导读：AI大模型日报，爬虫+LLM自动生成，一文览尽每日AI大模型要点资讯！
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《AI大模型日报》今日要点：豆包大模型在评测中显示性能较上一代提升19%，尤其在中文能力上超越GPT-4。Snowflake通过收购AI观测平台TruEra，增强其AI数据云功能与可信度，助力企业确保AI应用准确高效。昆仑万维旗下天工AI凭借卓越技术，DAU超过100万，成为用户活跃的AI内容创作平台。中国电信发布支持30种方言的语音识别大模型，推动方言文化保护。博世团队提出参考神经算子，高效解决工业偏微分方程问题，显著降低学习复杂度。此外，CVPR 2024线上分享会公布日程，聚焦计算机视觉领域最新成果。陈丹琦团队推出SimPO方法，通过微调8B模型超越Claude3 Opus，为大型语言模型优化提供新思路。港大与字节跳动提出多模态大模型新范式Groma，模拟人类先感知后认知过程，提升交互性与指向性。马斯克则计划建造世界最大超算中心，投入10万块H100训练Grok以追赶GPT-4。同时，OpenAI在领导层股权争议和安全团队解散挑战后，迎来AI安全领域资深专家加盟，致力于加强AGI的安全准备工作。
标题: 豆包大模型披露评测成绩，较上一代“云雀”提升19%
**摘要: **科技记者报道：豆包大模型在火山引擎原动力大会上发布，以低价策略进入市场，并在内部测试中显示出较上一代云雀模型提升19%的性能。在11个主流公开评测集上，豆包模型总分76.8分，优于其他国产模型，并在代码能力、专业知识和指令遵循方面有显著提升。尽管GPT-4在这些评测集上仍保持领先，豆包模型在中文能力上超越GPT-4。第三方评测结果预计将在未来一到两个月内公布。
**网址: **豆包大模型披露评测成绩，较上一代"云雀"提升19% | 量子位
标题: 速递｜Snowflake 宣布收购 AI 观测平台 TruEra！
**摘要: **Snowflake 宣布收购 AI 观测平台 TruEra，旨在增强其 AI 数据云的功能和可信度。TruEra 提供评估和监控 LLM 应用和 ML 模型的能力，帮助企业确保 AI 应用的准确性和高效性。此次收购将整合 TruEra 的技术团队，包括三位联合创始人，并进一步提升 Snowflake 在 AI 和 ML 数据治理方面的能力。Snowflake 表示，此次收购是其在生成式 AI 和机器学习能力上持续投资的一部分，以帮助客户最大化数据价值。
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标题: 昆仑万维宣布天工AI每日活跃用户（DAU）超过100万
**摘要: **昆仑万维旗下天工AI用户活跃度创新高，DAU超100万。受益于前瞻AI战略与领先产品能力，天工AI聚焦用户体验，优化产品，打造贴近用户场景的AI产品。据QuestMobile数据，3月月活跃用户近千万，成为国内AIGC APP月活跃用户第三。4月17日发布天工3.0与天工SkyMusic，模型技术强大，AI音乐领域领跑全球。4月访问量激增122.58%，增速榜单全国第二。天工AI以用户体验为中心，推出AI搜索研究/增强模式、AI PPT等功能，用户活跃度与留存数据屡创新高。智能体平台吸引用户创建UGC智能体，成为国内领先的AI智能体平台。自2023年4月17日推出以来，天工AI凭借卓越技术与领先产品性能，迅速获得用户青睐。下一步，昆仑万维将推动AI技术应用落地，优化模型技术与用户体验，打造用户首选的人工智能内容创作平台，赋能用户生成高质量AI UGC内容，为我国AI产业发展贡献力量。
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标题: 换了30多种方言，我们竟然没能考倒中国电信的语音大模型
**摘要: **中国电信人工智能研究院（TeleAI）近日发布了业内首个支持30种方言自由混说的“星辰超多方言语音识别大模型”，该模型可同时识别理解粤语、上海话、四川话、温州话等各地方言，是国内支持最多方言的语音识别大模型。该模型通过构建超30种、超30万小时的高质量方言数据库，解决了方言数据稀疏的问题，并自主研发了星辰语音识别大模型。团队首创“蒸馏 + 膨胀”联合训练算法，实现了80层模型稳定训练，并通过超大规模语音预训练和多方言联合建模，使单一模型支持30种方言自由混说语音识别。该模型在国际权威赛事中斩获冠军，并在多项基准测试中表现出色，打破了单一模型只能识别特定单一方言的困境。星辰超多方言语音识别大模型已在多个场景中应用，包括智能客服系统，并有望在更广泛的社会生活场景中发挥价值，同时推动对方言文化的保护。
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标题: 博世团队提出参考神经算子，学习偏微分方程解对几何变形的平滑依赖
**摘要: **科技记者报道： 博世人工智能中心（BCAI）的研究人员开发了一种名为参考神经算子（RNO）的新型神经网络架构，旨在更高效地解决工业应用中常见的偏微分方程问题。传统的神经算子方法需要大量数据来训练模型，以确保解的准确性，这在仿真成本高昂的工程设计优化领域尤其困难。RNO 通过学习解对几何形状微小变化的依赖性，显著提高了数据利用效率。 RNO 方法的核心在于其能够预测参考解在几何形状微小扰动下的变化。这种方法不仅降低了学习复杂度，还在准确度上大幅领先基准模型，实现了高达80%的误差减少。RNO 的分层架构包括编码器、积分算子层和解码器，通过预测解的变化量而非直接预测解本身，降低了学习难度。 研究人员通过一系列实验验证了RNO的有效性，包括与多种基线模型的比较。RNO在所有测试问题上的表现均优于其他模型，尤其是在处理复杂几何形状变化的数据集时，展现了良好的泛化能力和处理自由形式变形的能力。这一创新方法为工程设计优化领域提供了高效、灵活的工具，特别是在单次仿真成本高昂的场景中。
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标题: 大模型时代的计算机视觉！CVPR 2024线上分享会全日程公布
