1. 机器学习

清华朱军团队开源基于Transformer的多模态扩散模型

中山大学HCP实验室利用因果范式升级多模态大模型

谷歌OpenXLA开源,集成所有框架和AI芯片

2. 计算机视觉

扫描大脑屏幕,稳定扩散逼真地再现图像

GLIGEN 完美控制物体的空间位置

谷歌推出Pix2Struct模型,可准确识别模糊文本

Microsoft RODIN 实现 3D 扩散模型的高质量生成

3.AIGC

OpenAI发布多模态预训练大模型GPT-4

谷歌推出PaLM-E,拥有5620亿个参数的视觉语言模型

微软亚洲研究院发布大型模型KOSMOS-1、Visual ChatGPT等

百度推出生成式AI产品文心一言

l 清华大学联合智普AI推出基于千亿基数的中英双语对话模型ChatGLM-6B

斯坦福大学等释放了羊驼 Alpaca 和 vicuna Vicuna

4.智能芯片

荷兰科学家研发新型光子芯片突破数据传输瓶颈

NVIDIA发布ChatGPT专用GPU,性能提升10倍

5、智能机器人

澳大利亚研发微型柔性软机器人可直接在体内进行3D生物打印

美国大学制造的软体机器人可以模仿毛毛虫并挤过缝隙

美国科学家利用8万个小鼠脑细胞打造活电脑

6.人工智能应用

谷歌第二代医疗AI大模型在体检中达到“专家”级别

科学家利用机器学习来区分可降解塑料与传统塑料

卡内基梅隆大学的机器学习方法提高了研究人员对细胞作用的理解

研究人员将GPT-4放入AR眼镜中,一秒生成答案内容

南洋理工学院推出量化交易大师TradeMaster

具体详情请参见下文。

1. AI会议动态

1. ICLR 2023获奖论文名单出炉,北大团队获奖

近日,ICLR公布了2023年获奖名单,共有4篇论文获得最佳论文奖,5篇论文获得荣誉奖。 其中,北京大学的张博航、罗胜杰、王利伟、何迪获得优秀论文奖,清华大学的孔祥哲、刘洋,中国人民大学的黄文兵获得提名。

天文科研动态_天文科研课题_天文学科研工作/

2. ISSCC 2023收录论文数量国内第一:清华大学13篇,北京大学6篇

被业界称为“国际芯片设计奥林匹克会议”的国际固态电路会议(ISSCC 2023)近日在美国旧金山召开。 ISSCC 2023接收的198篇同行评议论文中,中国大陆及港澳地区贡献59篇,排名全球第一,台湾地区贡献23篇。其中,13篇论文入围清华大学作为第一签约单位,研究成果涵盖近似数字存储计算电路领域和面向自动驾驶的领域; 收录北京大学论文6篇,研究成果涵盖存储计算一体化AI芯片、模数混合芯片、时钟芯片、高速互连芯片等领域。

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2. 重要的人工智能政策法规

1、国务院机构改革方案:改组科学技术部,设立国家数据局

两会启动期间,国务院机构改革方案于3月7日公布,拟重组科学技术部。 在强化宏观管理职责的同时,将部分具体行业职责下放到农业部、国家发展改革委、生态环境部等部门; 同时,国务院拟设立国家数据局,统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划建设,由国家发展和改革委员会管理。 此外,“大力发展数字经济”的提法首次出现在中央于3月5日发布的《政府工作报告》中。

2.科技部、国家自然科学基金委:人工智能驱动科学研究专项部署

为落实国家《新一代人工智能发展规划》,科技部会同国家自然科学基金委员会近期启动“人工智能驱动科学研究”(AI for Science)专项部署,它紧密结合了数学、物理、化学和天文学的基础。 学科重点问题聚焦药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域的科研需求,布局“人工智能驱动科学研究”前沿技术研发体系。 科技部将推动重大科学问题的人工智能模型和算法创新,针对典型科研领域发展一批“人工智能驱动科学研究”专用平台,加快建设新一代人工智能平台。国家人工智能公共算力开放创新平台,支持高性能计算中心和智能计算中心异构集成发展,鼓励绿色能源和低碳化,推动软硬件计算技术升级,鼓励各类科学研究实体按照分类、分类的原则开放科学数据。

3、美国政府发布新版网络安全战略,提出五大支柱

3月初,美国政府发布了新版国家网络安全战略。 《战略》提出了美国增强网络安全韧性的五个战略支柱。 首先是保护关键基础设施。 具体措施包括建立网络安全法规、扩大公私伙伴关系以及更新联邦应对政策。 二是打击消灭威胁源,整合资源应对安全威胁。 措施包括提高情报共享速度以及打击网络犯罪和勒索软件。 第三是塑造市场力量,增强网络安全和韧性。 四是通过战略投资和协调合作,建立数字生态系统。 第五,促进与盟友和伙伴在网络空间的合作。

