埃隆·马斯克领导的美国政府效率部（DOGE）正在开发一款名为 AutoRIF（Automated Reduction in Force）的自动裁员软件，旨在帮助美国政府大规模“精简”工作人员。
AutoRIF 最初由美国国防部在二十多年前开发，已多次更新，并被多个机构用于加速裁员进程。目前，DOGE 的工程师，包括前特斯拉工程师 Riccardo Biasini，正在对 AutoRIF 的代码进行编辑。传统上，裁员由人力资源官员手动处理，首先针对试用期员工。然而，随着新软件和人工智能的使用，政府员工担心未来可能会更大规模、更快速地进行裁员。
最近，美国人事管理办公室（OPM）向政府工作人员发送电子邮件，要求他们列出每周的工作成果，这些信息据称将被输入大型语言模型（LLM）以评估员工的必要性。一些机构，如联邦调查局（FBI），建议员工不要回复这些电子邮件。目前尚不清楚 DOGE 对 AutoRIF 的具体改动内容。
此外，DOGE 的一系列举措显示，第二轮大规模裁员可能更加迅猛。
然而，值得注意的是，政府效率部的举措可能触及根深蒂固的既得利益政治势力，在美国政治极化和两党矛盾激化的背景下，马斯克作为部门领导人可能面临挑战。
总而言之，DOGE 正在推进 AutoRIF 软件的开发，以实现政府裁员的自动化和高效化，但这一过程也引发了对法律、隐私和道德方面的担忧。
（资讯来源：wired.com）
2 个月前
📢 OpenAI即将发布GPT-4.1，多模态能力再升级！ 据多家科技媒体报道，OpenAI计划于下周（2025年4月中旬）推出GPT-4.1，作为GPT-4o的升级版本，进一步强化多模态推理能力，并推出轻量级mini和nano版本。 🔍 关键升级点 更强的多模态处理 GPT-4.1将优化对文本、音频、图像的实时处理能力，提升跨模态交互的流畅度。 相比GPT-4o，新模型在复杂推理任务（如视频理解、语音合成等）上表现更优。 轻量化版本（mini & nano） GPT-4.1 mini 和 nano 将面向不同应用场景，降低计算资源需求，适合移动端或嵌入式设备。 配套新模型（o3 & o4 mini） OpenAI还将推出o3推理模型（满血版）和o4 mini，优化特定任务性能。 部分代码已在ChatGPT网页端被发现，表明发布临近。 ⏳ 发布时间与不确定性 原定下周发布，但OpenAI CEO Sam Altman 曾预警可能因算力限制调整计划。 同期，ChatGPT已升级长期记忆功能，可回顾用户历史对话，提供个性化服务（Plus/Pro用户已开放）。 🌍 行业影响 谷歌（Gemini AI）和微软（Copilot）近期也强化了AI记忆功能，竞争加剧。 GPT-4.1可能进一步巩固OpenAI在多模态AI领域的领先地位，推动商业应用（如智能客服、内容创作等）。 📌 总结：GPT-4.1的发布标志着OpenAI在多模态AI上的又一次突破，但具体性能提升和落地效果仍需观察。我们将持续关注官方更新！ （综合自腾讯新闻、The Verge、搜狐等）
2 个月前
Ali Kashani 是 Serve Robotics 的联合创始人兼首席执行官，自 2021 年 1 月公司成立以来一直担任这一职务。在创立 Serve Robotics 之前，Kashani 曾担任 Postmates 的副总裁，并联合创立了智能家居技术公司 Neurio Technology（后被 Generac Power Systems 收购）。他拥有计算机工程学士学位和机器人学博士学位，并拥有 15 项已授权或正在申请的专利。 业务增长与财务表现 在 Kashani 的领导下，Serve Robotics 实现了显著增长，2024 年收入达到 180 万美元，同比增长 700%。然而，公司仍处于扩张阶段，2024 年 GAAP 净亏损为 3920 万美元。该公司专注于开发低排放自动驾驶送货机器人，主要服务于美国公共空间的食品配送。 战略合作与市场扩展 Kashani 强调了与行业巨头的关键合作： Magna International：独家合同制造协议，支持机器人规模化生产。 Uber Technologies：配送服务合作，Uber 还持有价值约 7150 万美元的 Serve Robotics 股份。 