AIGC独角兽官宣联手，支持千亿大模型的云实例发布，“云计算春晚”比世界杯还热闹...

原创 于 2022-12-02 17:30:55 发布 · 700 阅读 · 3 ·
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#云计算 #人工智能 #大数据

AIGC公司StabilityAI与亚马逊云科技合作，推出支持千亿参数模型的云服务。Stable Diffusion 2.0模型通过Amazon SageMaker集成，用户可轻松部署。亚马逊云科技re:Invent大会上还发布了Amazon SageMaker的新功能，包括治理工具和对大模型推理的支持，推动AI开发走向规模化和工程化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

现在AI最火的方向是什么？那必须是AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容）。

AIGC最火的公司是谁？莫过于开源AI作画模型Stable Diffusion背后的StabilityAI。

对于这家新晋独角兽，最近两条动向值得关注：

  • 产品上，Stable Diffusion 2.0正式发布，生成图像质量大幅提升，分辨率也支持到2048x2048甚至更高。

  • 战略上，与亚马逊云科技达成合作，继续构建图像，语言，音频，视频和3D 内容生成模型。

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StableDiffusion其实由三部分组成，语言编码器、生成图像信息的扩散模型、以及图像解码器，1.0版本训练阶段足足用了256块英伟达A100，跑了15万个GPU时。

开发像这样的大模型，对于创业公司来说其实困难重重：

  • 数据准备、模型开发、训练调优到部署等，每一个环节都不简单。

  • 训练和推理阶段要兼容不同芯片，还要考虑到与各式各样业务的整合交付。

总之在算法以外还有很多让人头痛的地方，这也就是他们选择与亚马逊云科技合作背后的几点考虑了。

首先是看中Amazon SageMaker，亚马逊云科技的旗舰级托管式机器学习服务，可以帮助开发者轻松快速地准备数据，并大规模地构建、训练、部署高质量机器学习模型。

