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数字化只是一个媒介，一切以业务增长为目的。
钛媒体9 月 20 日，科技媒体 The Decoder 昨日（9 月 19 日）发布博文，报道称在聊天机器人竞技场（Chatbot Arena）上，OpenAI 的新人工智能模型 o1-preview 和 o1-mini 问鼎榜首。聊天机器人竞技场简介聊天机器人竞技场是一个比较人工智能模型的平台，它利用 6000 多个社区评分对新的 OpenAI 系统进行了评估。结果结果显示，o1-preview 和 o1-mini 尤其在数学任务、复杂提示和编程方面表现出色。Lmsys 提供的数学模型优势图表清楚地显示，o1-preview 和 o1-mini 的得分超过 1360 分，远高于其他模型的表现。IT之家附上相关截图如下：O1 的目标是为人工智能推理设定一个通用新标准，即在回答前“思考”” 更长时间。然而，O1 模型并非在所有方面都优于 GPT-4o。许多任务并不需要复杂的逻辑推理，有时 GPT-4o 的反应更快。注意事项o1-preview 和 o1-mini 的票数远低于 GPT-4o 或 Anthropic’s Claude 3.5 等成熟模型，每个模型都只有不到 3000 条评论，这样小的样本量可能无法准确代表实际结果，限制结果的意义。
IT之家云服务行业进入新变局。
钛媒体世优科技创始人、CEO纪智辉对钛媒体App表示，作为新一代信息技术集成创新和应用的未来产业，数字人将深刻变革人类生产生活方式。相比于国内竞争加剧，海外将是 AI 数字人和虚拟体验技术企业能获得规模利润的重要来源。
钛媒体9 月 19 日，据《华盛顿邮报》报道，美国加州大学河滨分校的一项新研究揭示了生成式 AI 的惊人环境成本，尤其是其对水资源的消耗。研究发现，即使只是生成文本，AI 也需要大量的水来冷却服务器。再加上其对电网的巨大压力，进一步凸显了 AI 发展的环境挑战。图源 Pexels研究指出，AI 的用水量因州和数据中心位置的不同而有所差异，但总体而言，水耗与电费成反比。IT之家注意到，得州的水耗最低，生成一封 100 字的电子邮件仅需 235 毫升水，而华盛顿则高达 1,408 毫升，相当于三瓶 16.9 盎司的矿泉水。此外，数据中心本身就是水电的消耗大户，这也推高了所在地区居民的水电费用。例如，Meta 训练其 LLaMA-3 模型就使用了 2200 万升水，相当于种植 4439 磅（IT之家备注：约 2013.5 千克）大米所需的水量，或 164 名美国人一年的用水量。这绝非小数，尤其考虑到这只是对 GPT-4 目标受众来说非常轻度的使用场景。GPT-4 的电力成本也非常高，如果十分之一的美国上班族每周使用一次 GPT-4，一年下来，其电力需求将相当于整个华盛顿特区（约 671,803 人）20 天的用电量。OpenAI、Meta、谷歌和微软的代表对此进行了回应，大多数只是重申了致力于减少环境需求的承诺，并未给出具体的行动方案。微软代表 Craig Cincotta 表示，公司致力于开发完全不耗水的冷却方法，但没有提供具体的细节。
IT之家2024年秋，科技巨头又开始了批量秀肌肉。
钛媒体9 月 19 日，据彭博社报道，由谷歌前高管创办的初创公司 Brightband 周四（今日）宣布，其已获得 1000 万美元（IT之家备注：当前约 7089.5 万元人民币）A 轮融资。该轮融资由 Prelude Ventures 领投，参与投资者包括贝恩资本旗下的 Future Back Ventures 和 Slack 联合创始人卡尔・亨德森。图源 Pexels该公司由前谷歌高管朱利安・格林和三位科学家于今年夏天创立，旨在利用 AI 技术改善天气预报。该公司目的是开发一款付费产品，以及一个基于原始天气观测训练的开源 AI 预测模型。Brightband 的联合创始人、俄克拉荷马大学计算机科学和气象学教授艾米・麦戈文在接受采访时说，Brightband 最初将专注于预测极端天气的行为，包括热浪和热带气旋，相比传统预测将可提前数日完成。报道称，过去一年以来，谷歌、华为和英伟达纷纷推出了机器学习天气预测模型，可在数秒内完成天气预测。Brightband 将尝试制作中程预报，即提前 10 到 14 天预测天气，只使用从历史天气观测中收集的信息，而不使用任何基于物理的数据，以弥补测量数据的缺失或不可靠。