NVIDIA：技术合作，增强机器人人工智能能力。 公司计划 2025 年将机器人车队扩展至 2000 台，并进军达拉斯和亚特兰大等新市场。 技术与创新 Serve Robotics 已推出第三代送货机器人，重点提升： 配送效率与安全性 降低制造成本 人工智能驱动的自主性增强 挑战与未来展望 Kashani 讨论了公司在扩展至迈阿密等新市场时面临的挑战，包括： 本地法规适应 餐厅合作伙伴的工作流程整合 最后一英里配送的优化 他认为，机器人技术在各个领域具有无限潜力，而 Serve Robotics 正处于这一变革的前沿。 （图片来源：Serve Robotics 官网）
2 个月前
Reflex Robotics 是一家专注于开发低成本、高可靠性通用人形机器人的美国初创公司，总部位于纽约布鲁克林。该公司致力于通过自动化技术解决重复性劳动问题，其机器人主要应用于仓储物流、物料搬运等领域。 以下将从其公司基本信息、技术产品特点、商业模式、发展规划等维度展开介绍： 基本信息 成立时间与地点：由美国MIT毕业生于2014年创立，他们曾在 Telsa、Boston Dynamics 和 Amazon 拥有硬件经验，在纽约和旧金山设有办事处。 团队规模：较小，仅约5人。 融资情况：已完成由Khosla Ventures领投的700万美元种子轮融资。 技术与产品特点 硬件设计：采用轮式底盘与动态躯干的组合结构，底座配备四轮驱动系统，最高时速30公里，转向半径接近零；躯干通过液压升降机构可上下调节50厘米，配合三自由度机械臂，作业空间从地面到2米。 感知系统：头部搭载多模态传感器阵列，包括双目立体视觉摄像头、激光雷达和触觉传感器，动态避障算法可在50毫秒内重新规划路线，货物分拣效率达到人工的1.8倍，错误率降低至0.03%以下。 控制模式：采用“人在回路中”的混合控制模式，操作员通过VR设备远程监控多台机器人，还可通过“众包学习”机制记录操作者示范动作数据并上传至云端知识库，供其他机器人学习，三个月内自主作业率从38%提升至67%。 应用领域 仓储物流：能在仓库中进行货物挑拣、运输、码垛等工作，在GXO物流中心，每天可完成2000箱货物的码垛作业，每层堆叠误差小于2毫米。 工业生产：可执行精密装配任务，如将直径0.5毫米的轴承准确嵌入电机转子，重复定位精度达到±5微米，也可在木工车间完成木板切割、砂光、喷涂等全流程作业。 商业模式 机器人即服务（RaaS）：企业无需购买设备，只需支付每月1500美元的服务费，即可获得包括维护、升级、保险在内的全套解决方案。 供应链布局：依托麻省理工学院的制造创新中心，将原型到量产周期压缩至90天，自主设计的柔性生产线日产能达50台，并在15个国家设立快速响应中心。 发展规划 提升自主性：计划在未来逐步实现更高的自主性，2026年人机监管比例从1:1优化至1:4。 技术升级：硬件层面引入液态金属关节提升机械臂柔顺性；软件层面训练多模态大模型，实现自然语言指令到动作的端到端转换。 （图片来源：therobotreport.com）
2 个月前
谷歌大模型与人脑语言处理机制研究由谷歌研究院与普林斯顿大学、纽约大学等合作开展。3 月上旬，谷歌的研究成果表明大模型竟意外对应人脑语言处理机制。他们将真实对话中的人脑活动与语音到文本 LLM 的内部嵌入进行比较，发现两者在线性相关关系上表现显著，如语言理解顺序（语音到词义）、生成顺序（计划、发音、听到自己声音）以及上下文预测单词等方面都有惊人的一致性 研究方法：将真实对话中的人脑活动与语音到文本LLM的内部嵌入进行比较。使用皮层电图记录参与者在开放式真实对话时语音生成和理解过程中的神经信号，同时从Whisper中提取低级声学、中级语音和上下文单词嵌入，开发编码模型将这些嵌入词线性映射到大脑活动上。 具体发现 语言理解与生成顺序：在语言理解过程中，首先是语音嵌入预测沿颞上回（STG）的语音区域的皮层活动，几百毫秒后，语言嵌入预测布罗卡区（位于额下回；IFG）的皮层活动。在语言生成过程中，顺序则相反，先由语言嵌入预测布罗卡区的皮层活动，几百毫秒后，语音嵌入预测运动皮层（MC）的神经活动，最后，在说话者发音后，语音嵌入预测STG听觉区域的神经活动。这反映了神经处理的顺序，即先在语言区计划说什么，然后在运动区决定如何发音，最后在感知语音区监测说了什么。 