**摘要: **自从 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，科技界对大型语言模型和人工智能生成内容（AIGC）的关注度显著提升。在计算机视觉（CV）领域，研究热点也在不断变化。为了快速了解 AI 领域的最新科研成果与发展趋势，参加顶级会议论文分享会是一个有效途径。CVPR（计算机视觉与模式识别会议）作为 CV 领域的顶级会议，今年共收到 11532 份论文投稿，其中 2719 篇被接收，录用率为 23.6%。为了促进国内 CV 社区的学术交流，机器之心计划于 2024 年 6 月 1 日举办「CVPR 2024 线上论文分享会」，邀请 AI 社区成员参与。分享会将包括 Keynote 演讲和论文分享环节，并邀请顶级专家和论文作者就 CV 热门主题进行交流。
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标题: 陈丹琦团队新作：微调8B模型超越Claude3 Opus，背后是RLHF新平替
**摘要: **科技记者报道：陈丹琦团队推出新方法SimPO，这是一种简化的RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）替代方案，旨在提升大型语言模型的性能。SimPO通过微调8B模型，成功超越了Claude 3 Opus，并在多项测试中表现出色。与DPO（Direct Preference Optimization）相比，SimPO不仅性能更优，而且资源消耗更低，训练时间和GPU使用量大幅减少。 SimPO的核心在于简化训练流程，摆脱了对参考模型的依赖，并通过长度归一化的对数概率来构建奖励函数，鼓励模型生成简洁且高质量的回复。此外，SimPO还引入了奖励差异项来加强优化信号，使模型能够更清晰地区分正负样本。 在AlpacaEval 2和Arena-Hard等基准测试中，SimPO调整后的模型表现超越了其他优化方法，包括DPO。同时，SimPO的开销也大幅减少，训练时间和GPU消耗均有所降低。 尽管SimPO展现出巨大潜力，但作者也指出了一些不足，如未明确考虑安全性和诚实性，以及在某些需要密集推理的任务上表现下降。未来，团队计划通过集成正则化策略等方法来改进SimPO。 SimPO的成果已开源，并迅速被大模型微调平台Llama-Factory引进。这项技术的创新性应用为大型语言模型的优化提供了新的思路。
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标题: 港大字节提出多模态大模型新范式，模拟人类先感知后认知
**摘要: **香港大学和字节跳动商业化团队的研究人员提出了一种名为Groma的新范式，旨在提升多模态大模型的感知定位能力。Groma通过区域性图像编码来增强模型对图像中物体位置的识别，从而在视觉任务中实现更准确的定位。这种新方法允许模型将文本内容与图像区域直接关联起来，显著提升了对话的交互性和指向性。Groma的核心思路是将定位功能转移到多模态大模型的vision tokenizer中，利用vision tokenizer的空间理解能力来发现并定位潜在的物体，而无需外接专家模型。研究人员采用超过8M的数据来预训练Region Proposer，以提高定位的鲁棒性和准确性。实验结果显示，Groma在多个基准测试中表现优异，包括Grounding Benchmarks和VQA Benchmark。这种先感知后认知的模型设计不仅符合人类的视觉过程，还避免了重新训练大语言模型的计算开销。字节跳动正持续加大对顶尖人才和前沿技术的投入力度，参与行业顶尖的技术挑战和攻坚。
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标题: 马斯克烧几十亿美元造最大超算中心，10万块H100训练Grok追赶GPT-4o
**摘要: **科技巨头间的AI竞赛愈演愈烈，马斯克不甘落后，宣布将建造世界最大的超算中心。他的xAI公司发布了Grok 1.5，并计划推出Grok 2，但受限于算力不足。马斯克表示，训练Grok 2需要约2万个基于Hopper架构的英伟达H100 GPU，而Grok 3及更高版本将需要10万个H100芯片。特斯拉财报显示，公司受到算力限制，马斯克计划部署8.5万个H100 GPU。他希望在2025年秋季前让这台超级计算机运行起来，并与Oracle合作共建。这个「超级计算工厂」一旦完工，规模将至少是当前最大GPU集群的4倍。然而，Meta、微软和OpenAI也在积极扩建算力，竞争激烈。英伟达成为关键供应商，其H100和即将推出的B100 GPU将助力科技巨头升级算力。马斯克还指出，除了芯片短缺，电力供应将成为未来AI发展的主要限制因素。
**网址: **马斯克烧几十亿美元造最大超算中心，10万块H100训练Grok追赶GPT-4o|英伟达|马斯克|电力_新浪新闻
标题: AI初创集体跳槽OpenAI，Ilya出走后安全团队重整旗鼓！
**摘要: **OpenAI面临领导层股权争议和AI安全团队解散的双重挑战。据报道，高级领导层对股权回收条款知情并签署，而安全团队的解散和未兑现的资源承诺引发了外界对OpenAI安全承诺的质疑。然而，随着Indent的CEO Fouad Matin及其团队加入OpenAI，致力于AGI安全准备，公司似乎正在重整旗鼓。Matin在AI安全和产品设计方面有着丰富的经验，他的加入可能会为OpenAI的安全工作带来新的活力。
**网址: **AI初创集体跳槽OpenAI，Ilya出走后安全团队重整旗鼓！|AI_新浪新闻
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