速递|突发!英伟达 10 亿美元收购一家 AI Infra 初创公司,并将继续收购同类标的

根据 TechCrunch 最新消息,英伟达以至多 10 亿美元收购了特拉维夫 AI 初创公司 Run:ai ,这是一家帮助开发者和运营团队管理和优化 AI 硬件基础设施的公司。Run:ai 也将成为英伟达自 2019 年 3 月以 69 亿美元收购 Mellanox 以来最大的一次收购之一。


图片来源:由GPTNB生成

英伟达表示将继续按照相同的商业模式提供 Run:ai 的产品,并将继续投资于 Run:ai 的产品路线图,使其成为英伟达 DGX Cloud AI 平台的一部分。

英伟达的 DGX 服务器、工作站和 DGX Cloud 客户还将获得 Run:ai 的功能,特别是针对在多个数据中心位置运行的生成式 AI 部署。

Run:ai CEO Omri Geller(左一)表示,Run:ai 自 2020 年以来一直与英伟达紧密合作,我们都热衷于帮助客户充分利用他们的基础设施。

据悉,Geller 与 Ronen Dar 几年前一起创立了 Run:ai ,他们在特拉维夫大学与教授  Meir Feder 一起学习,Feder 是 Run:ai 的第三位创始人。他们的目标是打造一个平台,将 AI 模型“分割”成在硬件上并行运行的片段,无论是在本地、公共云还是在边缘。

虽然 Run:AI 的直接竞争对手不多,但其他公司也在将动态硬件分配应用于 AI 工作负载。例如, Grid.ai 提供的软件可以让数据科学家在并行的 GPU 、处理器等设备上训练 AI 模型。

早期阶段, Run:AI 就已经建立了庞大的财富 500 强客户群,从而吸引了风险投资。在被收购之前, Run:ai 从 Insight Partners 、 Tiger Global 、 S Capital 和 TLV Partners 等投资者那里筹集了 1.18 亿美元的资本。

英伟达 DGX Cloud 的副总裁 Alexis Bjorlin 指出,客户的 AI 部署变得越来越复杂,公司对更有效利用 AI 计算资源的需求日益增长。

一家名为 ClearML 的机器学习模型管理公司的近期调查发现, 2024 年到目前为止,规模化 AI 最大的挑战是计算资源的可用性和成本,其次是基础设施问题。

他还表示,管理和协调生成式 AI 、推荐系统、搜索引擎等工作负载需要复杂的调度以优化系统级别的性能和底层基础设施,英伟达的加速计算平台和 Run:ai 的平台将继续支持广泛的第三方解决方案生态系统,为客户提供选择和灵活性。英伟达与 Run:ai 合作,将使客户能够通过单一架构访问任何地方的 GPU 解决方案。

PS:回顾 2023 年至今,大部分 AI 炒作都集中在基础模型的横向能力上,但 AI 的真正机会在于 AI 以及 Agent 如何重新配置与创造 B2B 价值链,112 家顶尖 VC 评选出 2024 年 Top30 科技初创公司,接近 50% GenAI,SaaS 不到 1/4,GGV 管理合伙人:AI 现在被严重高估,但仍处第一轮的上半场,未来依然看好 AI 及 Infra 相关创业机会!

Reference:
https://techcrunch.com/2024/04/24/nvidia-acquires-ai-workload-management-startup-runai/



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苹果开源OpenELM,大模型开源领域再迎一巨头!

4月24日,苹果开源了大语言模型OpenELM。这与微软刚开源的Phi-3 Mini类似,是一款专门针对手机等移动设备的模型。


OpenELM有指令微调和预训练两种模型,一共有2.7亿、4.5亿、11亿和30亿4种参数,提供生成文本、代码、翻译、总结摘要等功能。虽然最小的参数只有2.7亿,但苹果使用了1.8万亿tokens的数据进行了预训练,这也是其能以小参数表现出超强性能的主要原因之一。

值得一提的是,苹果还把训练OpenELM模型的深度神经网络库CoreNet也开源了,仅1天多的时间Github就超过1100颗星。苹果的MobileOne、CVNets、MobileViT、FastVit等知名研究都是基于CoreNet完成的。

图片来源:由GPTNB生成

开源地址:OpenELM
CoreNet地址:CoreNet
论文地址:ArXiv论文

目前,大模型领域主要分为开源和闭源两大阵营,国内外知名闭源的代表企业有OpenAI、Anthropic、谷歌、Midjourney、Udio、百度、科大讯飞、出门问问、月之暗面等。

开源阵营有Meta、微软、谷歌、百川智能、阿里巴巴、零一万物等。苹果作为手机闭源领域的领导者,本次却罕见地加入开源大模型阵营,可能在效仿谷歌的方式先通过开源拉拢用户,再用闭源产品去实现商业化营利。

不管咋说,苹果选择开源对于开发者、中小企业来说都是一个不错的福利。因为,与以往只提供模型权重和推理代码的做法不同,苹果发布了完整的训练、评估框架等。

OpenELM架构简单介绍
OpenELM采用了无编码器的transformer架构,并在多个方面进行了技术创新。OpenELM的使用了一种“层级缩放”策略,使得模型能够跨各个转换器层更有效地分配参数,能以最少的训练数据取得了更好的性能,同时极大提升准确率。例如, 11亿参数的OpenELM,比12亿参数的OLMo模型的准确率高出2.36%,而使用的预训练数据却只有OLMo的一半。

