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Alphabet、亚马逊、微软因人工智能交易面临美国FTC调查

mini嵌入实验性搜索工具中。微软向ChatGPT的创造者OpenAI投资了超过130亿美元，OpenAI首席执行官Sam Altman在11月遭罢免的事件暴露了微软与该公司之间千丝万缕的联系。这些关联引发了英国和欧盟的反垄断审查。与此同时，Anthropic是由OpenAI的前员工在2021年创立的，这些员工因对业务方向存在分歧离开了公司。Alphabet旗下谷歌去年10月承诺为该公司提供20亿美元的支持，亚马逊去年也同意投资至多40亿美元。 FTC是根据其第6条（b）款的授权展开调查，该授权允许其发出传票进行市场调查。该机构一般会在分析企业提供的信息后发布调查结果报告，不过这个过程可能需要数年时间才能完成。该机构仍在敲定其于2021年和2022年启动的关于医药中间商和供应链的研究结果。

金融界2024-01-26

朱民、张燕生、张礼卿、管涛、张晓燕热议全球经济金融趋势与中国未来

是2024年科技的发展还是很棒，特别是ChatGPT大模型的发展很快。张燕生：当前的国际环境变化“是一场拔河” 中国国际经济交流中心首席研究员、全球经济治理50人论坛成员张燕生就新的国际环境、“中国怎么办”、怎么推动更高水平的开放型经济新体制等问题进行分享。张燕生表示，国际环境的变化，地缘政治的影响非常大。比较明显的就是中国、日本、美国之间的贸易脱钩。中国、美国、日本的中间贸易现在开始持续下降，但是中国和其它国家的中间品贸易仍然还是继续增长。因此它是两股劲，一股劲是脱钩的力量，一股劲仍然还是保持着供应链的联系。因此国际环境变化用一句话讲就是“它是一场拔河”，少数的极端分子要脱钩，绝大部分的企业和人希望挂钩。在这样的新国际环境下，中国要营造一个更加开放、更加市场化、更加法治的环境。如果经济市场化改革、国际化开放、法治化建设做的比较好，新的保护政策和新的产业政策效用可能会是正的，反过来讲效用可能就是负的。所以政策的作用可能是纠偏，纠过去四十年的偏。面对这样的国际环境，是用扭曲的方法做，还是用纠偏的方法做，完全取决于改革开放和法治建设发展情况。在这样的国际环境下做好自己的事情是最重要的，而做好自己的事情就是继续全面深化改革开放和法治建设，把科学搞上去，把法治搞上去，把经济的国际化搞上去。对于下一步怎么推动更高水平的开放型经济新体制，张燕生表示，作为一个对世界富有重大责任的大国，中国式现代化对世界是机遇还是威胁？哪些是机遇？哪些是威胁？赢者通吃就是威胁，有饭大家吃就是机遇。所以制度性开放、市场流动性开放和创新型开放是下一步更高水平的开放型经济体制、新体制建设的重点，未来还是要继续推动在新形势条件下的改革开放。张礼卿：经济的高质量发展是人民币国际化的重要基础中央财经大学国际金融研究中心主任张礼卿就如何使人民币国际化行稳致远发表观点。张礼卿表示，如何理解推进人民币国际化这个“推进”？主要是要创造一切必要的市场和条件，激发国内外的机构和个人使用人民币进行清算和保有人民币金融资产的意愿。所以政府的任务主要是间接的推动，也就是在保持健康的宏观经济政策和灵活的汇率制度的基本前提之下，加快资本账户的开放，提供透明和健康健全的金融监管制度，良好的产权保护制度和友善的投资环境。政府也可以做一些直接推动，比如通过实施一带一路倡议，建立双边多边的货币互换，安排在双边协议基础上直接推动人民币的清算，这些努力在一定的时期内也有意义，甚至有比较重要的意义。对中国未来如何有效的推进人民币国际化，张礼卿提出7点建议：第一要努力保持经济的长期稳定增长，高质量发展，这是人民币国际化的一个重要的基础；第二要深化国内金融改革，加快市场化的金融体系建设；第三要推进资本市场的开放，同时要加强宏观审慎管理，资本上不太开放，已经成为人民币国际化的一个最主要的障碍，没有资本账户的进一步开放，人民币国际化就走不动了；第四要加快技术进步，构建新的出口贸易优势；第五要加强国际经济与金融合作，积极参加全球金融治理；第六要继续探索推进数字人民币的跨镜支付使用；最后要高度重视地缘政治在人民币国际化中间的影响。