大模型资讯：

谷歌对AI 聊天机器人 Bard 更新，可利用 Google 搜索核查答案

据谷歌官方消息，谷歌今天对AI 聊天机器人 Bard 进行更新，加入了部分全新功能。

谷歌表示，更新之后的 Bard 更直观明了、更富于想象力、响应速度更快。用户可以随时使用四十多种语言来和 Bard 对话，并利用Bard 来撰写富有趣味和创意的内容。Bard 还接入 Google 搜索，可以快速帮助用户检查 Bard 使用 AI 生成的回答。此功能目前只支持英语。

除此之外，谷歌还为 Bard 增加对 Gmail、Docs、Drive 等应用插件的支持。

OpenAI 正开发新品多模态大模型 Gobi ，对战谷歌 Gemini

据 The Information 报道，OpenAI 正在开发一款名为 Gobi 的多模态大模型。

据悉，OpenAI 计划将大型语言模型GPT-4与多模态功能相结合，推出新一代多模态大模型。不过目前关于这款大模型产品的具体信息尚不确认。OpenAI 希望可以在谷歌的Gemini发布之前推出这款多模态大模型产品。

微软或将为画图程序增加 AI 生成功能

据X用户PhantomOcean3 爆料，他在最新测试版画图程序文件中发现了一串字符，表示画图程序或将会增加全新图片生成功能。

据爆料，这个新的图像生成功能被称为Cocreator，基于 OpenAI 的 DALL-E 技术开发，可通过输入文本来生成图片。目前该 AI 功能的详细信息尚未公布。

 Gurman 预测苹果2024年产品阵容，将加入AI 竞赛

记者 Mark Gurman 表示，苹果公司将会在2024年为旗下产品带来更大的改变，并将加入一系列基于 AI 技术的功能。

据 Gurman 表示，苹果会在2024年推出重新设计的 X 系列 Apple Watch，以纪念该系列产品十周年的到来。此外，苹果还在为 Apple Watch 研发一系列基于 AI 技术的健康指导服务。苹果还将会在2024年对旗下产品的面板进行升级，带来更大尺寸的 iPhone Pro 机型以及采用OLED面板的iPad Pro。

Gurman还表示，苹果将会在2024年加入 AI 竞赛。目前苹果正在开发多款 AI 产品，包括名为 AppleGPT 的内部工具和名为 Ajax 的大语言模型产品。

腾讯AI新专利可判断文件对应情绪

天眼查App显示，近日，腾讯科技（深圳）有限公司申请的“基于人工智能情绪处理方法、装置、电子设备及存储介质”专利获授权。

摘要显示，该方法包括：当终端接收到展示目标文件的展示指令时，从预设的服务器获取目标文件和对应的情绪可视化图像并展示，采集得到用户在当前时间节点的第一情绪数据发送至服务器；接收目标情绪数据，并基于目标情绪数据对情绪可视化图像进行更新，展示更新后的情绪可视化图像。基于该申请，用户可以根据情绪可视化图像来判断文件内容的情绪倾向，对文件的内容有更明确、精细的预期，提升用户体验。

微软 AI 研究人员意外泄露 38TB 内部数据

据 TechCrunch 报道，来自微软的 AI研究人员在 GitHub 上发布开源训练数据时，意外将大量敏感数据泄露，其中包括部分私钥和密码。

这些数据总量高达38TB，其中包括几名微软员工个人电脑的个人备份以及大量的敏感个人数据。泄露的信息还包括微软服务的密码、密钥以及来自数百名微软员工的 30000 多条内部 Microsoft Teams 消息。

IBM 计划到2026年底培训200万 AI 行业人才

据 IBM 官方消息，IBM 承诺在2026年底前培训200万名 AI 行业人才。为了在全球范围内实现这一目标，IBM 正在扩大与全球大学的AI 教育专业合作。

IBM 表示将与合作伙伴合作为成人学习者提供人工智能培训，并通过 IBM SkillsBuild 推出新的生成式人工智能课程。这将扩展 IBM 现有的项目和职业建设平台，为人工智能教育和紧缺技术岗位提供更多机会。

根据 IBM 商业价值研究院最近进行的一项全球研究，受访高管估计，在未来三年内，实施AI和自动化将需要 40% 的劳动力重新掌握技能，其中大部分是初级职位。

重点论文：

Meta AI 提出新码本模式Stack-and-Delay，提高音乐生成模型速度

据 Huggingface 报道，Meta AI 近日推出一款用于音乐生成的新码本模式 Stack-and-Delay。

据悉，在文本生成音乐模型中，模型会根据码本模式以自回归方式或并行解码。其中扁平化码本代表了最高质量的解码策略，但速度却非常慢。因为 Meta AI 推出了 Stack-and-Delay 这种全新的解码策略，其生成速度比普通平面解码快四倍。这使得推理时间接近延迟解码策略的时间，并且允许在小批量大小的 GPU 上进行更快的推理。

主观评估表明，在给定相同文本提示的情况下，新模型生成的样本通常比竞争模型生成的样本更受欢迎。

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