AI 新智界丨每日必讀：英美等 18 個國家簽署協定，敦促企業打造“設計安全”的 AI 系統

**摘要：**英美等 18 個國家公佈首份關於如何保護 AI 免受不法行為者侵害的詳細國際協定，敦促企業打造“設計安全”的 AI 系統;微軟 Azure AI 雲開發平臺新增 Falcon、Stable Diffusion 等 40 個新模型，涵蓋文本、圖像、代碼、語音等內容生成。

圖片來源：由無界 AI生成

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微軟 Azure AI 雲開發平臺新增 Falcon、Stable Diffusion 等 40 個新模型

據 AIGC 開放社區報導，微軟宣佈在 Azure AI 雲開發平臺中新增了 Falcon、Phi、Jais、Code Llama、CLIP、Whisper V3、Stable Diffusion 等 40 個新模型，涵蓋文本、圖像、代碼、語音等內容生成。

開發人員只需要通過 API 或 SDK 就能快速將模型整合在應用程式中，同時支援數據微調、指令優化等量身定製功能。 此外，開發人員可通過關鍵字搜索，在 Azure AI 的“模型超市”中迅速找到適合自己的產品，例如，輸入“代碼”兩字，就能顯示相應的模型。

美國、英國等 18 個國家簽署協定，敦促企業打造“設計安全”的 AI 系統

據路透社 11 月 27 日報導，美國、英國和其他十幾個國家公佈了首份關於如何保護 AI 免受不法行為者侵害的詳細國際協定，敦促企業打造“設計安全”的 AI 系統。

在一份長達 20 頁的檔中，18 個國家一致認為，設計和使用 AI 的公司需要以確保客戶和公眾免受濫用的方式開發和部署。 該協定不具有約束力，主要包含一般性建議，例如監控 AI 系統是否被濫用、保護數據免遭篡改以及審查軟體供應商。 除了美國和英國外，簽署協定的18個國家還包括德國、義大利、捷克共和國、愛沙尼亞、波蘭、澳大利亞、智利、以色列、奈及利亞和新加坡等。

視覺處理人工智慧晶片及解決方案公司“銀牛微電子”完成超 5 億 A 輪融資

據億歐網 11 月 27 日報導，視覺處理人工智慧晶片及解決方案公司「銀牛微電子」宣佈完成超 5 億元 A 輪融資。 本輪聯合領投方為合肥產投和精確資本，津西資本、天娛數科及部分老股東跟投。 本輪募集資金主要用於加速新一代晶元及模組研發、新領域產品解決方案研發以及團隊發展建設等。

位元組遊戲大撤退：專案關停或出售，此次調整為了重點推進 AIGC 專案

據 AI 鯨選社報導，繼在教育、XR 等領域大撤退後，位元組跳動宣佈在遊戲領域也全面撤出主力軍。 11 月 26 日，位元組遊戲業務朝夕光年宣佈業務大調整，除了保留 UGC，其他在研專案關停，已經在周一內部完成宣佈。 傳言中，對於已經上線的專案，包括數據不錯的《星球重啟》和《晶核》等，將保持運營情況下剝離，尋求外部買家。 此次調整是為了重點推進 AIGC 專案，此前位元組已經上線了豆包、火山方舟等 AIGC 應用。

711 便利店明年起在日本市場大規模引入 AI：用於分析數據、策劃新品等

據 IT 之家援引日經新聞報導，711 便利店宣佈明年起將在日本市場大規模引入生成式 AI，主要用於分析數據、策劃新產品、生成廣告素材等用途。

日媒聲稱，在引入 AI 前，日本市場 7-11 需要經過多次會議討論、並利用問卷或消費者調查，理解當年市場的趨勢和消費者偏好後才能推出一系列產品，整個過程大約需耗時 10 個月。 為了加快開發效率，該公司設立了自己的雲端 AI 模型，據稱整合了 OpenAI、Google 和 Stability AI 等生成式 AI，可收集來自顧客銷售數據、產品製造商和社區媒體的多方數據，利用 AI 識別消費趨勢並推出新商品提案，還能夠生成一系列廣告素材，降低成本。

谷歌計劃向印度初創公司 CoRover.ai 投資 400 萬美元，支援其開發的 BharatGPT

據站長之家報導，谷歌計劃向印度初創公司 CoRover.ai 投資 400 萬美元，支援其開發的 BharatGPT。 BharatGPT 是 CoRover.ai 基於大型語言模型（LLM）的人工智慧解決方案，支持超過12種印度語言和120多種外語。 CoRover.ai 強調，BharatGPT 的準確性達到了 90%。 基於龐大的互聯網資料庫，BharatGPT 具有靈活調整和增強內容的能力。 這種適應性使得系統能夠根據地區、行業、領域、客戶、業務和特定用例等因素整合相關的上下文資訊，確保使用者在提問時獲得當前和相關的資訊。

浪潮資訊發佈開源千億級大模型源 2.0

據金十數據 11 月 27 日報導，浪潮資訊發佈源 2.0 基礎大模型，2.0 模型包含三組參數，分別為 1026 億、518 億和 21 億，在程式設計、推理、邏輯等方面展示出了先進的能力。 與源 1.0 相比，源 2.0 側重通過模型結構的改進提高精度。

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《田淵棟給OpenAI神秘Q*專案潑冷水：合成數據不是AGI救星，能力僅限簡單數學題》

大佬們關於Q猜想的討論仍在繼續，今天，AI大牛田淵棟公開表示，Q*只能解決入門級數學題，AGI也大概率無法通過合成數據實現。 田淵棟表示：

我部分不同意「AGI只需通過放大合成數據就能解決」的說法。
搜索之所以強大，是因為如果環境設計得當，它將創造出無限多的新模式供模型學習和適應。
然而，學習這樣的新模式是否需要數十億的數據，仍是一個未決問題，這可能表明，我們的架構/學習範式存在一些根本性缺陷。
相比之下，人類往往更容易通過「啊哈」時刻，來發現新的範式。

《人力賽道+大模型，沒有砸出想像中的水花》

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一位HR企業級軟體的售前專家表示，「都是公網數據，企業不敢用。 實際應用場景也很少。 ”

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