管涛：滥用经济金融制裁最终也会对货币的国际地位形成反噬作用中银证券全球首席经济学家、全球经济治理50人论坛成员管涛就“从对俄金融制裁看国家外汇储备安全问题”进行了分享。管涛表示，从这次美西方金融制裁给我们3点启示：第一，从制裁内容来看，仅仅是去美元化是不够的，不足以维护外汇储备资产的安全。第二，国家外汇储备够不够用，关键是在于用不用得到外汇储备。第三，滥用经济金融制裁、挥霍货币的信用，最终也会对货币的国际地位形成反噬作用。最后管涛就怎样维护外汇储备资产的安全提出了7点建议：第一，建议适当增加黄金储备。第二，建议增加持有非美西方货币或者部分新兴市场货币的外汇储备资产，也可以降低对于传统储备货币的依赖。第三，严格把控外汇储备的经营风险管理，挑选合适的储备资产托管地、托管行、交易对手等。第四，充实反制裁工具，维护对外资产安全。应对攻击要有反制的手段。事前要划清底线在哪里、有哪些反制的工具。第五，加速推进民间跨境外币币种的多元化。储备资产的币种很大程度上与市场活动、涉外贸易和投融资活动有关系。如果民间交易使用多元化，储备资产的币种也可以多元化、分散化。第六，完善金融基础设施。现在在A方案的情况下使用现行的全球性金融基础设施，但是如果出现了极端情形应该有Plan B。最后，继续深化汇率市场化改革，稳定扎实的推进货币国际化。张晓燕：数据要素是将来国际竞争的一个重要方面清华大学五道口金融学院副院长、全球经济治理50人论坛学术委员会副主任张晓燕就“数据要素市场成为全球竞争的新高地”进行分享。她表示，数据要素是将来国际竞争的一个重要方面，现在处于一个规模迅速扩大的阶段，交易的模式会更加多样化，与产业的融合更加深入，将来全球市场建立肯定也是国际交流会变得越来越畅通。张晓燕提出四点建议：第一是加强统筹布局，推动各数据交易所的错位发展；第二是结合数据资源的禀赋，建立数据交易浪费的发展生态；第三是加大技术研发，建立统一规范的标准体系；最后是建立完善的数据基础制度，推广数据高质量的供给，建立一个生态圈。

金融界2024-01-25

阿斯麦强劲财报再“添火”，机构：AI正处高速发展阶段！低溢价品种纳斯达克100ETF(159659)年内份额劲增226%

，本轮科技股行情主要受益于2023年初chatGPT发布催化的AI行情，由中游模型向上游算力以及下游应用传导。其中上游算力板块业绩整体确定性较强，股价基本呈现稳步上升的状态，且涨幅较高。中信证券表示，人工智能技术提升劳动生产率和企业综合竞争力，亦对国家产业发展具有重要战略意义。美国人工智能技术突飞猛进，已具备多模态大模型能力，孕育出诸多优秀应用。人工智能产业正处于高速发展阶段，基础大模型能力及其应用持续快速迭代。可持续关注AI相关的美股科技公司。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】作为美国市场代表性市场指数之一，纳斯达克指数又被称作“美国科技指数”的代表，纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼，选取其中100家非金融公司作为成分股，在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。纳斯达克100ETF（159659）紧密跟踪纳斯达克100指数，高效布局海外优质科技股，并设有场外联接基金（A类：019547，C类：019548），可供场外投资者选择。风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-01-25