IT之家9 月 19 日，科技媒体 The Decoder 昨日（9 月 18 日）发布博文，报道称英伟达高级科学家 Jim Fan 预测，未来几年机器人领域将迎来“GPT-3 时刻”。Jim Fan 简介Jim Fan 在斯坦福大学视觉实验室获得了博士学位，师从李飞飞教授。他的研究领域十分广泛，包括了多模态基础模型、强化学习以及计算机视觉，曾实习于谷歌云 AI、OpenAI、百度硅谷人工智能实验室等知名组织。Jim Fan 目前在英伟达公司领导 AI 相关研究，其团队正致力于开发“Project Groot”，这是公司为创建人形机器人基础模型所做的努力。未来两到三年的研究突破Jim Fan 预测未来 2-3 年内，机器人基础模型的相关研究会出现重大突破，不过他也坦言机器人想要进入日常生活，还需要更长的时间。在接受红杉资本的采访时，Fan 表示他期待机器人领域迎来一个“GPT-3 时刻”—— 即基础机器人模型取得突破，其影响力可与 GPT-3 在语言处理领域的影响相媲美。IT之家翻译其观点如下：要让机器人进入人们的日常生活，不仅仅是技术层面的问题。机器人需要价格亲民且能大规模生产，同时我们还需要硬件安全以及隐私和法规保障。世界是围绕人类形态构建的，对吧？我们的餐厅、工厂、医院以及所有设备和工具 —— 它们都是为人类形态和双手设计的。他认为，理论上，一台能力出众的人形机器人能够执行人类所能完成的任何任务，并预测人形机器人硬件的生态系统将在两到三年内准备就绪。英伟达的机器人相关研究英伟达在开发机器人人工智能时采用了三种数据类型的结合：互联网数据、模拟数据和真实世界机器人数据。Fan 博士强调了每种方法的优势与不足，并认为它们的结合是成功的关键。英伟达正在研发诸如“Eureka”等技术，该技术利用语言模型生成机器人训练的奖励函数，实现自动化流程。除了现实世界，范的团队还在研究用于视频游戏等虚拟环境的 AI 代理。他发现这些领域之间存在相似之处，并致力于开发一种长期内能同时控制虚拟和实体代理的统一模型。
IT之家9 月 19 日，普渡机器人今日发布初代类人形机器人 PUDU D7，基于仿生双臂和全向移动底盘设计，能够在多个场景中执行复杂任务操作。IT之家注意到，PUDU D7 预计将在 2025 年实现商业化落地。该机器人身高 165 厘米，重量 45 公斤，仿生臂的单臂展达到 65 厘米，整机拥有 30 个自由度，配备灵巧手后，自由度将提升至 50。PUDU D7 具备类人的构型，底部配备通用的移动能力，底盘支持 360 度全向移动，最大速度 2 米 / 秒，能在最大 10 度的斜坡上稳定运行。D7 的电池容量超过 1KWh，可持续工作超过 8 小时。PUDU D7 上部具备通用操作能力和元学习交互能力，能够执行电梯操作、物品搬运与分拣等多场景下的复杂任务。其仿生单臂的负载能力达到 10 公斤，末端重复定位精度可达 0.1 毫米。普渡机器人融合多种数据驱动具身智能，并在大模型应用上采用“大脑大模型”与“小脑大模型”分离的策略，通过多层次模型联动，以实现 PUDU D7 的 AI 智能交互和具身智能学习能力。
IT之家9 月 19 日，科技媒体 testingcatalog 昨日（9 月 18 日）报道，OpenAI 面向所有用户在多种设备上，为 ChatGPT 推出了“Auto”自动模式。IT之家注：用户切换选择 Auto 之后，会自动根据用户输入的提示词复杂程度，自动选择最合适的 AI 模型。对于复杂的提示，它会选用最先进的模型，而对于较简单的提示，则采用更快的模型以节省时间。许多用户反馈表示，在大多数情况下，他们更倾向于与最先进的模型进行交互。然而，在某些特定场景下，能够选择优化速度被视为一项有价值的功能。
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