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拐点时刻来了？美数据连传坏消息美元美股双双跳水、黄金一柱擎天

裁员，”他补充道。从微软和谷歌母公司Alphabet到PayPal等科技公司今年已经裁员上万人，从而在经济前景不明朗的情况下努力抑制开支，以保护利润率。（图源：layoffs.fyi）彭博经济研究所经济学家ElizaWinger表示：“申请失业救济人数的上升只是我们对未来两个月的预期，届时申请失业救济人数应该会随着裁员公告的激增而急剧上升。显然，越来越多的公司正在为经济放缓、裁员和放缓招聘做准备。” 尽管初请失业金人数激增，但劳动力市场依然强劲。本周发布的私人就业人数和职位空缺报告显示，招聘和对工人的需求强劲。每周初请失业金人数可能波动较大，尤其是在节假日前后，而且这些数据是在总统日附近公布的。初请失业金人数的4周移动平均数小幅上升至19.7万人，为1月以来的最高水平，这消除了部分波动。市场走势：美元美股携手跳水黄金一枝独秀随着交易员消化鲍威尔的评论并等待可能严重影响美联储下一次利率决定的关键就业数据，周四股市震荡下跌。道琼斯工业平均指数下跌逾70点或0.2%，而标准普尔500指数和纳斯达克综合指数均下跌0.2%。（道指30分钟走势图，来源：FX168）富国银行投资研究所全球投资策略主管Paul Christopher表示：“交易震荡，成交量不大，因为没有人愿意在周五的就业报告推土机面前捡镍。” 他表示，就业报告将作为投资者重新评估经济和美联储短期前景的清算，并补充说市场目前正在重新定价。在周五备受关注的非农就业报告公布之前，投资者收到了更多关于劳动力市场状况的消息。截至3月4日当周的初请失业金人数增幅超过预期，表明劳动力市场可能开始放缓。而周三的ADP就业报告和JOLT数据表明经济具有弹性，加剧了人们对美联储需要更多加息以减缓经济增长的担忧。一些经济学家，包括花旗的经济学家，预计继1月份的井喷数据之后，周五的就业数据将带来正面的惊喜。策略师Alex Saunders在周三给客户的报告中写道，强劲的就业增长可能意味着市场的坏消息。周五的数据预计将显示2月份雇主增加20.5万个工作岗位，远低于1月份的51.7万个。薪资预计环比增长0.3%，同比增长4.7%。 “鉴于好消息对市场来说就是坏消息，我们认为这可能会导致股市进一步抛售，并支持美联储大幅加息的理由，”Saunders说。汇市方面，周四美元下跌，此前数据显示美国上周初请失业金人数增幅超过预期，令人们寄希望于疲软的劳动力市场将降低美联储重新加快加息步伐的可能性。 “许多交易员松了一口气，因为我们开始看到劳动力市场出现一些疲软，”纽约OANDA高级市场分析师Edward Moya表示。“令人担忧的是，如果我们明天获得强劲的就业报告，那只会巩固加息半个百分点的预期。” 美元兑一篮子货币一度下跌逾0.5%至105.15低点，进一步从周三触及的3个月高点105.88回落。（美元指数30分钟走势图，来源：FX168）贵金属方面，上周美国初请失业金人数反弹提振了人们对美联储加息步伐将不那么激进的希望，美元应声回落，黄金趁机跳涨。数据公布后，现货黄金持续走高并刷新日高至1835.68美元，较日低拉升近24美元。（现货黄金30分钟走势图，来源：FX168） RJO Futures高级市场策略师Bob Haberkorn表示：“由于鲍威尔关于加息的言论，黄金经历了艰难的一周......但申请失业救济人数的大幅增加导致黄金走高”，同时美元走软。美元指数下跌0.4%，令黄金成为更具吸引力的投资对象。 “我们可能开始看到劳动力数据出现裂缝这一事实让黄金交易员认为美联储可能无法在下次会议上加息半个百分点，”Haberkorn说，并补充说周五的非农就业人数或将推动金价上涨至1850美元。

