Llama-3.1 405B开源模型提前泄露，超越GPT-4o；Notion突破1亿用户里程碑 | AI头条

整理 | 王启隆

出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100）

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• Llama-3.1 405B 提前泄露，首个超越 GPT-4o 的开源模型
• Notion 达成 1 亿用户里程碑，创始人回顾发展历程
• 马斯克购十万张 H100 显卡打造超算集群，加速 AI 模型训练
• 马斯克称 xAI 参与 AI 竞赛旨在造福人类
• OpenAI 团队“普遍基本收入”研究成果发布
• 体育游戏公司借助 AI 在三个月内获取约 11000 名球员形象
• Sakana AI 推出浮世绘生成模型
• Luma AI 的 Dream Machine 推出创新“Loops”功能
• 豆包回应称与 WPS 在 AI 训练层面未开展任何形式合作
• 多所高校开始检测毕业论文“含 AI 量”，学生称自己原创论文被检出“AI 率”较高、无法过审
• 番茄小说被曝要求网文作者同意将作品用于训练 AI，引发作者联合抵制
• MIT 教授：未来 10 年只有 1/4 的 AI 相关任务能够实现成本效益自动化
• 马斯克重申特斯拉机器人量产时间：2026 年开卖

国内外 AI 要闻

Llama-3.1 405B 提前泄露，首个超越 GPT-4o 的开源模型

近日，万众瞩目的开源模型 Llama-3.1 405B 在 Reddit 上提前泄露，根据泄露的基准测试显示，Meta 将于明天发布的 Llama 3.1 405B 模型可能超越 OpenAI 的 GPT-4o。该模型使用公开来源的 15T+ tokens 进行训练，预训练数据截止到 2023 年 12 月，微调数据包括公开可用的指令微调数据集和 1500 万个合成样本，且支持包括英语、法语、德语等在内的多语言。

Llama 3.1 是优化的 Transformer 架构自回归语言模型，微调版本使用 SFT 和 RLHF 来对齐可用性与安全偏好，支持语言有英语、德语、法语等。此外，Llama 3.1 的 benchmark results 还泄露在 Azure's Github 账户上，包括 405B、70B、8B 等版本。从模型卡信息推断，Llama 3.1 系列模型的上下文长度为 128k，所有模型版本都使用分组查询注意力（GQA）来提高推理可扩展性。

Notion 达成 1 亿用户里程碑，创始人回顾发展历程

近日，Notion 突破 1 亿用户里程碑。Notion 是一款集成了笔记、知识库、数据表格、看板、日历等多种能力于一体的应用程序，创立于 2013 年，早期版本是纯程序员产品，用户寥寥。2018 年，Notion 2.0 版本在 ProductHunt 发布后，逐渐获得用户青睐，并成功找到收费商业模式得以生存发展。

在 X 上（@ivanhzhao），创始人回顾其发展历程，坦言早期颇为迷茫。多次重建，经历诸多挑战，如技术选型错误等。但团队始终未改使命，坚持创新。Notion 基于“软件可以增强人类智力”这一理念，致力于打造像“软件乐高”般的产品，为用户提供更灵活、更具创造力的工具。

如今，Notion 不仅在用户数量上取得重大突破，还凭借对工艺和美感的追求，不断优化产品。众多非程序员也能基于 Notion 构建并销售工具，部分用户在 2023 年收益达 100 万美元。未来，Notion 将继续前行，向 10 亿用户的目标迈进。

马斯克购十万张 H100 显卡打造超算集群，加速 AI 模型训练

昨日，埃隆·马斯克在 X 上宣布将打造一个拥有十万张 H100 显卡的超算集群。该集群性能卓越，每秒可达 2.5 百亿亿次浮点运算，远超目前最快的超级计算机 Frontier（每秒 1.2 exaflops）。凭借此强大实力，仅需一周就能完成 GPT-4 级别模型的训练。这一突破令人瞩目，也让人们对 Grok 的下一代模型充满期待，或将为 AI 发展带来新变革。

马斯克称 xAI 参与 AI 竞赛旨在造福人类

昨日，马斯克与 Dr Jordan B Peterson 展开对话。马斯克表示，当前所有人工智能公司都在全力竞争，致力于构建一个比全体人类智慧总和还要强大的数字超级智能。而 xAI 参与这场竞赛，是希望引导其朝着有益于人类的方向发展。这一表态显示出马斯克对人工智能发展的思考以及 xAI 的使命，引发了业界的广泛关注。

OpenAI 团队“普遍基本收入”研究成果发布

近日，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 发布推文介绍，OpenResearch 团队发布了他们的 UBI（普遍基本收入）研究的第一个结果，并称赞团队数年来工作出色且勤奋，为其感到骄傲。

该研究具体内容为：在整个研究过程中，接受者和控制参与者的就业率和工作时间都有显著增加，但控制参与者的增加幅度更大。现金转移使得接受者的就业可能性平均降低 2 个百分点，每周工作时间平均减少 1.3 小时。不同参与者之间存在很大差异，例如年龄在 30 岁以下、单亲以及家庭收入较高的接受者受到的影响更为明显。现金转移还影响了个人和家庭收入，尽管接受者在不包括转移金额时收入较低，但包括转移金额后则较高。现金转移让接受者在就业决策上有了更多自主权，能够根据个人情况、目标和价值观来调整工作，他们可能会用现金来替代或补充收入，从而减少工作时间或工作数量。接受者利用现金转移的方式包括照顾家庭、追求教育、关注身心健康、休息或追求更好的就业机会等。不过，目前尚未发现工作质量有变化，未来还将进一步深入研究不同类型的工作、新工作是否反映参与者求职时的优先事项以及转移结束后的情况等。

