“仍有 5 億人堅持用 QQ”;馬斯克:本週開源 xAI 人工智慧助手丨 RTE 開發者日報 Vol.162

RTE开发者社区發表於2024-03-12

開發者朋友們大家好:

這裡是 「RTE 開發者日報」 ,每天和大家一起看新聞、聊八卦。我們的社群編輯團隊會整理分享 RTE(Real Time Engagement)領域內「有話題的新聞」、「有態度的觀點」、「有意思的資料」、「有思考的文章」、「有看點的會議」,但內容僅代表編輯的個人觀點,歡迎大家留言、跟帖、討論。

本期編輯:@CY

01 有話題的新聞

1、“仍有 5 億人堅持用 QQ” 登熱搜第一,QQ 月活 5.9 億超過微博知乎總和

3 月 11 日下午,# 仍有 5 億人堅持用 QQ# 這一話題衝上了微博熱搜第一名。根據月狐資料 2023 年 12 月的統計,QQ 月活躍賬戶數比微博和知乎加在一起還要多,達到 5.9 億。2017 年,騰訊在財報中指出:QQ 在年輕使用者中,有較高粘度。同時,年齡為 21 歲或以下使用者,成為 QQ 智慧終端使用者增長的主力。來到 2023 年,偏愛 QQ 的 00 後仍不在少數。

根據 Questmobile 資料,2023 年 3 月,00 後月活數 TOP5 的 APP 中,00 後使用者最偏好使用的 APP 仍然是 QQ。(@DT 商業觀察)

2、三星洩露微軟 Copilot 新功能:用自然語言操控各種功能

3 月 11 日訊息,微軟計劃本月晚些時候釋出新款 Surface 電腦和適用於 Windows 11 的 Copilot 新功能,但三星似乎等不及了,在其即將推出的 Galaxy Book4 系列產品宣傳材料中洩露了一些即將到來的 Copilot 功能。

三星官網上釋出的圖片證實了此前關於微軟正為其人工智慧助手 Copilot 開發的一些功能的傳聞,這些功能大多圍繞使用自然語言完成各種任務展開,例如:

  • 提醒我 Smith 最近的訊息裡說了什麼

  • 從 Smith 的訊息中複製連結

  • 用簡訊回覆 Shawn「沒問題!」

  • 複製 Printwork 的電子郵件地址

  • 查詢 Printwork 的聯絡方式

  • 寫一封電子郵件草稿給 Printworks 索取報價

三星表示,Copilot「可以使用應用程式,總結簡訊內容,甚至可以直接從電腦傳送簡訊」。這表明 Copilot 與 Phone Link 應用在三星 Galaxy 智慧手機上將更深入地整合,目前 Windows 11 的穩定版本中還沒有這些功能。(@IT 之家)

3、Linux 6.8 釋出

Linus Torvalds 在核心郵件列表上宣佈釋出 Linux 6.8。主要新特性包括:Deadline servers 排程功能,DAMON 支援記憶體管理自動調整,改進匿名記憶體管理的 Large folios for anonymous memory,核心同頁合併顧問(ksm advisor),listmount()和 statmount( )系統呼叫,首個用 Rust 寫的塊裝置驅動,移除 bpfilter 包過濾系統,管理 Linux 安全模組的三個新系統呼叫, BPF 許可權細粒度控制之 BPF 令牌機制,英特爾 Xe 顯示驅動,等等,更多可瀏覽 kernelnewbies( 尚未上線) 。(@Solidot

4、繼起訴 OpenAI 並要求對方恢復開源後,馬斯克宣佈本週 xAI 將開源 Grok

3 月 11 日訊息,馬斯克今日下午透過 X(推特)宣佈,自家人工智慧公司 xAI 將在本週內開源人工智慧助手 Grok。

隨後,馬斯克在回應網友「OpenAI 也應當如此,如果它們要像名字中的『Open』那樣」的帖子時表示,「OpenAI 就是謊言。」

就在本月,馬斯克宣佈起訴 OpenAI 及其 CEO 阿爾特曼,聲稱 OpenAI 及其 CEO 阿爾特曼違背了公司成立的協議,該協議旨在推動 AI 技術朝著造福人類而非牟利的方向推進。

馬斯克對 OpenAI 提出了包括違反合同、違反信託義務和不公平商業行為在內的索賠,並要求該公司恢復開源。(@IT 之家)

5、讓 AI 模型互相教學,谷歌推出社會學習框架

谷歌近日公開了一項名為 “社會學習(Social Learning)” 的 AI 框架,該框架允許 AI 語言模型能夠透過自然語言互相學習,由於不需要直接交換敏感關鍵資訊,因此訓練出的 AI 模型更具隱私保護性。據介紹,在這款 “社會學習框架” 中,“學生模型” 會向多個已知特定任務解法的 “教師模型” 學習各種問題的解決方案,研究人員設計了 “垃圾簡訊檢測”、“解決小學數學問題”、“根據特定文字回答問題” 等多項測試,來評估相關 “社會學習” 框架的成效。

研究人員表示,部分 AI 模型只經過短暫的 “社會學習” 框架訓練,便能夠能獲得良好的任務解決能力。在研究人員的 “垃圾簡訊檢測任務” 中,教師模型首先從使用者所標記的資料學習,而在教師獲得檢測垃圾資訊知識後,便可以教會學生模型區分垃圾和非垃圾資訊。(@IT 之家)

寫在最後:

我們歡迎更多的小夥伴參與「RTE 開發者日報」內容的共創,感興趣的朋友請透過開發者社群或公眾號留言聯絡,記得報暗號「共創」。

對於任何反饋(包括但不限於內容上、形式上)我們不勝感激、並有小驚喜回饋,例如你希望從日報中看到哪些內容;自己推薦的信源、話題、活動等;或者列舉幾個你喜歡看、平時常看的內容渠道;內容排版或呈現形式上有哪些可以改進的地方等。

相關文章