OpenAI 支持新闻业并回应《纽约时报》诉讼
OpenAI 表示支持新闻业并与多家新闻机构建立合作伙伴关系。针对《纽约时报》提起的诉讼,OpenAI 明确声明该诉讼缺乏法律依据(without merit)。
OpenAI 表示支持新闻业并与多家新闻机构建立合作伙伴关系。针对《纽约时报》提起的诉讼,OpenAI 明确声明该诉讼缺乏法律依据(without merit)。
WHOOP 利用 GPT-4 模型为用户提供个性化的健身和健康指导服务。该方案通过大语言模型技术实现定制化健康建议,提升了用户体验的精准度与互动性。
OpenAI 启动总额 1000 万美元的 Superalignment Fast Grants,旨在支持超人 AI 系统的对齐与安全研究。资助范围涵盖弱到强泛化、可解释性及可扩展监督等技术方向。
OpenAI 宣布与 Axel Springer 建立合作伙伴关系,旨在深化人工智能技术在新闻业中的有益应用。Axel Springer 成为全球首家与 OpenAI 就新闻业深度整合 AI 技术达成合作的出版机构。
OpenAI 通过官方新闻发布关于董事会和管理层重大人事变动的公告。该消息标志着公司治理结构的直接调整。
推荐理由:OpenAI 官方渠道确认了人事变动,读者可据此了解公司高层架构的最新调整。
OpenAI 官方发布消息,宣布公司进行领导层人事调整。
OpenAI 宣布建立数据合作伙伴关系,旨在共同创建用于 AI 训练的开源和私有数据集。该合作聚焦于通过多方协作丰富训练数据来源,支持人工智能模型的持续开发与优化。
OpenAI、Anthropic、Google 和 Microsoft 共同宣布 Frontier Model Forum 新任执行董事,并设立 1000 万美元的 AI Safety Fund。该基金旨在支持前沿模型的安全研究与发展。
Rocket Money 选择 Hugging Face Inference API 托管其 BERT 系列文本分类模型,以替代原有正则表达式系统处理每月超 1 亿笔交易。该方案解决了小团队缺乏 MLOps 专业知识的痛点,实现了动态扩展和低延迟推理。经过三个月评估,Hugging Face 凭借快速部署能力和合作伙伴支持成为最终选择。
OpenAI 宣布将于11月6日在旧金山举办其首届开发者大会。线下参会注册将在未来几周开放,全球开发者可通过直播观看主题演讲。
Fetch 通过迁移至 Amazon SageMaker 并集成 Hugging Face AWS Deep Learning Container,成功将其最慢扫描的机器学习处理延迟降低 50%,同时文档理解模型准确率提升 200%。该方案支持每周处理超过 8000 万张收据,利用多 GPU 实例和并行训练实现了高并发下的快速推理与规模化部署。
OpenAI 宣布与 Scale 建立合作伙伴关系,旨在为企业客户提供模型微调支持。通过利用 Scale 在人工智能领域的专业知识,OpenAI 的客户能够定制其最先进的模型。
OpenAI 宣布收购 Global Illumination,其整个团队已加入 OpenAI。
OpenAI 利用 GPT-4 辅助制定内容政策及执行审核决策。该应用实现了更一致的标签标注,加速了政策优化的反馈循环,并减少了人工审核员的介入需求。
OpenAI 宣布参与成立新行业组织 Frontier Model Forum,旨在促进前沿 AI 系统的安全与负责任发展。该论坛将推动 AI 安全研究、确立最佳实践与标准,并协助政策制定者与业界进行信息共享。
OpenAI 与美国新闻项目(American Journalism Project)建立价值超过 500 万美元的合作关系。该合作旨在探索人工智能如何支持充满活力的本地新闻领域,并确保本地新闻机构能够塑造这一新兴技术的未来。
OpenAI 分享了从22个国家的对话中获得的经验,并说明了未来如何将这些洞察融入工作。
OpenAI 宣布在英国伦敦设立其首个国际办公室。这是该公司首次进行国际业务扩张,标志着其全球化布局的重要一步。
Hugging Face 宣布 AMD 加入其硬件合作伙伴计划,双方将合作优化 AMD CPU 和 GPU 上的 Transformer 性能。初期测试显示,AMD MI250 训练 BERT-Large 速度比直接竞争对手快 1.2 倍,GPT2-Large 快 1.4 倍。该合作旨在通过 ROCm SDK 集成及新 Optimum 库,为社区提供更具成本效益的训练与推理方案。
OpenAI 启动网络安全资助计划,旨在通过拨款及其他支持措施,促进面向防御者的 AI 驱动型网络安全能力开发。
Hugging Face 宣布举办首届开源 AI Game Jam,要求参赛者使用至少一个开源 AI 工具开发游戏。活动定于 7 月 7-9 日举行,鼓励利用 Stable Diffusion 等生成式 AI 加速纹理生成、NPC 制作及语音合成等工作流。
OpenAI 宣布启动一项资助计划,向十个项目各提供 $100,000 拨款。该计划旨在支持建立民主流程的实验,以决定 AI 系统应在法律框架内遵循的规则。
