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🉑 Microsoft Ignite 2023 技术大会：微软的年度炸场时刻，而且连炸四天
OpenAI 开发者大会刚刚落下帷幕，微软接棒继续炸场：2023年11月14日至11月17日，Microsoft Ignite 2023 在美国华盛顿州西雅图举办，包括 100多项产品和技术的发布与更新，涉及应用、生产力以及安全性等AI前瞻性战略的多个层面
根据官方预告，日报对本次 Microsoft Ignite 2023 大会要点进行总结，感兴趣可以关注官方信息发布渠道和群聊实时信息：
1. 重新构想云基础设施
发布了 Microsoft 自研的 Azure AI芯片：Microsoft Azure Maia 和 Microsoft Azure Cobalt
正式商用了 Azure 存储和网络加速系统 Azure Boost
新增了 AMD Instinct MI300X GPU和 NVIDIA H100/H200 GPU 系列的 Azure 虚拟机
2. 扩展微软 Copilot 体验
Microsoft Copilot for Microsoft 365 面向企业开放商用
发布了Microsoft Copilot Studio、Microsoft Copilot for Dynamics 365 Customer Service、Copilot in Dynamics 365 Guides 和 Microsoft Copilot
for Azure3. 加强数据与AI的联系
- 数据集成平台 Microsoft Cloud Fabric 正式开放使用
4. Azure AI为开发者释放更多价值
推出了 Azure AI 模型即服务 (Model-as-a-Service)
发布了 Azure 机器学习的可视化开发环境 Azure AI Studio
Azure 认知搜索的向量搜索和 GPT-3.5 Turbo 在 Azure 开放AI服务中正式商用
更强大的 GPT-4 模型系列将在 Azure 开放AI服务中预览
5. 负责任地部署AI
扩大了 Azure 开放AI服务的 Microsoft Copilot 版权保护范围
Azure AI内容审核服务 Azure AI Content Safety 正式商用
6. 为Windows 带来新体验
- 在 Windows 11 和 Windows 365 中增加AI驱动的新体验
7. 宣布与NVIDIA合作
- 在 Azure上提供基于 NeMo 的 NVIDIA AI Foundry 服务
8. 加强AI时代的安全防御
统一了 Microsoft Sentinel 和 Microsoft Defender XDR 安全运营平台
在 Microsoft 365 安全产品中增加AI驱动的 Security Copilot ⋙ 官方中文报道
👀 2023西丽湖论坛：李彦宏出席，多项科技成果发布
11月15日至11月19日，2023西丽湖论坛于深圳大学城国际会议中心召开。这场由科技部和深圳市人民政府主办的论坛，以「前沿·变革·联结」作为年度主题，包含1场开幕式暨全体会议、12场平行论坛、X场配套活动。
第一天的开幕式暨全体会议，邀请到了百度李彦宏、2015年图灵奖得主 Martin E.Hellman、硅谷AI研究院创始人Piero Scaruffi 进行主题分享，还发布了7项涉及AI大模型、芯片等新兴产业领域的重大成果，标志着深圳在科技创新、高等教育和城市规划等方面取得了重要进展：
西丽湖国际科教城空间规划纲要
「鹏城·脑海」大模型
脑解析与脑模拟重大科技基础设施启用
合成生物研究重大科技基础设施启用
中山大学柔性电子学院揭牌
哈尔滨工业大学（深圳）集成电路学院揭牌
深圳理工大学（筹）算力微电子学院揭牌 ⋙ 了解更多
👀 金山 WPS AI 开启公测，即日起面向全体用户陆续开放体验
WPS AI 是一款基于人工智能的生产力工具，提供了内容生成、摘要、数据分析、与 PDF 的交互式聊天等一系列功能，并且能够与 WPS Office 套件无缝集成。目前网页端和 Windows 客户端已经集成AI功能。
11月16日，金山办公官方公众号发文宣布「WPS AI 开启公测」，这意味着访问上方链接，注册即可体验WPS AI 功能，不需再申请内测和等待审核。
👀 Moonshot Kimi 开启公测，面向全社会开放服务
Kimi 是由 Moonshot (月之暗面) 推出的智能对话助手，支持输入长达 20 万汉字的上下文 (可以当作 Claude 的国内同类型替代产品，好用)。
11月16日，Moonshot AI官方公众号宣布「Kimi Chat 全面开放」，注册即可开始使用 (也不知道啥时候开始收钱，定价贵不贵 😬)。
🉑 5000+个AI项目详解，500万字报告 (完整版)
ShowMeAI知识星球资源编码：R191
公众号「赛博禅心」作者是一位产品经理，分享了自己整理的500万字AI工具竞品分析文档，介绍了 5000+ AI工具的详细信息。这些信息来自于官网介绍、第三方工具网站等，文档翻译顺畅且呈现形式严格一致。
具体来说，每个工具的介绍信息包括官网链接、简介、核心特征、定价计划(美元)、使用场景、用户支持与社区、优势/局限与注意趋势、总结等维度。
作者将文档拆分成5份 pdf 发布在「腾讯文档」(链接如下)，不过下载 pdf 需要安装客户端，所以我将所有文档合并成一份放在了星球，感兴趣可以直接前往下载。
合并版 (共10996页) https://t.zsxq.com/14JZU3Gp0 >
⋙ 了解更多
👀 聊天机器人赛道激烈厮杀，在激情开喷的一星评论里洞察用户
这篇文章的切入视角和数据分析都很有意思！众所周知，以 ChatGPT、Character.AI 为首的AI聊天机器人赛道，目前吸引了大量的用户和资本，是最被看好的、有发展潜力的AI原生应用之一。
那么！这个赛道里发展到现在有多少产品了？生存状况如何？用户「最不满意」的点有哪些呢？作者扒了Apple Store「Productivity Top 100」分类中排名最靠前的11个AI聊天机器人App，对其在2023年7月-9月的用户打分和留言评论进行了分析。
如上图所示，11款应用的整体评分为4.1⭐，正面评价中超过一半认为「它是一个很好的工具」，负面评价中约四分之一认为「存在令人沮丧的局限」。对1星评价进行分析，以下应用的吐槽点则非常集中：
是的没有 Character.AI，原因是它在 Apple Store 里属于「Entertainment」分类，跟这篇文章的工具们不在一个榜单 emmm
Chat with AskAI | 4.5⭐
数据库过时
浪费金钱
它们一直重复收费!