神经活动与嵌入的关系：对于听到或说出的每个单词，从语音到文本模型中提取语音嵌入和基于单词的语言嵌入，通过估计线性变换，可以根据这些嵌入预测每次对话中每个单词的大脑神经信号。全脑分析的定量结果显示，在语音生成和语音理解过程中，不同脑区的神经活动与语音嵌入和语言嵌入的峰值存在特定的先后顺序和对应关系。 “软层次”概念：尽管大模型在并行层中处理单词，人类大脑以串行方式处理它们，但反映了类似的统计规律。大脑中较低级别的声学处理和较高级别的语义处理部分重叠，即存在“软层次”概念。例如，像IFG这样的语言区域不仅处理单词级别的语义和句法信息，也捕捉较低级别的听觉特征；而像STG这样的低阶语音区域在优先处理声学和音素的同时，也能捕捉单词级别的信息。 以往相关研究成果 2022年发表在《自然神经科学》上的论文显示，听者大脑的语言区域会尝试在下一个单词说出之前对其进行预测，且在单词发音前对预测的信心会改变在单词发音后的惊讶程度（预测误差），证明了自回归语言模型与人脑共有的起始前预测、起始后惊讶和基于嵌入的上下文表征等基本计算原理。 发表在《自然通讯》的论文发现，大模型的嵌入空间几何图形所捕捉到的自然语言中单词之间的关系，与大脑在语言区诱导的表征（即大脑嵌入）的几何图形一致。 后续研究还发现，虽然跨层非线性变换在LLMs和人脑语言区中相似，但实现方式不同。Transformer架构可同时处理成百上千个单词，而人脑语言区似乎是按顺序、逐字、循环和时间来分析语言。 总之，该研究表明，语音到文本模型嵌入为理解自然对话过程中语言处理的神经基础提供了一个连贯的框架，尽管大模型与人脑在底层神经回路架构上存在明显不同，但在处理自然语言时有着一些相似的计算原则。
3 个月前
2025 年 3 月 12 日，清华大学 NLP 实验室联手中南大学等提出 APB 序列并行推理框架，可解决长上下文远距离语义依赖问题，在 128K 文本上比 Flash Attention 快约 10 倍。
3 个月前
在自然语言处理和人工智能领域，token通常是指文本中的基本单元，比如一个单词、一个标点符号或者一个子词等。100万token的输入输出量是一个较大的数据规模，以下从不同角度来理解这一概念： 从文本长度角度 一般来说，英文中一个单词可以看作一个token，中文可能一个字或一个词作为一个token。如果平均每个token对应5个字符（这只是一个粗略的估计，实际会因语言、文本类型等因素而不同），那么100万token大约对应500万个字符。以一本普通的中文书籍每页约1000字来算，500万个字符相当于5000页的书籍内容，这是非常庞大的文本量。 从处理难度角度 对于语言模型等人工智能系统来说，处理100万token的输入输出意味着要处理大量的信息。模型需要在这么多的token中理解语义、语法关系，捕捉上下文信息等，这对模型的容量、计算能力和算法设计都提出了很高的要求。模型需要有足够多的参数和足够深的网络结构，才能有效地处理如此大规模的文本数据，以生成准确、合理的输出。 处理如此大量的token还需要消耗大量的计算资源和时间。在训练过程中，可能需要使用高性能的GPU或TPU集群，花费数天甚至数周的时间才能完成训练。在推理阶段，也需要较多的计算资源来快速处理输入并生成输出，以满足实时性或高效性的要求。 从应用场景角度 机器翻译：如果用于机器翻译任务，100万token可能包含了各种领域的大量句子和段落。这意味着模型可以学习到丰富的语言表达方式和翻译模式，能够处理更复杂、更专业的翻译任务，提高翻译的准确性和质量。 文本生成：在文本生成任务中，如创作小说、新闻报道等，100万token的输入可以让模型学习到大量的文本风格、主题和结构信息，从而生成更丰富多样、更具创意和逻辑性的文本内容。 智能客服：对于智能客服系统，100万token的输入输出量可以使系统处理大量的用户咨询和问题，学习到各种常见问题的回答模式和解决方案，从而更准确、更快速地为用户提供服务，提高用户满意度。
3 个月前
