1.打造产业落地路径指南，《生成式AI企业应用落地技术白皮书》重磅发布
2.腾讯申请“微信 AI 服务平台”商标，有望搭载混元大模型
3.阿里通义千问 2.0 发布，模型参数达到千亿级别
4.2023云栖大会开幕 阿里巴巴蔡崇信：打造AI时代最开放的云
5.阿里云创始人王坚：云计算和GPT的关系，相当于电和电机
6.2023 OPPO 开发者大会内容前瞻：ColorOS 14、AndesGPT、潘塔纳尔进化
7.IDC FutureScape：人工智能将重塑IT行业和商业运营方式
8.国外 Java 工程师力证：GPT-4 不能解决逻辑谜题，但确实具备推理能力
9.安全公司：超六成白帽对生成式 AI 感兴趣，寻找漏洞的最大动机是为了赚钱
10.英伟达在芯片设计过程中用上聊天机器人，提高沟通和测试效率
11.谷歌 DeepMind 联合创始人：到 2028 年人类有 50% 的可能实现 AGI
12.IBM 发布生成式 AI 编程助手“watsonx”，缓解 COBOL 程序员短缺问题
13.七国集团将就企业开发先进AI系统行为准则达成一致
国内资讯
1. 打造产业落地路径指南，《生成式AI企业应用落地技术白皮书》重磅发布
10月26日，在以“重构·融合·新引擎——新AI时代的产业创新与数智化转型”为主题的信百会2023年会上，神州数码联合信百会研究院重磅发布行业《致广大而尽精微——生成式AI企业应用落地技术白皮书》（下称：《白皮书》），从六层技术生态的角度思考和总结了生成式AI带来的技术创新和挑战，而且探索和总结了生成式AI企业应用落地实践以及AI产业政策与发展趋势，兼顾宏观事件和每一个关键的落地技术细节，旨在推动行业间的交流与合作，打造共赢的合作模式，加速数字化转型走向新阶段。
神州数码副总裁、CTO李刚在现场解读《白皮书》时也表示，“每一次数字技术范式变革都会深刻影响和重塑经济格局和社会结构，也催生出企业数字化新浪潮。在这场由生成式AI引领的技术范式变革中，我们既要有洞悉产业发展趋势的宏观视角，也要专注每一个关键的落地技术细节，才能应对巨大而复杂的机遇和挑战，推动数字化转型迈向新阶段。”
2. 腾讯申请“微信 AI 服务平台”商标，有望搭载混元大模型
10 月 16 日，腾讯科技（深圳）有限公司申请注册 1 枚“微信 AI 服务平台”商标，国际分类为广告销售，当前商标状态为等待实质审查。
3. 阿里通义千问 2.0 发布，模型参数达到千亿级别
在 2023 云栖大会现场，阿里云首席技术官周靖人宣布阿里大模型家族全面升级发布，通义千问 2.0 正式升级发布。
周靖人提到，通义千问从 2023 年 4 月第一次发布，受到社会广泛关注。据介绍，通义千问 2.0 模型参数达到千亿级别，不管是在阅读理解还是逻辑思维、数据等方面，都有大幅度提升，能够全面的达到国际先进水平。
通义千问 App 也随之发布，支持语音对话等功能，用户开始可以下载相关 App 进行体验。
周靖人指出，阿里云最先提出了“模型即服务”的创新理念，围绕着模型去向外界提供各种各样智能的基础设施和模型相关服务，通过多年的积累，阿里云已经搭建了完善 AI 基础设施，建立了完善的 AI 大模型训练平台，能够为大家提供一个非常完善的模型推理服务。
4. 2023云栖大会开幕 阿里巴巴蔡崇信：打造AI时代最开放的云
10月31日上午，2023云栖大会在杭州云栖小镇开幕。阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信在开幕式上致辞。
蔡崇信表示，随着人工智能（AI）大模型技术的迅速发展，智能化时代正在开启，AI将成为各行各业的新型生产力，并对算力提出更高要求。从底层算力到AI平台再到模型服务，阿里巴巴加大研发投入，推动阿里云进行全面的技术升级和创新。“我们要打造AI时代最开放的云。”他说。
