智能晚报｜腾讯跳过类ChatGPT产品，直接发布行业大模型；IBM称攻克了量子计算的「不可靠」难题...

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整理：何昕晔 吴洋洋

编辑：吴洋洋

Key Points

腾讯跳过类ChatGPT产品，直接发布行业大模型；

OpenAI等与媒体公司讨论为训练内容付费；

 Meta发布生成式语音模型Voicebox；

IBM称攻克了量子计算的「不可靠」难题；

AI虚假内容让量化交易公司们很头疼。

腾讯跳过类ChatGPT产品，直接发布行业大模型

6月19日，腾讯举办「行业大模型技术峰会」，会上宣布推出面向10大行业（金融、文旅、政务、传媒、教育等）的大模型解决方案，并将于今年晚些时候在腾讯会议中上线「AI助手」。

腾讯会议的「AI助手」能做什么？

除了多数会议软件的「AI助手」常见的会议总结功能，腾讯会议的「AI助手」还能做以下这些事：

· 会前预约会议：通过自然语言在会议群中发出一条开会信息，「AI助手」能自动识别其中的参会者、会议时间、地点等信息，据此预定一场线上或线下会议。

· 会中实时总结：用户可以在聊天窗口中随时询问「AI助手」，前面某位发言者主要讲了什么内容，或者自己曾经发表过哪些观点；

· 会后

章节浏览：根据会议不同阶段的讨论重点，「AI助手」会自动将会议内容分成不同章节，并给出标题，用户可以随时根据章节点击回顾；

发言人识别：不同与会者的发言会以不同色块标注在时间轴上，用户可以选择性回播；

话题归类：与章节浏览功能类似，只是内容不再根据时间段划分，而根据讨论话题划分，如果会议话题跳跃，这个功能可能比章节浏览更好用。

除了腾讯会议「AI助手」，还发布了什么？

ChatGPT发布后，百度、阿里巴巴等国内大厂先后都发布了自己的大模型和类ChatGPT产品（文心一言和通义千问），腾讯是BAT中最后一个尚未发布大模型和类ChatGPT产品的公司。

不过，6月16日的发布会上，腾讯既没有发布类GPT的基础模型，也没有发布面向C端的类ChatGPT聊天机器人，而是跨过这两步，直接推出了面向B端的「行业大模型」。

「聊天机器人不是唯一的大模型服务方式，也不一定是满足行业需求的最优解。」汤道生在发布会上称。

除了将AI大模型的能力集成到腾讯会议中，腾讯还宣布将这种能力扩展到智能客服、数字人，以及AI代码助手等多个场景中。此外，腾讯云副总裁吴运声宣布，腾讯云已集成多个AI模型，其中既包括腾讯自己的大模型，也包括其他厂商开发的多种模型。

腾讯为何没有发布类ChatGPT产品？

作为BAT中最后一个宣布大模型进展的公司，腾讯跳过类ChatGPT产品，直接发布「行业大模型」，避免了其大模型能力在用户那里被比较。

腾讯甚至没有为这个「行业大模型」起个名字，不过，如果你好奇它的对话能力怎么样，可以等腾讯会议「AI助手」上线。腾讯云与智慧产业事业群CEO汤道生称，腾讯会议的「AI助手」功能可能今年晚些时候上线，目前在合规评审。

或者，你也可以去腾讯云大模型的生态客户那里测试一下。当天的发布会上，腾讯展示了与一家头部旅游公司合作的机器人客服，你可以尝试跟它对话试试看。

OpenAI等与媒体公司讨论为训练内容付费

据英国《金融时报》6月17日报道，OpenAI、Google、微软和Adobe等几家科技公司正与多家媒体机构谈判，希望就使用新闻内容训练AI事项达成协议。包括新闻集团、斯普林格集团、《纽约时报》、《卫报》在内的出版商都在与至少一家科技公司讨论相关事宜。

会谈内容

知情人士称，讨论主要涉及科技公司向媒体机构支付订阅费，以使用媒体内容来训练AI模型。这些讨论仍处于早期阶段。

会谈中，媒体机构表达了AI兴起对行业构成威胁的顾虑，以及对OpenAI和Google等公司在没有达成交易的情况下就使用了其内容的担忧。

目前的讨论尝试为新闻内容用于AI训练寻找定价模型。据一位行业高管称，出版商讨论出的数字是每家媒体每年500万至2000万美元。

具体会见了哪些人？

· 斯普林格集团CEO Mathias Döpfner会见了Google、微软和 OpenAI公司的负责人。他表示，合作的第一选择是创建一个类似于音乐行业的「量化」模型，广播电台每次播放曲目时，流媒体公司都会向唱片公司付费。这要求AI公司首先披露他们具体如何使用了媒体的内容，但这目前还是未知的。

