12月27日·OpenAI与微软“秘密协议”曝光：AGI定义与盈利目标

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12月27日·周五 AI工具和资源推荐

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OpenAI与微软“秘密协议”曝光：AGI定义与盈利目标

近日，OpenAI与微软之间的一项“秘密协议”被曝光，为人工通用智能（AGI）提供了一个明确的数值定义：当OpenAI开发的AI系统能产生至少1000亿美元利润时，即视为达到AGI水平。目前，OpenAI仍处于亏损状态，预计到2029年才能首次实现年度盈利。该协议还涉及微软在OpenAI营利实体中的股权占比、云服务供应商地位、知识产权使用期限以及营收分成等核心议题。随着OpenAI业务的快速扩张，其与微软的合作条款显得愈发沉重，双方正就商业化转型进行紧张谈判。来源：微信公众号【新智元】

英伟达B300 GPU发布：推理性能大幅提升

英伟达最新AI GPU——B300和GB300正式发布，带来算力和显存的显著提升。B300 GPU采用TSMC 4NP工艺，FLOPS性能提升50%，功耗增加200W，同时HBM容量增加50%，从192GB提升至288GB。这些改进使得模型推理和训练性能得到史诗级提升，特别是在处理大型模型如OpenAI o3时。此外，B300的推出也意味着供应链的重组，为OEM和ODM厂商提供了更多机会。尽管面临DrMOS过热问题可能影响量产进度，但B300的发布无疑为AI领域带来了圣诞大礼。来源：微信公众号【新智元】

智象未来：中国AI应用的95分答卷

随着2024年的结束，中国AI应用领域迎来了新的里程碑。智象未来（HiDream.ai）以其智象多模态生成大模型3.0版本，在视频和图像生成领域取得了显著成就。该公司不仅在模型效果上实现突破，还成功探索出多个可落地的应用场景。智象未来的核心理念是，无需等到基础模型达到完美，而是通过场景驱动的优化，解决用户的实际痛点，实现端到端的高满意度。他们的模型在画面质量、镜头运动控制以及特色场景生成效果上都有显著提升，同时推出了智象多模态理解大模型1.0，进一步增强了图像与视频内容的理解能力。智象未来已服务全球一百多个国家和地区的千万个人用户和四万多家企业客户，展现了中国AI应用的强劲实力。来源：微信公众号【机器之心】

清华汪玉团队突破无人机控制难题：轨迹跟踪误差降低50%

清华大学汪玉教授团队在无人机控制领域取得显著进展，他们提出了一套基于PPO的强化学习框架SimpleFlight，该框架集成了五大技术，有效降低了轨迹跟踪误差超过50%。这项研究的关键因素包括优化输入空间设计、奖励设计和训练技术，以缩小模拟到现实的差距。通过在开源微型四旋翼无人机Crazyflie 2.1上进行广泛实验，SimpleFlight展现了卓越的性能，无需额外微调即可在真实环境中运行。这一成果不仅提升了无人机控制的鲁棒性，也为强化学习策略的实际应用提供了新的可能性。来源：微信公众号【机器之心】

OpenAI科学家提出“AGI时间”概念，预测AI模型将解决重大数学难题

OpenAI科学家塞巴斯蒂安·布贝克提出了一个新的模型能力衡量指标——“AGI时间”，用以描述AI模型完成人类任务所需时间的能力。他认为，随着模型的发展，我们可能在3年后实现AGI周，即模型能够解决人类需要一周时间来完成的重大开放问题，如黎曼猜想。在Simons Institute提出的辩题中，布贝克坚持认为，现有的大型语言模型（LLM）加上更多的数据和后期训练足以产生解决重大数学难题的新证明技术。这场辩论中，正反双方就LLM是否能够解决复杂开放性问题展开了激烈的讨论，而其他专家也提出了结合证明验证器、符号空间探索等方式来突破当前LLM的局限。这一讨论不仅展示了AI领域对于未来模型能力的乐观预期，也揭示了当前技术面临的挑战和可能的发展方向。来源：微信公众号【量子位】