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开栏语：《AIGC行业周报》梳理AIGC行业一周内(nei)发生的重要动态，产品发布(bu)和业内(nei)大(da)咖的最新观(guan)点。
图片(pian)来(lai)源：每经制图
一、企业动态
（一）OpenAI公开前沿大(da)模型安全策略细节
6月6日凌晨(chen)，OpenAI首次系(xi)统性地公开了(le)其前沿大(da)模型的安全策略，包括基础架构、保护措施、敏感数据存储和开发人员访问管(guan)理等高(gao)级细节。这些(xie)信息不仅展示了(le)OpenAI模型的开发流程，也为开发者(zhe)研究前沿大(da)模型提供了(le)技术参考(kao)。同时(shi)，OpenAI近(jin)期频繁发布(bu)关于(yu)AI模型安全的介绍，反映出其面临(lin)的安全压(ya)力。此外，11名OpenAI的现役和前员工(gong)发布(bu)了(le)公开信，警告前沿AI模型可(ke)能带来(lai)的风险，并呼吁制定(ding)安全、可(ke)持续的监(jian)督条(tiao)例和规则。
（二）斯(si)坦福Llama3-V项(xiang)目被指抄袭清华MiniCPM-Llama3-V 2.5，引发开源社区(qu)质(zhi)疑
近(jin)日，斯(si)坦福大(da)学的研究团队发布(bu)了(le)Llama3-V项(xiang)目，宣称仅需500美元就能训练出一个与(yu)GPT4-V等性能相当的多模态模型。然而，项(xiang)目很快受到社区(qu)的质(zhi)疑，被指控抄袭了(le)清华大(da)学与(yu)面壁智能合作(zuo)开发的MiniCPM-Llama3-V 2.5模型。面对抄袭指控，Llama3-V的GitHub仓库和HuggingFace页面被删除，作(zuo)者(zhe)之(zhi)一也对使用MiniCPM-Llama3-V 2.5的tokenizer进行了(le)回应，但社区(qu)成员通过对比分析发现了(le)更多代码和架构上的相似之(zhi)处，指出Llama3-V作(zuo)者(zhe)可(ke)能并不完全理解自己所(suo)使用的代码。尽管(guan)Llama3-V项(xiang)目试图通过删除项(xiang)目页面来(lai)应对质(zhi)疑，但社区(qu)成员已经保存了(le)相关证据，并呼吁斯(si)坦福大(da)学介入调查这一可(ke)能的学术不端行为。
（三）OpenAI和Google员工(gong)联名警告AI风险，获“深度学习之(zhi)父”支(zhi)持
近(jin)日，来(lai)自OpenAI和Google DeepMind的数名现任和前任员工(gong)发表了(le)一封公开信，警告人工(gong)智能发展可(ke)能带来(lai)的风险，包括社会不平等加剧、错误信息传(chuan)播和自主AI系(xi)统失(shi)控等。公开信强调，尽管(guan)全球政府和AI专家已意识到这些(xie)风险，但追求(qiu)财务(wu)利益的AI公司往(wang)往(wang)抵制有效监(jian)督，现有企业治理结构不足以(yi)应对挑战。信中(zhong)呼吁AI企业遵循不签订禁止负面评价的协议、建立匿名反馈机制等原则。这封公开信得到了(le)“AI教(jiao)父”Geoffrey Hinton、图灵奖得主Yoshua Bengio以(yi)及(ji)AI安全领域(yu)顶级学者(zhe)Stuart Russell的支(zhi)持。
二、产品动态
（一）英伟达发布(bu)Blackwell GPU，推(tui)进AI帝(di)国(guo)建设并解决全球耗电难题
