场获得认可和接受。平台的全球影响力使其能够根据区域特点量身定制投资策略，为投资者提供区域特定的投资机遇，满足全球投资者的独特需求。 AIGPT的愿景：创新赋能投资者AIGPT的愿景超越了成为一个智能投资平台。着眼于创新和前瞻性，AIGPT计划引入资产数字化、整合另类投资，探索去中心化金融（DeFi）解决方案，拓展其产品线，为投资者提供多样化的投资选择。智能投资的未来：AIGPT的发展规划展望未来AIGPT致力于持续创新和提升用户体验。平台计划整合量子计算技术，提升其人工智能能力，为投资者提供更复杂的数据分析和投资见解。此外，AIGPT计划与领先的研究机构和人工智能专家合作，推动智能投资领域的发展，巩固其在该行业的领先地位。 AIGPT的全球影响：智能投资改变生活凭借革命性的链上平台和AI驱动的智能，AIGPT赋予全球投资者更大权力。通过民主化智能投资，AIGPT改变生活，让各界人士参与并在金融市场中蓬勃发展。该平台优雅融合了AI和区块链，树立了智能投资的新标杆，重新定义了全球投资格局。 AIGPT：引领智能投资的未来AIGPT不断引领智能投资的发展，并展望未来，预见尖端技术和去中心化金融的融合，开创金融的新时代。通过充分利用AI和区块链的变革潜力，AIGPT引领智能投资的未来，并为全球投资者开启前所未有的增长机遇。联系方式：为了了解更多关于AIGPT的信息和投资机会，请访问我们的官方网站：www.agcoin.top/pc如有任何媒体合作或合作伙伴的意向，请联系我们的公共关系团队：Telegram：@AI_GPTOfficialWeChat亚太区客服：aigptgogogoE-mail：AIGPTOfficial@proton.meTEL：+853 6553 1147 来源：金色财经

金色财经2023-08-05

拜登之子从未赚过中国钱？华邮罕见给予拜登“四个匹诺曹”评价

至少有20次开着免提给父亲打电话，尽管民主党人坚称，他们只是寒暄了几句，谈论了“天气”之类的事情。与此同时，白宫改变了谈话重点，称拜登从未与亨特“谈过生意”，这与他在2020年大选期间一再声称从未与儿子讨论过生意不同。

忆芳2023-08-05

美国前财长萨默斯：薪资增长加速，或引发通胀再度升温

家George Will的话表示，“在民主制度中，恐惧有时起到理性的作用，所以我们可能需要一些恐惧。” 萨默斯还强调，较长期经济预测存在巨大的不确定性。他表示，包括他本人在内的预测往绩“糟糕”。重要的是要深入研究这些问题并建立“智力资本”，以便“在这一情境成真的情况下，我们将能够更迅速地响应。” 他此番讲话在科罗拉多州的阿斯彭发表。阿斯彭经济战略小组本周在这里召开会议，以讨论建设更具韧性的美国经济。本周早些时候，美国两位前财长汉克·保尔森和蒂莫西·盖特纳呼吁在问题变得更难解决之前，着手处理长期债务问题。萨默斯表示，虽然需要改革社会保障制度，以免在信托基金用尽时大幅削减福利，但“我认为我们是在2023年、2027年还是2029年进行调整并非至关重要。” 他表示，至关重要的是提前研究并解决这些问题。