埃隆·马斯克领导的美国政府效率部（DOGE）正在开发一款名为 AutoRIF（Automated Reduction in Force）的自动裁员软件，旨在帮助美国政府大规模“精简”工作人员。 AutoRIF 最初由美国国防部在二十多年前开发，已多次更新，并被多个机构用于加速裁员进程。目前，DOGE 的工程师，包括前特斯拉工程师 Riccardo Biasini，正在对 AutoRIF 的代码进行编辑。传统上，裁员由人力资源官员手动处理，首先针对试用期员工。然而，随着新软件和人工智能的使用，政府员工担心未来可能会更大规模、更快速地进行裁员。 最近，美国人事管理办公室（OPM）向政府工作人员发送电子邮件，要求他们列出每周的工作成果，这些信息据称将被输入大型语言模型（LLM）以评估员工的必要性。一些机构，如联邦调查局（FBI），建议员工不要回复这些电子邮件。目前尚不清楚 DOGE 对 AutoRIF 的具体改动内容。 此外，DOGE 的一系列举措显示，第二轮大规模裁员可能更加迅猛。 然而，值得注意的是，政府效率部的举措可能触及根深蒂固的既得利益政治势力，在美国政治极化和两党矛盾激化的背景下，马斯克作为部门领导人可能面临挑战。 总而言之，DOGE 正在推进 AutoRIF 软件的开发，以实现政府裁员的自动化和高效化，但这一过程也引发了对法律、隐私和道德方面的担忧。 （资讯来源：wired.com）
3 个月前
由斯坦福大学教授 Stefano Ermon 创立的初创公司 Inception Labs 推出了 Mercury Coder，这是第一个大规模基于扩散的语言模型 （dLLM）。与按顺序生成文本的传统大型语言模型 （LLM） 不同，Mercury Coder 使用扩散方法同时处理整个序列，类似于 AI 图像和视频生成。结果：该模型声称比现有模型快十倍，运行成本也明显降低。 产品要点： Mercury Coder 是第一个基于扩散的大型语言模型 （dLLM），它使用粗到细的方法生成文本，而不是按顺序预测标记。 它的速度比传统 LLM 快 10 倍，在 NVIDIA H100 GPU 上每秒生成超过 1000 个Token。 早期的基准测试表明，Mercury Coder 可与 GPT-4o Mini 和 Claude 3.5 Haiku 等模型相媲美，同时更具成本效益。 该模型基于斯坦福大学教授 Stefano Ermon 的研究，使用了一种不同的方法——从文本的粗略估计开始，然后并行进行提炼，类似于 Midjourney 和 OpenAI 的 Sora 等 AI 图像和视频生成器的运行方式。 据 Inception Labs 称，Mercury Coder 不仅与众不同，而且速度要快得多。该公司声称该模型可以在 NVIDIA H100 上每秒生成超过 1000 个Token，这种速度通常需要 Groq 或 Cerebras 等专用硬件加速器。该方法还降低了计算成本，使其成为希望优化 AI 基础设施的企业的一个引人注目的选择。 早期基准测试表明，Mercury Coder 的性能可与领先的 LLM 相媲美。在头对头编码评估中，该模型与速度优化模型（如 OpenAI 的 GPT-4o Mini 和 Anthropic的 Claude 3.5 Haiku）相当或优于速度优化模型，同时运行延迟仅为其一小部分。如果这些结果在实际应用中是一致的，那么 dLLM 可以提供传统 LLM 的可行替代方案，尤其是在需要高速响应的场景中，例如客户支持、代码生成和企业自动化。 行业领导者正在注意到这一点。AI 研究员 Andrej Karpathy 指出，Mercury Coder 的扩散方法与常态不同，他指出：“为什么文本生成抵制扩散，而图像和视频生成却接受了它，这一直是个谜。这个模型可以揭示 AI 文本生成的新优势和劣势。 目前，Inception Labs 将 Mercury Coder 定位为现有模型的直接替代方案，提供 API 访问和本地部署。该公司已经与希望减少 AI 延迟和成本的财富 100 强企业合作。Inception 还提及了未来的 dLLM 版本，包括针对对话式 AI 优化的模型。 基于扩散的 LLM 是否会成为传统模型的严重竞争对手还有待观察。但借助 Mercury Coder，Inception Labs 提出了一个令人信服的案例，即 AI 文本生成不必受到当今主流模型中顺序架构的限制。 （资讯来源：Maginative）
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI