कानपुर निवेश：एआई साप्ताहिक ｜ भौतिकी और रसायन विज्ञान पुरस्कारों में नोबेल पुरस्कार एआई क्षेत्र में वैज्ञानिकों को जारी किया जाता है;

मस्क का दावा है कि सेल्फ -ड्राइविंग कार की खाली समय कंप्यूटिंग पावर का उपयोग किया जा सकता है

11 अक्टूबर की सुबह, बीजिंग समय, टेस्ला ने "वी, रोबोट" सम्मेलन आयोजित किया।साइबरकैब नामक रोबोटैक्सी की रिहाई के अलावा, टेस्ला के सीईओ मस्क ने स्वायत्त ड्राइविंग टैक्सियों और यहां तक ​​कि स्वायत्त कारों के भविष्य पर भी ध्यान केंद्रित किया।मस्क ने कहा कि वाहन पर कम्प्यूटिंग पावर का उपयोग खाली समय में भी किया जा सकता है।ह्यूमनॉइड रोबोट के भविष्य के लिए तत्पर, मस्क ने यह भी कहा कि भविष्य में ह्यूमनॉइड रोबोट $ 20,000 से $ 30,000 तक गिर सकते हैं।

टिप्पणियाँ: ऑटोमोटिव इंटेलिजेंस यात्रा के व्यवसाय मॉडल को बदल रहा है, टेस्ला का साइबरकैब भविष्य में मानव ड्राइविंग के यात्रा मोड को बदल सकता है।स्वायत्त वाहनों के लिए कंप्यूटिंग पावर प्लेटफॉर्म ड्राइवर के बाहर खाली समय पर कंप्यूटिंग पावर प्रदान करना जारी रख सकता है।मस्क ने यह नहीं कहा कि इन वाहनों की निष्क्रिय कंप्यूटिंग शक्ति का क्या उपयोग किया जा सकता है, जो अधिक कल्पना भी छोड़ देता है, जैसे कि टीम ऑपरेटर इन कंप्यूटिंग पावर को बेचता है, या कार उपयोगकर्ता इन कंप्यूटिंग पावर का उपयोग स्वयं से करते हैं।

एएमडी के सीईओ सु ज़िफेंग का दावा है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मांग उम्मीदों से अधिक है

10 अक्टूबर को, स्थानीय समय, एएमडी ने एआई 2024 सम्मेलन को आगे बढ़ाया।एएमडी के सीईओ सु ज़िफेंग ने पहले भविष्यवाणी की है कि डेटा सेंटर के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक्सेलेरेटर के लिए बाजार 2023 में 2027 में 45 बिलियन अमेरिकी डॉलर से बढ़कर 2027 में 400 बिलियन अमेरिकी डॉलर हो जाएगा।सम्मेलन में, सु ज़िफ़ेंग ने कहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मांग बढ़ती रही, उम्मीदों से अधिक है। बाजार बढ़कर 500 बिलियन अमेरिकी डॉलर हो जाएगा।

टिप्पणियाँ: AMD का प्रदर्शन AI मांग द्वारा संचालित है।इस वर्ष की दूसरी तिमाही में, AMD ने AI से MI300 की आय शुरू की और $ 1 बिलियन से अधिक उच्च -प्रदर्शन गणना की।हालांकि, AMD डेटा सेंटर से Nivine Dama की GPU आय की तुलना में अभी भी एक अंतर है।एएमडी वर्तमान में "वन इटर्शन ऑफ वन ईयर" को बढ़ावा दे रहा है और एनवीडिया को चुनौती देने के लिए इस वर्ष की चौथी तिमाही में GPU MI325X का उत्पादन करने की योजना बना रहा है।

भौतिकी में नोबेल पुरस्कार और रसायन विज्ञान पुरस्कार दोनों को एआई क्षेत्र में वैज्ञानिकों को भेजा गया था

8 अक्टूबर को, जॉन जे। हॉपफील्ड और जेफ्री ई। हिंटन ने "आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स" के लिए भौतिकी में नोबेल पुरस्कार जीता।9 अक्टूबर को, रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार को प्रोटीन डिजाइन और प्रोटीन संरचना पूर्वानुमान योगदान में उन्हें पहचानने के लिए डेविड बेकर, डेमिस हसाबिस और जॉन एम। जम्पर से सम्मानित किया गया।