20亿美元估值巅峰 “欧洲版OpenAI”如何成为GPT最强对手？

们的第62期内容，以下Enjoy。 “ChatGPT像互联网发明一样重要，将会改变世界。”比尔·盖茨对于大模型的预判似乎正在一步步成为现实。在过去的一年里，OpenAI在AI（人工智能）领域独领风骚，无论是ChatGPT的普及，还是其内部的风波，都成为了业界的焦点。然而，随着Mistral AI的崛起，这一格局正在经历前所未有的变革。作为OpenAI的强劲对手，Mistral AI在技术和产品层面均展现出令人瞩目的突破，已然成为AI领域的一颗耀眼明星，被称作“欧洲版OpenAI”。与OpenAI相比，Mistral AI更加注重技术的实际应用，致力于将最先进的AI技术应用于解决实际问题。在融资方面，Mistral AI在成立之初便获得了1.13亿美元的种子轮融资，并吸引了多家著名投资机构，如Lightspeed Venture Partners、Salesforce和法国巴黎银行等。在短短几个月内，该公司又完成了4.15亿美元的A轮融资，估值高达20亿美元。这一融资规模在AI初创公司中极为罕见，不仅证明了资本市场对Mistral AI的高度认可和期待，也为其未来的发展提供了强大的资金支持。 Mistral AI的崛起，不仅对OpenAI构成了挑战，更为整个AI领域注入了新的活力，为整个行业带来了更多的创新与突破。 01.引领人工智能革命的创新力量 Mistral AI全名为Mistral Artificial Intelligence，是一家专注于AI研发和应用的公司，尤其是用于构建在线聊天机器人、搜索引擎和其他AI驱动产品的技术。自成立以来，Mistral AI一直坚持以人为本，他们希望通过开发更加智能、更加人性化的AI系统，改善人们的生活和工作方式，为人类带来更多的便利和福祉，致力于利用先进的AI技术为各行各业提供高效、智能的解决方案。尽管只是一家初创企业，但Mistral AI的创始人团队个个来头不小。其中，Arthur Mensch曾担任谷歌人工智能公司DeepMind的研究员，Timothée Lacroix和Guillaume Lample则分别在Meta公司担任与该技术相关的职位。曾经的工作经历让他们对多模态、RAG、算法优化等技术有着深刻理解，并在模型推理、预训练和模型嵌入等领域有着深入研究。 Mistral AI官网上的这段话充分展现了Mistral AI的野心：“我们的使命是推动AI向前发展，为开放社区和我们的企业客户服务。我们致力于通过开发与专有解决方案不相上下的开放式重量模型来推动AI革命。” 尽管Mistral AI目前只是小型创意团队，但他们始终坚持高科学标准，并通过突破性的创新来开发高效、有用和值得信赖的AI模型。这或许正是Mistral AI备受青睐的原因之一。 02.大语言模型的重大飞跃 Mistral AI最备受瞩目的产品无疑是Mixtral 8x7B，这是目前市场上最具竞争力的开放式大型模型之一，拥有多项特别的功能，性能明显领先于其它大模型。 