· Google会见了《卫报》和NewsUK。知情人士称，Google已使用了这两家媒体的数据来训练其大型语言模型。

· OpenAI CEO Sam Altman会见了新闻集团和《纽约时报》的高层。

· Adobe CEO山塔努·纳拉延 (Shantanu Narayen) 在过去几周会见了迪士尼、天空电视台和英国《每日电讯报》的负责人。

参考链接：

https://www.ft.com/content/79eb89ce-cea2-4f27-9d87-e8e312c8601d

Meta发布生成式语音模型Voicebox

当地时间6月16日，Meta正式发布语音生成模型Voicebox。Meta称，这是最通用的语音生成AI。

Voicebox有何特别之处？

文本生成方面，GPT等大语言模型的突破性，不仅在于可以生成高质量的文本，它们还有一个重要特点——通用，即可以解决未经训练的任务。

语音生成任务中，现有模型的泛化进展则相对缓慢。在Voicebox出现之前，生成语音的AI需要使用准备好的训练数据对每项任务进行特定训练。而Voicebox仅需要从原始音频和附加的转录文本中学习，还可以修改给定样本的任何部分。

Voicebox的原理

Voicebox是非自回归模型，它根据给定音频的上下文和文本，学习填充中间缺失的语音，从而学习到语音和文本之间的映射关系。

Voicebox的具体功能：

· 基于语境的文本转语音合成：仅需长度2秒的音频样本，Voicebox就能匹配音频风格并将其用于文本转语音生成。

· 语音降噪和编辑：Voicebox可以重新生成由噪音打断的语音片段，或替换错误发音的词汇，而无需重新录制整个语音。

· 跨语言风格转移：给定一段语音样本和对应的文本片段，不管是英语、法语、德语，还是西班牙语、波兰语、葡萄牙语，Voicebox都能以该语言读出该文本。

· 多样化语音采样：通过从多样化的数据中学习，Voicebox可以生成更贴近现实世界中人们说话方式的语音。未来，这种能力可用于合成数据，以训练语音助理模型等。

Meta的研究团队发布了Voicebox 的相关论文，但并没有公开Voicebox的模型或代码。Meta在社交平台上称：「我们认为这项技术也可能会被滥用，造成意外伤害。」

参考链接：

https://about.fb.com/news/2023/06/introducing-voicebox-ai-for-speech-generation/

IBM称攻克了量子计算的「不可靠」难题

6月14日，IBM 的研究人员在《自然》杂志上发表题为《容错前的量子计算实用性证据》的研究论文，找到了一种解决量子计算可靠性的方法，量子计算投入应用的最大障碍已经得到解决。

什么是量子计算机？

量子计算机是一种基于量子力学原理的计算机系统。与传统计算机使用二进制位来储存和处理信息不同，量子计算机使用量子位作为信息的基本单位。量子位可以同时处于多个状态（叠加态），而不仅仅是0或1的状态。

因为利用了量子叠加和纠缠的特性，量子计算机能够在同一时间进行大量并行计算，甚至在某些问题上以指数级的速度计算，因此被认为是发展AI的关键。

IBM论文的主要突破

2019年，Google声称，尽管还没有实际应用，但公司旗下的量子计算机可以超越经典计算机，Google已实现「量子霸权」。这则消息曾引发外界对于量子计算领域的广泛关注，但与传统计算相比，量子计算的「可靠性」难题——即无法产生一致结果，也产生很多错误答案——一直困扰着研究者。

IBM的最新研究则在「误差缓解技术」上取得了突破。研究者对每个量子比特中的噪声进行了精确测量，发现这些噪声遵循相对可预测的模式，而这些模式由它们在设备内的位置、制造中的微观缺陷和其他因素决定。利用这项认知，IBM的研究人员得以推断出量子计算机在无噪声情况下的测量结果。

IBM量子理论团队负责人Katie Pizzolato称，最快两年之内，量子计算机就可以投入实际应用。

AI虚假内容让量化交易公司们很头疼

据《金融时报》6月16日报道，随着生成式AI的发展，越来越多的对冲基金等量化交易公司开始担心，AI生成的虚假新闻和图像可能会给其带来大麻烦。

什么是量化交易公司？

量化交易公司通常使用复杂算法梳理大量新闻和社交媒体信息，寻找金融市场的波动信号并进行快速交易。算法被用于解析关键信息、评估消息来源中的语言和情感倾向，并触发自动交易信号。

AI造成的风险何在？

《金融时报》的报道显示，5月22日，一张「五角大楼附近发生爆炸」的图片在社交媒体上疯传。尽管调查网站Bellingcat和多家媒体指出，图片很可能由AI伪造，但仍有很多用户在Twitter上转发相关帖子。这条虚假新闻导致标普500指数在30分钟内下跌了0.3%。

这一事件使得量化交易公司的高管们开始警惕AI假消息带来的投资风险。AI的高速发展，使得生成高度逼真的图片和故事越来越容易，且数量巨大。量化交易公司的算法程序在筛选人为的虚假新闻报道和社交媒体帖子方面已经很成熟了，但检测AI生成的假消息是该类算法尚未覆盖的领域。

纽约数据集团Wolfe Research的定量研究负责人Yin Luo预测，在散布假新闻的一方与希望领先市场的交易商之间，可能会出现一场“猫鼠游戏”。她所在的机构已经在开发新算法，交叉检查多个新闻来源，以确保信息的真实性，避免AI假新闻的影响。

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