会员

夏洛特2023-03-10

谷歌版ChatGPT首秀翻车之后新计划再度曝光！不惧OpenAI先发红利谷歌厚积薄发：让AI在产品中无所不在！

或视频，而它的突然爆红也让谷歌母公司 Alphabet 不得不加快速度赶超竞争对手。Alphabet 首席执行官Sundar Pichai 也强调，这项技术可能“将比火和电的意义更深远”。 ChatGPT 被一些人视为是谷歌搜索引擎的最终挑战者，鉴于 OpenAI 与微软公司的密切关系，ChatGPT 似乎带来了双重威胁。根据谷歌在职员工、前员工，以及其他与该公司关系密切的人士的说法，目前谷歌的感觉是，自己在一个关键的优势领域处于落后位置，所以在公司内部引发了不小的焦虑。正如一名在职员工所说：“对任何与人工智能相关的项目都同时会有异常高的期望和极大的不安全感。” 谷歌一名前员工说，这方面的工作也让 Sundar Pichai 本人回到了产品经理的日子，深入到产品功能的细节中去，而这些工作通常是由远低于他职级的员工来完成的。与几年前相比，谷歌联合创始人拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）也开始更多地参与公司的工作，布林甚至向谷歌的同类产品 Bard 提交了代码更改。一名知情人士透露，谷歌高级管理层已经宣布“红色指令”，其中要求谷歌的所有重要产品，包括用户数超过 10 亿的产品，必须在未来几个月内集成生成式人工智能技术。例如，谷歌于 3 月份宣布，视频平台 YouTube 的创作者很快就可以使用这项技术来虚拟换装。这也让一些谷歌员工联想到公司上一次这样的举动，从2011年开始努力推广但最终失败的社交网络 Google+。尽管这样的类比并不完全恰当，因为谷歌从未被视为社交网络领域的领导者，但在人工智能技术方面的优势是无可争议的。不过，这种行动给员工的感觉依旧很类似。例如，谷歌员工的奖金一度与 Google+ 是否成功挂钩，而谷歌的在职员工和前员工表示，目前至少一些员工的绩效会与生成式人工智能技术的产品化挂钩。 “红色指令”已经推动了数十个集成生成式人工智能技术的项目。一名谷歌员工说：“我们是所有策略都试试，但这与公司转型和保持竞争力所需要去做的事相去甚远。” 最终，围绕 Google+ 的全员行动失败了，这个社交网络并没有对用户形成吸引力。谷歌最终于 2018 年宣布，将关闭面向普通用户的 Google+。谷歌一名前高管认为，这次失败给公司带来了警示。拉里·佩奇的要求是，每款产品都必须要有社交元素，但最终结果非常糟糕。而谷歌发言人也反驳了“红色指令”与 Google+ 的类比。他表示，Google+ 项目涉及所有产品，但目前的人工智能项目主要是鼓励谷歌员工在内部测试公司的人工智能工具，这样的做法在科技行业很常见。他还表示，除了从事相关项目的人员，谷歌大部分员工并没有在人工智能方面花费额外的时间。谷歌并不是唯一一家坚信“现在人工智能就是一切”的公司。眼下硅谷正进入一个全面的炒作周期，许多风险投资人和创业者突然自称为“人工智能的梦想家”，同时开始远离区块链等此前热门的技术话题。一些公司在宣布整合人工智能技术后股价大涨。消息人士透露，Meta 首席执行官马克·扎克伯格也开始将关注重点从元宇宙转向人工智能。这一反他此前的说法，即元宇宙技术是 Meta 的基础，甚至为此将公司更名。对谷歌的一些员工来说，新的要求是好消息。他们很清楚，谷歌以往也会开展投机性的研究，但最终在商业化过程中却遭遇各种问题。一名知情人士说，已经在从事生成式人工智能项目的团队成员认为，他们现在能“提供得更多，产品影响力更大，而不仅仅只是做一些研究性的工作”。从长远来看，尽管 OpenAI 近几个月抢了风头，但相较之下谷歌在这方面有着更深厚的积累。早在 2016 年，Sundar Pichai 就将谷歌定位为一家“人工智能优先”的公司。多年来，公司也一直使用机器学习技术来推动其广告业务发展，同时也将人工智能融入 Gmail 和谷歌相册等关键的消费级产品，并使用人工智能来帮助用户撰写电子邮件和整理照片。行业研究公司 Zeta Alpha 近期的一项研究中分析了 2020 至 2022 年之间被引用最多的 100 篇人工智能研究论文，发现谷歌在这一领域处于主导地位。谷歌前人工智能研究员、创业公司 Vectara 联合创始人 Amin Ahmad 表示：“现在看来，谷歌是一家沉睡的巨人，尽管暂时落后，但它们正在奋起直追。我认为，谷歌在将这方面技术应用于核心产品方面做得非常好，远远领先于业内其他公司。” #ChatGPT火爆全网#

