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智能晚报|Meta即将推出Quest 3头盔;猿辅导推出新款AI硬件;FalconLM开源语言模型击败Meta的LLaMA...

徐弢 新皮层NewNewThing 2023-08-02

「每天重要的新闻不会超过五条」


整理:徐   

编辑:王杰夫

Key Points


苹果公司AR眼镜的最大对手,可能是Meta公司的Quest 3。


猿力科技推出小猿学练机,是智能硬件,但和大模型关系不大。


FalconLM开源语言模型击败Meta的LLaMA。


AI需求推动全球AI服务器增长。


Rumman Chowdhury提出,AI监管需要全球合作。


苹果公司AR眼镜的最大对手,可能是Meta公司的Quest 3

最近知名科技记者马克·古尔曼(Mark Gurman)上手体验了Meta公司即将发布的Quest 3头盔的原型机。在古尔曼看来,Quest 3头盔与苹果公司可能今年发布的AR眼镜的竞争关系,如同Android手机和iPhone:Meta公司将在更便宜的细分市场占据主导地位,甚至可能受益于苹果公司新产品帮助普及XR概念。

Meta新款头盔Quest 3有哪些更新?

Quest 3头盔预计今年10月发售,相比Meta公司2020年发布的前代机型,Quest 3更轻薄。新增的深度传感器、彩色摄像机(帮助用户看到周围世界)以及高通骁龙XR2 Gen 2芯片都提升了Quest 3的产品性能,配套手柄也经过了重新设计。

图片来源:www.tomsguide.com


古尔曼上手体验后表示,Quest 3相比前代主要提升在于,设备性能更好,且视频直通带来了更好的混合现实体验。Meta公司尚未确定Quest 3的售价,可能高于Quest 2机型发售价400美元。

Meta推出过这些VR设备

  • 2016年推出Oculus Rift,这是首款面向普通消费的VR设备。Oculus于2014年被Facebook也就是后来的Meta收购。

  • 2018年与小米和高通合作推出了Oculus Go,在国内则叫Mi VR,该产品199美元的定价是系列最低。

  • 2019年推出Oculus Quest,它可以看作是Meta规划下推出的首款VR设备。

  • 2020年推出Oculus Quest 2。

  • 2022年10月推出的Quest Pro,被定位成生产力工具,售价高达1500美元。扎克伯格拉来了微软,将Microsoft Windows 365、Microsoft Teams等生产力工具放入Quest Pro头盔内。并且这一年,Meta终于将Oculus这个品牌杀死,未来所有设备都改叫Meta Quest。

这些设备销量平平且亏损严重

Meta公司没有官方披露过Quest头盔的销售数据。2021年年底,高通公司CEO克里斯蒂亚诺·阿蒙(Cristiano Amon)在投资者日上表示,Meta公司当时已经卖出了1000万台Quest 2头盔。今年3月初,Meta副总裁Mark Rabkin在内部会议上表示总共卖出将近2000万台Quest头盔。估算下来每年Quest设备销量在百万级别,作为对比,平均价格还要贵一点的iPad最近几年出货量在6000万台上下,而媒体已经在讨论平板电脑这款产品是不是已经逐渐被消费者抛弃了。

2022年,Meta公司虚拟现实部门Reality Labs亏损扩大至137亿美元,Quest头盔是该部门主要的硬件业务。


参考链接

https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2023-05-28/meta-quest-3-real-life-hands-on-how-it-compares-to-apple-mixed-reality-headset-li7h3suy


猿力科技推出小猿学练机,是智能硬件,但和大模型关系不大

5月30日,沉默近两年的猿辅导关联公司猿力科技面向中小学生发布了智能硬件产品小猿学练机。这款产品沿用了公司的数字资源和AI技术,比如图像识别、推荐算法等,提供AI作业批改服务,同时,通过对用户所练习的学科、题型、做题时长等数据做智能分析,可以匹配相应习题以供练习。不过,学练机并未引入时下流行的AI大模型。

图片来源:手机拍摄

小猿学练机有哪些特点?

  • 封闭式系统:用户无法在学练机上下载其他游戏、视频App。

  • 类纸墨水屏:10.3英寸类纸墨水屏,与iPad的尺寸相近。其电子墨水技术由E-Ink元太科技提供。(电子墨水由数百万个微胶囊构成,其大小约等同于人类头发的直径。每个微胶囊里含有电泳粒子,白色粒子带负电荷,黑色粒子带正电荷,它们悬浮于透明液体中。当电场接通时,利用正负相吸的原理,相对应的黑色粒子或白色粒子会移动至微胶囊的顶端,由此,使用者就能看到白色或黑色。)

  • “智慧拍”功能:用户可以使用摄像头拍摄线下纸质练习题并保存至学练机。

  • “云文件”功能:网络上找到的试卷、习题、阅读材料等可以上传至学练机。

猿力科技的AI Lab

猿力科技的AI Lab成立于2014年。由自然语言理解实验室、语音实验室、视觉实验室、音视频实验室和基础支撑五个实验室组成。在本次学练机的发布会上,猿力科技工具业务负责人王向东具体介绍了其中三个实验室:

  • 语音实验室:古诗词背诵自动检测技术、幼儿普通话/英语口语评测技术、深度学习降噪和会生处理技术、跟唱评测技术、中英文语音合成技术、专业英语口语评测技术等。

  • 视觉实验室:1秒拍照批改口算练习技术、手写口算练习技术、语文批改算法、数学听算语音交互技术等。

  • 自然语言理解实验室:英语作文机器批改技术、自适应出题算法、基于深度神经网络的数学解题模型等。

猿辅导的「AI计划」

过去11年里,猿力科技已经使用AI图像识别、语音识别等技术在教育行业开发出小猿搜题、小猿口算、斑马三款产品。

后来,根据“双减”政策要求,猿力科技拆分了其业务板块,旗下最大的产品线——在线直播大班课即我们知名的猿辅导已经转化为非营利组织,不包含在猿力科技的商业版图中。

今年4月,猿力科技旗下品牌飞象星球发布“双十亿计划”:一方面投入10亿资金研发适用于教育教学领域的AI产品;另一方面投入10亿资金搭建战略合作伙伴生态体系。此前,猿力科技还推出AI智能学情分析系统,用以数据化分析用户的学习情况。