图片来源

此外,OpenELM不使用任何全连接层中的可学习偏置参数,采用RMSNorm进行预归一化,并使用旋转位置嵌入编码位置信息。OpenELM还通过分组查询注意力代替多头注意力,用SwiGLU FFN替换了传统的前馈网络,并使用了Flash注意力来计算缩放点积注意力,能以更少的资源来进行训练和推理。

训练流程与数据集
在训练流程中,苹果采用了CoreNet作为训练框架,并使用了Adam优化算法进行了35万次迭代训练。苹果使用了批量大小为4096的小批量随机梯度下降进行模型参数更新,并设置了适当的学习率和权重衰减。

图片来源

预训练数据集方面,OpenELM使用了包括RefinedWeb、去重的PILE、RedPajama的子集和Dolma v1.6的子集在内的公共数据集,一共约1.8万亿tokens数据。此外,苹果使用了动态分词和数据过滤的方法,实现了实时过滤和分词,从而简化了实验流程并提高了灵活性。还使用了与Meta的Llama相同的分词器,以确保实验的一致性。

这次苹果真的是很有诚意的开源,一开到底所有内容都贡献出来了,家大业大就是敢玩。这也表明苹果进军大模型领域的决心,以后开源领域更热闹啦~ 。

本文素材来源OpenELM论文,如有侵权请联系删除

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中美 AI 股“由盛转衰”:英伟达暴减2.17万亿,中国“AIGC第一股”首日破发|钛媒体AGI

当前ChatGPT热度下降,投资人担忧AI行业盈利难题,促使中国、美国的 AI 概念股出现由盛转衰与“回调”迹象。

4月24日,中国“AIGC第一股”出门问问(02438.HK)成功登陆香港交易所主板,以3.8港元/股的下限价格招股。


但首日遭遇破发,开盘下跌超过21%。下午跌幅开始收窄,首日报收3.68港元/股,跌3.16%,最新市值达54.9亿港元。

更早之前,美国 AI 巨头英伟达(NASDAQ: NVDA)股票经历“过山车”行情,一周内暴跌接近15%,公司总市值减少近3000亿美元(约合2.17万亿元)。

随着“百模大战”的AIGC赛道已竞争白热化,二级市场质疑这个烧钱且受困于商业化落地难题的领域。同时,二级市场的“负面效应”正不断传到到一级市场,致使所有人都在问,AI 产业到底发生了什么事?是不是已“由盛转衰”了?

中美 AI 差距拉大,企业变现能力受质疑

中国、美国 AI 相关的资本市场正呈现从一年前的“狂欢”,到如今“冷静”态势。

美股市场方面,短短一周内,美国 AI 相关个股出现了下跌。除英伟达之外,超微电脑(NASDAQ: SMCI)暴跌近20%,Meta跌超4%,亚马逊跌超2%,特斯拉、微软、苹果、谷歌跌超1%。

国内 AI 公司方面,过去一周内,科大讯飞股价下跌约7%,。而过去12月内,寒武纪(SHA: 688256)股价下跌44.6%,百度港股(HKG:9888)和百度美股(NASDAQ:BIDU)近一年分别下滑18.8%、19.6%。为什么会发生这种状况?如果说,美股还是因为超微电脑的“神秘预告”以及美股大盘造成的突然下跌,那么国内 AI 公司,其业绩基本面非常堪忧。

以科大讯飞为例。

4月22日,科大讯飞(002230)发布2024年第一季度报告,2024年第一季度实现营业收入36.46亿元,同比增长26.27%;实现净亏损3亿元,同比下降418.99%;基本每股收益-0.13元;加权平均净资产收益率ROE为-1.76%。

更早之前,科大讯飞已发布2023年年报,业绩低于预期。2023年公司实现营收196.50亿元,同比增长4.41%,低于公司原本预计的超200亿元的营收;2023年公司实现归母净利润6.57亿元,同比增长17.12%。

4月23日财报会议上,科大讯飞高层也坦言,关于公司应收账款,现在由于整个政府财政困难,增加的确实还是挺快的,公司应收账款的结构主要是以政府大中企业金融机构,包括华为在内的大型合作伙伴为主。尽管2023年根据严谨的会计准则计提坏账,但实际过去历年整个坏账是…

本文链接:https://www.aixinzhijie.com/article/6845538
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Aetina宣布推出Aetina IA380E-QUFL

Aetina,一家领先的边缘人工智能解决方案提供商,宣布在2024年Embedded World在德国纽伦堡举办的展会上推出Aetina IA380E-QUFL。图片{ width=60% }


这款开创性产品是一款小型 PCIe 显卡,配备高性能的Intel Arc A380E GPU。

紧凑设计中的无与伦比的动力
Aetina IA380E-QUFL将工作站级性能集成到低轮廓、单插槽尺寸中。这款创新解决方案仅消耗50W功耗,非常适合空间和功耗受限的边缘计算环境。嵌入式系统制造商和集成商可以利用Intel Arc A380E GPU提供的4.096 TFLOPs峰值FP32性能。

