平價 Vision Pro 需搭配 Mac/iPhone;OpenAI 收購實時分析資料庫公司丨 RTE 開發者日報

RTE开发者社区發表於2024-06-24

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本期編輯:@CY@JLT,@ 鮑勃

01 有話題的新聞

1、微軟正努力治療 AI 幻覺,以技術手段實時遮蔽和重寫毫無根據的資訊

IT 之家 6 月 21 日訊息,就在 GPT-4 因征服標準化測試而登上頭條時,微軟研究人員正在對其他 AI 模型進行一種非常另類的測試 —— 一種旨在讓模型捏造資訊的測試。從技術角度來講,AI 幻覺是一種「缺乏事實依據」的內容,這意味著 AI 模型改變了它所給定的資料或添油加醋描述了原本不存在的資訊。

微軟表示,其工程師花了數月時間,透過檢索增強生成技術(一種無需重新訓練模型即可向模型新增額外知識的技術)將必應搜尋資料作為 Copilot 的依據,透過必應的答案、索引和排名資料幫助 Copilot 提供更準確、更相關的回覆,同時提供引用資訊,讓使用者可以自行查詢和驗證。

值得一提的是,微軟還推出了一種實時工具,可以大規模檢測應用中依據企業資料的可靠程度。微軟表示,Azure AI Studio 可以根據來源文件評估響應的可靠程度。

微軟 AI 負責專案的首席產品經理 Ken Archer 表示,「處於生成式 AI 的前沿意味著我們有責任和機會讓自己的產品更安全、更可靠,並讓客戶也能放心使用我們的工具」。(@IT 之家)

2、高通開放 AI 模型,助力開發者打造驍龍 X Elite 平臺智慧應用

6 月 23 日訊息,在今年稍早的 Computex 大會上,高通釋出了驍龍 X Elite 平臺,釋出會上該公司幾乎只強調了該系列晶片的人工智慧(AI)能力,對 CPU 和 GPU 的介紹則寥寥無幾。然而,要想發揮高通 Hexagon 神經處理單元(NPU)的強大效能,就需要能與之匹配的 AI 軟體。

好訊息是,高通現已針對其 45 TOPS 的 Hexagon NPU 開發、最佳化並驗證了 AI 模型。註冊開發者可以前往高通的 AI Hub 獲取這些預訓練模型,快速構建人工智慧應用。

高通官方表示:「高通 AI Hub 現已為所有人提供了計算模型。立即註冊,即可在驍龍 X Elite 平臺上執行、下載和部署最佳化的 AI 模型。」(@IT 之家)

3、「平價版」Vision Pro 頭顯需配合 iPhone / Mac 才能使用

6 月 23 日訊息,彭博社的馬克・古爾曼(Mark Gurman)在最新一期 Power On 實時通訊中透露蘋果正在開發「平價版」Vision Pro,這款代號為 N107 的頭顯據稱 FOV 視角將會更窄(IT 之家注:現款 Vision Pro 為 100 度左右),據稱將需要連線 Mac / iPhone 才能使用,邏輯類似 Apple Watch。

古爾曼重申,蘋果希望「最早在 2025 年底」推出更平價的 Vision 頭顯,儘管如此,蘋果仍在「努力降低成本的同時保留關鍵功能」,作為比較,現款 Vision Pro 頭顯起售價為 29999 元。(@IT 之家)

4、告別 1 分鐘限制,Meta Ray-Ban 智慧眼鏡影片錄製時長提升至 3 分鐘

6 月 23 日訊息,Meta 公司為旗下 Ray-Ban Meta 智慧眼鏡推送了更新(版本號 6.0),其中一項重要改動就是提升了眼鏡影片錄製功能的時長限制。儘管內建攝像頭是 Ray-Ban Meta 的亮點之一,卻也因為功能上的限制而飽受詬病,首先是隻能錄製豎屏影片,其次每次最長只能錄製一分鐘。

此次更新解決了其中一個痛點,將每次錄製時長上限提升至 3 分鐘,是原先的 3 倍。值得注意的是,該功能的更新似乎是分批次進行的,部分使用者更新至 6.0 版本後仍未出現這一變化。(@IT 之家)

5、有望發力搜尋領域,OpenAI 收購資料庫分析公司 Rockset

當地時間 6 月 21 日,OpenAI 宣佈完成了對資料庫檢索和分析公司 Rockset 的收購。公司將整合 Rockset 的技術和人員,強化各項產品的檢索基礎設施。OpenAI 在新聞稿中強調,AI 將有機會改變人們組織、利用自身資料的方式,這便是公司收購 Rockset 的原因。後者是一個提供「世界級」的資料索引、查詢功能的實時分析資料庫。(@IT 之家)

02 有態度的觀點

1、百川智慧 CEO 王小川:除了殺時間、省時間,「加時間」才是 AI 應用好賽道

王小川強調大模型創業者在開發 AI 應用時應非常謹慎,避免簡單複製 App 工廠模式,這可能導致創業者付出巨大代價;他認為醫療是通往 AGI(人工通用智慧)的難而正確的路徑,因為醫療服務的需求無限,智力密度高;對於 AI 技術的應用,王小川看重真正的智慧增長而不是短期的技術展示,主張 AI 的發展應專注於長期價值而非短期效果。(@ 極客公園)

寫在最後:

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