林沐2023-03-09

华尔街日报：谷歌工程师两年前就研究出ChatGPT类似产品，因高管反对发布而辞职

和搜索广告业务带来风险。去年谷歌母公司Alphabet Inc.近2830亿美元的收入中，大部分来自搜索广告业务。 “谷歌正努力在承担多大风险与保持世界思想领导力之间找到平衡，”谷歌前产品经理Gaurav Nemade说，他在公司的聊天机器人项目工作到2020年。谷歌的一位发言人表示，De Freitas和Shazeer的工作在当时很有趣，但研究原型和人们日常安全使用的可靠产品之间还有很大的差距。在发布人工智能技术方面，谷歌必须比小型初创公司更深思熟虑。上个月给谷歌员工的一封电子邮件中，谷歌和Alphabet的首席执行官Sundar Pichai表示，公司一些最成功的产品并不是第一个推向市场的，而是随着时间的推移赢得了用户的信任。“这将是一段漫长的旅程，对整个领域的每个人来说都是如此。我们现在能做的最重要的事情就是专注于开发一款伟大的产品，并负责任地进行开发。” 谷歌在聊天机器人方面的努力可以追溯到2013年，当时谷歌的联合创始人Larry Page聘请了计算机科学家Ray Kurzweil，Kurzweil帮助普及了机器有一天会超越人类智能的想法，这个概念被称为“技术奇点”。Kurzweil后来说，他开始研究多个聊天机器人，其中一个名叫Danielle，是根据他当时正在写的一部小说改编的。谷歌还收购了英国人工智能公司DeepMind，这家公司也有类似的任务，即创造人工通用智能，或可以反映人类思维能力的软件。与此同时，学者和技术专家越来越多地对人工智能表示担忧，并向谷歌等公司施压，要求它们承诺不追求这项技术的某些用途。在一定程度上为了应对谷歌在人工智能领域日益上升的地位，包括马斯克在内的一群科技企业家和投资者于2015年成立了OpenAI。OpenAI最初是一个非营利组织，希望确保人工智能不会成为企业利益的牺牲品，而是被用于造福人类。谷歌最终在2018年承诺不将其人工智能技术用于军事武器，此前谷歌在美国国防部一份名为Project Maven的合同中所做的工作遭到了员工的强烈反对，该合同涉及使用人工智能自动识别和跟踪潜在的无人机目标，随后谷歌放弃了项目。大约在那时，在谷歌的YouTube视频平台工作的巴西出生的工程师De Freitas开始了一个人工智能的副项目。De Freitas的同事Shazeer在今年1月上传至YouTube的一段采访视频中说，他还是个孩子的时候，就梦想在能够产生令人信服对话的计算机系统上工作。在谷歌，De Freitas着手打造一个聊天机器人，它可以比以往任何尝试都更接近地模仿人类对话。多年来，这个最初名为Meena的项目一直处于保密状态，De Freitas和谷歌的其他研究人员一直在对它的反应进行微调。在微软内部，一些员工担心此类程序的风险，此前微软在2016年被迫停止公开发布一款名为Tay的聊天机器人，原因是用户刺激它做出了有问题的回应。谷歌Meena背后的团队也想发布他们的工具，即使只是以OpenAI所做的有限形式。谷歌前产品经理Nemade说，谷歌的领导层拒绝了这一提议，理由是这款聊天机器人不符合公司关于安全和公平的人工智能原则。谷歌的一位发言人表示，这款聊天机器人经过了多次审查，多年来由于各种原因被禁止更广泛地发布。谷歌团队继续研究聊天机器人。Shazeer是人工智能研究部门谷歌Brain的长期软件工程师，他加入了这个项目，他们将其重新命名为LaMDA，即对话应用语言模型。他们给它注入了更多的数据和计算能力。Shazeer帮助开发了变形金刚，这是一种广受欢迎的新型人工智能模型，它可以更容易地构建功能日益强大的程序，比如ChatGPT背后的程序。但他们的工作背后的技术很快就引起了公众的争议。谷歌的著名人工智能伦理研究员Timnit Gebru在2020年底表示，她因为拒绝撤回一篇关于LaMDA等项目固有风险的研究论文，然后在给同事的电子邮件中抱怨它而被解雇。谷歌说她没有被解雇，并声称她的研究不够严谨。谷歌的两位副总裁当时在一篇博客文章中说：“在开发LaMDA这样的技术时，我们的最高优先级是努力确保我们将这种风险降至最低。” 谷歌后来考虑在2022年5月的旗舰会议上发布LaMDA版本，去年被该公司解雇的工程师Blake Lemoine说，他发表了与聊天机器人的对话，并声称它有感知能力。他的结论开始在公司内部引发争议后，谷歌决定不公布这些数据。谷歌认为他的担忧缺乏依据，公开披露违反了雇佣和数据安全政策。据知情人士透露，早在2020年，De Freitas和Shazeer就曾想方设法将LaMDA集成到谷歌Assistant中，后者是该公司四年前在其Pixel智能手机和家庭扬声器系统上推出的一款软件应用程序。每月有超过5亿人使用谷歌助手来完成基本任务，如查看天气和安排约会。负责监督Assistant的团队开始使用LaMDA回答用户问题进行实验。不过，谷歌的高管们没有公开演示这款聊天机器人。知情人士说，谷歌不愿向公众发布LaMDA，让De Freitas和Shazeer很沮丧，他们离开了公司，开始创建一家使用类似技术的初创公司。 Pichai亲自出面干预，要求两人留下来继续开发LaMDA，但没有承诺向公众发布这款聊天机器人。De Freitas和Shazeer于2021年底离开谷歌，并于当年11月成立了他们的新创业公司Character Technologies Inc.。去年发布的Character软件允许用户创建聊天机器人并与之互动，这些机器人可以扮演苏格拉底等知名人物或心理学家等普通类型的人物。谷歌在今年2月宣布了Bard，当时微软正在举办一场活动，介绍必应整合了OpenAI技术。两天后，在巴黎的一场活动上，谷歌让媒体和更广泛的公众看到了Bard，以及一个使用类似LaMDA的人工智能技术对搜索查询生成文本响应的搜索工具。 #ChatGPT火爆全网#