6月3日凌晨(chen)，英伟达CEO黄仁勋（老黄）宣布(bu)了(le)一系(xi)列技术创新和产品迭代，包括已经量产的Blackwell GPU，这款迄今为止最大(da)的芯片(pian)将在未来(lai)8年内(nei)将1.8万亿参数GPT-4的训练能耗降低至原来(lai)的1/350。Blackwell GPU的推(tui)出，连同其后三代的路(lu)线图，标志着(zhe)英伟达在AI领域(yu)的雄心和实力。黄仁勋还(hai)展示了(le)英伟达在加速计算、AI工(gong)厂、数字人、智能体等领域(yu)的进展，并预告了(le)下(xia)一代芯片(pian)Rubin。此外，英伟达还(hai)发布(bu)了(le)数字孪(luan)生地球「Earth-2」项(xiang)目，旨在通过高(gao)解析度的模拟预测全球气候变化，推(tui)动物理AI和具身(shen)AI的发展，为未来(lai)的AI机器人时(shi)代铺路(lu)。
（二）国(guo)产AI视频生成模型「可(ke)灵」开放测试，展现高(gao)真(zhen)实度和物理规律模拟能力
近(jin)日，快手推(tui)出了(le)名为「可(ke)灵」的国(guo)产AI视频生成大(da)模型，该模型基于(yu)Sora技术路(lu)线并结合自研创新，能够生成长达2分钟、1080p分辨率的超长视频。可(ke)灵不仅在运动模拟上表现出色，还(hai)能准确刻画复杂运动并符合物理规律，如(ru)重力和光学反射。此外，它还(hai)支(zhi)持自由宽高(gao)比，与(yu)快手的短视频生态高(gao)度匹配。目前，可(ke)灵已在快影APP中(zhong)开放测试，标志着(zhe)快手在短视频领域(yu)的AI应用迈出了(le)重要一步。
（三）Meta AI模型NLLB200在Nature发表，翻译质(zhi)量提升44%
6月6日，Meta公司在《自然》杂志上发表了(le)关于(yu)其最新AI模型No Language Left Behind (NLLB)的研究文(wen)章，该模型能够支(zhi)持200种语言之(zhi)间的高(gao)质(zhi)量翻译，特别强调了(le)对低资源语言的翻译能力。NLLB-200模型通过采用稀疏门控专家混(hun)合架构，实现了(le)高(gao)效的参数利用和计算资源分配，显著(zhu)提升了(le)翻译质(zhi)量，平均(jun)翻译质(zhi)量提升了(le)44%。此外，NLLB项(xiang)目还(hai)包括了(le)数据挖掘与(yu)预处理的创新方法，多语言训练策略，以(yi)及(ji)综(zong)合评估工(gong)具的开发，确保翻译结果的安全性和可(ke)靠性。
（四）Stable Diffusion 3 Medium模型将于(yu)6月12日开源，优化多方面性能
6月3日晚，Stability AI的联合首席执行官Christian Laforte在AMD产品发布(bu)会上宣布(bu)，备受期待(dai)的文(wen)本到图像生成模型Stable Diffusion 3的Medium版本，具有20亿参数，将在6月12日通过Hugging Face平台开源。该模型在照片(pian)真(zhen)实感、样式、图片(pian)质(zhi)量以(yi)及(ji)资源消耗等方面进行了(le)显著(zhu)优化，提供了(le)与(yu)闭源产品Midjourney、DALL·E 3相媲美的性能。尽管(guan)之(zhi)前Stability AI经历了(le)管(guan)理层变动和财务(wu)危机，但公司不仅稳定(ding)了(le)局面，还(hai)可(ke)能获得了(le)AMD的赞助。Stable Diffusion 3采用了(le)Diffusion Transformer架构，有效提升了(le)文(wen)本语义理解、文(wen)字嵌入和图像样式的表现，目前该模型限于(yu)学术研究使用，商业化使用需联系(xi)Stability AI。
（五）昆仑万维开源2000亿参数稀疏大(da)模型Skywork-MoE，支(zhi)持单GPU推(tui)理