Hugging Face 与 Microsoft 合作,在 Azure Machine Learning Studio 中原生集成 Hugging Face Hub Model Catalog。
Hugging Face 宣布与 IBM 合作,将开源库集成至新一代企业 AI 工作室 watsonx.ai。该工作室基于 RedHat OpenShift,支持云端及本地部署,允许用户利用 transformers、accelerate 等工具训练和部署模型。双方还将共同开源 IBM 的大语言模型集合并上架 Hugging Face Hub。
Databricks 向 Hugging Face 代码库提交官方更新,新增 `from_spark` 函数以直接创建数据集。该功能消除了写入 Parquet 文件的中间步骤,使 16GB 数据的处理时间从 22 分钟缩短至 12 分钟,效率提升超 40%。
Hugging Face 上线面向中文用户的官方博客 hf.co/blog/zh,由志愿者翻译 Transformer、扩散模型及强化学习等资源。此举旨在促进与中国 AI 社区的协作,此前双方已在 ChatGLM、PaddlePaddle 集成及线下活动等方面展开合作。
Snorkel AI 与 Hugging Face 建立合作伙伴关系,旨在帮助企业更灵活地利用基础模型。Snorkel Flow 平台集成 Hugging Face 的 Inference Endpoint 服务,使企业能访问超过 150,000 个开源模型,并利用其“暂停和恢复”功能在控制成本的同时按需激活模型 API。
OpenAI 披露了 3 月 20 日 ChatGPT 宕机的调查结果、已采取的行动及技术细节。该事件源于一个软件 Bug,导致用户可能看到其他活跃用户的标题或对话片段。
冰岛正在利用 GPT-4 模型来保护和传承其本国语言。这一举措展示了大语言模型在文化遗产数字化保存领域的具体应用,旨在通过 AI 技术助力小语种的长期存续与普及。
Khan Academy 正在通过一个有限的试点项目探索 GPT-4 在虚拟教育课堂中的应用潜力。
Stripe 正在利用 GPT-4 来简化用户体验并打击欺诈行为。该举措旨在通过 AI 技术提升平台的安全性与交互效率,具体实施细节未在原文中展开。
Fetch 通过 Hugging Face Expert Acceleration Program 在 AWS 上构建自有文档 AI 模型,将开发时间缩短 30%,延迟降低 50%。该方案利用 Amazon SageMaker 和 AWS Inferentia 加速推理,支持每日处理超 1100 万张收据,替代了原有的第三方黑盒解决方案。
Hugging Face 与 AWS 宣布扩大长期战略合作,旨在通过云工具加速下一代机器学习模型的开放与普及。开发者可利用 Amazon SageMaker、AWS Trainium 和 AWS Inferentia 在云端高效训练、微调及部署模型,从而以更低成本实现高性能生成式 AI 应用开发。
Hugging Face Hub 现已支持图像分类、分割等 8 项核心计算机视觉任务,收录超过 3000 个模型和 100 多个数据集。平台通过 Transformers 库集成 ViT、Swin 及 ConvNeXt 等架构,并提供 Pipelines 简化推理流程。开发者可利用 Trainer API 微调模型,或借助 Datasets 库加载 ImageNet-1k 等数据以加速训练。
OpenAI 宣布与 Microsoft 延长合作伙伴关系。这一举措标志着双方将继续深化在人工智能领域的协作,巩固既有的战略联盟基础。
PaddlePaddle 与 Hugging Face 达成开源合作,正式入驻 Hugging Face Hub。目前已有超过 75 个 PaddlePaddle 模型上线,涵盖文本、图像及多模态任务,支持通过 Inference API 调用及浏览器交互体验。
Hugging Face 宣布启动 2023 年实习生招聘计划,面向开源、科学及社会影响等团队开放多个职位。具体岗位包括 Accelerate、文本转语音、具身 AI、大语言模型分布式训练框架及数据集构建等方向。申请人需通过官方招聘门户提交申请并创建 Hugging Face 账户,公司鼓励多元背景人才参与以推动负责任的机器学习民主化。
Hugging Face 推出《机器学习总监洞察》系列第四期,收录 Mercado Libre 和 MasterPeace Solutions 等公司总监的行业观点。Mercado Libre 总监 Javier Mansilla 指出 ML 在电商欺诈预防、搜索推荐及基础设施优化中发挥关键作用,并强调需平衡概率模型精度与用户体验。
DALL·E 2 研究预览阶段,来自 118 个国家的 3000 多名艺术家已将 DALL·E 融入其创意工作流程。这些早期访问用户帮助发现了 DALL·E 的新用途,并在功能决策中发挥了关键作用。
Intel 正式加入 Hugging Face 硬件合作伙伴计划,双方合作推出开源库 Optimum Intel,旨在简化 Transformers 模型的训练、微调和推理加速。