Google Bard获得首次重大更新 迎来实验性质的新功能

Google的对话式人工智慧聊天机器人Bard在其首次公开演示中提供了错误的答案,未能给人留下深刻印象。上个月末,当Google开放对Bard的访问时,用户也同样感到失望,因为该聊天机器人未能像OpenAI的ChatGPT一样表现出色。Google仍在追赶,但Bard的第一次大更新应该会让人工智慧得到提升。

周一,Google推出了Bard的首次实验更新。这次更新看到一个新的”实验更新”页面的到来,Google将在这里分享Bard实验的所有最新功能、改进和错误修复。

当用户点击出现在Bard反应下面的”Google it”按钮时,Google还增加了更多建议的搜索主题。这应该用户能够更容易找到关於他们感兴趣的主题的内容。

最後,Google更新了Bard,为数学和逻辑提供更好的能力。正如Google所解释的那样,Bard经常在对测试其数学和逻辑能力的问题提供高质量的答覆方面遇到困难。更新後,Bard的性能得到改善。这次升级可能归功於Google将PaLM(Pathways Language Model)纳入Bard,Google产品总监杰克-克劳奇克两周前在Twitter上讨论了这一点:

目前还不清楚Google将多久更新一次Bard,但我们知道Google已经为这个实验投入了大量的资源。下一步将是把Bard直接整合到Google搜索中,但它可能首先需要另一个或两个更新。

如果你还没有尝试过,你可以在bard.google.com加入Bard的等待名单。…

科学家们发现了一个分子基础 揭开了动物硷性味觉的奥秘

科学家使用果蝇的研究揭示了其他物种如何识别和避开高硷度或pH值的食物。味觉在我们的食物体验中起着至关重要的作用,因为它是我们摄入食物之前的最初保护屏障。尽管如此,动物检测硷性或硷性物质的能力和基本过程长期以来一直是个谜。

最近,由莫内尔化学感官中心的首席研究员张亚莉博士带头的一组科学家揭示了这个有趣的问题,就像他们在2021年对pH值较低一侧的酸味所做的那样。

他们的研究结果最近发表在《自然-代谢》杂志上,并在《自然》杂志上得到强调,他们确定了一个以前未知的氯离子通道,他们将其命名为嗜硷者(Alka),作为硷性pH值的味觉感受器。

一只野生的果蝇在树枝上以露珠的形式选择食物。食物的两种颜色标志着pH值的不同,中性食物为金褐色,硷性食物为蓝色。Mi等人发现了一种名为Alka的味觉受体,负责感知硷性pH值。Alka是一个氯离子通道,被氢氧根离子(OH-)直接激活,从而能够避免潜在的有害硷性食物。资料来源:张亚莉,莫内尔化学感官中心

pH值是衡量一种物质的酸性或硷性的尺度,对生物体起着至关重要的作用,因为许多生物过程,如分解食物和酶促反应,需要pH值的水平恰到好处。

虽然我们熟悉酸味,它与酸有关,使我们能够感觉到pH值的酸性一端,但对动物如何感知pH值的另一端的硷却知之甚少。检测通常存在於食物来源中的酸和硷是很重要的,因为它们可以显着影响动物所食用的营养特性。

Zhang的研究小组发现,Alka在苍蝇的味觉感受器神经元(GRNs)中表达,GRNs是哺乳动物味觉感受器细胞的对应物。当面对中性食物和硷性食物时,野生型苍蝇通常选择中性食物,因为高pH值物质通常有毒性。相反,缺乏Alka的苍蝇在面对硷性食物时,会失去对硷性食物的辨别能力。如果食物的pH值过高,在人类中可能是有害的,并导致健康问题,如肌肉痉挛、恶心和麻木。同样,果蝇吃了pH值高的食物後,它们的寿命也会缩短。

该团队的工作表明,阿尔卡对於苍蝇远离有害的硷性环境至关重要。Zhang说:”检测食物的硷性pH值是一种有利的适应性,有助於动物避免食用有毒物质。”

为了了解Alka是如何感知高pH值的,Zhang的研究小组进行了电生理分析,发现Alka形成了一个氯离子(Cl-)通道,它被氢氧根离子(OH-)直接激活。与哺乳动物的嗅觉神经元一样,苍蝇的GRN内部的Cl-浓度通常高於该神经细胞外部。

Zhang提出,当暴露在高浓度的刺激下,Alka通道打开,导致带负电荷的Cl-从苍蝇的GRN内部流向外部。这种Cl-的外流激活了GRN,最终向苍蝇的大脑发出信号:食物是硷性的,应该避免。这表明长期以来一直被忽视的Cl-和Cl-通道在向大脑发出味觉信号方面具有关键功能。