Sue2023-03-08

美股收盘：道指涨近40点中概股多下跌金融壹帐通跌超9％

，就能开发自己的应用程序。　　当前，Alphabet等多家大型科技公司，均争相将“生成式人工智能”整合到他们的产品中。微软今日表示，其Power Platform平台上的一系列商业智能和应用程序开发工具，包括Power虚拟代理（Power Virtual Agent）和AI Builder，均已更新ChatGPT功能。

金融界2023-03-07

【美股盘中】美国股市周一涨势延续投资者“抄底”科技股市场静待本周重磅数据

one制造商约占标准普尔指数的7%。 Alphabet、Meta Platforms和微软也上涨，提振了科技股指数。美国国债收益率也趋于稳定，10年期美国国债收益率在上周多次短暂升至4%的水平上方后，最后持平。收益率上升会增加消费者的借贷成本，并可能表明投资者信心下降。美国股市上周收涨，标准普尔指数触及200天移动平均线，这是交易员关注的一个关键动能指标。跌破该水平可能预示着未来会有更多抛售。本周的重要催化剂包括美联储主席杰罗姆鲍威尔周二和周三在国会的证词，他将指导投资者和立法者了解央行如何考虑通胀及其未来的加息行动。交易员也在等待周五的2月份就业报告，此前1月份的重磅报告显示经济增加了517,000个就业人数。道琼斯调查的经济学家预计上个月将增加225,000个工作岗位。预计失业率将稳定在3.4%。报告的另一个关键点是工资增长，预计平均时薪环比增长0.3%，比去年增长4.7%。以Michael Gapen为首的美国银行经济学家认为，从1月份开始减速主要是由于与天气变化和就业人数的普遍均值回归性质有关。该公司指出：“通常情况下，当工资增长出现大幅增长或下降时，我们会在下个月看到市场逆转。” 本周的重要经济数据包括ADP的私人就业增长月度数据、劳工统计局1月份的职位空缺报告以及美联储的褐皮书。企业方面，Ciena 股价周一早盘上涨 6%，此前该公司公布的业绩好于预期，超出了分析师的预期，原因是其网络平台业务需求强劲。 BridgeBio Pharma股价周一飙升60%，此前该公司在一项针对儿童软骨发育不全的研究中超出了华尔街的预期，软骨发育不全是一种减缓骨骼生长的遗传疾病。 Snap股价上涨了13%，此前这家社交媒体公司开始每月清理英国的儿童账户，而其竞争对手TikTok则屏蔽了数万名未成年人账户。 Dick's Sporting Goods、甲骨文和BJ's Wholesale将于本周公布业绩。