金融界2023-08-05

美国麻省监管者调查证券业是否合规使用AI技术

士丹利等著名投行。 Galvin是老牌民主党人和著名的州证券监管者，据他的发言人称，收到问询函的其他公司还包括Tradier Brokerage、US Tiger Securities、E*Trade、Savvy Advisors和Hearsay Systems。 “如果没有必要的措施来确保确保适当的信息披露，并考虑潜在冲突，我担心这项技术可能对投资者构成伤害。”Galvin说。相关企业发言人尚未对此置评。此前一周，美国证券交易委员会（SEC）提议要求同时开展经纪和自营交易业务的投资公司采取措施，消除可能因为在交易平台上使用人工智能技术而产生的利益冲突。 SEC的这项提议还处于公众评议阶段，此程序结束之后，他们才会决定是否正式实施。此举一定程度上受到了2021年的“散户大战华尔街”的启示。当时SEC官员就曾表示，预测性分析会对投资者行为的“游戏化”倾向形成推动。 Galvin的办公室表示，他尤其关注这些公司在人工智能方面采取的监督措施，避免他们将公司利益凌驾于投资客户之上。 Galvin负责的证券部门计划评估相关企业为人工智能制定的披露程序，同时还在检查某些公司使用这项技术制作的营销材料。

金融界2023-08-04

成立2年每名员工价值2100万美元 MosaicML凭什么卖出13亿美元？

购MosaicML，加速生成式AI技术民主化 Databricks近期正式宣布，以约13亿美元（约93亿元人民币）收购生成式人工智能初创公司MosaicML，以提供为企业构建类ChatGPT工具的服务。该收购之后，MosaicML 将成为 Databricks Lakehouse 平台的一部分，MosaicML 的整个团队和技术都将纳入Databricks旗下，为企业提供统一的平台来管理数据资产，并且能够使用自己的专有数据来构建、拥有和保护自己的生成式 AI 模型。 MosaicML是一家非常年轻的生成式AI公司，它于2021年成立于旧金山，目前只公开披露过一轮融资，员工仅62人。在上一轮的融资中，其估值为2.2亿美元，也就是说，此次收购MosaicML的估值直接跃升了6倍。此笔交易是截至目前今年生成式AI领域内所公布的最大一笔收购案。就在不久前，云计算巨头Snowflake刚刚宣布收购了另一家生成式AI公司Neeva。在经历了几个月的投资热之后，大型企业对生成式AI初创公司的大规模并购潮似乎正在开启。 Databricks起源于UC伯克利，曾参与Apache Spark项目开发。作为数据存储和分析巨头，截至2022年估值310亿美元，帮助AT&T、壳牌、Walgreens等大型公司处理数据。前段时间，刚开源了自己大模型Dolly，旨在以更少参数实现与ChatGPT类似的效果。而在云计算更加普及后，Spark提出的“湖仓一体”理念，深深影响了一批大数据初创企业。自2013年成立后，Databricks火速成长为全球最火的Data Infra公司。去年，Databricks公布的年收入超过10亿美元，而在2021年8月完成最新一轮融资后，其最新估值达到380亿美金。 MosaicML MPT系列模型的优势 MosaicML的MPT系列模型是从HuggingFace PretrainedModel基类中子类化的，与HuggingFace生态系统完全兼容。MPT-7B模型是MosaicML最受欢迎的模型之一，拥有数十亿个参数，可以处理超过2,000种自然语言处理任务。其中，MPT-7B的优化层包括FlashAttention和低精度层范数等，可以让该模型比传统训练方法快2-7倍，资源的近线性可伸缩性确保了具有数十亿参数的模型可以在几小时内训练，而不是过去的几天。MosaicML还发布了新的可商用的开源大语言模型MPT-30B，拥有300亿参数，并且性能优于GPT-3。数据来源：MT-Bench对MosaicML主流模型进行的评估 MPT系列模型的优势在于它们的高效性和低成本。使用大量数据进行“训练”的人工智能模型的复杂度急剧上升，训练一个模型现在至少要花费数百万美元，除了大公司之外，其他中小型企业普遍都无法承受。而MosaicML的MPT系列模型可以让企业以更低的成本和更高的效率训练自己的语言模型，从而可以更轻松地应用生成式AI技术，实现更好的业务表现。大多数开源语言模型只能处理最多具有几千个tokens的序列（参见图 1）。但是，借助 MosaicML 平台和 8xA100-40GB 的单个节点，用户可以轻松微调 MPT-7B 以处理高达 65k 的上下文长度。处理这种极端上下文长度适应的能力来自ALiBi，这是MPT-7B中的关键架构选择之一。例如，《了不起的盖茨比》的全文不到68k个Token。在一个测试中，模型StoryWriter阅读了《了不起的盖茨比》并生成了一个尾声。模型生成的尾声之一如图 2 所示。StoryWriter在大约20秒内（每分钟约15万字）读完了《了不起的盖茨比》。由于序列长度较长，其“打字”速度比其他MPT-7B型号慢，每分钟约105个单词。尽管 StoryWriter 的上下文长度为 65k 进行了微调，但 ALiBi 使模型能够推断出比训练更长的输入：在《了不起的盖茨比》的情况下为 68k 个Token，在测试中高达 84k 个标记。