热点解析38 | GPT-5要来了？山姆·奥特曼说将是个巨大飞跃

山姆·阿尔特曼透露GPT-5最新进展

7月2日，山姆·阿尔特曼在阿斯彭创意节上接受采访时表示，开发GPT-5还需要一些时间，“我们目前持乐观态度，还有很多工作要做，但它将是个巨大飞跃。”阿尔特曼还称，与其前身GPT-4相比，预计GPT-5将实现重大飞跃，将解决GPT-4目前犯下的许多错误。但他同时强调，这项技术仍处于早期阶段，存在数据和算法方面的问题。而且，与其未来潜力相比，这些模型目前还没有充分发挥其作用。

Meta发布文生3D模型

Meta近日发布了其最新的AI模型——Meta 3D Gen（3DGen），据Meta方面介绍，3DGen能够在不到1分钟的时间，根据文本提示词快速生成具有高分辨率纹理和材质贴图的3D内容。此外，它还能在同一3D形状的基础上调整纹理贴图，帮助创作者实现快速迭代。

制作3D资产一直是设计和开发电子游戏、VR/AR应用以及电影特效行业耗时最久且最具挑战性的问题之一。AI 3D生成技术的快速发展对实现3D建模行业的技术进阶有重大意义。人工3D建模费时费力，在游戏和影视作品中运用3D形象在过去是属于少数大型公司的特权，AI 3D生成技术能简化3D建模流程，缩短3D建模时间。

苹果将获得OpenAI董事会观察员职位

7月3日消息，据报道，作为上个月宣布的里程碑式协议的一部分，苹果公司将获得OpenAI董事会观察员职位，这进一步加强了两家公司之间的联系。据知情人士透露，苹果应用商店（App Store）负责人、前营销主管Phil Schiller被选中担任这一职位。这位知情人士说，作为董事会观察员，他不会以正式董事的身份任职。

今年6月，苹果宣布将在iPhone、iPad和Mac上提供ChatGPT，作为一整套人工智能功能的一部分。据了解，虽然苹果高管经常担任其他公司的董事，但加入知名合作伙伴的董事会是罕见的。

月之暗面发布“上下文缓存”技术

7月2日，北京月之暗面科技有限公司（简称“月之暗面”）对外宣布，其大模型Kimi正式开放平台正式公测新技术——上下文缓存技术（ContextCaching）。月之暗面方称，这项技术将降低开发者使用长文本旗舰大模型的成本，最高可降本达90%。

月之暗面以常见的固定文档大量提问场景为例举例称，一份近9万字的硬件产品说明书，一般售前支持人员需要在10分钟内对产品的功能/使用方式进行40次问答，每次的问题大概在100个字，回答在120字以内。在接入上下文缓存技术后，9万字的文档只需创建并存储一次缓存，40次问答将仅只收取问题的100字+回答120字的费用，预计花费11.88元，相当于比之前节省了141.95元，费用降低90%左右。

商汤发布首个“可控”人物视频生成大模型Vimi

7月4日，商汤发布首个“可控”人物视频生成大模型Vimi，该模型主要面向C端用户，支持聊天、唱歌、舞动等多种娱乐互动场景。商汤方面称，Vimi可生成长达1分钟的单镜头人物类视频，画面效果不会随着时间的变化而劣化或失真，Vimi基于商汤日日新大模型，通过一张任意风格的照片就能生成和目标动作一致的人物类视频，可通过已有人物视频、动画、声音、文字等多种元素进行驱动。

马斯克称xAI计划在8月发布Grok2

7月1日，马斯克在自己的X（原推特）平台上发文宣布人工智能初创公司xAI的大语言模型Grok-2将于8月推出。

马斯克是在回应一则帖子的时候表态的。博主Bef-e / acc发文称，当前的模型在彼此的数据上进行训练，就像人体蜈蚣效应一样。马斯克在回复中表示，“很遗憾，情况确实就是这样。从互联网训练的数据中清除大语言模型需要花费大量工作。8月即将推出的Grok-2，在这方面将拥有巨大进步。”今年3月以来，xAI陆续推出了Grok-1.5大语言模型和首个多模态模型Grok-1.5 Vision。

腾讯元宝AI上线深度搜索模式

7月1日，腾讯宣布旗下大模型应用“腾讯元宝”AI搜索能力升级，上线深度搜索模式。更新到最新版本后，腾讯元宝将在AI搜索深度模式下对问题进行扩展，从深度和广度两方面，提供更结构化、更丰富的回答，并可同步生成内容大纲、思维导图及相关人物事件梳理，帮助用户全景式了解搜索内容。

腾讯介绍，搜索问答在大模型的相关产品使用的需求中占比高达45%。此次升级的深度模式，将会进一步拓展问题的覆盖度和联想性。例如，当用户询问“今年的黄金价格为什么这么高”时，元宝能够从多个维度进行深入剖析，结合腾讯生态及其他优质内容源进行回答。不仅如此，基于多轮对话能力，用户还可在深度搜索模式下，对问题进一步追问。

神经元新计算模型或产生更强大AI

7月1日消息，美国西蒙斯基金会熨斗研究所计算神经科学中心（CCN）开发的新模型表明，几乎所有支持现代AI工具的神经网络所基于的20世纪60年代的活体神经元计算模型，并未捕捉到真实神经元所拥有的所有计算能力。更新后的神经元模型最终可能会产生更强大的人工神经网络，更好地捕捉人类大脑的力量。研究发表在新一期《美国国家科学院院刊》上。

以上内容来源于《中国企业家》杂志。

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