楼喆2023-03-07

硅谷面临增长的终结科技股迎来新时代！

ple）、微软（Microsoft）、Alphabet （GOOGL）、Meta和亚马逊（Amazon.com）合计增长了1％。惠普的名字来源于硅谷传奇人物威廉·休利特和大卫·帕卡德，他们最初是车库里的两个人。惠普报告称，由于个人电脑市场仍处于新冠疫情后的萧条期，其最新季度的销售额下降了19％。戴尔报告收入下降了11％——实际上比预期要好一点——但警告说，情况在好转之前还会变得更糟。　　准备就绪的超空间按钮Salesforce公布了超过华尔街预期的1月季度收益。但它的增长故事正在褪色。该公司今年的收入增长了10％，是有史以来最小的年度增幅。　　增长干旱是普遍的。在疫情期间蓬勃发展的个人电脑需求已经崩溃。智能手机市场已经成熟。无线服务和流媒体视频市场也是如此。芯片制造商正在削减产量。英特尔（Intel）最近一个季度的收入下降了32％。存储芯片生产商美光科技（Micron Technology） 11月当季销售额下降47％；第二季度的降幅将超过50％。云计算需求仍在增长，但增长速度变慢了。亚马逊和微软都表示，他们正在帮助客户“优化”他们的云支出。　　与此同时，科技公司的首席执行官们加快了通过股票回购向股东返还现金的步伐。（毕竟，裁员可以释放现金。）Meta宣布了一项新的400亿美元的回购计划，使其总授权超过500亿美元，占其市值的10％以上。Salesforce几个月前刚刚公布了100亿美元的回购计划——这是它的第一个回购计划——上周将其提高到200亿美元。　　拜登政府威胁要将股票回购税从1％提高到4％，但企业似乎不为所动。在任何其他年份，像Meta和Salesforce这样的公司都会很乐意用多余的现金进行收购，但美国政府也不喜欢这样。　　贝尼奥夫在按下超空间按钮的同时，震惊了该公司的并购委员会，该委员会已正式解散。对于一家近年来斥资超过500亿美元收购Slack、MuleSoft、Tableau等公司的公司来说，这是一个相当大的声明。分析人士倾向于认为贝尼奥夫的扳机已经发痒，但由于有五个不同的激进投资者持有头寸，并要求他把那个“你知道什么”按钮扣紧，他必须打出面前的牌。　　另一方面，考虑到拜登总统以及联邦贸易委员会（Federal Trade Commission）和司法部（Justice Department）那些鄙视并购的领导人的领导下，科技交易前景黯淡，现在退出并购相当容易。虽然美国联邦贸易委员会最终放弃了阻止Meta收购一家小型元宇宙软件公司Within的努力，但监管部门仍然对几笔悬而未决的交易感到担忧，包括微软（Microsoft）拟议收购动视暴雪（Activision Blizzard），以及亚马逊（Amazon）收购Roomba真空吸尘器制造商iRobot的交易。　　更糟糕的是，IPO市场仍然关闭，因此风投支持的初创企业没有可行的退出策略。风投支持的公司在2022年第四季度筹集了324亿美元，比第三季度的总额下降了14％。风险投资公司本身也大幅放缓了对新资金的追求。安永表示，他们在2022年第四季度仅筹集了71亿美元，而今年前九个月筹集了1576亿美元。

金融界2023-03-07

决策分析：市场等待大行情？！金价窄幅波动美股全线上涨鲍威尔国会证词才是真正的“催化剂”

