AI 熱潮推動定制晶片需求激增
本週 AI 記錄了一系列有關機器學習的最新故事以及一些重要的研究和實驗成果。近期，AI 晶片新創公司 D-Matrix 籌集了 1.1 億美元的資金，旨在商業化其被稱為“首創”的推論計算平臺。D-Matrix 聲稱其技術可以以比基於 GPU 的選項更低的擁有成本執行 AI 模型。Playground Global 合作夥伴 Sasha Ostojic 表示：“D-Matrix 將使生成式 AI 商業化”。無論 D-Matrix 能否兌現該承諾，對它及類似的新創公司的熱情顯示，科技行業的參與者越來越意識到 AI 硬體短缺的嚴重性。
硬體不平等傷害 AI 產業
現在生成式 AI 的應用正在加快，執行這些模型的晶片供應商（如 Nvidia）正努力跟上需求。最近，微軟警告股東，如果無法獲得足夠的 AI 晶片（特別是 GPU）用於其資料中心，可能會導致 Azure AI 服務中斷。據報導，Nvidia 最好的 AI 晶片已經售罄至 2024 年，部分原因是得益於百度、位元組跳動、騰訊和阿裏巴巴等海外科技巨頭的高需求。無怪乎微軟、亞馬遜和 Mata 等公司正在投資於開發 AI 推論的自家下一代晶片。但對於沒有資源進行那種劇烈行動的公司來說像 D-Matrix 這樣的新創公司的硬體可能是次佳選擇。
在最樂觀的情況下，D-Matrix 及其同類公司將作為平等化力量，平衡生成式 AI 和更廣泛的 AI 市場的新創公司。AI 研究公司 SemiAnalysis 最近的分析顯示，AI 行業對 GPU 的依賴正在將科技界分為“GPU 富裕”和“GPU 貧窮”兩個群體。前者主要由 Google、OpenAI 等老牌公司組成，而後者主要由歐洲新創公司和由政府支援的超級計算機（如法國的朱爾·凡爾納）組成。不平等問題困擾著 AI 行業，從為生成式 AI 模型標注資料的註解者，到訓練期間經常出現的有害偏見以及現在可能成為另一個例子的硬體問題。
硬體問題需找到解決之道
這並不意味著所有希望都寄託在像 D-Matrix 這樣的新創公司身上，新的 AI 技術和架構也可能有助於解決這種不平衡。但是價格更低、商業上可用的 AI 推論晶片將成為解決這個難題的重要一環。
其他本週 AI 新聞摘要
Imbue 獲得 2 億美元融資
AI 研究實驗室 Imbue，前身為 Generally Intelligent，最近完成了 2 億美元的 B 輪融資，公司估值超過 10 億美元。Imbue 於去年 10 月推出，旨在研究機器當前缺乏的人類智慧基礎知識。這筆新的融資將用於該新創公司實現其目標。
eBay 透過 AI 工具生成產品列表
eBay 正在推出一種新的 AI 工具，可以根據一張照片生成產品列表。這將節省大量時間，但某些使用者發現，到當前為止，eBay 的生成式 AI 工具在質量方面表現一般。
Anthropic 推出付費計劃
由前 OpenAI 員工共同創辦的 AI 新創公司 Anthropic 宣布推出首個面向消費者的高級訂閱計劃，為 Anthropic 的 AI 動力文字分析聊天機器人 Claude 2 提供 Claude Pro 服務。
OpenAI 舉辦開發者大會
OpenAI 本週宣布將於 11 月 6 日舉辦開發者大會，這是該公司首次舉辦此活動。OpenAI 在一篇博文中表示此次為期一天的 OpenAI DevDay 活動將包括主題演講和由 OpenAI 技術人員主持的小組討論，該公司將在活動中預覽“新工具並交換想法”，但具體內容仍然成謎。
Zoom 重新命名和發布 AI 工具
為了在競爭激烈的視訊會議市場保持競爭力，Zoom 正在更新和重新命名其幾個基於 AI 技術的功能，包括以前被稱為 Zoom IQ 的生成式 AI 助手。
AI 模型是否注定會出現幻象？
像 OpenAI 的 ChatGPT 等大型語言模型都有同樣的問題：它們會胡思亂想。但這種情況是否永遠存在？我們向專家們請教了他們的意見。
檢察官打擊 AI 兒童濫用
美國全國 50 個州的檢察長以及四個地區的檢察長簽署了一封信，呼籲國會採取行動打擊依賴 AI 技術的兒童性虐待材料問題。生成式 AI 在兒童色情方面通常是無害的，但正如檢察長們指出的那樣，它也可以被利用來促進濫用。
Artisse 生成你的照片
Artisse 是一種新工具，允許使用者透過上傳一系列自拍照片來生成 AI 照片。這不是非常新穎的功能；其他工具也能做到這一點。但 Artisee 聲稱透過提供更廣泛的輸入和輸出功能以及更真實的結果照片，提升了現有的 AI 照片應用。
AI 在其他領域的進展
本週，AI 在其他一些意想不到的領域取得了進展。Osmo 旨在“讓計算機具有嗅覺”，發表了一篇在 Science 期刊上的論文，顯示香味確實可以被可靠地量化和對映。該模型成功預測了它以前沒有遇到過的氣味特徵，證實了 Osmo 的有效性。這項研究成果的首個市場看起來將是簡化香水合成。
此外倫敦帝國學院的生物學家們在哥斯大黎加的 300 個地點錄製了近 36,000 小時的音訊，以追蹤當地的野生動物。由於這會花費 20 年的時間，或者讓 20 名研究生花一年的時間去監聽，而機器學習模型很擅長從噪音中提取訊號，因此他們在兩個月內進行了分析。結果發現，哥斯大黎加的嚎叫猿不喜歡樹木覆蓋率低於 80％的地方，並且比墨西哥的嚎叫猿對人類的存在更敏感。
康涅狄格州耶魯大學的研究人員發現，機器學習模型可以分析心臟超聲波檢查影象，以檢測嚴重主動脈瓣狹窄這種心臟疾病。這種更快、更容易地做出診斷可以挽救生命，即使疾病檢測結果不是 100％確保，它也可以提醒非專業護理工作者可能應該諮詢醫生。
最後中國 Talk 的記者對百度最新的語言模型 Ernie 進行了分析。該模型主要用於中文，所以一切都是曲線救國，但從該國對 AI 的約束法規來看，這個模型和其他一些模型似乎無法應對。“辣辣”的話題，例如臺灣主權，被拒絕，它提出“道德斷言，甚至是政策建議”，有時反映了現行政權，有時則有些奇怪。例如，它熱愛理查德·尼克松。但是該模型可以做到一些語言模型似乎做不到的事情：當它覺得進入危險領域時，保持沉默。感謝這樣可敬的謹慎。