此外,Zhang的小组利用基於光的光遗传学工具研究了苍蝇如何检测硷性物质的味道。他们发现,当他们关闭硷性GRNs时,苍蝇不再被硷性食物的味道所困扰。相反,他们通过向这些硷性GRNs照射红光来激活它们。有趣的是,当这些苍蝇被给予甜味食物并同时暴露在红光下时,这些苍蝇不再想吃甜味食物,很显然硷性味道会对苍蝇选择吃什麽产生很大影响。

总的来说,Zhang的研究小组已经确定Alka是一种新的味觉受体,专门用於感知食物的硷性pH值。在未来,他的团队旨在探索哺乳动物中是否存在类似的高pH值探测器。Zhang说:”我们的工作解决了关於是否有硷性事物的味道的争论。结论是肯定是有的”。

对包括人类在内的动物的新味觉品质的研究对了解饮食习惯和制定改善营养的战略有重要意义。…

从 AIGC 看 AI 伺服器发展趋势

本篇文章将带你了解 :

  • 大型语言模型时代展开,AIGC应用进入大规模商用
  • 美国实体清单下,中国算力发展恐就此放缓
  • 自 2022 年 11 月 OpenAI 公布聊天机器人 ChatGPT 後,例如 Google、Meta、百度等大厂陆续公布自家大型模型,意味生成式 AI(AIGC)走向大规模商用时代。Microsoft、Google 与百度皆以 AIGC 与自家生态系结合,透过 AI 加值旗下的产品与服务;Meta 则以相对小型的基础模型形式面向研究单位。大型模型除了展现各自 AI 实力,并透过善用云端资源提高运算效率,同时基於预训练模型可直接微调後快速进入产业,为开发者节省时间,让各式各样的 AIGC 持续问世。本篇文章将带你了解 :

  • 大型语言模型时代展开,AIGC应用进入大规模商用
  • 美国实体清单下,中国算力发展恐就此放缓
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    AI分割一切!智源提出通用分割模型SegGPT,「一通百通」的那种

    允中 发自 凹非寺

    量子位 | 公众号 QbitAI

    视觉领域的GPT-3时刻,真的要来了?

    Meta分割一切的SAM(SegmentAnything Model)刚炸完场,几乎同时,国内的智源研究院视觉团队也提出了通用分割模型SegGPT——

    Segment Everything in Context,首个利用视觉上下文完成各种分割任务的通用视觉模型。

    就像这样,在一张画面中标注出彩虹,就能批量分割其他画面中的彩虹。

    和 SAM 相比,视觉模型的 In-context 能力是最大差异点 :

    这也就意味着,SAM的精细标注能力,与SegGPT的批量化标注分割能力,还能进一步相结合,产生全新的CV应用。

    具体而言,SegGPT 是智源通用视觉模型 Painter 的衍生模型,针对分割一切物体的目标做出优化。

    SegGPT 训练完成後无需微调,只需提供示例即可自动推理并完成对应分割任务,包括图像和视频中的实例、类别、零部件、轮廓、文本、人脸等等。

    该模型具有以下优势能力:

    1. 通用能力:SegGPT具有上下文推理能力,模型能够根据上下文(prompt)中提供掩码,对预测进行自适应的调整,实现对「everything」的分割,包括实例、类别、零部件、轮廓、文本、人脸、医学图像等。
    2. 灵活推理能力:支持任意数量的prompt;支持针对特定场景的tuned prompt;可以用不同颜色的mask表示不同目标,实现并行分割推理。
    3. 自动视频分割和追踪能力:以第一帧图像和对应的物体掩码作为上下文示例,SegGPT能够自动对後续视频帧进行分割,并且可以用掩码的颜色作为物体的ID,实现自动追踪。

    更多案例展示

    作者在广泛的任务上对SegGPT进行了评估,包括少样本语义分割、视频对象分割、语义分割和全景分割。下图中具体展示了SegGPT在实例、类别、零部件、轮廓、文本和任意形状物体上的分割结果。

