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OpenAI首席执行官启动“世界币”加密货币项目

OpenAI首席执行官Sam Altman宣布启动世界币（World Coin）加密货币项目，并在全球上线推广。

Altman与世界币CEOAlex Blania在发布的联合声明中介绍，世界币由保护隐私的世界ID和加密货币WLD组成。用户现在就可以下载首个协议兼容的钱包World App，预订份额。

淘宝上线AI创作小助手，布局AIGC

淘宝APP已经上线AI创作小助手，目前该AI创作小助手，支持用户通过AI创作不同风格的自画像，可用作淘宝账号头像。

从官方的介绍看，AI创作小助手的功能或不只是头像创作，未来应该还会推出更多的玩法。

MosaicML 推出 70 亿参数模型 MPT-7B-8

MosaicML 近日发布了其 70 亿参数模型 MPT-7B-8K。

据悉，该模型一次可以处理 8000 字文本，相当擅长处理长文重点摘要和问答，还能在 MosaicML 平台上根据特定任务，进一步微调相关配置。

小红书支持发布纯文字笔记

小红书近日上线了“此刻”功能。通过“此刻”功能，用户可以直接输入文字，算法会基于输入的文本内容为用户生成一张图片并完成发布。另外，用户也可以在画板上涂鸦，并使用ai进行对涂鸦进行美化后再发布‍。这一功能的落地得益于AIGC技术‍‭‬‪‍⁣‪‍ 。目前，这一功能已经在最新版本中全量上线。

软银涉猎AI仓储：和美国仓库机器人厂商成立合资公司

日本软银集团周一宣布，将和美国仓储供应链服务商Symbotic建立一家合资公司，运营基于人工智能技术的仓储业务，另外软银集团也将在这家合资伙伴增持股份。

根据两家公司周一发布的声明，软银集团和Symbotic将联合出资1亿美元，设立一家合资企业，名为“Greenbox系统公司”。合资公司将从Symbotic采购价值75亿美元的人工智能仓储系统，用于其仓库设施。

汤姆猫：截至目前，公司AI产品已初步实现情境对话、英语口语启蒙、AI识物、AI绘图等功能

汤姆猫7月24日在互动平台上称，在人工智能上，公司关注到ChatGPT相关技术的应用后，借助国内外的通识大模型，公司致力于将“会说话的汤姆猫”迭代为“会聊天的汤姆猫”。

截至目前，公司国内研发团队打造的AI产品已初步实现情境对话、英语口语启蒙、AI识物、AI绘图等功能。

谷歌去年消耗212亿升水，人工智能导致用水量激增20%

据新浪财经报道，谷歌发布了2023年环境报告，该公司的用水量正在飙升。

这家互联网巨头表示，其2022年消耗了56亿加仑（约212亿升）的水，相当于37个高尔夫球场的水。其中大部分——52亿加仑——用于公司的数据中心，比2021年增加了20%。

麻省理工学院开发“PhotoGuard”技术， 保护图像免受恶意 AI 编辑

麻省理工学院日前宣布了一项名为 Photoguard 的技术，经过 Photoguard 技术处理的图片难以直接被 AI 识别篡改，有助于防止图片被爬虫修改后遭到误读。

据悉，这一“PhotoGuard”技术主要是通过对图像进行微小的修改，来防止 AI 识别出图像内容。该技术提供了两种阻止图片被 AI 修改的方案，一种是 “编码器” 法，通过修改图像的像素来干扰算法模型对图像的理解能力；另一种是 “扩散” 法让 AI 以为图片甲是图片乙，从而生成错误的图像。

广联达：目前已构建建筑行业AI大模型层、工具平台层、产品应用层三层AI技术体系

广联达近日表示，建筑业系统性数字化正处于快速发展阶段，作为行业数字化使能者，公司各项业务稳步发展，在产品、技术、市场等方面不断取得突破。

广联达称，AI是支持数字建筑的重要底层技术之一。公司早在2015年便专门设立了AI团队进行建筑大数据和AI相关技术的研究，目前已经构建了建筑行业AI大模型层、工具平台层、产品应用层三层AI技术体系。

英伟达有望再涨两成，到2027 年其 AI 相关收入或达 3000 亿美元

据 Marker Watching 报道，瑞穗分析师Vijay Rakesh在一篇报告中表示，英伟达的股价还有 20% 的上涨空间。

据Rakesh 预计，到2027年，人工智能相关内容将会给英伟达带来3000亿美元的收入，并占据 AI 服务器市场 75% 的份额。

重点论文：

Meta AI 发布论文，为大语言模型增加语音识别能力

据 Huggingface 页面显示，Meta AI 近日发表论文，称已扩展旗下大语言模型 Llama 的功能。

论文显示，研发团队通过直接附加小型音频编码器使其能够执行语音识别功能。通过直接在文本标记嵌入前面添加一系列音频嵌入，大语言模型可以转换为自动语音识别 (ASR) 系统，并以与其文本对应物完全相同的方式使用。

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多伦多大学联手人工智能矢量研究所，推出《我的世界》专用模型

据 Arxiv 页面显示，多伦多大学联手人工智能矢量研究所近日发布一款名为STEVE-1的生成模型，可用于在《我的世界》中进行操控。

STEVE-1通过两个步骤进行训练：将预训练的VPT模型调整为在MineCLIP的潜空间中遵循命令，然后训练一个先验模型来从文本预测潜在代码。通过利用预训练的模型和采用文本条件图像生成的最佳实践，STEVE-1的训练成本只需60美元，并能够在《我的世界》中遵循广泛范围的短期开放式文本和视觉指令。

论文地址：点此前往