图2：MPT-7B-StoryWriter-65k+ 为《了不起的盖茨比》写了尾声。尾声的结果是提供《了不起的盖茨比》的全文（大约 68k 个Token）作为模型的输入，后跟“尾声”一词，并允许模型继续生成。生成式AI技术的普及生成式AI技术是人工智能的一种分支，它利用大量的数据和深度学习算法，能够自动生成原始文本、图像和计算机代码等内容。这种技术的出现，让人们可以更加便捷地处理数据、分析数据，更好地服务于人类的需求。随着大数据和人工智能技术的快速发展，生成式AI技术已经被广泛应用于自然语言处理、图像识别和虚拟现实等领域。例如，在自然语言处理领域中，GPT-4已经成为了最受欢迎的生成式AI模型之一，可以用于生成文章、翻译语言和回答问题等任务。在图像识别领域，StyleGAN2能够生成高质量的图像，可以用于游戏开发、影视制作和虚拟现实等领域。 MosaicML的CEO Naveen Rao此前曾表示，自 2018 年以来，使用大量数据进行“训练”的人工智能模型的复杂度急剧上升，训练一个模型现在至少要花费数百万美元，除了大公司之外，其他中小型企业普遍都无法承受。而此次收购之后，Databricks的Lakehouse 平台和 MosaicML 技术的联合产品将能够让企业可以使用自己的专有数据来简单、快速、低成本进行生成式AI模型的训练和构建，在让用户拥有数据的控制权和所有权的情况下，可以进行自定义 AI 模型开发。根据Databricks的相关说法，在 Databricks 和 MosaicML的平台和技术支持下，企业训练和使用 LLMs 的成本将显著降低，预计可以降至数千美元左右。这为生成式AI的普及提供了便利。 Databricks收购MosaicML的意义 Databricks收购MosaicML的主要目的是加速生成式AI技术的发展和民主化。通过将两家公司的技术和资源整合起来，Databricks可以更好地满足客户的需求，提供更高效、更便捷的解决方案。具体而言，该收购将带来以下几个方面的改变： 1. 更高效的大语言模型 Databricks收购MosaicML后，可以将MPT系列模型集成到其Lakehouse平台中，为客户提供更高效、更低成本的大语言模型。这将有助于企业更好地处理自然语言处理任务，提高业务效率和准确性。 2.更快的模型训练速度 MosaicML的MPT系列模型具有快速训练的特点，这将有助于Databricks提供更快速的模型训练服务。这对于需要快速响应市场需求的企业来说尤为重要，可以帮助他们更好地满足客户的需求。 3. 更高的民主化程度 Databricks收购MosaicML也意味着生成式AI技术的民主化程度将会进一步提高。MosaicML的MPT系列模型可以让中小型企业更轻松地训练自己的语言模型，从而可以更好地应用生成式AI技术，实现更好的业务表现。这将有助于推动生成式AI技术的发展和应用，促进人工智能技术的普及和发展。总结生成式人工智能应用程序旨在根据用户的自然语言提示生成原始文本、图像和计算机代码。自去年11月人工智能初创公司OpenAI推出在线生成AI聊天机器人ChatGPT以来，人们对这项技术的兴趣激增。“每个组织都应该能够从人工智能革命中受益，并对其数据的使用方式有更多的控制。Databricks 和 MosaicML 有一个难以置信的机会来实现人工智能的民主化，并使 Lakehouse 成为构建生成式人工智能的最佳场所。”Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi表示。 Databricks收购MosaicML的意义不仅在于加速生成式AI技术的发展和民主化，更在于将两家公司的技术和资源整合起来，为客户提供更高效、更便捷的解决方案。随着人工智能技术的快速发展和应用，生成式AI技术将扮演着越来越重要的角色，Databricks收购MosaicML的举动也体现了各企业对于这个方向的重视和投资。像Anthropic和OpenAI这样的公司将现成的语言模型授权给企业，然后企业在其上构建生成AI应用程序。在对这些模型的强劲商业需求的推动下，为像MosaicML这样的初创公司创造了机会。从Snowflake和Databricks接连的收购步伐中我们可以看到，大型科技公司对于生成式AI技术正在从自主研发、战略投资逐步迈向兼并收购阶段。参考来源： https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-signs-definitive-agreement-acquire-mosaicml-leading-generative-ai-platform https://mattturck.com/mosaic/ https://twitter.com/lmsysorg/status/1672077353533730817/photo/1 https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b#appendix-eval https://www.mosaicml.com/blog/mpt-30b 来源：金色财经