Mixtral 8x7B的核心在于其创新性十足的MoE（Mixture of Experts）架构，MoE架构通过一个网关网络，将输入数据分配给被称为“专家”的特定神经网络组件。在Mixtral 8x7B中，共有八个这样的专家，每个都有着高达70亿的模型参数。尽管配备了八个“专家”，但在实际运算时每个数据处理仅需两个“专家”参与。这种数据资源分配算法，极大地在保持模型性能的同时，优化了处理速度，同时保持了模型性能。在培训和微调方面，Mixtral AI使用多语言数据进行预训练，包括英语、法语、意大利语、德语和西班牙语。Instruct模型使用监督微调和直接偏好优化（DPO）进行训练，在MT-Bench等基准测试中取得了高分。在对Mixtral 8x7B进行深入研究时，Mistral AI也十分注重对其部分功能进行微调，特别是针对那些能够跟随指令操作的版本，使得模型朝着更加精细化和个性化的方向发展。除了自身的超强性能以外，Mixtral 8x7B广受好评的另一个重要原因是它所代表的开放性。 Mistral AI在发布这一大模型时便直接公开了这个模型的权重数据，这种策略在吸引AI社区的注意力方面非常有效，同时确保了学术和商业用途的广泛可访问性。Mixtral AI的开放性鼓励着多样化应用的出现，有可能在大模型和语言理解方面带来新的突破。 Mixtral 8x7B的创新方法和卓越性能使其成为大模型领域的行业标杆，尽管已经取得如此成就，Mixtral AI也从未停下前进的步伐，依然在积极优化这一模型的相关性能。 03.Mistral AI的里程碑式发展 Mixtral 8x7B的诞生标志着AI技术的一个重要突破，尤其是在模型结构和效率上的创新，那么和一众大模型比起来它又表现如何？能否超越巨头？自ChatGPT问世以来，OpenAI一直被视为大语言模型的黄金标准。然而，Mistral AI通过引入一个完全开源的开放权重模型，在广泛的基准测试中表现出卓越的性能，甚至在部分表现上超越了OpenAI的GPT 3.5模型和Meta的LLama 2 13B模型。具体而言，在多领域的大规模多任务语言理解（MMLU）测试中，涵盖数学、美国历史、计算机科学、法律等57个科目，Mistral AI以60.1%的准确率脱颖而出，而Llama 2 7B和Llama 2 13B的准确率分别略高于44%和55%。同样，在涉及常识推理和阅读理解的测试中，Mistral 7B的表现优于这两个Llama模型，准确率分别为69%和64%，凸显了其在深度语言理解领域的优势。 Mistral 7B之所以在深度语言理解方面表现优秀，是因为在训练过程中接触到了大量复杂、多变的文本数据，增强了其语境感知和推理能力，使得Mistral 7B在测试时能够更好地理解和把握文本的内在逻辑和语义信息，从而给出更准确、更深入的回答。与GPT3相较而言，Mistral AI聚焦于快速推理和处理更长的序列。利用分组查询和滑动窗口注意力机制——基于注意模型的一种注意模式，实现了对更低的延迟和更高吞吐量的优化。这使其适用于以更低的成本实现大批量、快速加工的应用场景，成为节约成本效益的最佳选择。对比之下，GPT3以其深入语言理解能力和多任务处理能力而闻名，并且它被优化用于处理更短的序列。