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(資料圖)

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360智腦4.0亮相

近日，三六零(行情601360,診股)安全科技股份有限公司（以下簡稱“360”）召開360智腦大模型應用發布會，認知型通用大模型“360智腦4.0”亮相，360AI數字人(行情835670,診股)正式發布。360集團創始人周鴻祎現場創建了自己的數字分身作為“360發言人”；發布會同時宣布360智腦在多模態等關鍵能力上完成迭代，將全面接入“360全家桶”。

周鴻祎表示，360在大模型上的核心創新在AI數字人，數字人是未來人工智能大模型最重要的應用入口。360將依托360智腦大模型能力，重新定義“數字人”。區別于傳統數字人只能按既定腳本輸出內容，360AI數字人的特點在于有記憶、有人設和有性格。

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騰訊云首次公布行業大模型

6月19日，騰訊云首次公布行業大模型研發進展，并發布面向B端客戶的騰訊云MaaS（模型即服務）服務解決方案，依托騰訊云TI平臺打造行業大模型精選商店，為企業客戶提供涵蓋模型預訓練、模型精調、智能應用開發等一站式行業大模型解決方案。在TI平臺內置高質量行業大模型基礎上，企業加入自己獨有的場景數據，就可以快速生成自己的專屬模型；同時，也可根據自身業務場景需求，“量體裁衣、按需定制”不同參數、不同規格的模型服務。據介紹，基于騰訊HCC高性能計算集群和大模型能力，騰訊云已經為傳媒、文旅、政務、金融等10余個行業提供了超過50個大模型行業解決方案。

大模型不缺新玩家，但騰訊是華為、BAT等頭部大廠中最后一個官宣入局大模型產品和服務的廠商。

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美圖視覺大模型發布

6 月 19 日，第二屆美圖影像節現場，美圖公司創始人、董事長兼首席執行官吳欣鴻分享了美圖視覺大模型 MiracleVision（奇想智能）的背后故事，并圍繞「AI 時代的影像生產力工具」主題，回顧了近一年帶領美圖探索 AI 的心路歷程。

吳欣鴻表示，工具價值將在 AI 時代迎來大爆發。在 AI 與影像生產力工具的緊密結合下，優質內容創作門檻不斷降低，影像行業生產效率不斷提升。希望更多人享受 AI 科技紅利，一起用上 AI 時代的影像生產力工具。

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GPT-4 正確率沒有那么高

最近，麻省理工學院研究人員的一篇名為Exploring the MIT Mathematics and EECS Curriculum Using Large Language Models 的論文上了熱搜。該論文整理了一個包含 4550 個問題和解決方案的綜合數據集，這些問題和解決方案來自麻省理工學院所有獲得學位所需的數學、電氣工程和計算機科學 （EECS） 課程的問題集、期中考試和期末考試。論文結果表明，GPT-3.5 成功解決了麻省理工學院整個課程的三分之一，而在不包括基于圖像的問題測試集上實現了完美的解決率。

但來自 MIT EECS 專業的大四學生Raunak Chowdhari、Neil Deshmukh和 David Koplow 決定調查這篇論文，但對結果感到失望。復核者發現論文上的問題不完整，GPT-4 不可能找到正確答案，復核中也確實沒有找到。

他們發現，該論文的研究人員使用 GPT-4 對生成的答案進行評估和評分，他們甚至不斷提示 GPT-4，直到獲得正確答案。當答案沒有被糾正時，完整的答案會在上傳的數據集中提供給GPT-4，這樣模型就可以將其作為自己的答案輸出。當三位復核人員嘗試在數據集上運行零樣本GPT-4 時，回答正確率只有 62.5%，明顯低于論文聲稱的 90% 正確率。

他們得出結論，最近人工智能研究領域出現了這種趨勢——縮短研究時間線，尋找研究捷徑，為了上頭條而發布未經嚴格審核的文章。HackerNews對麻省理工學院論文的一位復核者表示，機器學習不再是一個科學領域，它已經變得像社會科學一樣——不可證偽和不可復制的研究建立在另一個不可證偽和不可復制的研究之上。

