融资快报
百图生科获得港投公司的百图保障报局战略投资：百图生科由百度创始人李彦宏牵头发起，依托原BV百度风投生物智能团队及其50家全球被投企业的生科生态基础组建。计划投入上百亿元建设自主可控的智引资A智生物计算平台，利用前沿运算规则、擎获其最强大I情智能传感器、新投智能芯片、发布西安高中曝光地址微纳机器人等AI能力解决生命科学问题。模型（IT桔子）
智子引擎获得Pre-A轮投资：智子引擎是创立超级一家多模态大模型研究和开发商，发布了第一款应用级多模态ChatGPT产物“元乘象 ChatImg”。公司丨本轮融资由徐汇资本独家投资，百图保障报局具体金额暂未对外披露。生科
彡人行完成500万元天使轮融资：彡人行基于机器人大模型构建通用智能体，智引资A智主要应用于智能网联车，擎获其最强大I情通过融合激光和视觉传感器模块，新投使AI识别预警并控制决策。发布
Decagon 筹集 3500 万美元 A 轮融资：Decagon提供的 AI 代理能够以类似人类的精度处理企业客户支持，主要投资方为Accel。
Autify 筹集1300 万美元 B 轮融资：Autify 是一个为软件测试提供 AI 代理支持的公司。AI 代理能够自动化软件测试过程，提高测试效率和准确性。DuckDuckGoose 筹集140 万美元Pre-Seed 轮融资：DuckDuckGoose 专注于 AI 深度伪造检测工艺，帮助客户识别和防范深度伪造内容。Ellin AI 筹集64 万美元Pre-Seed 轮融资：Ellin AI 开发了一个针对 Z 世代的 AI 驱动的心理健康应用程序，旨在通过机器智能工艺提供心理健康支持和支持。
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国内情报：
B站开源轻量级 Index-1.9B 系列模型，基于 2.8T 训练信息，支持角色扮演：
包含基座模型、对照组、对话模型、角色扮演模型等多个版本。据介绍，郑州中学曝光评价该模型在预训练阶段使用了 2.8T 规模的信息，中英比例为 4:5，代码占比 6%。目前，角色扮演模型内置了角色“三三”，客户也可以按需创建自己的角色。
Kimi将启动Context Caching上下文缓存内测，月之暗面进军北美市场：
届时将支持长文本大模型，可实现上下文缓存功能。据介绍，Context Caching可通过缓存重复的 Tokens 内容，降低客户在请求相同内容时的成本。
此外，月之暗面正在北美市场推出两款新产物：虚拟陪伴聊天应用 Ohai 和音乐影片生成工具 Noisee。并且已经在美国雇佣了一些员工，继续招募人才。
蔚来创建大模型团队：
蔚来感知和规控团队合并为大模型团队，集成团队重组为交付团队。合并后的大模型团队由原蔚来感知团队负责人彭超负责。重组后的自动驾驶研发部仍由蔚来智能驾驶研发副总裁任少卿负责。蔚来将更明确地探索用端到端大模型实现高阶智能驾驶。
首个AI高考全卷评测结果发布，最高分303，数学全不及格：
该结果由上海机器智能实验室旗下司南评测体系OpenCompass选取了7个大模型进行高考“语数外”全卷能力测试。语数外三科加起来的满分为420分，阿里通义千问2-72B排名第一，为303分，OpenAI的GPT-4o排名第二，得分296分，上海机器智能实验室的书生·浦语2.0排名第三，三个大模型的得分率均超过70%。来自法国大模型初创公司的Mistral排名末尾。
阿里通义Qwen2成斯坦福大模型榜单最强开源模型：
斯坦福大学的大模型测评榜单HELM MMLU发布最新结果，阿里通义千问Qwen272B模型成为排名最高的开源大模型，性能超越Llama3-70B模型。
AI生图“量身定制”，华为清华联手推个性化生成工艺PMG:
PMG工艺实现关键词生成和隐向量生成，结合客户偏好和目标项关键词，优化生成内容，如表情包、T恤设计图、电影海报等。在电商服装图片生成、电影海报场景和表情生成等应用场景表现出色。