大量错误信息
AI Chatbot | 4.2⭐
太多广告，一直推销订阅
应用无法处理长对话
ChatGPT | 3.9⭐
太不稳定
需改进用户体验
一直超时
存在令人沮丧的局限
Poe | 3.7⭐
缓慢，有延迟
需改进用户体验
Chatbox | 2.6⭐
图像生成让人不满意
取消服务故意设障碍
广告误导！
🉑 心资本吴炳见：AI创业的真机会与伪机会，入场时间与节奏
吴炳见，心资本Soul Capital合伙人，三年百度mobile产品经理+战略分析经验，十年风险投资经验，之前就职于险峰和联想之星，重点投资AI、机器人、硬件行业
这篇文章是顶级AI投资人的洞察分享，将「AI」与「移动互联网」进行比照，判断当前的发展时期、未来关键时间节点、AI创业的机会/方向/入局时间等。日报简单总结下文章核心观点，感兴趣一定要阅读原文呀！很棒的文章~
三个时间点
2007年，iPhone1 发布，移动互联网1岁，产业链从零开始
2010年，iPhone4 发布，移动互联网发育到18岁，有了更成熟的能力框架，同年小米、美团成立
2012年，移动互联网应用爆发，智能手机渗透率超20%，字节、滴滴、小红书等公司成立
2022年，GPT-3.5发布，AI产业1岁 (对应移动互联网的 2007 年)，而 GPT-4 可能在1年内达到18岁水平 (也就是移动互联网的 2010 年)
真机会与伪机会
手电筒类应用，伪机会，这类小工具后来成为手机系统自带功能
汤姆猫类应用，小机会，日下载量曾达百万级，但玩法单一、留存率低，后以70亿出售
91助手类应用，阶段性机会，后以190亿美金出售给百度
抖音、美团、微信等靠构建内容、关系、商户等资产护城河，是真机会
工具与资产
早期会先出现工具类应用，但终局需要靠构建关系、内容、线下资产等核心资产来立住
微信、抖音等成功案例从一开始就是资产形式，而不是纯工具，AI也需要在工具基础上尽早构建资产
AI创业新特点
0到1验证时间更长，但增长更快，1-10可能只需要2-3年
大厂重视AI，创业公司与大厂竞争会更早。
入场与节奏
投资人和创业者越早布局AI越好，但要掌握节奏、保持认知领先，等待机会全力以赴
尽早入场参与可以更早积累经验。⋙ 阅读原文
这篇文章里有很多「大实话」，可以帮助我们屏蔽各种夸张的宣传，了解到行业技术发展的真实进展。比如，国内的头部的大模型厂商，基本今年年底到 GPT-3.5 的水平，明年下半年到 GPT-4 的水平；乐观来看，半年到一年后，模型可能会到18岁。
以及，文章作者前几天录制了一期「42章经」的播客，内容在文章基础上有拓展，感兴趣可以前往收听，内容品质非常高 ⋙ AI 的对错早晚与 VC 的农耕渔牧 | 对谈心资本合伙人吴炳见 - 42章经
🉑 11-667: Large Language Models Methods and Application
这是 CMU 一门面向研究生的课程，名为「Large Language Models Methods and Applications」，可以帮助系统了解大语言模型的技术原理，掌握大语言模型的基础知识和前沿进展。课程目前正在进行中，网站同步更新 Slides，感兴趣可以 Follow 一下~
现代大规模语言模型的基石
Transformer架构，语言模型预训练方法
语言模型预训练数据
语境内学习，提示工程和对齐
可解释性
基于生成的自动评估方法
人类评估方法
参数高效调优方法
大规模语言模型之前的生成
课堂项目提案
产业讲座：Together.ai；聊天机器人和AI助手
语言模型用于搜索引擎
语言模型超越文本：音乐 (客座讲座)
语言模型用于搜索引擎 (续)
视觉表示学习范式 (客座讲座)
扩展上限：缩放定律
产业讲座：Anthropic；扩展上限：优化器基础
产业讲座：LLaMA2；扩展上限：并行优化
高效扩展：检索增强
高效服务 (客座讲座)
代码和工具使用的语言模型 (客座讲座)
产业讲座：Cohere；隐私、安全和法律考量
伦理考量和模型偏见 (客座讲座)
感谢贡献一手资讯、资料与使用体验的 ShowMeAI 社区同学们！
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