例如GPT3在问答系统任务中表现出色，能够理解和生成准确的答案；得益于强大的语言理解能力，它能够快速地总结长篇文本；另外GPT3还可以执行文本补全、语言翻译、情感分析等。高性能小型模型，但缺乏“安全护栏” Mistral 7B以其高性能和强适应性备受关注，具有“小数字足迹”的特点，即模型在运行时所需的计算资源和存储空间较少。相较于其他对强大硬件严格依赖的模型，Mixtral 7B甚至可以在没有独立GPU的小型个人电脑上运行。这使得其可以灵活运用部署工具，如vLLM推理服务器和skypilot开源框架等部署在任何云平台上，包括AWS、GCP和Azure。同时，该模型也支持与开发人员提供的参考实现在本地协同使用。尽管其高性能和灵活部署的能力突出，安全性却成为Mistral AI的漏洞之处。 GPT3和Llama 2等LLM模型具有严格的内容过滤器，可以拒绝生成母公司认定为有害的消息，Mixtral 7B却缺乏这一“安全护栏”。曾有用户向Mistral AI的问答模型询问如何制造炸弹和实施谋杀，其聊天机器人竟然给出了细思极恐的细节指导。尽管Mistral AI团队致力于开放分享其技术，但这可能成为其AI产品的一把双刃剑，因为监管机构可能会因其缺乏传统内容过滤器而对该模型采取更严厉的措施。另一方面，Mistral AI的CEO Arthur Mensch曾在AI安全峰会上表示：“开源带来的风险和益处之间存在一种权衡，我们需要通过动态的对话来寻找最佳解决方案。” 据悉，该公司正在构建一个具备模块化过滤器和模块化机制的平台，用于管理模型网络。也许，该公司将从模型内部构建方面，着手AI安全和防护问题。在如今竞争激烈的大语言模型中，Mistral AI凭借其卓越的性能和出色的适应性脱颖而出。然而，面临潜在的AI安全性挑战，行业人员也正思考如何在开源与安全之间取得权衡之道。 04.与谷歌云共创智能未来众所周知，谷歌云在全球云计算领域堪称佼佼者，而当它与AI领域的黑马Mistral AI相遇，一个充满无限可能的未来正逐渐展现在我们眼前。上个月，谷歌云宣布和Mistral AI建立全球合作伙伴关系，Mistral AI将使用谷歌云的基础设施来分发和商业化其大型语言模型。借助谷歌云强大的云计算和大数据技术，Mistral AI在模型推理、预训练等领域有望取得前所未有的突破。这不仅将进一步推动AI技术的发展，更将为各行业带来更为智能、高效的解决方案。与此同时，双方的合作也将加速Mistral AI在各个行业的落地应用。无论是电商、金融、医疗还是教育，Mistral AI都将为人类带来更多便利和福祉。当然，Mistral AI的崛起并非偶然。作为一家充满活力和创新精神的公司，Mistral AI始终致力于探索AI技术的边界，并将其应用于解决实际问题。其出色表现和创新能力，使得人们不禁开始思考：这家初创公司是否有可能超越OpenAI，成为欧洲AI领域的领军者？让我们拭目以待。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2024-01-25