金色财经2023-08-04

信用评级下调？问题不大

里指出的是，“信贷膨胀”从一开始就成为民主党和共和党的努力。因此，这些政策都源自创造信贷膨胀的努力。仍然有问题需要解决，其中一个主要问题是消费者价格膨胀，但是保罗·沃尔克主席和美联储在上世纪70年代初将消费者价格膨胀控制住，而“信贷膨胀”一直是该国刺激经济的主要手段，一直延续到2010年代，消费者价格膨胀直到2021年和2022年才成为一个真正的问题。然而，我称之为“信贷膨胀”的政策努力在此后的时期，无论是共和党还是民主党，以自己的方式持续进行。尽管存在“两极分化”，但两个政党可以通过以自己的方式支持“信贷膨胀”来继续进行。第三，两党支持“信贷膨胀”的原因是，他们自己实现信贷膨胀的努力帮助他们获得连任。为什么会这样？嗯，“信贷膨胀”有助于推动经济发展并使其长期保持稳定。例如，当联邦储备委员会主席本·伯南克在2010年代将“信贷膨胀”制度化时，结果是历史上最长的二战后经济扩张时期。伯南克先生做了什么？伯南克先生认为，如果美联储能够刺激股市，这将产生“财富效应”，导致更多的消费支出，从而实现经济增长。伯南克先生进行了三轮量化宽松措施，为股市提供适当的刺激。他实现了他的目标。这里有两件事我想指出。第一是与整体经济有关。信贷膨胀确实带来了经济增长，且通货膨胀较低。大衰退后的经济扩张记录了约2.3％的复合年通货膨胀率，非常可接受。该时期的实际经济增长复合率仅为2.2％，被认为过于温和。但是，这是第二个问题，政策的“信贷膨胀”比以往任何时候都创造了更大的经济“财富”。在20世纪的最后30年里，美国的收入/财富分配向富人倾斜，创下了当时的记录。在21世纪的前两个十年，美国的收入/财富分配进一步上升。随着信贷膨胀寻求推动资产价格上涨，美国的富人了解了政府在做什么，投资策略发生了变化。收入/财富分配的偏斜是近六十年来情况的重要组成部分。但是，除了在政治圈和富裕投资者中，几乎没有人对这个事实予以关注。正如我上面所写的，政治谱系的任何一方都没有多少意愿真正解决政府政策方法的根本挑战。如果来自政治谱系任何一方的政府可以继续推迟解决问题并保持当选或连任，那为什么要停下来呢？惠誉降低债务评级的原因：“过去20年中治理标准持续恶化”。对此的回应是：“这一举动是“完全无关紧要的”。那么，投资者，这对您来说关于未来政府政策的走向有什么意义呢？让我们回到信贷膨胀的政策，我觉得政府已经在尝试这样做。 $纳指100ETF(QQQ)$ $标普500ETF(SPY)$ $罗素2000指数ETF(IWM)$

老虎证券2023-08-04

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