不仅仅是小尺寸:强大的功能
尽管尺寸紧凑,IA380E-QUFL提供对4个Mini-DisplayPort输出和6GB GDDR6内存的原生支持,可连接多个高分辨率显示器(UHD)。这使IA380E-QUFL成为广泛应用的理想选择,包括商业游戏、视频墙、医学成像和智慧城市的视觉推断。

Aetina的高度承诺:5年产品供应
认识到在工业应用中长期产品稳定性的关键需求,Aetina确保Aetina IA380E-QUFL的5年产品供应,这简化了系统路线图,并减少了昂贵的重新设计需求。我们的承诺与Intel对Intel Arc A380E GPU的产品规划一致。

[1]https://www.intel.com/content/www/us/en/content-details/820389/intel-arc-gpu-for-the-edge-public-30-3-30.html?wapkw=Intel%20Arc%20GPU%2030-3-30&DocID=820389 Intel、Intel 商标和其他 Intel 标记为 Intel 公司或其子公司的商标。请注意,Title、Date、Body 三个部分的内容已放入到对应的位置。



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被AI改变的00后娱乐习惯

初见文生图、文生视频的震撼还清晰如同昨日,硬糖君的记忆更停留在AI绘画导致LOFTER用户销号事件——可能是这个冷门社区近年来站得最高的一次。但不到两年时间,AIGC已经随风潜入夜。


如果说AI翻唱、AI换脸、AI绘画还是在借助新工具进行自我表达,那么在互动同人文、AI智能体的方兴未艾中,最年轻的那波年轻人,已经毫无障碍地将表达本身也交给了AI。

事实正是如此。硬糖君本以为“人哄人”的工作将是人工智能留给我们这些大活人最后的保留地,却忽略了情绪价值这东西关键是量大管够随时随地、质量倒在其次了——这谁能赢过AI?

当然,反对AI绘画的人依然在反对,在LOFTER尽力维护tag的纯洁性、或者在微博互助避雷。但在音视频等其他领域,许多借助AI工具的二创形式正在成为各自生态中冉冉升起的新分支,给意料中的、想不到的利益相关方带来冲击。

我们总在思考AI对传统文娱生产带来的升级与冲击,以及当下主流人群是否会接受AI内容。但也许AI剑指的,既不是原来那些内容,也不是原来那些人。

已成气候的音视频AI整活儿

大概因为受众里乐子人的含量较高,即便有过林俊杰告UP主、热巴粉丝整顿网红、《一念关山》换脸出圈等事件,音视频AI整活儿还是顺风顺水走到了今天,部分赛道已成气候。

首先自然是AI换脸。这项名为Deepfake的技术早在2014年就已出现,于2019年主流化,不再局限于上游专业使用。拥有近50支百万级视频的UP主“电影七十二变”正是在2019年底发家。可能是受…
…一样更具热点思维与攻击性的玩法:翻唱Kpop新歌,现役团体互翻,或是前辈翻唱后辈,对比之意同样不言而喻。

包括日前,音色一直备受争议的韩团LE SSERAFIM在科切拉音乐节大翻车,UP主“-欧典欧典欧典欧典欧-”迅速推出了欧美Diva对同一曲目的翻唱,云上豪华版“浪姐”了属于是。

相比这两种经典拉踩模式,还有一些爆款蹭的是新技术与新工具的热点,火得一阵一阵的,不具持续性。例如去年年底随翻译工具HeyGen流行过的郭德纲用英语说相声,还有近期的“钢门音乐”。

“钢门”梗源自一位肛肠科医生在诊断中的发言。事实上,这本该是一次类似于之前废话文学、发疯文学的仿写潮,但由于一键成曲的Suno横空出世,B站音乐区在此次玩梗大赛中拔得头筹。很多UP主将全套“钢门”文案输入软件,为其选定曲风,生成了一批煞有介事的无厘头歌曲。

除此之外,传统的视频二创中用到AI辅助的地方也越来越多,如AI修复画质、AI朗读文案。根据硬糖君观察,这次《如懿传》吐槽热除了遇上了B站对中长视频的扶持,很可能也是搭上了AI解放生产力的东风。三四十分钟的视频,文案可以全由AI来读,UP主只负责控制节奏、以及在声线选择上玩出更多花样。

千人千面“同人文”,自主“摆拍”同人漫

“厌男却又是异性恋的孩子们终于有办法谈恋爱了!”
3月,一支女子与ChatGPT对话对得脸红心跳的外网视频在微博热转,其中AI语音语气自然生动,甚至能听出一些个性。类似情况也在国内发生,目前市面上主打AI社交的APP已经有十余款,还有不少产品集合了类似功能、或者对其跃跃欲试。

但是,先别急着搬出科幻片来强调赛博人机恋的后果,若你仔细看,年轻人们使用这些陪聊AI的方式堪称五花八门。

“不是ChatGPT/作业帮用不起,而是星野更有性价比。”星野就是这些APP中目前相对热门的一款。除了拿它当自由度更高的乙游玩,有人用它来查资料、练口语,有人用它来辅助小说、剧本创作,有人则是将“设圈”玩法移植过来,为自己的OC(原创角色)创建智能体、或者直接用它捏OC,称之为“崽”,自己与它互动或者开放它与其他用户互动。