5. 阿里云创始人王坚：云计算和GPT的关系，相当于电和电机
“我相信人工智能和云计算的结合不会在一年、两年完成的，它可能会给我们十年、几十年的时间，才会让更多技术创造在云计算时代能够发明出来。”
这是10月31日的云栖大会，中国工程院院士、阿里云创始人王坚以《云计算的第三次浪潮》为主题发表的论断，王坚说，他相信云计算将如电一般，作为一个公共服务的存在、作为一个基础设施的存在，有非常久远的生命力。
6. 2023 OPPO 开发者大会内容前瞻：ColorOS 14、AndesGPT、潘塔纳尔进化
2023 OPPO 开发者大会将于 11 月 16 日在上海世博中心举行，届时将发布 ColorOS 14。
10月31日，OPPO 官方公布了 2023 OPPO 开发者大会内容前瞻，包括五大主要内容：
更智慧、更流畅、更安全的 ColorOS 14
个人专属的大模型服务 AndesGPT
潘塔纳尔智慧跨端系统落地与进化
携手合作伙伴打造全新服务生态
以技术创新为用户带来健康守护
海外资讯
7. IDC FutureScape：人工智能将重塑IT行业和商业运营方式
IDC发布了其对2024年及以后全球信息技术行业的预测——FutureScape（未来景象）报告。这份报告揭示了IDC对IT行业未来的十大预测，以及随着组织寻求扩展其数字业务，“无处不在的人工智能”将如何影响技术决策。
今年的预测主要集中在人工智能（AI）作为科技行业一个主要转折点的出现上。虽然人工智能并不是一项新技术——多年来，公司一直在大力投资预测和解释人工智能——但OpenAI在2022年底发布的GPT-3.5系列吸引了全世界的注意力，并引发了对生成式人工智能的投资激增。因此，IDC预计，到2027年，全球人工智能解决方案的支出将增长到5000亿美元以上。反过来，大多数组织将经历技术投资向人工智能实施和采用人工智能增强产品/服务的显著转变。
IDC全球研究集团副总裁Rick Villars表示：“每一家IT提供商都会将人工智能纳入其业务的核心，投资财富、脑力和时间。”“对于首席信息官（CIO）和精通数字技术的高管来说，这一转变预示着一个新的、创新的、人工智能增强的产品/服务的聚宝盆，但也有可能让IT团队面临充斥着许多‘人工智能’的选择，这些选择加剧了与不受控制的成本增加和数据控制丧失相关的风险。”
IDC的FutureScape 2024研究重点关注将在未来12至24个月内改变全球商业生态系统的外部驱动因素，以及技术和IT团队在定义、构建和管理数字优先世界蓬勃发展所需的技术时将面临的问题。
8. 国外 Java 工程师力证：GPT-4 不能解决逻辑谜题，但确实具备推理能力
GPT-4 或 LLM 有推理能力吗？这是个存在已久的争议性问题。
有人认为 LLM 只是通过大量的文本训练得到了一种普适的近似检索，并不具备真正的推理能力。
但也有大量的论文研究宣称 LLM 在多项推理任务中表现优异。
现在，来自 IMG Arena 的高级软件工程师 Johan LAJILI 认为在 LLM 能够理解概念、通过图灵测试时，我们就该承认它具有推理能力了。
并且，面对现有的诸多对 LLM 推理能力的质疑，Johan 也给出了相当详细的解释。
9. 安全公司：超六成白帽对生成式 AI 感兴趣，寻找漏洞的最大动机是为了赚钱
安全公司兼漏洞悬赏平台 HackerOne 上周公布了 2023 年的黑客安全报告（Hacker-Powered Security Report），发现有 61% 的白客正在利用生成式 AI 来开发各种黑客工具，以用来发现更多的漏洞。
