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news 2026/4/8 17:35:28

frontpage可以做网站吗,营销企业,电脑网站兼职在哪里做,静安网站建设哪家好🦉 AI新闻 🚀 GPT-5继续秘密训练中！DeepMind联合创始人披露了未来模型的规模增长摘要：DeepMind联合创始人在采访中透露，OpenAI正在秘密训练GPT-5，未来3年，Inflection模型将比现在的GPT-4大10…

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🦉 AI新闻

🚀 GPT-5继续秘密训练中！DeepMind联合创始人披露了未来模型的规模增长

摘要：DeepMind联合创始人在采访中透露，OpenAI正在秘密训练GPT-5，未来3年，Inflection模型将比现在的GPT-4大1000倍。并且他认为开源模型可能增加AI带来的不稳定和危害。尽管GPT-5的训练情况曾被否认，但Suleyman还是建议所有拥有大规模算力的公司尽可能地保持透明。他还提到了AI训练成本的变化，未来训练模型的成本可能会远远低于现在。

🚀 安圭拉预计通过“.ai”域名获得3000万美元收入

摘要：英属安圭拉以其顶级域名“.ai”吸引了全球范围的科技公司。马斯克的“X”公司、谷歌、微软等行业巨头拥有以“.ai”结尾的网址，并将用户引导至其人工智能服务的网页。安圭拉“.ai”域名过去一年的注册总数翻了一番，达到287432个。据彭博社报道，这使得安圭拉有望获得高达3000万美元的收入。该岛属于一个小领土，由于地理限制和知名度较低，在过去常被忽视。但AI热潮使得安圭拉的“.ai”域名变得极具吸引力。

🚀 腾讯将发布混元大模型，是否面向公众开放尚未确定

摘要：腾讯公司将在2023年腾讯全球数字生态大会上发布混元大模型，但尚未确定是否面向公众开放。目前，混元大模型已经在公司内部应用测试阶段，并在腾讯的多个业务和产品中取得初步效果。另外，已有8家企业/机构的大模型产品通过备案，可正式上线面向公众提供服务。总体评分：影响力25分，公众兴趣25分，新颖性25分，重要性25分，总分为100分。

🚀 OpenAI推出开源编程语言Triton，将逐步摆脱英伟达CUDA垄断

摘要：OpenAI推出类似Python的开源编程语言Triton，可使没有CUDA经验的研究人员编写高效的GPU代码，初期仅支持英伟达GPU，但最新版本已适配AMD平台。Triton只需25行代码，在FP16矩阵乘法上可达到与cuBLAS相当的性能。OpenAI将于9月20日举办Triton开发者大会，计划引入AMD GPU和英特尔XPU支持。Triton的开源特性使其他硬件加速器能直接集成，为新硬件建立AI编译器栈节省时间。Triton已成为PyTorch2.0后端编译器关键部分，AMD预计会在RDNA 3消费级显卡中提供ROCm支持。

🚀 小米面向部分用户开放音箱内测，AI大模型功能预计强大

摘要：小米计划在正式推出全新功能的音箱之前，邀请部分用户进行内测。内测参与设备包括小米Sound、小米Sound Pro智能音箱。这次内测将引入全新的小爱同学大模型版本，预计具备多项功能，如对话、问答、推荐等。小米AI大模型团队拥有超过3000人的团队，他们最新的13亿参数大模型已在手机本地跑通，部分场景能媲美60亿参数模型在云端运行的结果。

🚀 百度输入法新增全场景AI创作助手“超会写”

摘要：百度输入法推出了最新版本更新，新增了全场景AI创作助手“超会写”，该功能基于文心大模型打造，能够帮助用户进行“高情商沟通”、神评论、改写文案等，还支持为用户提供短视频配文、小红书爆款标题、创意微博等。百度宣布“文心一言”首批获批向全社会开放后，百度输入法的更新引起了广泛关注。百度官方数据显示，文心一言在开放下载的19小时内，日活跃用户突破100万。用户对于百度输入法新增的创作助手功能表示兴趣，可下载体验。

🚀 国内“碰瓷”ChatGPT的AI应用引起关注

摘要：近期，国内一些“捞金者”滥用AI应用ChatGPT，利用“免费次数已体验完，后续请充值使用”的套路吸引用户充值。这些应用在苹果商店和其他应用商店中大肆捞金，部分应用还标榜自己是ChatGPT的官方应用。除了充值会员费，一些应用还通过广告来盈利。苹果商店已对大量提供ChatGPT服务的应用进行下架。这些现象引发了对AI应用的信任危机。尽管大厂尚未推出自己的大语言模型，但在各种应用中，真假难辨的AI应用不断涌现。

🗼 AI知识

🔥 人工智能聊天机器人热潮减退面临信任危机

人工智能聊天机器人ChatGPT、Bing Chat和Bard初期曾兴起一股热潮和恐慌,但现在公众兴趣正在减退。近期报道显示,这些AI驱动工具并未带来重大影响。OpenAI的ChatGPT和微软的必应聊天机器人并未获得广泛吸引力,两家公司面临准确性和可信度的挑战。谷歌的聊天机器人Bard仍处于实验阶段,未大规模集成到搜索服务中。这些聊天机器人在个性化、准确性、偏见以及作弊方面均存在问题。近期,这些模型背后的公司参与了一次压力测试,以评估其准确性和安全性。人工智能的未来仍不明朗,这些技术需要显著改进才能重新赢得公众兴趣和信任。