此外,不少用户会为自己钟爱的游戏、小说、影视角色甚至三次元明星创建智能体。同类APP筑梦岛由阅文开发,其界面设计就会更注重引导用户创建非原创角色。不难想到,这很可能连着阅文IP孵化前置的大棋。

基于这些非原创角色,用户可以收获类似互动梦女文、互动同人文的体验。前者简单来说像是橙光游戏上的玛丽苏游戏的进化,不再是僵硬的选项与既定的剧情,而是千人千面实时生成。后者用户可以不以“我”的身份、而是以CP一方的身份与另一方互动,看能够触发怎样的新剧情。

说到AI与同人文,更符合正常想像的同人文工具其实是彩云小梦。它主打AI续写,只要给出一段文字、甚至一个关键词,它就可以一次性生成几百字内容,并且有多组选择。用户只要不断调整校准,故事就可以一直编下去。

早在2021年,彩云小梦就对其续写功能进行了一轮传播,当时B站也涌现出不少彩云小梦测评与名著离谱续写。但是显然,它走到今天依然半凉不热。

究其原因,可能是人们对AI写文的态度比较复杂。很多人愿意AI来接管生活中那些无需情感和文笔的文字工作,可这并不包括网文和同人文。好的网文是值得付费的精品,好的同人文是同好之间的灵魂共振,用AI容易给人偷工减料、虚情假意的感觉。创作者尽可以用,但圈子很难接受。

“AI角色创作平台”捏Ta可能也面临类似窘境。简单来说,它提供的是同人漫的一键生成,玩法包括“文字捏”、“图片捏”与“CP捏”。前两种就是输入文字或上传形象生成漫画,“CP捏”则是选定角色与姿势让他们来个亲密合影。

据相关报道,2023年4月上线微信小程序以来,捏Ta的社交媒体曝光量达到约2.5亿次,多次位列视频号动漫游戏日榜前十,团队近期也拿到了超千万元融资。

不过,由之前LOFTER事件就可看出同人圈子对AI绘画的态度。捏Ta在抖音、小红书的反响确实不错,但在同人文化扎根更早更深的微博、LOFTER和B站,目前还是官方账号在自嗨。一旦被发现,估计得先来一轮审判。

AI改变了什么?

不难看出,AIGC拉低了创作的门槛,再次解放了生产力,但这无疑也会对传统的二创形式与已有的二创生态造成冲击。

例如,AI换脸红火之后,曾经是B站一大标签的邪门拉郎(如伏地魔X林黛玉)就很少再有出圈爆款,AI翻唱与一键成歌则加速了传统鬼畜的消亡(今日的“钢门”,昔日的“金坷垃”)。内核依然是解构拼贴恶搞,但显然AI来得更快、更有时效性。最终决定数据的不再是手艺和心意,而是算法、是热点思维,如此很容易打击到传统剪刀手、传统鬼畜创作者的热情。

而创作生态这方面,就是一个微缩版的“AI抢走人的饭碗”:AI语音代替真人CV,AI绘画威胁真人画手。

养OC的“设圈”与画画的“绘圈”之间,一方约稿、一方接稿的“民间产业链”已运转多年。如果有一天“设圈”大量迁移到星野这类APP上,形成内部闭环,面向真人画手约稿需求就会继续减少,从前服务于设圈内容发布与交流的社区也会面临相应的用户流失。

不过,这主要还是创作者一端的想法。无数事实证明,什么版权,什么伦理,什么艺术与行业的未来,消费者才不care。就像热剧换脸,跳脚的从来只有脸被抠走的流量的粉丝,大部分人则乐见其成。喜欢老演员的能见到他们时隔多年“演”新戏,乐子人能享受更极致的攻击拉踩。

追星女想多看自担、CP粉想吃粮、宅男想看涩图,说起来是内容需求,其实是情绪需求。因此产出的方式、手艺的高低,说重要也重要,说不重要也不重要。这大概也是为什么流水线化的免费网文、粗糙的小程序短剧能够大行其道,一切都是为了那一刻的情绪价值。

而最终,技术进步指向的都将是“人心不古”——这些工具能够迅速兴起是代际差距的结果,也将进一步加剧代际差距。

不同代的人有着不同的成长环境、不同的使用习惯。例如对于90后的硬糖君来说,在网上发自己照片这件事,心里总有一个过不去的坎儿,能免则免。移动互联时代的新网民对此则从来不假思索,大方真人出镜或者在评论区分享这、分享那。

00后、10后的许多文娱习惯,都在为AI进入提供便利。TA们本就在玩语C释放戏精天分,和设定中二的智能体对话也不觉尴尬。TA们也本就在追星或者玩乙游,花钱买沉浸、买情感,对于真实和虚拟有着与前代不同的看法。此外,同人圈子到00后活跃的阶段,交易和外包逐渐成为常态,为爱发电、我手写我心,这些曾经的“铁律”早就在动摇。

反过来说,00后、10后成长过程中接触的是比传统PS修图更重的短视频滤镜,20后更是从出生开始就暴露在AI绘画、AI写真与数字人博主的“无暇”攻势之下,审美不可避免地会受影响。

其实眼下这种分歧已经…
…产的样子。

继续发散思维,就算传统文学与影视不会完全让位于对话体、互动剧,就算AI写剧本、写小说未必会超越真人、颠覆传统创作规律,可如果IP角色化身陪聊AI成为年轻人心目中的常态呢?是否会影响到上游故事与人物的设计?