FalconLM开源语言模型击败Meta的LLaMA

阿联酋技术创新研究所(TII)今年3月推出的语言大模型FalconLM,最近在Hugging Face OpenLLM开源模型排行榜上抢下了前两名,此前榜首一直是由Meta公司开发的语言大模型LLaMA占据。

FalconLM表现更好的原因是?

  • 开发团队在数据筛选上花了更多精力,他们表示好的训练数据对于模型效果非常重要。他们的训练数据来源于大数据集Common Crawl,但在此之上,他们做了严格的数据过滤和去重,最终用于训练的数据只有初始数据的11.67%,被他们称作数据集RefinedWeb。

  • 开发团队还提到他们优化了模型架构,但并没有提供相关细节。

FalconLM背后的开发者是谁?

技术创新研究所(TII)是阿布扎比政府资助的研究机构,组建于2020年5月,是阿布扎比政府先进技术研究委员会(ATRC)的一部分。该研究所主要聚焦在人工智能、量子计算、自主机器人、先进材料,数字科学等领域。

语言大模型FalconLM的开发团队此前开发了阿拉伯自然语言处理(NLP)模型NOOR。FalconLM在今年5月开源,已经推出了400亿参数版本、70亿参数版本,开发团队正在开发1800亿参数版本。

开源,但是有条件

FalconLM可用于个人使用和研究以及商业用途。但在商业用途中,但当开发者可归因于语言模型的收入达到100万美元时,TII将抽取收入的10%作为特许权使用费支付。任何对商业用途感兴趣的人都可以联系TII的销售部门,而大多数开源许可不需要付费。


参考链接

https://the-decoder.com/falconlm-open-source-language-model-beats-metas-llama/


AI需求推动全球AI服务器增长

ChatGPT受到追捧,推动了搭载GPU芯片的服务器的需求。聚焦半导体、LED、显示面板等领域的研究机构集邦咨询(Trendforce)给出的预估是,今年全球服务器整机出货量同比减少2.85%,但AI服务器(包含搭配GPU、FPGA、ASIC等)出货量将同比增长38.4%。

在服务器整体出货量下滑的预测中,AI服务器似乎是少有的细分增长市场。2022年,AI服务器在服务器整体出货量中的比重不到1%,这个数字有望在今年增加至接近9%。集邦咨询预计,随着下半年ChatBOT及AI运算风潮渗透至各个领域,预估今年搭载英伟达A100及H100的AI服务器出货量年增率超过5成。英伟达GPU目前在AI服务器市占率约60%至70%。

大语言模型依赖GPU

英伟达的公司官方科技博客曾提及,AI工作负载可以在CPU上运行,但GPU获得结果的时间可能会快10到100 倍,后者也更适合处理在自然语言处理、推荐引擎和图像分类方面的深度学习工作。

大型模型通常在搭载GPU的服务器和服务器集群上训练。今年年初,瑞银分析师Timothy Arcuri在报告中提及,GPT-3的训练需要1万块英伟达GPU。按照每台云端AI服务器搭配4至8张GPU换算,1万块GPU也就意味着超过1千台AI服务器。

GPU再次短缺

英伟达上次出现GPU短缺,还是在加密货币火热时期。2022年年中,英伟达已经从GPU短缺中缓过气来,甚至出现RTX 3000系列GPU芯片的库存过剩。

但从今年开始,GPU再次变成了大公司的争夺对象。《华尔街日报》报道称,需要甲骨文云计算能力的初创公司们被告知,马斯克已经抢购了甲骨文的大部分备用服务器空间。

大公司感受到GPU短缺更早,甚至已经开始筹备最糟糕的情况。科技爆料媒体The Information在今年5月中旬爆料称,微软和甲骨文协商,一方没有空余服务器时,可以租借对方的服务器。很多人工智能行业人士认为,GPU短缺至少持续至2024年。


参考链接

https://technews.tw/2023/05/29/2023-ai-server/&cd=10&hl=en&ct=clnk&gl=us 


Rumman Chowdhury提出,AI监管需要全球合作

人工智能领域的思想家Rumman Chowdhury提出了“道德外包”的概念,指向的是技术人员将他们制造的产品的责任重新分配给产品本身,而不对制造的产品负责,缺少问责机制。

她对近年兴起的监视资本主义持谨慎态度,认为这种监视可能导致模型被过度纠正,而没有解决实际问题。Rumman提出AI全球治理委员会的愿景,认为不属于任何机构、任何国家的独立组织有可能对AI实施适当且有效的监管。

Rumman是谁?

1980年出生Rumman Chowdhury在麻省理工学院完成了管理科学和政治学的本科学习,随后在哥伦比亚大学学习了统计学和定量方法,后续工作围绕着人工智能,包括教学、创业,也包括在企业中从事的工作。

她拥有数十个头衔,包括哈佛大学的负责任人工智能研究员、Twitter公司机器学习道德、透明度和问责制(META)团队全球负责人、埃森哲负责任的人工智能项目负责人等,也是多家人工智能初创公司的董事会成员。2018年,她曾被《福布斯》评为“塑造人工智能的五人”之一。


参考链接

https://www.theguardian.com/technology/2023/may/29/rumman-chowdhury-interview-artificial-intelligence-accountability

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