    用画笔大致圈出行星环带(左图),在预测图中准确输出目标图像中的行星环带(右图)。

    SegGPT能够根据用户提供的宇航员头盔掩码这一上下文(左图),在新的图片中预测出对应的宇航员头盔区域(右图)。

    训练方法

    SegGPT将不同的分割任务统一到一个通用的上下文学习框架中,通过将各类分割数据转换为相同格式的图像来统一各式各样的数据形式。

    具体来说,SegGPT的训练被定义为一个上下文着色问题,对於每个数据样本都有随机的颜色映射。…

    传闻 Google 正在开发关机也能「寻找装置」的功能 ,与 iPhone 功能相似!– 苹果迷 APPLEFANS

    Apple 在 iOS 15 作业系统正式推出「关机後仍可寻找 iPhone」这个功能,它可以让支援这功能的 iPhone 机型,在关机、没电时时仍可以被找回来。现在 Google 似乎也正在为旗下手机开发这个 寻找装置 的功能,让使用者即使在关机时,仍能找回丢失或被盗的手机。

    传闻 Google 正在开发与 iPhone 类似的 寻找装置  功能

    根据外媒 91mobiles 的独家消息指出,Google 正在为安卓手机开发一项新功能 – Pixel Power-off Finder,这功能与 Apple 的寻找我的 iPhone 相似,使用者即使在关机时,仍能找回丢失或被盗的手机。

    这消息来源是 Kuba Wojciechowski 向 91mobiles 透露的,他表示 Google 正在建立一个庞大的网路,可以涵盖所有 Andriod …

    三星开放员工使用 ChatGPT,不料 20 天内连爆 3 起机密资讯外泄

    三星半导体允许旗下工程师使用 ChatGPT 为辅助工具,快速修复原始程式码的错误,不料泄露会议纪录、工厂性能、产量等机密资讯。三星已计划开发类似 ChatGPT 的服务供员工使用,但先限制工程师询问 ChatGPT 的问题长度。

    外媒 Tom′s Hardware 报导,三星半导体已报告 3 起使用 ChatGPT 导致数据泄露事件,且都是最近20天发生。

    第一个案例,三星半导体员工提交专有程式原始程式码给 ChatGPT,以修复错误,无意间将最高机密应用程式代码泄露给其他公司的 AI。

    第二个案例,某员工用 ChatGPT 输入辨识缺陷晶片的测试模式,并要求改善,但辨识缺陷测试序列必须严格保密。

    第三位员工使用 Naver Clova 应用程式将会议纪录转成档案,再交给 ChatGPT 产生文件。

    这些行为让机密资讯暴露於危险中,所以三星警告员工使用 ChatGPT 必须小心。三星也通知高层和员工,输入 ChatGPT 的数据会上传并储存於外部伺服器,公司无从查阅,也增加机密资讯泄露的风险。

    虽然 ChatGPT 功能强大,但开放学习数据功能会将敏感资讯暴露给第三方,在竞争激烈的半导体业是无法接受的事。

    三星已准备保护措施,防止再发生类似事故。若再次发生,三星很可能考虑封锁内网使用 ChatGPT。被问及泄露事件时,三星发言人拒绝证实或否认。

    • Samsung Fab Workers

    AMD Ryzen 5 7540U曝光:6核心12线程,Raedon 740M核显拥有6个CU

    AMD在今年的CES 2023上,推出了Ryzen 7000系列移动处理器,分别带来了代号「Dragon Range」的Ryzen 7045系列和代号「Phoenix Point」的Ryzen 7040系列,两者均基於新一代的Zen 4架构。AMD最初公布的Ryzen 7040系列里,是三款35W至45W的「HS」产品,而15W至28W的「U」究竟有多少款产品,至今仍然不清楚。

    据VideoCardz报道,近日一款名为Ryzen 5 7540U的新款APU被发现了,为6核心12线程规格,基於Zen 4架构和RDNA 3架构。这是第三款曝光的Ryzen 7040U系列APU,其他两款为Ryzen 5 7640U和Ryzen 7 7840U,均支持双通道DDR5/LPDDR5内存及PCIe 4.0,并集成了USB4控制器。

    Ryzen 5 7540U安装在联想LNVNB161216和华硕ROG Flow X13笔记本电脑中,显示其GPU为Radeon 740M,不过基准测试条件里没有提供太多的信息。虽然与Ryzen 5 7640U一样是6核心12线程,不过核显的CU数量从8个减为6个,而Radeon 740M也是迄今为止新一代核显里最低级别的型号。Ryzen 5 7640U的核显为8个CU的Radeon 760M,Ryzen 7 7840U的核显为12个CU的Radeon 780M。

    此前AMD发布了公告,表示搭载Ryzen 7040HS系列APU的笔记本电脑将延期,预计4月上市,用於普通的游戏本和高性能轻薄本。Ryzen 7040U系列APU有所不同,虽然整体规格相当,但功耗更低,瞄准的是一般的轻薄本,预计相关产品会在5月或6月开始上市。…

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