4、美国芯片法案适用规则:出资企业十年内不得在中国扩大生产

3月1日,美国商务部公布了美国《芯片与科学法案》商业制造设施的资助条件,要求接受财政补贴的企业分享超额利润,禁止将奖励资金用于股票回购,如果项目未按计划进行 完成后,资金必须退还。 同时,受资助的芯片公司被要求签署协议,限制10年内在“有关国家”扩大半导体制造产能。 不得与境外实体开展涉及敏感技术的联合研究或技术许可工作。 此外,美国政府正在考虑继续加大对华为的压力。

3. AI最新报告发布

1.斯坦福HAI:人工智能的伟大拐点已经到来

近日,李飞飞领导的斯坦福HAI研究院发布了一份关于“生成式AI”的透视报告。 报告指出,当前大多数生成式人工智能都是由底层模型驱动的,这些模型一方面可以提高人类的生产力和创造力,但另一方面,它们可能会放大社会偏见,甚至破坏我们对信息的信任。 李飞飞写道,得益于深度学习和大数据的密切关系,人们已经到了一个重要的拐点,即将让机器生成语言、图像、音频等。而机器生成能力的进步非常明显。令人兴奋的是,我们还需要警惕这些能力可能会扰乱我们的日常生活、环境以及我们作为世界公民的角色。

2、科学:工业界“夺取”学术界近20%的AI论文

Science在最新一期官方期刊上发表文章,统计了AI领域、AI最大模型、SOTA模型在各个领域的论文占比。 文章发现,2016年以来,业界在人工智能领先会议上发表的论文比例开始出现野蛮增长的趋势。 四年时间,业界从学术界“夺取”了近20%的论文数量。 2013年之前,AI领域的前10名模型仍然由学术界主导。 此后,业界继续发力。 到2016年,接下来的10个主要AI模型几乎全部来自于业界。 对于 SOTA 模型尤其如此。 去年,业界直接主导了语言模型和图像分类的SOTA。 分析情感、语义分割和物体检测的SOTA大约是工业界和学术界成果的一半,机器翻译的SOTA全部来自学术界。 最重要的原因是:学术界人工智能人才流失,大量涌入工业界。

3、德勤咨询:人工智能将对企业产生颠覆性影响

3月1日,德勤管理咨询发布《2023年技术趋势》,指出未来18至24个月内将成为规范的新技术、新方法,并预测未来十年可能的趋势。 这六大趋势可以分为两大类:驱动力和破坏力。 其中,数字体验、数据分析、云计算技术是企业现在需要大力发展的技术,而数字现实、人工智能、分布式平台和应用则是颠覆性的力量,将对企业的管理模式和商业模式产生巨大的影响。未来。 报告指出,未来将出现更加沉浸式的互联网、值得信赖的人工智能、超级云等。

天文科研课题_天文科研动态_天文学科研工作/

4. Google Cloud:2023年数据和人工智能战略的五个关键趋势

谷歌云(Google Cloud)发布《2023年数据与人工智能趋势报告》,重点关注围绕数据与人工智能战略的5个关键趋势:①静态数据过时; 统一数据云时代即将到来; ②开放数据生态系统允许数据在平台之间自由移动,帮助企业避免数据锁定和隔离趋势; ③我们正处于人工智能的临界点边缘,无法将管理数据云与人工智能云分开; 81%的组织表示,拥有更多“公民”数据科学家将大大提高他们将高级分析应用于更多项目的能力; ④企业正在重新思考BI; 87% 的组织希望他们的 BI 软件能够支持预测模型的开发和部署; ⑤数据风险管理正在兴起。 报告指出,消费者需求、市场状况以及新的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术都在不断发展,不断增加的数据复杂性正在创造与一年前不同的景象。

5.普华永道:ChatGPT和生成式人工智能的11个主要安全趋势

近日,普华永道分享了对生成式人工智能和ChatGPT等工具将如何影响威胁格局以及防御者将出现哪些用例的看法,并给出了生成式人工智能将如何影响未来网络安全的11个技巧预测:①恶意攻击使用人工智能; ②需要保护AI训练和输出; ③制定生成式人工智能的使用政策; ④现代安全审计; ⑤更加关注数据卫生和评估偏差; 并掌握基础知识; ⑦ 创造新的工作岗位和职责; ⑧ 利用人工智能优化网络投资; ⑨ 加强威胁情报; ⑩ 威胁预防和合规风险管理; ⑪. 实施数字信任策略。

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