跟上人工智能这样快速发展的行业是一项艰巨的任务。在AI能够为你做到这一点之前，这里有一份上周机器学习领域故事的实用汇总，以及我们没有单独报道的值得注意的研究和实验。
亚马逊Bedrock发布：生成式AI竞赛的新玩家
上周最大的新闻是Bedrock的发布。这是亚马逊的一项服务，通过包括AI21 Labs、Anthropic和Stability AI在内的初创公司的预训练模型来构建生成式人工智能应用。目前处于“有限预览”阶段的Bedrock还提供对Titan FMs（基础模型）的访问权限，这是一系列由亚马逊内部训练的人工智能模型家族。
亚马逊希望在生成式人工智能竞赛中分一杯羹是完全合理的。根据Grand View Research的数据，创建文本、音频、语音等的人工智能系统的市场到2030年可能价值超过1000亿美元。
但亚马逊除了想从不断扩大的新市场中分得一杯羹外，还有其他的动机。
在近期一篇《Motley Fool》文章中，Timothy Green提供了令人信服的证据，表明亚马逊的云业务可能正在放缓。该公司在2022年第三季度报告其云服务收入同比增长27%，但该增速在该季度末放缓至20%中位数水平。与此同时，亚马逊云部门在同一季度的营业利润率同比下降了4个百分点，这表明亚马逊扩张过快。
亚马逊对Bedrock寄予厚望，甚至在其发布之前就开始训练上述内部模型——这很可能是一笔不小的投资。而且，为了不让任何人怀疑公司对生成式人工智能的认真态度，亚马逊并没有把所有鸡蛋放在一个篮子里。它本周推出了CodeWhisperer，这是一个根据文本提示生成代码的系统，并对个人开发者免费开放。
那么，亚马逊能否在生成式人工智能领域占据重要份额，并在此过程中重振其云业务？这是一个很大的期望——尤其是考虑到该技术的固有风险。最终时间会给出答案，随着尘埃落定，大小竞争对手纷纷涌现。
过去几天值得关注的人工智能新闻
- 广阔的人工智能监管世界：每个人似乎都有自己的想法来规范人工智能，这意味着在每个主要国家和经济区域都有大约20种不同的框架。Natasha深入探讨了这份详尽的监管框架列表（包括意大利全面禁止ChatGPT等 outright bans），以及它们对其所在的人工智能行业的潜在影响。不过，中国正在走自己的路。
- 马斯克挑战OpenAI：据报，埃隆·马斯克在拆解Twitter后仍不满足，正计划挑战他昔日的盟友OpenAI，并正在为此筹集所需资金和人才。这位忙碌的亿万富翁可能会动用其旗下多家公司的资源以加速推进此项工作，但人们有充分理由对这一举措持怀疑态度，Devin写道。
- 房间里的大象：根据TechCrunch获取的公司文件，AI研究初创公司Anthropic旨在在未来两年内筹集高达50亿美元的资金，以挑战竞争对手OpenAI并进入十多个主要行业。文件中称，Anthropic计划构建一个“前沿模型”——暂定名为“Claude-Next”——其能力将是当今最强大AI的十倍，但这需要未来18个月内投入10亿美元。
- 打造你自己的聊天机器人：一款名为Poe的应用程序现在允许用户结合现有机器人（如OpenAI的ChatGPT）作为基础，通过提示词来创建自己的聊天机器人。Poe于二月首次公开推出，是问答网站Quora的最新产品，该网站长期以来一直为网络搜索者提供谷歌搜索量最高问题的答案。
- 超越扩散模型：尽管Midjourney和Stable Diffusion等流行工具所使用的扩散模型看似已是最佳选择，但新技术层出不穷——OpenAI可能已经找到了突破口，推出了“一致性模型”，其执行简单任务的速度已比DALL-E等工具快出一个数量级，Devin报道指出。
- 充满AI的小镇：如果你在一个虚拟小镇中填满AI并将它们释放出去，会发生什么？斯坦福大学和谷歌的研究人员在一项涉及ChatGPT的近期实验中试图找出答案。他们试图创造“人类行为的逼真模拟物”，从各方面来看都取得了成功——这25个由ChatGPT驱动的AI在互动中表现得令人信服且出人意料的像真人。
- 企业中的生成式AI：在为TC+撰写的一篇文章中，Ron探讨了如果将ChatGPT等变革性技术应用于人们日常使用的企业应用程序，将会产生多大的影响。不过他指出，要实现这一目标需要发挥创造力，以优雅的方式设计新的AI驱动界面，使其不会显得像是生硬拼凑上去的。
更多机器学习知识
Meta开源了一项热门实验，让人们能够让人物素描动起来，无论这些素描多么粗糙。这是该技术一种意想不到的应用，既令人愉悦又完全微不足道。尽管如此，由于人们非常喜欢它，Meta决定让代码自由运行，以便任何人都能将其构建为某种产品。
另一个名为Segment Anything的Meta实验引起了令人惊讶的巨大反响。当前大语言模型（LLMs）如此火热，以至于人们很容易忽视计算机视觉——即便考虑到它，大多数人也不会想到系统中某个特定的部分。然而，分割（即识别并勾勒物体轮廓）是任何机器人应用中极其重要的一环，随着人工智能不断渗透进“现实世界”，能够分割任何事物的能力变得比以往任何时候都更加重要。
斯图尔特·罗素教授此前曾在TechCrunch的舞台上亮相，但我们半小时的交谈仅触及该领域的皮毛。幸运的是，这位对主题极为熟悉的学者经常就相关话题发表讲座、演讲和授课，内容扎实且引人入胜，即便其演讲标题颇具挑衅性，例如《如何避免人工智能毁灭世界》。
你应该看看Ken Goldberg介绍的这场最新演讲：