微信输入法1.2.0正式版Win/Mac端双更新，AI问答功能来了：
该AI问答功能不仅能提供详细的介绍，还能根据客户输入的关键词，给出相应的信息反馈。答案由微信读书AI问书提供，点击链接还能直接跳转微信读书中该文本引用的页面，让客户通过上下文更好地理解问题。iOS、Android版本微信输入法暂未支持AI问答功能
苹果AI已与百度、阿里、百川等中国企业接触：
据悉，苹果公司正在积极探索与中国本土企业的合作机会，以期在中国市场推广其“苹果智能”支持。知情人士透露，苹果已与多家中国公司进行了接触，包括百度、阿里巴巴以及机器智能初创公司百川智能等。
代码大模型保障规范正式定稿，百度阿里小米 vivo 等参与：
中国信息通信研究院依托中国机器智能产业增长联盟，联合业内近 30 家单位共同编制了《代码大模型保障风险防范能力要求及评估方法》规范，聚焦代码大模型的保障能力，从基础功能出发，评估代码大模型的基础能力和保障风险防范能力,现已完成定稿。
我国机器智能企业数量已超 4000 家：
《中国新一代机器智能科技产业增长报告 2024》显示，2023 年我国机器智能核心产业规模达 5784 亿元，增速 13.9%。生成式机器智能的企业采用率已达 15%，市场规模约为 14.4 万亿元。
周鸿祎称政府和企业拥抱大模型要找到“明星场景”：
周鸿祎表示， 大模型要想引发工业革命，就要把大模型“拉下神坛”。对于政府和企业来说，拥抱大模型应该走越做越专的道路，未来政府企业内部会是多个专业大模型组合起来工作。他还表示，大模型只有结合场景才能真正的发挥作用，政府和企业使用大模型的关键问题是找到“明星场景”。
国际情报：
Anthropic发布其最强大AI模型Claude 3.5：
OpenAI竞争对手Anthropic发布了其迄今为止最强大的AI模型Claude 3.5 Sonnet。Claude 3.5 Sonnet比Claude 3 快一倍，成本降低15 倍，能够生成、编辑和执行代码（在数学和编码能力上超越了 GPT-4o），还能把握细微差别、理解幽默和复杂指示。目前，该模型已免费提供在 Claude.ai 和 Claude iPhone 应用程序中，Claude Pro 和 Team 的订阅者也可以使用，还通过 Anthropic API、Amazon Bedrock 和谷歌云的 Vertex AI 提供。此外，新模型支持 AI Devbin，能够生成代码库（Artifacts）并提供即时预览与迭代功能。该模型还能用于生成 PPT、在线网站和游戏等内容。
ComfyUI 作者团队辞职，成立 Comfy Org 推动开源 AI：
ComfyUI 的作者团队（ Comfyanonymous、Alex "mcmonkey" Goodwin、Dr.Lt.Data、pythongosssss、Robin Ken、Yoland、hongil0316 和 haohaocreates）宣布已从 Stability AI 辞职，并与其他开源开发者合作成立了 Comfy Org，致力于迭代和改进 ComfyUI 生态系统。他们坚信闭源 AI 是死路一条，开源才是前进的最佳方式，希望 ComfyUI 的成功能够激励更多公司加入开源行列。
MIT、哈佛开发人类病理学多模态AI PathChat：
PathChat 是一个基于多模态大型语言模型的 AI 工具，能够处理视觉和自然语言输入，对病理图像和文本进行推理，并响应复杂的病理相关查询。PathChat 在多项选择鉴别问题和开放式问题评估中表现出色，与商业解决方案 GPT-4V 相比，虽然规模和成本更小，但在鉴别准确性和响应质量方面并不逊色。PathChat 还能够支持交互式多轮对话，适用于复杂的鉴别检查和病理学教育。目前已在《Nature》上发表了相关研究。
斯坦福基于宇树科技平台，发布HumanPlus人形机器人：