后，该股股价上涨超过3% 。谷歌母公司Alphabet、Meta和 Netflix 也分别上涨了约2%，提振了科技股指数。 10年期美国国债收益率在上周多次短暂升至4%的心理水平上方后，最后持平。利率上升会增加消费者的借贷成本，并可能表明投资者信心下降。股市结束了上周上涨，标准普尔指数触及200天移动平均线，这是交易员关注的一个关键动能指标。跌破该水平可能预示着未来会有更多抛售。 Truist的联席首席信息官 Keith Lerner说：“我认为我们基本上看到了该水平保持的一点点延续势头，你所看到的更广泛的情况，只是上周反弹的一点点延续，你看到涨势是由目前对利率更敏感的增长领域引领的。” 周一，最新公布的数据显示，美国1月工厂订单月率为-1.6%，财经网站Forexlive指出，这些数字与预期基本一致，此前数据的修正幅度可以忽略不计。看起来制造业最糟糕的牛鞭效应已经出现了。与此同时，美国2月纽约联储全球供应链压力指数录得-0.26，为2019年8月以来最小值。美市盘中，现货黄金日内在不到10美元区间内窄幅交投，现报1849.99美元/盎司，日内跌幅0.33%。本周的重要催化剂包括美联储主席杰罗姆鲍威尔周二和周三的国会证词。在一个月前，美国经济似乎还在降温，通胀也在稳步下降。但此后大量的政府数据描绘了一幅截然不同的画面。事实上，除了因借贷成本上升而遭受重创的房地产行业外，美国经济的大多数领域似乎普遍能够抵御美联储的加息。牛津经济研究院首席美国经济学家Michael Pearce写道：“经济比大多数政策制定者几个月前预期的要热。”他预计，美联储将在今后的三次会议上每次提高基准利率25个基点，此后美联储还可能进一步加息。这一趋势可能会减缓支出和通胀，也有可能使经济滑入衰退。鲍威尔将不得不安抚民主党人，他们担心美联储的激进加息将导致痛苦的经济衰退，同时让共和党人放心，美联储将把利率调高到足以抑制通胀的水平。交易员也在等待周五的2月份就业报告，道琼斯调查的经济学家预计上个月将增加22.5万个工作岗位。

Dan19772023-03-07

竞争加速！微软宣布将ChatGPT技术加入Power应用开发平台，大型科技公司迎来人工智能战

，这是其产品中人工智能的最新集成。从Alphabet到百度等大型科技公司正在加速生成式人工智能行业的发展，这项新的技术因能够生成类似人类的文本回答查询而受到欢迎，各大科技公司都在努力将这项服务整合到其产品中。微软表示，Power Platform中的一系列商业智能和应用程序开发工具，包括Power Virtual Agent和AI Builder，都更新了新的功能。 Power Virtual Agent是一款供企业构建聊天机器人的工具，现在可以连接到公司内部资源，生成每周报告和客户查询的摘要。微软还在AI Builder和业务管理平台Dynamics 365中添加了生成式人工智能功能，让企业可以自动化工作流程。目前这些功能只允许在美国使用。上个月，软件巨头微软已经将OpenAI的ChatGPT添加到了必应搜索和Edge浏览器中。当时微软CEO萨蒂亚·纳德拉表示：“搜索领域迎来了新的时代。”微软表示，通过与研发ChatGPT的OpenAI公司合作，必应搜索引擎会构建于一个新的大型语言模型上，比ChatGPT更强大。更新后的必应在传统搜索结果的右侧提供了一个带有注释的AI答案框。用户还可点击新出现的“聊天”标签，用一个类似于ChatGPT的聊天界面取代网页。微软在发布会上作了相应演示，例如生成定制的餐饮计划和推荐的旅游行程。OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼表示，必应的模型借鉴了OpenAI的ChatGPT和GPT-3.5的关键经验，从而创造出一些“更快、更有能力”的东西。

迪星妮2023-03-07

人工智能：中国式ChatGPT的“大跃进”

的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 出品｜虎嗅科技组作者｜齐健编辑｜陈伊凡来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-05

