生成式 AI 的广泛应用，最快一年内会导致客服岗位没落等 | Chatopera 行业快讯
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1. 生成式 AI 的广泛应用，最快一年内会导致客服岗位没落
印度 IT 巨头塔塔咨询服务公司高管近日在接受金融时报采访时预测称，生成式 AI 的广泛应用，最快一年内会导致客服岗位没落。根据 Gartner 2022 年的报告，该行业拥有约 1700 万名员工。(来源 technode)
2. Gemini 和 OSS 实际应用：将生成式 AI 模型与外部世界联系起来
使用 LangChain 与 Vertex AI 集成的开源功能，充分发挥将 LLM 与外部知识来源和 API 关联的力量。本次技术会议将介绍自然语言与 SQL 数据库交互的用例，使用 Gemini 函数调用的复杂工作流自动化，以及由实时数据和工具集成支持的增强聊天机器人。在 Vertex AI 推理引擎中利用灵活的 LangChain，在您的应用中释放生成式 AI 的潜力。(来源 谷歌)
3. 工业元宇宙创新空间在朝阳揭牌
记者从中关村朝阳园管委会(区科信局)获悉，工业和信息化部工业文化发展中心与朝阳区重点企业京东方共建“工业元宇宙创新空间”和“京东方工业设计赋能中小企业公共服务平台”，为中小企业注入创新动力，进一步推动元宇宙、工业设计与传统制造业的深度融合。(来源 政府官网)
4. 大语言模型的规模化定律并不是所有任务都有效
大语言模型的规模化定律 scaling laws 中，并不是所有任务都有效，其中最有效的是“预测数据”，也就是说规模越大，预测数据的效果越好，无论是 GPT 预测文本，还是 Sora 预测视频数据。通过预测数据来学习智能，这是一种可扩展的最佳方式。Tim: 如果我可以补充一点，这与规模化的范式有关，和《苦涩的教训》有关，即我们期望的方法是随着计算资源的增加，效果会越来越好。有些事在这个范式中效果非常好，一项简单但挑战性的任务 —— 预测数据。你还可以尝试设计更复杂的任务，例如比如不直接处理视频数据，而是在一种能够近似模拟实际情况的虚拟环境中进行。但实际上，所有这些复杂性并没有带来好处在面对随着规模扩大而改善的规模化定律（scaling laws）时。随着规模的扩大，确实有效的方式就是预测数据。这就是我们处理文本的方式：我们仅仅预测文本。这也正是我们使用 Sora 处理视觉数据所做的，我们不是在尝试优化一些复杂的新事物，而是坚持一个简单的原则：通过预测数据来学习智能，这是一种可扩展的最佳方式。(来源 宝玉 on X)
5. 苹果公司正在加强与 OpenAI 的合作对话，以在 iPhone 中引入生成式 AI 功能
据消息人士透露，Apple Inc. 最近重启了与 OpenAI 的谈判，讨论使用这家初创企业的技术为 iPhone 的新功能提供支持。双方已经开始讨论可能的合作条款，以及如何将 OpenAI 的功能融入即将推出的 iPhone 操作系统 iOS 18，这些讨论是保密的，相关人士要求匿名。下一代 iPhone 操作系统将包括多项基于 Apple 自研大语言模型的新功能——这种 AI 软件能生成接近人类的文本。但 Apple 也在寻找合作伙伴，以推出类似 OpenAI ChatGPT 的聊天机器人功能。Bloomberg 今年三月首次报道了这些讨论，包括与 AI 初创企业 Anthropic 的对话。(来源 宝玉 on X)
6. 大语言模型基础与英特尔实践分享
时间：2024年4月30日（周二）14:00-16:00；腾讯会议 756-910-159；1.生成式AI与大语言模型基础知识；2.提高大语言模型预测结果的方法简介；3.大语言模型评估指标与基准；4.进阶学习：模型优化技术概览。(来源 中国科大)
7. 国产AI大模型加速上车
上海白领刘先生，坐上他的汽车主驾，向右扭头说：“打开那窗户。”话音刚落，副驾驶的车窗自动开了。这辆车搭载了基于国产AI大模型的智能系统，就像有了人的大脑和神经网络，通过学习提升语音、视觉等多模态感知能力，在座舱里提供更人性化的交互，智能驾驶方面计算更精准，越来越像“老司机”开车。当国产AI大模型开始加速“上车”，人工智能正以更加触手可及的方式走进现实生活。(来源 新浪网)
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