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OpenAI正計劃推出大模型商店

據科技媒體The Information的報道，OpenAI正計劃推出一個類似“App Store”的大模型商店，讓開發者可以上架他們基于OpenAI技術搭建的產品，比如針對各種垂直領域的聊天機器人(行情300024,診股)或者定制的模型等。

目前，從大量使用反饋來看，無論是識別金融欺詐，還是根據內部文件回答特定市場的問題，使用ChatGPT的企業客戶通常會根據自己的特定用途定制技術。所以OpenAI才有了搭建一個“大模型商店”的想法，讓此類模型的開發者或者創業公司，可以通過OpenAI的平臺將它們提供給其他企業。

報道稱，這個計劃是OpenAI的CEO Sam Altman上個月在倫敦與開發者見面時透露的。The Information還報道說，OpenAI的兩個客戶Aquant和在線教育服務可汗學院Khan Academy，都有興趣在OpenAI的“大模型商店”上提供他們基于ChatGPT開發的垂直對話機器人。

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億歐評論

過去一周，360、騰訊和美圖等多家中國科技公司相繼推出了各自的大模型產品或解決方案。

但大模型并沒有出現當年團購時代“百團大戰”的殘酷，盡管各家都會講述自己的技術優勢，并公布各種測試中相對競品的領先優勢?！鞍倌４髴稹?，與十多年前“百團大戰”還是有很大不同，畢竟后者，那可是同質化內卷，是野蠻人互砍，是一段線下鐵軍重要性遠超技術（當然技術也很重要）的蠻荒時代。

首先，各家都呈現出進一步細化的特征，在通用之外尋找更多領域的落地。

比如騰訊提出不做非聊天式應用，而是面向企業的行業大模型。實際上，在騰訊云公布行業大模型解決方案之前，各垂直領域的行業大模型早已被多家企業先后推出。騰訊不做通用的、聊天式的大模型，也是揚長避短。不過，從騰訊的企業特點上去推測，或許很多人會覺得其做通用聊天更具優勢？反而在行業大模型上，更多創業企業遠比騰訊更處于細分行業一線，如推出自動駕駛、醫療、地產、安全、智能物聯等行業大模型的諸多背后企業。

而美圖集中于視覺創作、商業攝影、專業視頻編輯、商業設計等領域，試圖將美圖需求從C端生活場景向B端生產力場景進階，將AI 與影像生產力工具緊密結合。

360也認為GPT等通用大模型無法覆蓋世界上太多的領域，這也正是行業大模型的機遇所在，“百模大戰”最終比拼的將是各家應用場景落地能力。

其次，十多年前“百團大戰”是新玩家在新賽道的野蠻競爭，雙方都在起步，但起步就是貼身肉搏戰，既分輸贏，也決生死。當時的競爭，一度上是非理性的。而目前的“百模大戰”，各大廠之間并沒有你死我活的態度，而是更加理性，你玩你的我搞我的，大家唯一的對手其實就是ChatGPT。

當然，“百模大戰”遠不是“百團大戰”，兩者之間可比性本來就不多。大模型的競爭，目前看似乎既有匆忙的一面，也有氣定神閑的一面，更考驗企業長跑的能力。比如建設大規模分布式系統，進行分布式訓練、推理的能力；比如以大模型為基礎，部署商業化應用、運營商業生態的能力等等。

從PC時代到移動互聯網時代，安卓ARM生態取代了Wintel生態，那么，大模型時代又將帶來哪些變化，誕生哪些新霸主、新聯盟？

大模型的競爭正在進入落地階段，隨著大模型競爭陣營的持續擴容，新的變化正在發生，甚至語音識別、OCR檢測等傳統應用領域原本的霸主，都感受到了新力量的震動與撼動。而誰能成為大模型時代新的霸主？這場“百模大戰”，還遠沒有進入下半場。