体育游戏公司借助 AI 在三个月内获取约 11000 名球员形象

近日，电子游戏公司 EA（电子艺界）时隔十多年发布新版大学橄榄球游戏“EA Sports College Football 25”。为在三个月内获取约 11000 名球员形象，EA 依靠四年前研发的 AI 技术。此前游戏用通用球员形象，现解决肖像权问题，补偿球员每人 600 美元及游戏副本。游戏发布时行业低迷，与“Madden NFL 系列”有竞争。早期社交媒体反馈多数积极，但线上游戏服务器有问题，EA 正增加容量解决。

Sakana AI 推出浮世绘生成模型

东京初创公司 Sakana AI 发布两个新图像生成模型 Evo-Ukiyoe 和 Evo-Nishikie，专注于日本传统浮世绘。模型可在 Hugging Face 上使用，前者为文本到图像生成，后者为图像到图像上色。模型基于进化模型合并技术开发，经大量标注作品微调。目前仅支持日语提示，处于早期阶段，仅供研发，Sakana AI 希望借此传播日本文化。公司曾获知名投资，在 AI 领域受关注。

项目链接：https://huggingface.co/SakanaAI/Evo-Ukiyoe-v1

Luma AI 的 Dream Machine 推出创新“Loops”功能

Luma AI 今日为其 Dream Machine 平台发布“Loops”新功能，用户能通过文本等创建无间断的连续视频循环。此功能解决了以往 AI 生成视频的卡顿问题，发布仅一个月便受青睐。它降低创作门槛，普通人轻点几下就能出高质量视频，有免费和付费模式。不过，AI 生成媒体发展也带来伦理问题，Luma AI 正积极应对。该功能引发创作者和爱好者的期待，展示了 AI 生成媒体的创新步伐。

**豆包回应称与 WPS 在 AI 训练层面未开展任何形式合作 **

豆包发布了《关于豆包不实传言的声明》。声明称，近日关注到个别用户及媒体猜测称，豆包能问到自己尚未发布的 AI 内容，并使用 WPS 的云端内容训练 AI，该传言完全不实。声明表示，豆包上部分书目信息，来源于公开信息，豆包也会给出相关网站信息；豆包与 WPS 在 AI 训练层面并未开展任何形式的合作，也没有使用任何用户未公开的私人数据进行训练。（新浪科技）

**多所高校开始检测毕业论文“含 AI 量”，学生称自己原创论文被检出“AI 率”较高、无法过审 **

今年有一些高校开始针对 2024 届毕业生发布有关生成式 AI 检测的通知，明确学生在进行毕业设计（论文）时，应严格遵守学术规范和学术道德，避免过度依赖智能生成内容，确保毕业设计（论文）的独立性和原创性。但是，报道提到多名学生的原创论文被检测为“AI 生成”，且没有申诉途径，只能按照机器的运行逻辑修改。接受采访的学生都认为，AI 检测“某种程度上”确实可以防止学生用 AI 代写论文，但目前的 AI 检测功能尚不成熟。（澎湃新闻）

**番茄小说被曝要求网文作者同意将作品用于训练 AI，引发作者联合抵制 **

近期有不少网文作者发帖称，字节跳动网文平台“番茄小说”的签约协议中增加了“AI 训练补充协议”，要求作者同意给平台“喂”作品，用于“内容开发”。觉察到这一情况的作者前往同为字节系的“豆包”AI 进行验证，不少人通过和豆包的对话获得了自己已发表作品的故事梗概和大纲。抖音集团方对此回应称，豆包是基于公开搜索结果呈现作品及概述，不存在盗用信息行为。番茄小说对于已经签署补充协议、或签约条款中包含 AI 条款的作者，已开放相关通道，将协助作者尽快解除相关 AI 条款约定。但是故事到这并没结束。报道称，有网文作者最新反映，向人工客服登记了“申请解除”后相关作品被平台“停止推荐”，对此，番茄小说相关负责人回应称，作者在平台发布作品的权益与是否签订 AI 辅助写作条款无关，也不会影响该作品的正常推荐。（蓝鲸新闻）

**MIT 教授：未来 10 年只有 1/4 的 AI 相关任务能够实现成本效益自动化 **

麻省理工学院（MIT）研究所教授 Daron Acemoglu 表示，在未来十年，只有四分之一的人工智能相关任务能够实现成本效益的自动化。Acemoglu 在高盛交易所播客上表示，即使人工智能取得了重大突破，其影响也要几年才能显现出来。高盛表示，这意味着在未来 10 年里，人工智能对所有任务的影响不到 5%，只会使美国的生产率提高 0.5%，并且对 GDP 增长的贡献累计仅为 0.9%。（智通财经）

马斯克重申特斯拉机器人量产时间：2026 年开卖

近日，一张基于前 OpenAI 研究员丹尼尔·科科塔伊洛对未来人工智能发展预测的时间表在社交媒体 X 平台上引发了广泛关注。其中，科科塔伊洛预测，2029 年将进入人形机器人时代，人形机器人将被广泛部署，可能给制造业、医疗保健等行业带来革命。对于科科塔伊洛的预测，马斯克今日跟帖回应称，特斯拉明年将小规模生产人形机器人，有望在 2026 年为其他公司大规模生产人形机器人。（财联社）

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