7月28日·杨红霞教授加盟香港理工大学，同时推进创业项目

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杨红霞教授加盟香港理工大学，同时推进创业项目

知名AI科学家杨红霞教授近日宣布加入香港理工大学，担任电子计算机系教授。此前，她曾在IBM T.J.沃森研究中心和雅虎担任重要职位，并在阿里巴巴达摩院领导了M6大模型的研发。杨红霞教授在AI领域的贡献包括推动M6大模型的扩展和通义大模型核心技术的开发。此外，她还在字节跳动担任大语言模型研发技术专家。目前，杨红霞教授也在积极筹备全球化AI项目，并可能与她的创业动作并行推进。来源：微信公众号【量子位】

OpenAI SearchGPT演示失误，搜索机制遭曝光

OpenAI的SearchGPT在官方演示中遭遇尴尬，外媒《大西洋月刊》指出其在搜索结果中出现明显错误，将北卡罗来纳Boone音乐节的日期弄错。尽管如此，SearchGPT在灰度测试中表现出色，网友Kesku的自制demo显示其回复速度极快，几乎达到秒级。SearchGPT在提供实时信息方面展现出潜力，尽管仍依赖Bing索引，但预计将通过自己的网络爬虫获取数据，以解决Bing速度问题。此外，源代码的泄露揭示了SearchGPT背后的多模态模型支持，尽管具体处理流程不明，但模型似乎具备自动理解图像的能力。OpenAI发言人Kayla Wood承认错误，并表示将持续改进。这一事件引发了对LLM（大型语言模型）在搜索领域应用的广泛讨论，尤其是在准确性和创造性之间的平衡。来源：微信公众号【新智元】

Meta科学家揭秘Llama 3.1研发过程，Llama 4训练启动

Meta的AI科学家Thomas Scialom在最新播客中详细解读了Llama 3.1的研发思路，并透露了Llama 4的更新方向。Llama 3.1的参数规模选择考虑了多种因素，包括scaling law、训练时间、硬件约束等。Meta希望通过增加训练token数和训练时长，使模型达到“过度训练”状态，以提升推理效率。Llama 3.1的后训练过程完全依赖合成数据，显示了Meta对高质量数据的重视。目前，Meta已启动Llama 4的训练，预计将更注重agent技术的发展。这一进展标志着Meta在AI领域的持续创新和探索。来源：微信公众号【新智元】

谷歌DeepMind AI在国际数学奥林匹克竞赛中取得突破

谷歌DeepMind的人工智能系统在2024年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中表现出色，总得分28分，接近金牌水平。该系统成功解决了四个问题并全部获得满分。著名数学家陶哲轩对此表示赞赏，认为这改变了人们对AI在数学领域潜力的看法。陶哲轩还提到，尽管目前AI在形式化证明方面仍需人类帮助，但其进展显著，未来可能促进数学研究方法的自动化。他强调了通过强化学习过程攻克IMO问题的可能性，并认为公开共享形式证明数据库将是一个宝贵的资源。这一成就展示了AI在数学推理和问题解决方面的巨大潜力。来源：微信公众号【机器之心】

OpenAI与Broadcom合作开发定制AI芯片

OpenAI和Broadcom宣布合作，共同开发一款全新的定制人工智能芯片。这一举措旨在解决GPU短缺问题，减少对Nvidia GPU的依赖，提升计算能力和AI基础设施。随着AI模型训练和运行对计算需求的增加，定制芯片的研发显得尤为关键。尽管面临高昂的设计和制造成本，预计最快到2026年，新芯片将投入使用。OpenAI正在考虑自主研发、战略性收购AI芯片初创公司以及加强与成熟芯片厂商的合作等多种策略。这一合作不仅可能重塑AI芯片市场格局，还将推动AI技术在各行业的应用与创新。来源：搜狐新闻