टिप्पणियाँ: नोबेल पुरस्कार एआई "एकाग्रता" काफी अधिक है।सिंगटन को "एआई गॉडफादर" के रूप में जाना जाता है और 2018 में ट्यूरिंग अवार्ड के विजेता भी हैं।कजाख Google की AI टीम DEEPMIND के सह -फ़ाउंडर और सीईओ हैं।एआई क्षेत्र में कई वैज्ञानिकों को रसायन विज्ञान और भौतिकी में नोबेल पुरस्कार दिया गया।

क्षितिज लाइन हांगकांग स्टॉक एक्सचेंज सूचीबद्ध सुनवाई से होकर गुजरी

ब्लैक तिल स्मार्ट हांगकांग स्टॉक की सूची के बाद, एक और घरेलू हेडर -ड्राइविंग चिप निर्माता क्षितिज क्षितिज क्षितिज ने भी नई प्रगति की है।8 अक्टूबर को, क्षितिज ने हांगकांग स्टॉक एक्सचेंज की सूचीबद्ध सुनवाई को पारित किया, जो लिस्टिंग के करीब है।प्रॉस्पेक्टस के अनुसार, 2021 से 2023 तक, क्षितिज का वार्षिक राजस्व क्रमशः 467 मिलियन युआन, 906 मिलियन युआन, और 1.552 बिलियन युआन था, और परिचालन घाटा क्रमशः 1.335 बिलियन युआन, 2.132 बिलियन युआन और 2.031 बिलियन अरब युआन तक पहुंच गया। ।

टिप्पणियाँ: स्मार्ट ड्राइविंग चिप्स और नुकसान के लिए "बर्निंग मनी" एक उदाहरण नहीं है।2021 से 2023 तक, ब्लैक तिल इंटेलिजेंट का शुद्ध घाटा भी क्रमशः 2.357 बिलियन युआन, 2.754 बिलियन युआन और 4.855 बिलियन युआन तक पहुंच गया, और तीन साल का कुल नुकसान लगभग 9.96 बिलियन युआन था।नुकसान के पीछे, ब्लैक तिल खुफिया और क्षितिज के अनुसंधान और विकास खर्च अधिक हैं।ब्लैक तिल इंटेलिजेंट आर एंड डी खर्च 2021 में 595 मिलियन युआन से बढ़कर 2023 में 1.362 बिलियन युआन हो गया।2021 से 2023 तक R & D व्यय क्रमशः 245%, 207.6%और वार्षिक आय का 152.5%से मेल खाता है।चाहे वह भयंकर प्रतिस्पर्धा में अधिक से अधिक बाजार हिस्सेदारी ले सके और अधिक मूल्य निर्धारण अधिकार हो, इन स्मार्ट ड्राइविंग चिप कंपनियों का परीक्षण करें।कानपुर निवेश

Openai का तात्पर्य है कि इसे 2029 से पहले हासिल नहीं किया जा सकता है

Openai भविष्यवाणी करता है कि कंपनी 2029 तक लाभप्रदता प्राप्त नहीं करेगी और $ 100 बिलियन तक पहुंच जाएगी।Openai के वित्तीय दस्तावेज़ के आंकड़ों से पता चलता है कि नुकसान 2026 में 14 बिलियन अमेरिकी डॉलर के रूप में अधिक हो सकता है, जो इस वर्ष के अपेक्षित नुकसान का लगभग तीन गुना है। व्यय और गैर -भुगतान भुगतान।

टिप्पणियाँ: यह आश्चर्य की बात नहीं है कि स्टार्ट -अप प्रौद्योगिकी कंपनियों ने कई वर्षों तक अपना नुकसान खो दिया है, लेकिन Openai जैसी बड़ी मॉडल कंपनियों ने थोड़े समय में बहुत सारे धन का विलय कर दिया है, और उन्होंने वित्तपोषण प्राप्त करने के बाद अपनी खरीद शक्ति बदल दी है। राज्य।यदि इसे समय में नहीं बनाया जा सकता है या समय पर लाभदायक नहीं हो सकता है, तो यह निवेशकों के लिए एक जोखिम है।Openai का हालिया मूल्यांकन 157 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच गया है, और चीन में कई बड़े मॉडल यूनिकॉर्न का मूल्यांकन लगभग 20 बिलियन युआन है।

ओपनई ने अदालत से अनुरोध किया कि वह मस्क के मुकदमे को अस्वीकार कर दे, यह कहते हुए कि यह परेशान कर रहा था