第二是在亚马逊云科技自研的Trainium训练芯片支持下，训练时间和成本可以减少58%。

最后是在亚马逊云科技帮助下可以把模型开放给更多学生、研究人员、创业公司和企业。

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杨植麟被梁文锋叫醒了！Kimi新模型发布即开源，1T参数全线SOTA
07-12 11
而Kimi的修改在于，如果基于Kimi K2打造的产品或服务月活跃用户超过1亿，或者月收入超过2000万美元，那么需要在该产品和服务的用户界面上显示“Kimi K2”。通过可验证任务持续优化critic，提升泛化任务表现。因为Kimi的数据增长地位，跟其之前拿着巨额融资后烧钱投流的策略密不可分，然而如果DeepSeek和腾讯元宝，可以靠着先进模型就能快速突破，那这壁垒又何在？审美属于是简洁挂的。172天之前，2025年春节之前，Kimi曾是国产基础大模型中最受关注的一个，团队青春风暴，产品体验优雅。
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Claude团队大揭秘！如何调动多智能体搞深度搜索
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与单个代理的Claude相比，它在内部评估中成功率达到90%更高，比如，以Claude Opus 4为领导智能体、Claude Sonnet 4为子智能体的多智能体系统，在团队的内部研究评估中比单智能体Claude Opus 4表现高出90.2%。在系统中，主代理(The Lead Agent)将查询分解为子任务，描述清晰的目标、预期的输出格式、可使用的工具和信息来源指引以及明确的任务边界，将子任务传递给子代理。比如说，对主智能体的一处微小改动，可能会以不可预测的方式改变子智能体的行为。
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密室逃脱成AI新考场，通关率不足50%，暴露空间推理短板丨清华ICCV25
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比如，在“Difficult-2”中，Gemini 1.5 Pro和Claude 3.5 Sonnet有相同的逃脱成功率和道具获取率，但是Gemini 1.5 Pro凭借较高的交互率，即使它的交互成功率较低，也能通过相对较少的步数成功逃脱；多数模型容易“反复抓错”或“认错道具”，他们的失败方式也各有特色：有的不会动、有的乱动、有的只移动不采取交互行动、有的动作对了但“目的不清”；（意图与结果一致性）：衡量模型与环境的交互结果是否和的模型的交互意图一致，即模型是否“在正确的位置做正确的事”。
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实测Gemini图片转视频新功能，终于蹲到经典梗图后续了（doge）
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一个恢弘大气、富有科技感的电影开场，有火箭和超现实的智能机器人，随着镜头缓缓上移，看见了像月亮一样的量子位图标（图片即量子位图标）总的来说呢，Gemini这次推出的新功能其实就是接入了Veo 3 Fast，生成的视频长度大概在7-8秒，生成速度大概1-2分钟。画面右边的男性手臂上下摆动，画面左边走进一个和他一模一样的人，调整了一下自己的衣领，背景响起欢呼声。怎么说呢，可以看到它有一套自己的逻辑，发现这个青蛙的胳膊有点短，就凭空变出了一只手给它喂水。咱想要的恢弘大气的电影开场一样的华丽登场啊……
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奥特曼30亿刀收购案黄了！谷歌迅速出手：Windsurf核心团队打包带走
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毕竟OpenAI这笔收购案闹得轰轰烈烈，Windsurf作为一个基础模型靠大厂的AI编程工具，还因此惨遭Claude断供，API直接不给用。在收购风波之前，Windsurf已经吸引超80万开发者用户、约1000家企业用户，是继Cursor之后，全球最受关注的AI编程初创公司之一。，采取的是雇佣式收购策略：谷歌不会对Windsurf本身控股，但将获得Windsurf部分技术的非独家授权。现在，谷歌闪电官宣，花了多少钱没有具体透露，但有OpenAI打样，又在硅谷疯狂抢人的大环境之下……
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Kimi新模型数学反超DeepSeek！北大校友刘征瀛等领衔
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Grok4全网玩疯，成功通过小球编程测试，Epic创始人：这就是AGI
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这项挑战被发在了Reddit，一同参与的还有o3、Gemini 2.5 Pro和Claude 4 Sonnet，帖主认为这是测试大模型视觉和空间推理能力的好方法。Dan制作这个网页只用了四轮对话，并且第一轮只是询问Grok4最喜欢的公式是什么，最后一轮是调整为暗色模式，相当于只用两轮就能完成核心功能的制作。一位叫Alex的提示词工程师，用8个问题给Grok-4做了一波“全面体检”，还拿OpenAI的o3进行了对比。总得来看，不管是哪个模型，在这场以画图为形式的综合测试中，表现都还有很大提升空间。