6月3日，昆仑万维公司宣布(bu)开源其2000亿参数的稀疏大(da)模型Skywork-MoE，该模型在保持高(gao)性能的同时(shi)大(da)幅降低了(le)推(tui)理成本。Skywork-MoE是基于(yu)之(zhi)前开源的Skywork-13B模型扩展而来(lai)，是首个完整应用MoE Upcycling技术并落地的千亿级MoE大(da)模型，也是首个支(zhi)持使用单个4090 GPU进行推(tui)理的开源模型。模型权重、技术报告完全开源，免费商用，无需申请。Skywork-MoE在8x4090服务(wu)器上通过FP8量化和非均(jun)匀Tensor Parallel并行推(tui)理方式，能够达到2200 tokens/s的吞吐量。该模型还(hai)引入了(le)Gating Logits归一化操作(zuo)和自适应的Aux Loss训练优化算法，提升了(le)模型性能和泛化水(shui)平。此外，Skywork-MoE展示了(le)在不同训练阶段如(ru)何通过调整auxiliary loss系(xi)数来(lai)控制Drop Token Rate，以(yi)及(ji)如(ru)何通过Expert Data Parallel和非均(jun)匀切分流水(shui)并行技术提高(gao)大(da)规模分布(bu)式训练的效率。
（六）智谱AI发布(bu)开源GLM-4系(xi)列大(da)模型，引领MaaS平台升级与(yu)行业生态发展
6月5日，智谱AI在其开放日上宣布(bu)了(le)GLM-4系(xi)列大(da)模型的最新开源版本，包括性能超越Llama 3 8B的GLM-4-9B和多模态能力比肩GPT-4V的GLM-4V-9B，同时(shi)大(da)幅降低了(le)大(da)模型服务(wu)的成本，以(yi)6分钱/100万Token的价格提供服务(wu)。智谱AI的MaaS（Model as a Service）平台升级至2.0版本，提供更高(gao)效的模型微调平台和简化的私有模型部署流程。公司CEO张鹏(peng)强调了(le)通过技术创新实现应用成本降低和客户价值(zhi)提升的商业策略，并展示了(le)智谱AI在大(da)模型技术、生态建设和AI安全标准制定(ding)方面的领导地位。此外，智谱AI的开源模型累(lei)计下(xia)载量达到1600万次，显示了(le)其在AI技术领域(yu)的广泛影响力。
三、前沿观(guan)点
（一）英伟达Jim Fan认为具身(shen)智能的关键在于(yu)开发「Foundation Agent」
近(jin)日，英伟达高(gao)级研究科学家Jim Fan在GenAI峰会上探讨了(le)具身(shen)智能的挑战与(yu)发展，认为难点不在于(yu)硬件(jian)，而在于(yu)开发「Foundation Agent」——一种能够实现具身(shen)性、现实交互和技能掌握的通用算法。他分享了(le)英伟达在Minecraft AI研究、Metamorph多形态机器人控制、Eureka自动奖励函数设计等方面的最新进展，并强调了(le)域(yu)随机化技术在将模拟环境训练的模型泛化到现实世界中(zhong)的应用。Jim Fan预测，随着(zhe)技术进步，仿人机器人的成本将大(da)幅下(xia)降，而人工(gong)智能的发展将是推(tui)动具身(shen)智能发展的关键因素。
（二）报告：生成式AI应用激增，亚太成增长最快区(qu)域(yu)
近(jin)日，全球咨询公司麦肯锡发布(bu)的最新调查报告指出，生成式AI技术如(ru)ChatGPT和Copilot等的应用在2024年显著(zhu)增长，65%的受访管(guan)理者(zhe)已经在业务(wu)中(zhong)使用该技术，相比2023年的33%几乎增长了(le)两倍。报告特别强调，亚太地区(qu)是应用生成式AI增长最快的区(qu)域(yu)，这主要得益于(yu)技术环境和原生数字人口的优势。应用场景主要集(ji)中(zhong)在营销销售、产品服务(wu)开发以(yi)及(ji)IT领域(yu)。企业采用生成式AI的方式多样，包括使用现成产品、合作(zuo)微调模型和自主开发。麦肯锡认为，2024年是生成式AI实现场景化落地并产生商业价值(zhi)的一年。
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每日经济新闻