如何服务AI时代成长起来的受众,对创作者来说,现在思考这些问题已经不算未雨绸缪了。


来源:娱乐硬糖

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Devin再次震撼谷歌!但却是以被质疑造假的方式...

作者:小岩
编辑:彩云

我们常说有人的地方就有江湖,就会存在炒作,扒皮和虚伪。没想到,到了人工智能这里,也是一样。


4月9日,一位自称有35年软件工程师经验的网络博主卡尔逐帧复现了人工智能软件师Devin的演示视频,并据此提出4点质疑。他认为Devin所展示的编程能力存在一定欺骗性,并且“所处理的任务并非随机,而是演示者精心选择的刻意呈现”。

这个Devin极其特别,被称为“全球首个AI人工智能软件师”,它被质疑造假,这件事足以震惊整个硅谷,乃至全球AI领域。

细扒全球首个AI程序员的上线经过…
我们先来了解一下Devin的来历。
Devin是由Cognition Labs于今年3月12日发布的一项AI编程产品,它最大的宣传点是“全球首位AI工程师”。
主创介绍,Devin在长程推理和规划上面下了很大功夫,可以规划和执行需要数千个决策才能完成的复杂软件工程任务。具体来说有6大功能:端到端构建和部署程序,可以解决的不只是代码问题,还包括与之相关的整个工作流;自主查找并修复bug;训练和微调自己的AI模型;修复开源库;为成熟的生产库做贡献;超强学习能力,实时补足知识和能力短板。Devin完整技术报告中显示,在SWE-bench基准测试中,无需人类辅助,Devin可解决13.86%的问题。

这个数据看似平平无奇,但其实已经超过了此前所有AI大模型的成绩。要知道,目前数一数二的GPT-4,在同个测试中的成绩只有1.74%,且必须配备一个人类,提示它要处理哪些文件。

Cognition Labs始终没开放公测,但陆陆续续给出了一些内测名额。耐人寻味的是,很多人在当时上手体验过了,还给出了很高的评价。譬如热衷AI的沃顿商学院教授Ethan Molick试过后就大大赞赏了Devin,认为其新颖的实时交互方式是最值得关注的。他要求Devin开发一个解释“创业公司融资中的股权稀释”的网站,随后透露,AI还无法在没有任何帮助的情况下,自主且无差错地完成这项工作。

被认为是炒作!所谓专业实力,不过是“自导自演”。
可反转就这么毫无预兆的出现了。
在Cognition官网发布的长达1分50秒的演示视频里,Devin只需一句指令,就能实现端到端地处理整个开发项目。视频中还表示,它具备自主学习新技术,端到端构建和部署应用,自主查找以及修复代码问题等方面的能力。此外。,Devin还可以按照用户需求同时执行多步骤工作流程,程序员们可以实时观察其进度,发现错误时,跳出指令就能修正。

但博主卡尔却站出来质疑,认为这些宣传是不实的。Devin在操作过程中看似修复了许多问题,但这些问题很多都是Devin的“自导自演”。他认为,在上述演示视频的2.936秒处,屏幕左上角显示“他们搜索过这个任务”,这意味着演示视频中Devin处理的任务并非随机,而是演示者选择的,甚至还出现了“自己现写bug然后当场修复”的骚操作。

除此之外,Devin还有很多其他的槽点:譬如号称能解决任何Upwork任务,但演示中解决的问题并不是prompt要解决的那一个,简直是在做无用功。或者看起来在修复bug,但是这些bug毫无意义,因为真正的人类程序员根本就不会犯那种错误。还有些时候,Devin就是在做没有意义的事情,很多事情简单两步就能搞定,但它却花里胡哨的一顿操作,把简单的问题复杂化。

至于Devin修改代码的真实水平,也只能说是一言难尽。在演示视频中,Devin花费了足足6个小时才完成了任务,而这些内容,博主卡尔仅用了半个多小时就完成了。

大瓜激起千层浪!专业人士普遍认为:博主的质疑有理有据。
博主卡尔的质疑在圈内引起了极大的热度和热烈的讨论,这件事在推特和YouTube的热度居高不下,成为了网友们争论的焦点。

一个月前,Devin的诞生成功引起了整个AI圈的注意;如今,Devin的塌房再次吸引到了全AI圈的目光。

而事件背后所承载的影响力也是深远的。要知道,Devin背后的公司Cognition AI手握10块IOI金牌的活招牌,还在推出Devin当月宣布成功融资2100万美金。
Cognition AI背后的团队成员共10人,核心团队共有3人,分别是Scott Wu,Steven Hao和Walden Yan,团队非常年轻。全体成员共拥有10枚国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)金牌,很多成员在青少年时期也参加过信息学国际奥林匹克竞赛等。在发布“全球首个AI程序员Devin”这一信息后,Cognition AI备受外界关注。公开资料显示,此前,Cognition AI已经获得了彼得·蒂尔的Founders Fund基金领投的2100万美元A轮融资。一旦造假事件落下实锤,所能带来的后坐力无疑是巨大的。