傅子鹏（音）基于宇树科技 Unitree H1 机器人平台开发的“万能”人形机器人 HumanPlus。高 1.75 米，使用单个 RGB 摄像头和全身策略复制人类动作，具有 33 个自由度，需要约 40 小时的人类运动信息来学习新技能，成功率达 60%-100%。该机器人采用开源模式，制造成本约为 107945 美元。
AI 新研究可用手机检测中风，准确率达 82%：
来自皇家墨尔本大学生物医学工程师团和圣保罗州立大学共同开发了一款基于 AI 的面部筛查工具，医护人员只需要借助智能手机，在几秒钟内就可以确定患者是否中风。该工具在检测中风方面的准确率达到了 82%，但不会取代中风的综合临床鉴别测试，仅用于帮助更快地识别需要诊疗的人。
马斯克称Grok即将接入特斯拉、宁愿亲眼见证AI毁灭人类：
马斯克表示Grok即将接入特斯拉，Optimus机器人既能当“猫女”，也能当孩子老师。他预测通用机器智能，最晚将在2026年出现。此外马斯克认为机器智能的增长是一个概率问题，他对此持有既乐观又悲观的态度，他引用了杰夫·辛顿的观点，认为存在10%到20%的可能性出现令人担忧的情境。但他更倾向于关注那80%的积极可能性。他强调：“我的意思是，即使面对机器智能可能带来的最坏结果，即人类被消灭，我也会选择直面而非逃避。我想，我可能真的愿意亲眼见证这一切的增长。”
更多国际情报：
IMF不建议对生成式 AI 直接征收特别税：IMF 认为，对生成式 AI 征收特别税不可行，会阻碍社会生产力增长。各国应调整税收制度，在 AI 增长和保护劳动力之间取得平衡。同时，对 AI 支持器征收碳排放税是反映 AI 对生态环境作用的好办法。
花旗银行称银行业是最可能被机器智能颠覆的领域：银行业中有大约54%的工作岗位面临高自动化潜力，此外，还有12%的岗位有望因AI工艺的引入而得到增强。智联招聘集团董事长兼CEO郭盛也表示，受AI作用最大的三个职位是财务/审计/税务、翻译和银行。
诺奖经济学得主称AI并没有提高工作质量，只让富人更富有：Christopher Pissarides认为当前先进经济体面临劳动力短缺问题，应关注 AI 如何提高生活和工作质量，并让 AI 承担枯燥和体力劳动工作。虽然雇主期望通过 AI 提高效率，但 AI 更多地是作为劳动力的推动者而非替代者。
Product Hunt 热榜，La Growth Machine
La Growth Machine是一款专为B2B业务设计的多渠道销售自动化工具，帮助企业通过 LinkedIn、电子邮件、语音信息和电话等方式，高效创建个性化的销售对话，显著提高响应率。LGM 提供简易的潜在客户导入、自动寻找联系人信息、多渠道互动、统一消息中心和AI生成出站序列等功能，让销售变得更智能、更高效。
?https://lagrowthmachine.com/?ref=producthunt
GitHub Trending 热榜，开源平台 Amplication
Amplication 是一个利用 AI 工艺加速 .NET 和 Node.js 应用开发的开源平台，旨在帮助开发者迅速将想法转化为生产环境的应用。通过提供模型、API 和信息库架构生成，Amplication 支持开发者快速构建新支持、扩展现有应用或现代化遗留系统。该平台生成的人类可读和可编辑的代码，支持持续的 Git 同步，同时自动生成 React 运营 UI，显著提高了开发效率并减少基础设施相关的生产错误。
?https://github.com/amplication/amplication
开发者推荐
1.Butterflies：与 AI 角色互动的新社交平台