दो महीने पहले, मस्क ने Openai के खिलाफ मुकदमा दायर किया, जिसमें कंपनी पर एक खुले कृत्रिम खुफिया मंच के विकास को छोड़ने का आरोप लगाया गया था ताकि मुनाफे को अधिकतम करने के लिए "मानवता को लाभान्वित किया जा सके"।9 अक्टूबर को, स्थानीय समय, ओपनई ने संघीय न्यायाधीश से कंपनी के खिलाफ मस्क के मुकदमे को अस्वीकार करने के लिए कहा।Openai ने बताया कि मस्क ने "सार्वभौमिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित करने के लिए सुरक्षित और लाभकारी" मांगने के अपने मुख्य लक्ष्य का समर्थन किया है, लेकिन उन्होंने "प्रमुख स्थिति की विफलता के बाद इस साहसिक कार्य को छोड़ दिया।"

टिप्पणियाँ: वर्तमान में, दोनों पक्षों के अपने शब्द हैं, और वे वास्तविक अर्थों में भी प्रतियोगी हैं।पिछले मुकदमे में, मस्क ने दावा किया कि ओपनई मूल रूप से एक गैर -लाभकारी संगठन था, और इसके संस्थापक ने "समृद्ध" तकनीक और परिसंपत्तियों को "समृद्ध" करने के लिए स्टार्टअप में हेरफेर करके खुद को "समृद्ध" किया था।Openai का मानना ​​है कि मस्क ने बाद में इस क्षेत्र में प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करने के लिए अपने स्वयं के AI स्टार्टअप XAI की स्थापना की और "न्यायिक प्रणाली का उपयोग करने की कोशिश" की।

चाइना मोबाइल ने नौ दिनों के अच्छे ज्ञान और बहु ​​-मॉडल बेस बिग मॉडल को जारी किया

12 अक्टूबर को, 12 वें चाइना मोबाइल ग्लोबल पार्टनर सम्मेलन में, चाइना मोबाइल ने नौ -दिन का अच्छा और ज्ञान मल्टी -मोडल बेस मॉडल जारी किया, और 30 प्रमुख स्व -स्व -विकास वाले उद्योगों को लॉन्च किया।चाइना मोबाइल के अनुसार, जीटियन शांझी मॉडल बेस के बड़े मॉडल ने 11 निर्माताओं के लिए 17 घरेलू एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) चिप्स के लिए अनुकूलित किया है।

टिप्पणियाँ: चीन मोबाइल के नौ -दिन के अच्छे और ज्ञान मल्टी -मोडल बेस का बड़ा मॉडल घरेलू कंप्यूटिंग पावर क्लस्टर और घरेलू एल्गोरिथ्म फ्रेमवर्क प्रशिक्षण के पूर्ण -मोडल बेस मॉडल पर आधारित है। उद्योग की।अंत में इस गेम को कौन जीत सकता है, डेटा उपयोग, निवेश पैमाने और कंप्यूटिंग शक्ति के कई पहलुओं पर निर्भर करेगा।

मून का डार्क साइड रिलीज़ किमी एक्सप्लोरेशन संस्करण: सर्च वॉल्यूम साधारण संस्करण की तुलना में 10 गुना है

11 अक्टूबर को, मासिक मासिक मासिक मासिक के अंधेरे पक्ष ने आधिकारिक तौर पर किमी अन्वेषण संस्करण जारी किया जिसे जटिल समस्याओं को हल करने के लिए हल किया जा सकता है।किमी एक्सप्लोरेशन एडिशन में एआई स्वतंत्र खोज क्षमताएं हैं, जो मानव रीजनिंग थिंकिंग प्रक्रिया, मल्टी -लेवल अपघटन जटिल समस्याओं का अनुकरण कर सकती हैं, गहरी खोज को लागू कर सकती हैं, और वास्तविक समय में सुधार के परिणामों को प्रतिबिंबित कर सकती हैं, अधिक व्यापक और सटीक उत्तर प्रदान करती हैं, उपयोगकर्ताओं को पूर्ण विश्लेषण और मदद करती हैं। अधिक कुशलता से शोध करें, आदि जटिल कार्य।

अधिकारी के अनुसार, किमी अन्वेषण संस्करण की खोज मात्रा साधारण संस्करण की 10 गुना है।परीक्षणों से पता चलता है कि सभी मुख्यधारा एआई सहायकों और घर और विदेशों में खोज उत्पादों की तुलना में, जिसमें भुगतान और पेशेवर संस्करण शामिल हैं, किमी अन्वेषण संस्करण की उत्तर देने वाली सटीकता और अखंडता के व्यापक लाभ हैं, और व्यापक प्रदर्शन समान उत्पादों के कम से कम 30%से अधिक है।

