茶饮新品牌知茶获500万元天使轮融资
06-17
阿里云创业平台推出AI24小时系列文章，汇集国内外最新的AI人工智能前沿资讯，帮助AI创业者掌握最新行业资讯。
1、清华大学研究团队开发了一个AI医院小镇，名为“代理医院”>>代理医院中的所有医生、护士、患者都是由大语言模型（LLM）驱动的智能代理，可以自主交互。
模拟医院覆盖分诊、挂号、会诊、检查、诊断、治疗、随访等诊疗全流程。
AI医生可以通过MedAgent-Zero系统不断积累成功和失败案例的经验，实现自主进化。
人工智能医生可以在几天内治疗 10,000 名患者，而人类医生需要 2 年才能达到类似水平。
经过进化的 AI 医生在 MedQA 数据集的子集上对主要呼吸系统疾病的诊断准确率达到了 93.06%。
患者和医疗专业人员的角色信息是由GPT-3.5生成的，可以无限扩展。
通过与患者特工的互动，AI医生积累成功案例并从失败案例中学习，从而进化成为更好的“医生”。
2、自动驾驶公司Momenta或赴美IPO>>据报道，北京Momenta科技股份有限公司（Momenta）已秘密启动赴美IPO进程，正在与中金公司、高盛集团洽谈和瑞银集团。
预计最早将于今年上市，预计融资2亿美元至3亿美元。
对于IPO传闻，Momenta副总裁黄驰表示“目前不予置评”，截至发稿，Momenta尚未提供更多信息。
Momenta于2001年由曹旭东、孙刚、夏彦、任少卿（现已辞职）创立。
团队成员均为计算机视觉、深度学习领域的专家。
作为自动驾驶解决方案提供商，Momenta 由“飞轮”数据驱动。
其发展策略包括L2量产自动驾驶（Mpilot）和L4完全自动驾驶（MSD）并行。
Momenta宣布推出基于NVIDIA DRIVE Orin芯片的高端智能驾驶解决方案，预计最快今年量产上市。
Momenta与高通合作推出多种针对ADAS和AD功能的可扩展汽车智能驾驶解决方案。
3、TOP FAVOR基于AI打造潮流服饰>>潮流服饰品牌“TOP FAVOR”宣布完成中东个人投资者第四轮融资。
本轮融资主要用于人工智能技术、渠道建设和人才梯队建设的进一步投入。
“TOP FAVOR”于今年11月成立。
它是一个结合潮流玩具和服装的品牌。
每件衣服都融入了娃娃设计元素。
该品牌将人工智能技术深度应用于设计、营销、供应链和柔性智能制造等领域。
它利用AI从面料、款式、色彩、款式等多个维度分析信息，满足消费者的需求。
AI技术让设计过程更加高效，能够真实呈现面料效果，比如网纱裙在不同风力下的动态。
利用AI技术实现柔性制造，将“生产决定销售”转变为“销售决定生产”，通过市场反馈指导设计，增加开发畅销产品的概率。
1、Google DeepMind推出AlphaFold 3模型 >> Google DeepMind推出了一款名为AlphaFold 3的模型，可以预测所有生命分子的结构和相互作用。
其预测精度比现有方法至少高50%。
，在某些情况下甚至翻倍。
AlphaFold 3使用扩散模型来生成每个原子的3D坐标，这也被用在AI图像生成器中。
该模型不仅能够模拟蛋白质、DNA 和 RNA 等大生物分子，还能够模拟对细胞功能至关重要的小分子（例如药物）及其化学修饰。
AlphaFold 3 开发负责人 John Jumper 表示，AlphaFold 3 在生成分子联合 3D 结构的能力方面发生了巨大转变，揭示了它们如何组合在一起。
该模型的核心是谷歌 Evoformer 模块的改进版本，这是一种深度学习架构。
2、OpenAI推出AI图像检测工具 >> OpenAI宣布正在向研究实验室和新闻机构开放应用程序，允许这些机构的研究人员使用并反馈他们使用AI图像检测工具的经验。
该工具可以检测图片是否由OpenAI的图像生成器DALL·E 3生成，识别成功率约为98%，误报率为0.5%，并可以处理对图片的常见修改，例如压缩、裁剪和修改。
饱和度调整。
对于非DALL·E 3生成的图像，该工具的识别能力有限，误报率为5-10%。
OpenAI正在开发音频水??印技术，旨在为AI生成的声音添加难以篡改或删除的水印，以便于识别。
OpenAI 计划采取两种方法来应对人工智能生成内容的挑战：一是与其他组织合作，推广开放标准来验证数字内容所使用的工具；另一个是开发新技术来识别 OpenAI 工具创建的内容。
OpenAI 已加入内容来源和真实性联盟（C2PA）指导委员会，参与真实性标准的制定。
C2PA标准类似于文件的“生产信息标签”。
3、微软自研AI模型MAI-1 >> 微软正在训练一个名为MAI-1的1亿参数AI模型，旨在与OpenAI的GPT-4、Google的Gemini和Anthropic的Claude等先进模型竞争。
自2017年起，微软与OpenAI合作，共同开发生成式AI模型和超级计算技术来支持这些模型的训练。
微软已向 OpenAI 投资 1 亿美元。
微软正在AI领域寻求独立的发展道路，目前其“Copilot”助手就依赖于OpenAI技术。
微软在AI领域采取双轨策略，开发低成本、适合终端侧运行的小语言模型，同时也开发更先进的大语言模型。
微软开源了其小型语言模型 Phi-3-mini。
MAI-1的规模将远远超过微软曾经训练过的任何开源模型。
虽然它比 GPT-4 的 1 万亿个参数要小，但它仍然是一个庞大而复杂的模型。
MAI-1的开发需要强大的计算能力和大量的训练数据，成本高昂。
微软正在部署配备 Nvidia GPU 的大型服务器集群，并积极在 MAI-1 数据集上进行训练。
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