估值飙升！马斯克公司首个AI大模型产品即将发布！AI人工智能ETF近6个交易日“吸金”超2000万元

并发布。据相关媒体表示，该AI产品对标ChatGPT的Grok聊天机器人，已经摸到了商业化的边缘。目前AI聊天机器人Grok也已被接入X平台的高级付费订阅服务中。据了解，马斯克旗下人工智能公司xAI已经完成了5亿美元的首轮融资，向雄心勃勃的10亿美元融资目标迈出了一大步。预计投后估值达150亿-200亿美元。中信证券分析表示，海外大模型技术正在高速发展，其中视觉能力为核心的大模型多模态能力不断展现，模型的视觉理解和生成能力也在快速提升。这一趋势有望为AI市场带来广阔机遇，推动AI商业化进程加速，打开市场天花板。因此，中信证券持续看好大模型在各行业的落地应用，建议关注相关领域的AI公司。 AI人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数从沪深市场中选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2023年12月29日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视、科大讯飞、韦尔股份、金山办公、中际旭创、澜起科技、中科曙光、紫光股份、用友网络、大华股份，前十大权重股合计占比47.28%。

金融界2024-01-25

去中心化AI：应用场景及主要项目盘点

如，OpenAI可以突然决定改变他们的ChatGPT插件架构，这会破坏我的Talk2Books插件，但却没有事前通知。这是真实发生的。在链上创建的智能体就没有这样的平台风险。反对意见：代理还没有为生产做好准备……完全没有。BabyAGI、AutoGPT等都是玩具!此外，对于支付，创建人工智能代理的实体可以使用Stripe API，不需要加密支付。对于平台风险的争论，这是加密货币的一个老生常谈的用例，我们还没有看到它发挥出来……为什么这次不同? 项目示例：AI Arena、MyShell、Operator.io、Fetch.ai 4、数据和模型来源对数据和机器学习模型的自主管理及价值收集支持意见：数据的所有权应该属于生成数据的用户，而不是收集数据的公司。数据是数字时代最宝贵的资源，然而却被大型科技公司垄断，而且金融化表现欠佳。高度个性化的网络即将到来，这就要求可移植的数据和模型。我们将通过互联网将我们的数据和模型从一个应用程序带到另一个应用程序，就像我们让自己的加密钱包流转于不同的dapp之间一样。数据来源是一个巨大问题，尤其是造假现象越来越严重，就连拜登也承认了这一点。区块链架构很可能是解决数据来源谜题的最佳解决方案。反对意见：没有人在乎是否拥有自己的数据或隐私。我们已经从用户偏好上一次又一次地看到了这一点。看看Facebook/Instagram的注册量吧！最终，人们会信任OpenAI提供他们的机器学习数据。让我们面对现实吧。项目示例：Vana、Rainfall 5、代币激励Apps（如陪伴类apps）设想Character.ai具有加密代币奖励支持意见：加密代币激励对启动引导网络和行为非常有效。我们将看到大量以人工智能为中心的应用程序采用这一机制。AI伴侣是一个引人注目的市场，我们相信该领域将是一个数万亿美元规模的AI原生市场。2022年，美国人在宠物身上花费了1300多亿美元；AI陪伴类app就是宠物2.0。我们已经看到AI陪伴类app已实现产品市场契合度，Character.ai的平均会话时长为1小时以上。如果看到一个加密激励平台在这一领域和其他AI应用程序垂直领域占据市场份额，我们并不会感到惊讶。反对意见：这只是加密货币投机狂热的延伸现象，并不会持久。代币就是Web 3.0的获客成本，难道我们还没有从Axie Infinity身上吸取教训吗？示例项目：MyShell、Deva 6、代币激励的机器学习操作（如训练、RLHF、推理）设想ScaleAI具有加密代币奖励支持意见：加密激励可以在整个机器学习工作流程中使用，以激励诸如优化权重、微调、RLHF等行为——由人类判断模型的输出以进一步微调。反对意见：MLOps（机器学习操作）是加密货币奖励的一个糟糕用例，因为质量太重要了。虽然加密代币在熵没问题的情况下善于激励消费者行为，但在质量和准确性至关重要的情况下，它们并不利于协调行为。项目示例：BitTensor、Ritual 7、链上可验证性（ZKML）证明哪些模型可在链上有效运行并插入加密世界支持意见：链上模型可验证性将解锁可组合性，也就意味着你可以在DeFi和加密领域中利用组合输出。5年后，当我们有运行医生模型的智能体为我们检查身体，而不需要去医院看医生时，我们将需要有一些方法来验证他们的知识，以及诊断具体使用的是什么模型。模型的可验证性就好比是智能的声誉。反对意见：没有人需要验证运行的是什么模型。这是我们最不关心的事。我们这是在本末倒置。没有人运行llama2却害怕后台运行的是其他模型。这是加密技术（零知识证明）有意要寻找一个问题来解决，以及零知识证明（ZK）大肆炒作获得大量风投资金的后果。示例项目：Modulus Labs、UpShot、EZKL 来源：金色财经