马斯克暗示ai板块、ai概念还能火一把吗？

一直在招募稍早离开Google 母公司Alphabet DeepMind AI 部门的知名研究员Igor Babuschkin。此外他在1 日在推特贴出梗图提到“BasedAI”，令部分网友猜测这是否是马斯克下一个AI 企业的名字。马斯克：AI 会成未来主流，但让我压力山大马斯克周三（1 日）在2023 年特斯拉投资者日上阐述其长期愿景「宏伟计画第三部曲(Master Plan 3)」，表示人工智慧在其中将发挥重要作用，帮助特斯拉扩展并将世界导向洁净能源。在当天特斯拉的宣传影片中，显示人形机器人Optimus 升级到可以行走并完成任务。特斯拉高层还详细介绍特斯拉如何使用AI 技术训练车辆自动驾驶。马斯克表示他打算将Optimus 用于特斯拉工厂并向公众出售。不过并未公布正式推出机器人的时间表。马斯克预测，未来AI 机器人与人类的比例可能大于一比一，人形机器人的数量有一天会超过人类。「我认为特斯拉带来的其他人没有的东西是我们拥有现实世界的人工智慧。你可以把汽车想像成一个带轮子的机器人，而这是一个有腿的机器人……我认为在解决现实世界的人工智能问题上，没有人比得上特斯拉。」马斯克去年12 月曾在推特上表示「ChatGPT 非常好，我们离危险的强大人工智能不远了。」周三，他言论再提及这些担忧。「我有点担心AI ，我们需要某种监管机构或监督AI 发展的机构，确保它的运作符合公众利益。这是一项非常危险的技术。我担心我可能已经做了一些事情来加速它。」我不知道。特斯拉在AI 方面做得很好，但随后又叹了口气称「AI 方面让我压力很大。」那么值得关注AI板块中的潜力币有哪些？ Kiboshib (KIBSHI)：第一个人工智能生成的模因币 Kiboshib 是一种借助 AI 技术创建的去中心化模因硬币。该项目旨在成为创作者生成、分享和奖励他们自己的模因和内容的平台。Kiboshib 平台使用 AI 创建可用于奖励内容创作者和其他用户的模因硬币。该硬币旨在为内容创作者提供一个去中心化的平台，以创建他们的内容并从中获利。对于那些希望参与模因经济的人来说，Kiboshib 是一个很好的代币。 Fetch.ai (FET)：可互操作的去中心化网络使 AI 中的困难任务成为可能 Fetch.ai 是一个可互操作的去中心化网络，旨在实现 AI 中的困难任务。该项目基于“多代理系统”的概念，允许多个实体在安全的分布式环境中进行交互。Fetch.ai 旨在创建一个允许开发人工智能应用程序的平台，例如自动驾驶汽车和智能合约。对于那些希望参与人工智能应用程序开发的人来说，该代币是一笔巨大的投资。 iExec RLC RLC：通过他们的 Web3 市场开发的 Web3 应用程序 iExec RLC 是一个允许开发人员创建和部署 web3 应用程序的平台。该平台旨在成为一个可互操作的去中心化网络，使开发人员能够创建安全且可扩展的应用程序。对于那些希望参与 web3 应用程序开发的人来说，iExec RLC 是一个很好的代币。 Numeraire NMR：开发机器学习模型 Numeraire 是一个旨在开发机器学习模型的项目。该项目基于“随机优化”的概念，这是一种使用数据优化各种任务模型的方法。对于那些希望参与机器学习模型开发的人来说，Numeraire 是一个很好的代币。 The Graph GRT：收集数据以便将它们集成到 Dapps 中 The Graph 是一个旨在收集数据并将其集成到去中心化应用程序 (Dapps) 中的平台。该平台旨在为开发人员提供一种安全可靠的方式来访问来自各种来源的数据。对于那些希望参与 Dapps 开发的人来说，Graph 是一个很好的代币。结论总之，本文讨论的五种 AI 代币将成为加密领域的下一个大趋势。这些硬币中的每一种都有自己独特的特点和优势，使它们成为有吸引力的投资。投资者在投资任何这些硬币之前应该进行自己的研究。了解每种硬币背后的技术以及与每种硬币相关的潜在风险非常重要。通过这样做，投资者可以确保他们做出明智的决定并最大化他们的潜在利润。来源：金色财经

金色财经2023-03-04

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