AI测试 字节跳动推出端到端同声传译智能体;OpenAI 搜索引擎 SearchGPT 登场丨 RTE 开发者日报

RTE开发者社区 · 2024年07月26日 · 2075 次阅读

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本期编辑:@JLT,@ 鲍勃

01 有话题的新闻

1、挑战谷歌,OpenAI 搜索引擎 SearchGPT 登场

凌晨,OpenAI 正式宣布搜索产品 SearchGPT 开放内测。OpenAI 表示,SearchGPT 旨在利用模型的强大能力来检索网络的信息,为用户提供快速及时的答案,并附有清晰和相关的来源。目前先向一小部分用户开放,以获取反馈意见。这个内测的原型产品是临时的,OpenAI 表示后续将会把这些功能中的最佳部分直接整合到 ChatGPT 当中。

SearchGPT 与各种新闻媒体进行了合作,其中包括《华尔街日报》《美联社》等等,这些媒体可以管理他们在 SearchGPT 中的展示方式,即使这些新闻网站选择不用于大模型训练,它们仍然可以出现在搜索结果中。

OpenAI CEO Sam Altman 也在回复网友时透露了 GPT-4o 的语音功能将在下周向会员推出 Alpha 版本。(@ 爱范儿)

2、商汤大模型技术将用于巴黎奥运会赛事转播、竞技分析等领域

巴黎奥运会期间,商汤 AI 智慧篮球产品将全程参与中国国家篮球队的赛事征程,提供运动数据分析及竞技策略优化支持等。此外,商汤智慧赛事转播技术将用于乒乓球、射箭两个项目的全程赛事转播。

据介绍,基于商汤与 SMT 合作开发的 InnoMotion 赛事转播方案,可利用商汤 3D 无感知运动捕捉技术,在完全无穿戴设备的情况下,实现多人、大范围、多角度的多元场景覆盖,实时获得空间运动姿态信息。(@36 氪)

3、烧掉 85 亿,OpenAI 今年亏损或高达 50 亿美元

7 月 25 日,根据外媒报道,人工智能聊天机器人 ChatGPT 的开发商 OpenAI 在本年度可能面临高达 50 亿美元的亏损。

作为历史上崛起速度最快的初创企业之一,OpenAI 在收入方面达到了 35 亿美元。然而,运营成本的增加至 85 亿美元,使得该公司的财务状况面临挑战。

目前,OpenAI 的估值为 800 亿美元。在未来 12 个月内,该公司可能需要筹集更多资金以应对财务压力。(@ 元力社)

4、字节跳动推出端到端同声传译智能体,效果已接近专业人工水平的同声传译

来自字节跳动 ByteDance Research 团队的研究人员推出了端到端同声传译智能体:Cross Language Agent - Simultaneous Interpretation, CLASI,其效果已接近专业人工水平的同声传译,展示了巨大的潜力和先进的技术能力。

CLASI 采用了端到端的架构,规避了级联模型中错误传播的问题,依托于豆包基座大模型和豆包大模型语音组的语音理解能力,同时具备了从外部获取知识的能力,最终形成了足以媲美人类水平的同声传译系统。(@ 机器之心)

5、百川智能完成 50 亿元 A 轮融资,北上深国资入局

36 氪独家获悉,大模型初创公司百川智能已于近期完成 A 轮融资,总融资金额达 50 亿元人民币。此前,百川智能已经在 2023 年 10 月官宣了 A1 轮融资,披露了包括阿里、腾讯、小米等科技巨头及多家顶级投资机构在内的名单。在 A 轮融资中,除了上述机构,百川智能还获得了包括北京市人工智能产业投资基金、上海人工智能产业投资基金、深创投等国资背景产业投资基金的投资。

据了解,A 轮融资完成后,百川智能估值已达 200 亿元,并将以这一估值开启 B 轮融资。(@36 氪)

02 有态度的观点

1、Perplexity CEO 谈 AI 搜索的未来:做知识发现引擎,不是搜索引擎

Perplexity,一家成立不到两年已融资超过一亿美元的 AI 公司,遭福布斯及 WIRED 指控盗用付费专属内容。Perplexity CEO Aravind Srinivas 在专访中称,该公司是关于知识的获取、传播和再生产。他将 Perplexity 看作是一个知识发现引擎,不仅提供答案,还有引用来源做支持,这样更能打击虚假信息,追求真实的答案。下一步,Perplexity 计划推出 Pages 项目,让人们更容易撰写文章,分享他们在 Perplexity 上的浏览会话和问询。(@ 爱范儿)

2、何小鹏评特斯拉 FSD:端到端大模型能实现 L4 自动驾驶

7 月 24 日的财报电话会上,特斯拉公司 CEO 埃隆·马斯克表示,将在欧洲和中国申请监管批准以实施监督下的 FSD,预计在今年年底前获得批准。

小鹏汽车董事长何小鹏对此在个人社交平台上表示:「今年的 FSD 和以前的 Tesla 自动驾驶从能力上完全是两个,我非常赞赏。最近和好几个 L4 的老大聊端到端,他们都认为端到端是 L2 驾驶辅助或者 L3 自动驾驶的最佳路线,但是一定不是 L4 的优选。我是真的认为端到端和大模型会最终到 L4 自动驾驶。」(@ 第一财经)

写在最后:

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素材来源官方媒体/网络新闻

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