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據傳金額高達「數千萬美元」，但好萊塢似乎不太感興趣。 據彭博社的一篇新報導，Meta 和 Google 正向好萊塢電影工作室狂灑資金，希望能達成授權協議，以改進其用於影片生成式 AI 的模型。據報，這些公司放在談判桌上的金額高達「數千萬美元」，但談判的具體結果尚不清楚。 該篇報導稱，Netflix 和 Disney「不願意授權其內容」，但「對其他形式的合作表示興趣」。另一邊，華納兄弟則是似乎「願意授權部分節目」。Meta 的發言人拒絕評論，而 Google 則是沒有立即回應置評請求。這其實並不太讓人意外，目前 AI 已經發展到了公開的訓練資料已經無法滿足需求的程度，因此無論是文字的生成式 AI 還是圖片、影片，各家公司都在尋找更加優質的資料來源。以文字來說，近期無論是 OpenAI 還是 Google，都有大動作與新聞集團、出版商合作的消息，Meta 也同樣有類似合作意願。 然而，正如彭博社所指出的，好萊塢片商對這類交易可能持有一些保留意見。相較於新聞網站可以用 AI 工具、或是在聊天機器人裡的曝光做為交換，好萊塢這邊除了現金之外，似乎並沒有太多的好處。相反，娛樂界普遍擔心 AI 會搶走他們的飯碗，又或是濫用他們的形象與創意。本周就有 Scarlett Johansson 拒絕與 OpenAI 合作，並指控 OpenAI 在其 ChatGPT 的「Sky」助理中複製了她的聲音的事件延燒，但 OpenAI 否認了有試圖模仿她的聲音的說法。 資訊來源: https://hk.news.yahoo.com/meta-and-google-want-to-make-ai-deals-with-hollywood-studios-073654388.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS8&guce_referrer_sig=AQAAAGjN76PrpbA9LaDsG212Qmu7FYS9axBXSX0anhwjpq81wfotUPTEfNvNV4zAXqokkNCcPHoM5hPXfPH4RCYnnTN9PP0lWfEKm6dZZFjF31RbgwKYoGOxDxSzcmx5edjcAJGUE_uwC003o4DIgCoTTTLdBBKXHFw9N2zA87M8Vlo0

人工通用智能（AGI）代表著人工智能領域的一個變革性飛躍，從專門的“窄AI”發展到一種能夠反映人類認知能力的智能形式。AGI 被設想為一種機器，能夠理解、學習和執行任何人類能夠做的智力任務。本指南深入探討了 AGI 的本質、其挑戰、發展方法和推測的實現時間表。 文：Michael C.S. So（嶺南大學研究生院客席助理教授） AGI 是什麼？ AGI 的核心目標是達到一種智能水平，使機器能夠處理任何人類可以做的任務，從下棋到解決複雜的數學問題，甚至根據抽象推理做出微妙的決策。與通過專用編程在特定任務中表現出色的窄AI不同，AGI將具有廣泛的、可適應的智力，類似於智力活動的“通用翻譯器”。 開發AGI 的關鍵挑戰 創建 AGI 涉及克服重大障礙： ⁠ ⁠認知靈活性： AGI 必須展示出與人類相似的思想和行動靈活性，能夠在不同類型的任務之間切換，並將學到的知識應用於各種領域。 ⁠ ⁠知識轉移： 它應該能夠在不同的情境中有效地利用已獲得的知識，而無需重新訓練。 ⁠ ⁠常識推理： AGI 需要能夠理解和應用人類認為是常識的日常知識。 達成 AGI 的方法 研究人員正在探索幾種開發 AGI 的方法： ⁠ ⁠神經網絡： 這些由人腦啟發的演算法，通過數據學習來識別模式並做出決策。 ⁠ ⁠符號 AI： 這種方法使用符號來表示問題，並應用邏輯規則來解決問題，模仿人類的理性思考。 ⁠ ⁠混合系統： 將神經網絡與符號 AI 結合，這些系統旨在利用兩者的優勢，以促進 AGI 的發展。 AGI 何時成為現實？ 預測 AGI 的時間表充滿不確定性，受許多無法預測的因素影響： ⁠ ⁠技術突破：AGI 需要在幾個 …

GPT-4 和記憶功能：朝向 AGI 的一大步｜蘇仲成 Read More »

▲軟體銀行預計將為率先導入DGX B200系統的服務商之一 軟體銀行在2023年5月宣布針對數位社會發展的下一代數位基礎設施建設願景，並於2023年9月建構用於生成式AI的運算平台，該計畫在2023年7月獲得53億日幣的補助，並由軟體銀行子公司SB Intuitions開發專為日文的大型語言模型(LLM)；軟體銀行以此願景計畫為延伸，預計在2024年至2025年於日本多個地點架設AI基礎設施，透過採用新一代NVIDIA Blackwell加速器與基於DGX B200的NVIDIA DGX SuperPOD，預估平台綜合提供25 exaflops算力，較現行0.7 exaflops算力提升37倍。 軟體銀行子公司SB Intuitions將活用新一代運算資源，預計在2024年底建構一個高達3,900億參數的大型語言模型，終極目標是朝向1億參數大型語言模型發展，且同樣會開放日本企業與研究單位使用其服務。 資訊來源: https://www.cool3c.com/article/215695