金色财经2024-01-24

多模式人工智能和制造业的未来

自2023年9月OpenAI开始在其ChatGPT平台推出新的语音和图像功能以来，引入了更直观的界面，允许用户与ChatGPT进行语音对话并共享图像，从而增强整体用户体验。这种情况进一步加剧了多式联运已经炙手可热的流行。事实上，语音和图像功能的集成为用户在生活的各个方面提供了与ChatGPT交互的多种方式。无论是在旅途中还是在家中，用户现在都可以利用这些多模态功能与 AI 模型进行更加身临其境的互动交互，为许多以前无法完成的产品场景增添想象力。多模态将比通用语言模型更广泛地应用于工业场景。什么是多模态人工智能？多模态人工智能是指能够理解和处理来自多种模式或来源的信息的人工智能系统和模型。在人工智能的背景下，模态是一种不同的输入形式或渠道，例如文本、图像、音频、视频或任何其他类型的数据。多模态人工智能旨在整合和分析来自各种模态的信息，以实现对数据的更全面的理解。图形处理单元（GPU 或 TPU）的广泛使用极大地推动了深度学习 AI 的发展。然而，生成式人工智能进一步推动了这一进步，赋予它似乎永不满足的能力，以令牌的形式吸收数据，以及代表神经元之间连接数量的参数。此外，它还利用称为浮点运算 (FLOPS) 的计算能力指标。最新的 GPT-4 模型现已配备多模态功能，可混合文本和图像，并进行了大幅增强，因其在各种自然语言处理任务上优于现有法学硕士的卓越性能而赢得赞誉。多模态人工智能及工业场景然而，单模态数据的约束给现实场景尤其是工业场景带来了挑战，需要采用多模态人工智能。在信息丰富的场景中，仅仅依靠“语言”模型是不够的。有效的决策和信息评估需要多种信号。以制造业为例，制造业存在大量的图像、温度、重量等数据。在这种情况下，完全依赖语言模型是不够的，这凸显了整合各种形式信息的必要性。以医疗领域为例。为什么医生更喜欢面对面诊断，为什么目前的人工智能不能全面诊断疾病？解释在于医生会分析文字和患者的表现。在检查特定的 X 射线时，医生会参与集体讨论和咨询，因为他们提取的不仅仅是图像或文本段落，而是解释多模态信息。多模式输入不仅限于文本，还包括声音、红外数据和其他元素。这种方法有助于训练模型进行多维度思考。考虑一辆仅配备摄像头系统的自动驾驶汽车；在弱光条件下识别行人会遇到困难。为了全面应对这些挑战，激光雷达、雷达和 GPS 的结合至关重要。这种集成使车辆能够更全面地感知周围环境，从而提高驾驶的安全性和可靠性。这里的基本原则强调了整合多种感官以获得对复杂事件更深刻理解的重要性。通过多模态人工智能的利用，文本信息、照片、视频和音频可以融合，形成对给定情况的连贯而全面的描述。人工智能从根本上解决知识问题，而互联网主要解决信息问题。知识本质上是特定领域的，缺乏互联网的普遍性。制造业内领域专家和多模式人工智能能力的协同集成有可能显着降低成本并提高效率。来源：金色财经

金色财经2024-01-24

连续反攻！金融科技午后冲高，金证股份二连板，金融科技ETF(159851)放量大涨3%

计算机，占比约80%，覆盖了数字经济、ChatGPT、信创、金融IT等热门主题。其第二大权重行业为非银金融，占比近14%，成份股主要为互联网券商。数据来源：沪深交易所风险提示：金融科技ETF被动跟踪中证金融科技主题指数，该指数基日为2014.6.30，发布日期为2017.6.22，指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的本基金风险等级为R3-中风险，适合适当性评级C3以上投资者。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，基金管理人亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，基金投资需谨慎。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-01-24

谷歌Chrome浏览器将新增三项AI功能，人工智能ETF(159819)一键布局AI产业机遇

会，当前海外已经开始进入商业落地阶段，ChatGPT、Midjourney等现象级爆品出现，微软、Adobe、Salesforce、Zoom等软件巨头亦纷纷推出商业化产品，静待数据的持续验证；国内短期看算力最确定，模型训练拉动训练算力需求，未来应用大规模兴起亦会拉动推理算力需求。大模型仍处于群雄逐鹿、快速迭代阶段，未来空间大且会格局收敛，应用端长期空间最大，厂商百花齐放。人工智能ETF（159819），场外联接（A类：012733；C类：012734），聚焦人工智能核心标的，一键打包AI各细分环节龙头公司，管理费+托管费率仅0.2%/年，助力投资者低成本布局人工智能产业机遇。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-01-24

【金融界·慧眼识基金】“科技成长发现者”招商基金翟相栋：看好AI赛道，做好长期布局

金融界2024-01-24

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