टिप्पणियाँ: किमी इस संस्करण में आश्वस्त है। यह एआई कॉल करने में बेहतर है।किमी एक्सप्लोर संस्करण वर्तमान में प्रति व्यक्ति प्रति व्यक्ति 5 बार उपयोग किया जाता है।यह समझा जाता है कि वेब संस्करण के अलावा, किमी स्मार्ट असिस्टेंट का मोबाइल ऐप भविष्य में फीचर भी लॉन्च करेगा।

Kuaishou Peking विश्वविद्यालय पुश अल्ट्रा -हि -डाइफिनिशन वीडियो जनरेशन मॉडल पिरामिड प्रवाह

पेकिंग विश्वविद्यालय, बीजिंग विश्वविद्यालय पोस्ट और दूरसंचार, और कुआशौ प्रौद्योगिकी ने संयुक्त रूप से एक उच्च -स्तरीय वीडियो पीढ़ी मॉडल को पिरामिड प्रवाह कहा।पिरामिड प्रवाह 10 सेकंड तक के वीडियो का उत्पादन कर सकता है, 1280 × 768, और 24 फ्रेम प्रति सेकंड पाठ विवरण के अनुसार, मॉडल 5 सेकंड की लंबाई के साथ एक वीडियो उत्पन्न कर सकता है और 384p के भीतर एक वीडियो उत्पन्न कर सकता है। 56 सेकंड।

टिप्पणियाँ: पिरामिड प्रवाह का कार्य सिद्धांत मौजूदा वीडियो प्रसार मॉडल से अलग है।यह बताया गया है कि पिरामिड प्रवाह वीडियो पीढ़ी की दक्षता और गुणवत्ता का अनुकूलन करता है।पिरामिड प्रवाह स्ट्रीमिंग के लचीलेपन का उपयोग करता है, जो विभिन्न रिज़ॉल्यूशन और शोर के स्तर के बीच व्याख्या कर सकता है, ताकि अधिक कुशलता से संपीड़ित वीडियो सामग्री को अधिक कुशलता से उत्पन्न किया जा सके।वर्तमान में, पिरामिड प्रवाह मुख्य रूप से डेवलपर्स, कलाकार और रचनाकारों आदि के लिए है, और पहले से ही हगिंग फेस प्लेटफॉर्म पर लॉन्च किया गया है और पूरी तरह से खुला स्रोत है।

एआई स्टार्टअप लेखक मॉडल प्रशिक्षण लागत को कम करने के लिए सिंथेटिक डेटा का उपयोग करता है

सैन फ्रांसिस्को के एआई स्टार्टअप लेखक ने बुधवार को एक बड़ा मॉडल लॉन्च किया, जो ओपनई और एन्थ्रोपिक जैसी कंपनियों द्वारा प्रदान किए गए उत्पादों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए है।यह ध्यान देने योग्य है कि लेखक को अपने नवीनतम मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए केवल $ 700,000 खर्च करने की आवश्यकता है, जिसमें डेटा और जीपीयू शामिल हैं, और प्रतियोगियों के स्टार्टअप्स अपने स्वयं के मॉडल बनाने के लिए लाखों डॉलर खर्च करते हैं।लेखक लागत को कम करने के लिए सिंथेटिक डेटा (यानी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा बनाया गया डेटा) का उपयोग करता है।अमेज़ॅन, मेटा और माइक्रोसॉफ्ट जैसी कंपनियों ने अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक डेटा का उपयोग करना शुरू कर दिया है।जयपुर फाइनेंस

टिप्पणियाँ: हालांकि लागत कम हो गई है, कुछ विशेषज्ञों ने चेतावनी दी है कि सिंथेटिक डेटा का उपयोग सावधानी के साथ किया जाना चाहिए, क्योंकि यह मॉडल के प्रदर्शन को कम कर सकता है और मौजूदा पूर्वाग्रह को बढ़ा सकता है।लेखक के सह -संस्थाकर्ता और मुख्य तकनीशियन वसीम अलशिख ने कहा कि लेखक कई वर्षों से डेटा पाइपलाइनों के अनुसंधान और विकास के लिए प्रतिबद्ध है, और इस बात पर जोर दिया कि वे झूठे या मतिभ्रम डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित नहीं करेंगे। मॉडल प्रशिक्षण के लिए सिंथेटिक डेटा।