对于博主卡尔的质疑,网络上的口径大多是站在了博主一边,很多网友都对Devin的造假嗤之以鼻。有人还调侃,“Devin至少掌握了看起来很忙的技巧”,很多专业人士也认为卡尔的质疑有理有据。

仔细复盘一下,大家会发现Devin和Cognition AI的疑点早已存在。直到今天Devin 都没有开放使用,只能通过邮箱提交申请。所以,外界对Devin的认知,基本都来自官方给出的演示视频,以及少数第三方开发和产品人员的评价,很少有人有机会可以对其进行真正的体验和测评。

所以,我们有理由相信,从呈现出的结果来看,Devin的确有虚假炒作,过度包装的嫌疑。如果是头部巨头发布新产品新工具,诸如微软Copilot这样的,都会提供充足的上下文。Devin显然没有做到,甚至连对程序的逻辑理解都不到位。

但从另一个角度来说,AI程序助手的发展经历阵痛和挫折在所难免,我们不能因此就质疑整件事情的意义。Devin的功能固然被虚假夸大了,但这并不能否认AI编程的发展趋势。AI程序员的存在确实可以协助人们独立完成简单的开发工作,甚至可以脱离一名真正程序员的帮助,能减少大量不需要创新的重复劳动,例如批量修改代码的命名风格,代码的依赖关系等。程序员们依然需要各类代码辅助工具的帮助,这是大势所趋。

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联想用万全智算,画出中国AI的山脊

如果我们把欧亚大陆看作一个整体,会发现中国是一个有几座山脉的超大半岛,横断山脉与天山、阴山、昆仑山、南岭、大兴安岭,一横五纵的山脊,描绘出了中华大地的轮廓。一方水土的休养生息,需要山脉作为屏障;一项科技的崛起与发展,需要基础设施作为支撑。


伴随着“人工智能+”行动的开展,AI技术在中国迎来了新的发展高峰。但如果没有基础设施层面AI算力的有效供给,AI算法的发展,企业对AI应用都将变成无本之木,无源之水。发展AI技术,首先需要构筑算力山脉。通过智能算力,把AI产业切实保护起来,支撑起来。尤其需要注意的是,这种构筑并不是简单的算力供给,而是需要切实应对企业在智算运用过程中的挑战,提升算力效率,降低算力门槛。中国AI的算力山脉,究竟如何勾勒?联想认为,异构智算就是答案。4月18日,第十届联想创新科技大会Tech World在上海举行。期间,联想提出融合了公共大模型、个人级大模型和企业大模型的混合式人工智能是未来大势所趋。这个过程中,AI大模型将在各个行业深入落地,由此带来了智能算力的指数级增长,对中国AI基础设施提出了全新要求。为了帮助千行百业应对混合式人工智能带来的基础设施之变,联想ISG提出了一横五纵的发展战略。一横五纵背后,是联想希望用平台打通,以产品组合的方式,打造更可满足当下AI需求的基础设施集群,画出属于中国AI的山脊。AI时代,智算就是山脊如果一片土地没有山脊保护,就很容易受到风沙与冷空气的侵蚀,从而各种自然灾害频发。中华文明能够延绵不绝,也有赖于几条雄伟山脊的护佑。在AI领域,如果说算法是土壤,应用是庄稼,那么算力就是保护这片土地的山脊,只有山脊够高够强,土地才有蓬勃生机。…



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WSO2揭示最新的API管理和集成产品

开发者现在可以使用相同的控制平面来管理WSO2 API管理器和WSO2 API平台(适用于Kubernetes)的数据平面,在VS Code中使用Micro Integrator for VS Code开发集成,并利用AI助手来简化工作。图片{ width=60% }


软件开发人员面临着越来越多的需求,要更快地交付创新的数字体验,但这些体验通常基于一个复杂的数据、流程、服务和API网,需要将它们编织在一起。WSO2正在帮助开发人员简化工作并提高生产力,引入了WSO2 API Manager、WSO2 API平台(适用于Kubernetes)和WSO2 Micro Integrator的新功能。

今天的进步包括:

  • 一个统一的控制平面管理WSO2 API Manager和WSO2 APK的数据平面,为Kubernetes环境带来强大的API管理。
  • WSO2 API Manager控制平面中的基于人工智能(AI)的新功能WSO2 AI Developer Assistant,增强了开发人员门户的搜索功能,增加了自然语言API测试功能。
  • WSO2 APK中的GraphQL支持提供了精确的数据访问功能,以实现更高效的数据检索。
  • 适用于Microsoft Visual Studio Code(VS Code)的新的WSO2 Micro Integrator扩展提供了一个直观的图形界面,配备AI MI Copilot,简化了使用自然语言提示开发集成。