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吴恩达YC演讲：AI创业如何快人一步？
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比如，“用AI提升电子邮件的个人效率”，这很模糊、不够具体，但如果是“能否开发一个与Gmail集成的应用，通过合适的提示和筛选，实现邮件自动化处理”，那么工程师就能立马get到！另外，吴恩达还提供了一个补充建议，在软件架构中可以对构建模块设计得更为灵活，一旦有新模型发布，就快速进行评估，如果优于旧模型，立马切换到新模型。此外，吴恩达发现了一个相当有趣的现象，初创团队的产品管理工作反而日益成为瓶颈，因为工程师的速度实在太快。而对于企业级产品，如果难以进入特定的市场渠道，可能此时才更需要考虑护城河的因素。
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无需CUDA代码给H100加速33%-50%，Flash Attention作者新作火了
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写内核代码时，第一个要解决的问题就是“怎么加载输入数据、存储结果”。工具分析了它的内存负载图和SASS代码，发现当每个SM要加载65k数据时，SM的资源被耗尽，结果就是大量寄存器溢出，还会频繁往HBM里回写数据，这才拖慢了速度。由于作者对硬件知识有清晰的理解，即使使用常规的3遍扫描softmax算法，也能轻松充分利用所有内存层级的每一个字节，实现“光速”级别的吞吐量。不过他还指出，在处理长度不超过约16384的序列时，PyTorch的torch.compile的性能数据能较轻松地得到优化，更接近理想状态。
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美国版梁文锋来了
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他们认为，数学是推理的语言，是人类发现宇宙基本真理的工具，通过提升AI的数学能力，能够让AI拥有更强大的逻辑推理能力，从而在科学、工程等众多领域发挥巨大作用。进行了系列改进，如重新划分数据集，将488个MiniF2F问题（原本均匀分为验证集和测试集）随机重新分为392个训练问题、48个验证问题和48个测试问题。的AI系统，以此来克服当前AI面临的诸多问题，比如令人头疼的 “幻觉” 问题，即模型对无法正确回答的问题编造答案。亿美元，净利润达3.36亿美元，净利率达到36%，创历史新高，平台总资产达到。
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中科院“二氧化碳制糖”新成果全网热议！不依赖光合作用，“迈向深空前置技术”
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本项研究核心构建了一个体外生物转化平台（ivBT），能够将C1-C3低碳小分子（甲醇、甲醛和二羟基丙酮）转化为高阶碳水化合物（碳数 Cn ≥ 12），包括蔗糖、淀粉和纤维低聚糖（COS）。马延和表示，这一系列研究能带来的直接改变包括节约土地耕地、淡水，减轻农业压力，还提供了一个非常可靠的渠道去消纳二氧化碳。去年，该团队的“空气变馒头”成果登上Science，首次实现了二氧化碳到淀粉的从头合成（也是和大连化物所合作）。这个过程有多麻烦不必多说，效率也低，需要适宜的土地气候，还要等作物长好了才能收割提炼。
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感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
07-11 14
近期有许多工作专注于提升强化学习再多模态场景中的应用，但大多集中在从数据（Data，Rollout）以及奖励机制（Reward）的设计，很少设计对于核心GRPO算法的改动。而PAPO训练的模型则正确识别了x是30度角对应的短边，得到了正确答案。为了在高-γ设置中更好地正则化KLprcp，PAPO团队引入了双重熵损失，这是一种有效的正则化方法，能够在保持性能的同时防止崩溃。在中等依赖任务中表现稳定；在评估多模态基准的视觉依赖程度时，PAPO团队发现，许多主流的多模态推理基准中实际上包含大量非“多模态”任务。
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奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
07-11 17
在日常生活中，只要条件合适，比如刚下完雨、喷泉边，甚至在水幕电影附近，都能邂逅这种美丽的景象。值得注意的是，POLAR-1.8B仅有1.8B参数，就可取得与Skywork-Reward-27B和WorldPM-72B-UltraFeedback（参数量分别为其15倍和40倍）相当的结果，凸显了POLAR的强大潜力。例如，在STEM任务中，POLAR-1.8B和POLAR-7B分别超越了最佳基线24.9和26.2个百分点，并且能够准确识别推理、聊天、创意写作等通用任务中轨迹的细微区别，准确预测人类偏好。