据悉，HackerOne 在去年 6 月至今年 9 月间发起了本次调查，主要针对与该平台合作的 2000 名白帽，报告显示，白帽寻找漏洞的最大动机是赚钱，占了 80%，但也有高达 78% 的原因是为了学习，另也有 47% 表示是为了“保护一般用户的安全”。
至于白帽不提交漏洞的主要原因则包括公司回应太慢（60%）、沟通引发冲突（55%）、奖金太低（48%），以及公司外界评价太差（44 %）等。
白帽们也对新兴的生成式 AI 技术感兴趣，认为该技术既能提高生产力也能维持竞争力。
10. 英伟达在芯片设计过程中用上聊天机器人，提高沟通和测试效率
周一，芯片制造商英伟达发布了一项新研究成果，他们在芯片设计过程中使用聊天机器人，以提高沟通和测试效率。
现代芯片是由上千亿晶体管组成的大规模集成电路，将它们排列在小小的硅片上是科技行业最困难的任务之一，需要上万名工程师耗费长达两年的时间才能完成。
英伟达芯片非常复杂，也是 ChatGPT 等人工智能技术的核心。
这项新研究利用了聊天机器人背后的大语言模型和英伟达公司 30 年的芯片设计档案数据。其中一个应用是利用公司悠久的芯片设计历史来回答问题。
英伟达首席科学家比尔?戴利（Bill Dally）表示：“我们发现许多资深设计师花了很多时间回答初级设计师的问题。现在我们让设计师向聊天机器人提问，这样可以节省资深设计师大量的时间。”
这项研究的关键发现是，通过添加大量公司特定数据，即使是普通的聊天机器人也可以比高级聊天机器人更准确。英伟达表示，这有助于控制系统成本。
英伟达还展示了另一个功能，即使用人工智能生成代码。戴利说，工程师们大部分时间都用于寻找芯片中可能出现的问题，并利用测试工具找出原因。
人工智能系统可以快速生成测试工具的脚本，以对设计的芯片进行测试。
戴利说：“我们的目标不是自动化流程或取代人的作用，而是提升员工的现有能力，使他们更高效。”
11. 谷歌 DeepMind 联合创始人：到 2028 年人类有 50% 的可能实现 AGI
据科技播客 Dwarkesh Patel 报道，谷歌 DeepMind 人工智能实验室的联合创始人 Shane Legg 在近日的一次采访中表示，他仍然认为，到 2028 年，研究人员有 50% 的可能实现人类水平的人工智能（AGI）。这一预测是他在 2011 年底在自己的博客上公开宣布的，当时他预测了未来几十年内人工智能的发展趋势。
12. IBM 发布生成式 AI 编程助手“watsonx”，缓解 COBOL 程序员短缺问题
IBM 公司近日发布新闻稿，为了缓解当前精通 COBOL（一种 1959 年设计开发的编程语言）语言程序员短缺问题，推出了生成式 AI 编程助手“watsonx”。
IBM 公司在今年 8 月推出了“IBM Z”服务，主要将 COBOL 转换为 Java 语言，而近日正式确定以“watsonx”的名称推出。
Watsonx 的核心功能简化了 COBOL 代码到 Java 的转换，这一过程旨在实现大型计算机的现代化。IBM 表示，该人工智能助手在代码翻译方面具有极高的准确性，从而减少了逐行翻译过程中常见的语法错误的可能性。
为了提高输出的可靠性，IBM 计划发布一个自动化单元测试工具，将有助于审查转换之后的代码。
据悉，Watsonx 背后的 CodeNet 模型使用 1.5 万亿个参数进行训练，拥有 200 亿个参数，并设计了一个大型上下文窗口--32,000 个参数--以“捕捉更广泛的上下文”，从而实现“更高效的 COBOL 到 Java 转换”。
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