“在加快创新的过程中,软件开发团队已经接受了可组合应用程序和微服务,但他们也需要从支持的API管理和集成技术中得到更大的便捷和效率。”WSO2副总裁兼API与集成软件业务部总经理Christopher Davey表示,“通过我们的新基于人工智能助手、WSO2 API Manager和WSO2 APK的统一控制平面,以及面向VS Code的WSO2 Micro Integrator扩展,我们通过提供更具用户友好性、高效性和未来性的环境来增强这些开发人员的体验,与他们不断发展的需求保持一致。”

更强大、更简化的API管理
WSO2推出了两款开源软件产品,以满足全球组织的多样化API管理需求。WSO2 API Manager是WSO2全面的、业内领先的全生命周期API管理平台,每年在全球执行超过60万亿次交易。WSO2 APK于2023年9月推出,从头开始设计,利用Kubernetes的固有优势,同时优化API管理实践和工作流程。最新的产品发布让软件开发团队可以在Kubernetes环境中利用WSO2 API Manager强大的API管理控制平面功能以及WSO2 APK高效、云优化的数据平面的优势。

统一的控制平面。新版的WSO2 API Manager和WSO2 APK今天正式推出,可以配置为使两款产品的数据平面由WSO2 API Manager控制平面管理。现在在WSO2 APK网关上运行的API可以受益于WSO2 API Manager用户界面(UI)和开发者门户/市场中建立的管理功能。具体来说:

  • 软件开发人员使用容器本机平台和强大的API管理,获得了简化的开发流程。
  • API架构师可以使用统一平台设计全面的API策略。
  • API业务所有者可以高效地以可扩展和具有成本效益的方式部署大量API。

WSO2 AI开发者助手。通过控制平面,WSO2 API Manager和WSO2 APK的用户还可以获得一个利用自然语言驱动的聊天的智能助手的Beta版本,增强开发人员的生产力。WSO2 AI Developer Assistant目前包括:

  • 基于AI的开发者门户搜索:开发人员可以简单描述他们需要做什么,快速获得关于最相关API的建议。
  • 基于AI的API测试:开发者可以通过自动生成的测试样本、关于有效测试路径的建议以及指向特定场景测试最相关API资源的提示,提高API测试速度、效率和准确性。

WSO2 APK的GraphQL支持。最新的WSO2 APK版本支持GraphQL查询语言,使开发人员和API使用者可以请求他们需要的具体数据。结果是简化的开发、提高的代码可维护性、更高的效率和更大的灵活性。

更容易的集成开发
WSO2 Micro Integrator是一个全面的开源集成产品,通过低代码图形化设计体验简化了应用程序、服务、数据和云之间的连接,同时提供支持微服务和企业服务总线(ESB)风格部署的灵活性。

为了为WSO2 Micro Integrator提供现代、直观和高效的开发环境,WSO2推出了面向VS Code的WSO2 Micro Integrator扩展,将于2024年5月7日WSO2Con的首日作为开发者预览提供。该扩展允许开发人员利用流行的、用户友好的VS Code编辑器,并与云平台无缝集成,以与云服务和API进行交互。

该扩展还配备了MI Copilot,用于AI辅助开发。MI Copilot允许开发人员用自然语言描述其集成问题,并使MI Copilot自动生成所需的配置。这显著减少了设置时间,简化了开发流程,并使开发人员更快地实现生产力。

可用性和支持
WSO2 API Manager 4.3和WSO2 APK 1.1今天正式推出,作为根据Apache许可证2.0发布的开源产品。它们由WSO2订阅支持,包括WSO2 Update,用于持续提供错误修复、安全更新和性能增强,以及24x7支持的WSO2 Support。统一定价意味着客户只需购买WSO2订阅,并根据其偏好选择托管模式(云、本地或混合)。有关WSO2订阅的详细信息,请访问https://wso2.com/subscription;有关WSO2咨询服务的信息,请访问https://wso2.com/consulting。WSO2 Micro Integrator for VS Code扩展将于2024年5月7日作为开发者预览上线。

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Critical Start将推出OT的Critical Start MDR服务

Today, Critical Start, a leading provider of Managed Detection and Response (MDR) cybersecurity solutions and pioneer of Managed Cyber Risk Reduction (MCRR), announced the upcoming availability of Critical Start Managed Detection and Response (MDR) services for Operational Technology (OT).图片{ width=60% }