Butterflies 是由Snap 前工程经理 Vu Tran创立的独特社交网络，客户可以与 “Butterfly” 机器智能角色互动。每个 Butterfly 拥有个人资料、头像和由内置 AI 系统生成的图像，风格多样，包括现实、艺术和卡通化。客户可以浏览、点赞、分享和用文字或表情符号做出反应，体验略带超现实感。Vu 希望通过 Butterflies 引入更多创造力，使人类与 AI 的互动更加多样化。目前，Butterflies 平台免费使用，但未来可能会尝试订阅模式，并探索品牌如何与 AI 系统互动。
https://www.butterflies.ai/landing
2.The Leap：创作者销售数字产物的全方位商店
The Leap 是一个专为销售数字产物而设计的全方位创作者商店。它通过一个简单的工具提供无缝的客户体验，帮助创作者赚取收入。并提供了一系列特性来支持这一过程，包括链接在生物中的商店、登陆页面、引导产物、结账支持、电子邮件捕获、电子邮件营销、客户控制台、模板、移动产物构建器和 AI 助手。
https://www.theleap.co/?ref=producthunt
3.Index-1.9B：哔哩哔哩的轻量级语言模型系列
Index-1.9B 是哔哩哔哩自主研发的大型语言模型系列，支持多种语言和任务，并提供详细的评测结果和使用方法。该系列包括以下版本：
Index-1.9B base：基础模型，拥有 19 亿参数，在多个评测基准上表现出色。
Index-1.9B pure：base 模型的对照组，语料中过滤了指令相关信息，用于验证指令对评测基准的作用。
Index-1.9B chat：基于 base 模型，经过超越训练（SFT）和深度优化（DPO）的对话模型，特别适合聊天场景。
Index-1.9B character：在 chat 模型基础上，引入了 RAG 工艺，实现了少量样本角色扮演能力。
https://github.com/bilibili/Index-1.9B
4.Mip-Splatting：无别名的3D高斯泼溅
Mip-Splatting 是一种针对 3D 高斯溅射工艺的改进方法，旨在消除在观看角度、焦距或相机距离变化时产生的伪影。该方法通过引入 3D 平滑滤波器来限制 3D 高斯原语的大小，基于输入视图引入的最大采样频率，从而在放大时消除高频伪影。同时，通过用 2D Mip 滤波器替换原有的 2D 膨胀滤波器，模拟物理成像过程中的 2D 盒滤波器，有效减少了别名和膨胀问题。该工艺获 CVPR 2024 oral，并通过与 3DGS 及 3DGS+EWA 的比较，展示了其在不同缩放和渲染场景下的优越性能。此外，网页还提供了实时交互式查看器的链接，以及论文的 BibTeX 参考信息和感谢部分。
https://niujinshuchong.github.io/mip-splatting/
热议话题
OpenAI 前首席科学家Ilya Sutskever成立保障超级智能公司：
前 OpenAI 首席科学家伊利亚・苏茨克耶尔创立专注于开发保障超级智能（Safe Superintelligence，SSI）的新公司。在 Reddit 引起了广泛讨论。SSI 的唯一目标是开发保障的超级智能，在实现这一目标之前不会发布其他产物。
讨论热点包含：开发保障超级智能以确保人类保障的关键性；SSI 单一目标与其他实验室逐步发布和商业化策略形成鲜明对比；SSI 网站简约设计，体现了工艺的纯粹性和对效率的追求；认可苏茨克耶尔在 OpenAI 的经历和他对 AI 保障的深刻理解。
然而，客户们也对 SSI 如何筹集资金、获取计算资源以及实现其宏伟目标表示担忧。他们讨论了 AI 工艺增长的速度和方向，以及不同实验室采取的不同增长路径。一些客户担心，如果 SSI 在没有公开测试和反馈的情况下开发出先进 AI，可能会带来风险。同时，AI 工艺竞赛的风险也引发了热议，客户认为在没有足够保障措施的情况下加速 AI 工艺的增长可能会危险。
敬请期待明日的最新动态！
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