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这届985毕业生直播带货一把好手！50余款产品热销全网供不应求
07-11 657
最新官方数据显示，目前全国各类返乡入乡创业人员超过1200万，他们亟需更快适应电商等新业态来提升收益，为此，拼多多开设了“多多课堂”，来为这些“新农人”“农创客”点亮技能。值得注意的是，与进口榴莲提前采摘、在运输过程中逐渐成熟不同，这种树上熟榴莲是在树上自然成熟，更新鲜、风味更佳，气味也不浓重，离着2-3米远也能闻到一股清香味。入驻之后，通过选育、改种新品种，引入水肥一体化设备、病虫害防控等生产技术，成功培育出了冰淇淋萝卜，深受消费者喜爱，当地人的种植积极性也被带动起来。类似这样的案例还有很多。
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抱抱脸进军具身智能机器人：5小时成交破百万，299美元起售
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2024年5月，HuggingFace推出了LeRobot项目，旨在通过开源机器人模型、数据集和工具，帮助用户在仿真环境或低成本机器人平台上训练和部署机器人算法，从而降低机器人开发的门槛。无线版配有RaspberryPi5作为计算核心，支持Wi-Fi和电池供电，麦克风数量也从Lite版的2个提升到4个，并额外加入了加速度计，使其具备更完整的传感与交互能力。有线版需要连电脑来跑模型，无线版则自带计算模块可以独立运行。此外，随着产品的迭代，部分标准人形机器人已迈入万元档，低成本机器人未必能一直保持价格的优势，
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文档秒变演讲视频还带配音！开源Agent商业报告/学术论文接近人类水平
07-11 10
4、语音合成后，与幻灯片进行时间同步，最终生成一个结构良好、讲解清晰的视频演示。评估采用基于提示的方式进行。如图3所示，左侧给定多样的输入文档，如论文、网站、博客、幻灯片或PDF，PresentAgent能生成带讲解的演示视频，输出为同步的幻灯片和音频。为有效评估此类复杂多模态系统，团队整理了一个涵盖教育、金融、政策与科研等多个领域的30组人工制作的“文档-演示视频对”的测试集。该系统以文档（如网页）为输入，经过以下生成流程：（1）文档处理（2）结构化幻灯片生成（3）同步字幕创建（4）语音合成。
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小扎开价14亿让他换个地方打工，库克连挽留尝试都没有
07-11 279
其他高管如果加薪资、期权股票，再折合年数，还真没有这么高。结论就是，在Meta的各类岗位中，即便是薪资天花板最高的软件工程师一职，一年基本工资差不多48万美元（约合人民币344万元），最低也有12万美元（约合人民币86万元）。不过需要说明，这个2亿美元的薪酬包，不是年薪、不是基本工资，是一个包含年限在内的整体薪酬包，有基本工资、签约奖金、分年限解锁的股票期权。
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Llama惨遭抛弃！Meta内部改用Claude写代码
07-11 12
鉴于Meta在Llama产品上投入巨大，这次换掉自家的Llama，改用Claude Sonnet写代码相当于承认Llama的表现不佳。然而，一位即将离职的Meta员工在一篇内部文章中尖锐批评了公司的文化缺陷，他认为这是阻碍LLaMA等项目成功的因素。尽管Meta会加大投入，加强下一代Llama的性能，但在此之前，它不想阻碍工程师们的工作效率，于是做出了更换决定。等人创立的小型世界级实验室，他们的工作是受好奇心驱动，利用公开数据开展长期的开放研究，并不训练产品级规模的大模型。
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Manus跑路了吗？
07-10 927
3月18日，联合创始人兼首席科学家季逸超发推文透露，Manus这样的Agent环境下，每个用户的平均token消耗量是聊天机器人的1500倍，“这仅仅是个开始”。3月10日，Manus联合创始人兼首席科学家季逸超直接表示产品“基于阿里千问大模型及Claude等模型微调而成”，并强调这是自主整合框架，不惧“套壳”争议。一方面，Manus做的是通用AI Agent，验证了标准化工具集成的可行性，这种与MCP类似理念的生态在海外更成熟。事实上，Manus总部已在5月搬到了新加坡，国内员工何去何从？
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他一人撑起谷歌90%的AI宣传，劈柴真是挖到鬼才了
07-10 34
Logan Kilpatrick表示，“在OpenAI的经历，前六个月像是在初创公司的体验，后来基本上就成了一家超大规模的公司”，那段日子虽然混乱，但帮助他学会了如何构建一个生态系统，也让他初步成为了开发者们的“关键人物”。一位要求匿名的高级员工表示，“Logan似乎无处不在，而这正是他的超能力”，由于领导层认识到Logan Kilpatrick在开发者社区有效互动方面的能力，已经让他负责更多产品了，“Loga占据了谷歌90%的营销工作”。2022年，OpenAI正准备推出ChatGPT。
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