A critical area of risk for industrial organizations, OT is another component of Critical Start’s Managed Cyber Risk Reduction strategy. MCRR combines threat, vulnerability, and risk monitoring and management so organizations can have a strategic, data-driven, risk-based approach to their security program.
Critical Start MDR for OT is a comprehensive and flexible service that combines OT-specific threat detection capabilities with the ability to leverage a customer’s existing infrastructure and tools by ingesting security-relevant logs to address the unique challenges faced by industrial organizations. Dedicated OT security tools like Dragos, Claroty, Nozomi, etc. are supported but not a prerequisite for this service.
With threat actors constantly upping their tactics against industrial organizations, cyber incidents against these organizations and their OT environments have become increasingly common. As a result, there is a growing necessity for comprehensive security monitoring and threat detection solutions that provide increased visibility into these environments. Unfortunately, many organizations lack the resources, tools, and personnel to effectively monitor and detect threats within their OT environments and industrial operations around the clock.
Critical Start MDR for OT aims to address these challenges by providing predictable, flat-rate pricing for 24x7x365 threat monitoring, detection, and response, enabling industrial organizations to reduce financial and operational risks targeting their environments, whether through unintended operational changes, cyberattacks against OT systems directly, or attacks originating from the IT network that impact the OT environment. Environment-specific rules of engagement define what level and type of response is performed by Critical Start Risk & Security Operations Center (RSOC) personnel to further ensure the integrity of industrial operations.
Additionally, the Critical Start Cyber Operations Risk & Response™ platform will provide visibility and threat detection across both IT and OT environments, reducing the burden on internal teams by addressing the growing complexity of managing and securing IT/OT environments.
“It’s become increasingly apparent that industrial firms and their OT environments are not only extremely susceptible to cyber-attacks but are also under resourced for continuous monitoring of their growing cyber risks. Until now, those providers of OT monitoring services are either single technology-focused and often do not provide monitoring for the IT environment as well,” said Chris Carlson, Chief Product Officer at Critical Start. “By developing Critical Start MDR for OT, the company is not only highlighting the disruptive nature of our delivery platform but also our dedication to meeting the evolving demands of our customers.”
Additional benefits of Critical Start MDR for OT include:

  • Immediate visibility and risk reduction – enabling organizations with or without dedicated OT security tools to gain visibility and reduce risk quickly and at a reasonable cost to start and accelerate their OT security journey
  • Scalable and adaptable solution that grows with the organization’s OT security needs – future-proofing an organization’s MDR investment by allowing them to add monitoring support for dedicated OT security tools if and when they are added in the future
  • End-to-end visibility for IT/OT convergence – by offering both MDR for OT and IT, Critical Start offers unique, end-to-end visibility, providing enhanced visibility and threat detection for IT/OT convergence in a single platform
  • Tailored rules of engagement and product integrations – the platform defines separate Rules of Engagement and product integrations for IT and OT environments, ensuring that customers can trust Critical Start not to take response actions that could negatively impact their operational environments, such as isolating a host, without proper authorization and validation
  • Overcoming barriers to OT security monitoring – Critical Start MDR for OT helps organizations overcome these barriers by providing a cost-effective, flexible solution that can be implemented quickly and scaled over time. This allows them to improve their OT security posture without significant upfront investments.

For more information on Critical Start MDR for OT, visit: https://www.criticalstart.com/our-solutions/managed-detection-response-services/operational-technology/, or stop by Booth #449 South at RSAC for more details and a demo.

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Brent Barcey加入OSARO担任高级副总裁企业发展

Barcey的广泛经验在将先进的机器人技术、物流和订单履行解决方案销售给领先的电子商务运营中,与OSARO的使命相契合,即在快节奏的电子商务环境中扩大其精准拾取放置机器人解决方案的市场采用率。图片{ width=60% }


全球领先的面向电子商务的机器学习机器人公司OSARO宣布任命行业资深人士Brent Barcey为企业发展高级副总裁。Barcey在电子商务、仓储和物流行业拥有25年的全球业务和团队发展经验,他将领导OSARO的商业增长,以满足不断增长的电子商务履行解决方案的全球需求。
Barcey加入OSARO前是Plus One Robotics的销售与商务拓展副总裁。在这个职位上,他在推动收入增长和建立战略合作伙伴关系方面发挥了关键作用。在Plus One Robotics之前,Barcey曾担任美国FANUC公司全球销售执行董事一职,该公司是领先的工业机器人制造商。他目前是材料处理行业(MHI)贸易协会的机器人组委会活动主席。
OSARO首席执行官Derik Pridmore表示:“我们很高兴欢迎Brent Barcey加入OSARO团队。Brent在机器人行业销售和商业拓展方面的卓越业绩使他成为一位宝贵的资产。他对全球电子商务行业格局和自动化在满足客户需求中的关键作用有着深刻理解,将在推动OSARO增长方面发挥重要作用。”
Barcey的任命恰逢OSARO关键时刻,该公司最近宣布与总部位于东京的IHI物流与机械株式会社(IHI)达成合作伙伴关系。电子商务市场正经历爆炸性增长,给履行中心带来巨大压力,以满足日益增长的客户期望。OSARO的AI机器人软件支持广泛和引人入胜的自动化解决方案,使履行中心能够通过自动化跨运营的分拣任务来减少劳动挑战、提高效率,并降低成本–从托盘化的进货到打包出库订单到套件和塑料袋。
Barcey表示:“我很高兴加入OSARO这个时机。OSARO的智能机器人解决方案,由其业界领先的SightWorks感知系统驱动,正在彻底改变履行中心中的复杂任务,提供快速的价值实现、灵活性和适应性的有力组合。我渴望利用我的建立战略合作伙伴关系和扩大市场影响力的经验,确保OSARO始终走在这场激动人心的革命前沿。”


。注意:Title、Date、Body 三个部分的内容,放入到对应的位置。最后只需要输出为Makedown源文件格式内容。

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