奥尔特曼：通用人工智能不该被秘密构建 GPT-6将成通用工具

当地时间15日，人工智能领军企业OpenAI CEO山姆·奥尔特曼接受采访时表示，对于AGI（通用人工智能），迭代部署至关重要，不应该秘密地在实验室里构建AGI，“想象一下那种极限情况，我们辛苦工作了几十年，然后突然按一下按钮，整个世界就不得不与AGI抗争”。

奥尔特曼还认为，目前的模型不够聪明：

“使用GPT-2进行科学研究曾被认为是不切实际的想法。而如今，虽然人们使用GPT-4进行科学研究仍停留在非常原始和有限的阶段，但我可以预见，到了GPT-6时代，人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。

而到了GPT-8时代，或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛，甚至可能超出我们现在的想象。”

百度发布新一代智能计算操作系统

在2024年的百度Create AI开发者大会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖正式揭晓了百度的新一代智能计算操作系统——万源。

据沈抖介绍，万源在内核层面展现出了强大的优化能力，能够充分挖掘并发挥现有算力资源的潜力。同时，万源还为用户提供了多样化的芯片组合选择，以满足不同场景下的需求。

在模型层面，万源汇聚了业界领先的ERNIE 4.0、3.5大语言模型，以及ERNIE Speed/Lite/Tiny系列轻量模型。此外，万源还整合了文心视觉大模型和其他各具特色的第三方大模型，从而为用户提供了在各种业务场景下所需的全面支持。

为了进一步提升模型的管理、调度和二次开发效率，万源引入了千帆ModelBuilder。这款工具在保持模型效果基本不变的前提下，能够降低平均30%的推理成本，为开发者提供了更高效的解决方案。

在模型层之上，百度还为用户提供了丰富的工具层支持。借助百度AppBuilder和AgentBuilder等开发工具，开发者能够更轻松地开发出AI原生应用，进一步降低了开发门槛，满足了多样化用户的需求。

北京大学与字节跳动推出 VAR模型：在速度和效率上超越扩散模型

在AI领域，像 GPT 系列这样强大的自回归 (AR) 大语言模型 (LLM) 的出现标志着一个重要的里程碑。尽管面临幻觉等挑战，这些模型仍被誉为实现通用人工智能（AGI）的重大进步。它们的有效性在于它们的自我监督学习策略，其中涉及预测序列中的下一个标记。研究强调了它们的可扩展性和普遍性，这使它们能够通过零样本和少样本学习来适应多样化的、看不见的任务。这些特征使 AR 模型成为从大量未标记数据中学习的有前途的候选者，概括了 AGI 的本质。

与此同时，计算机视觉领域一直在探索大型自回归或世界模型的潜力，以复制语言模型中所见证的可扩展性和泛化性。VQGAN 和 DALL-E 等成果及其后继者展示了 AR 模型在图像生成方面的能力。这些模型利用视觉标记器将连续图像离散化为 2D 标记，然后将其展平为 1D 序列以进行 AR 学习。然而，尽管取得了这些进步，此类模型的标度规律仍然需要探索，并且它们的性能明显落后于扩散模型。

为了解决这一差距，北京大学与字节跳动的研究人员提出了一种新颖的图像自回归学习人工智能方法，称为视觉自回归（VAR）建模。

受人类感知的层次性质和多尺度系统设计原则的启发，VAR 引入了“下一个尺度预测”范式。在 VAR 中，图像被编码为多尺度标记图，自回归过程从低分辨率标记图开始，逐渐扩展到更高分辨率。其方法利用类似 GPT-2 的 Transformer 架构，显着改善了 AR 基线，尤其是在 ImageNet 256×256 基准测试中。 

VAR 模型的实证验证揭示了类似于大语言模型中观察到的缩放法则，突出了它们在各种任务中进一步发展和应用的潜力。值得注意的是，VAR 模型在图像修复、修复和编辑等任务中展示了零样本泛化能力。这一突破不仅标志着视觉自回归模型性能的飞跃，也标志着GPT式自回归方法在图像合成中首次超越强扩散模型。

研发人员的工作中概述的贡献包括采用多尺度自回归范式的新视觉生成框架、缩放定律和零样本泛化潜力的实证验证、视觉自回归模型性能的显着进步以及提供全面的开放- 源代码套件。这些努力旨在推动视觉自回归学习的进步，弥合语言模型和计算机视觉之间的差距，并释放AI研究和应用的新可能性。

波士顿动力宣布，Atlas双足机器人停止开发，其后空翻曾震惊世界

人形机器人概念火爆全球，各大科技巨头纷纷入局之际，行业领导者波士顿动力却宣布停止开发人形机器人Atlas，消息发布之后，引发了业内人士的高度关注。

当地时间周二，波士顿动力在YouTube上发布了一段视频，和以往不同的是，这次的视频不是为了展示Atlas令人震惊的运动能力以及最新进展，而是为了回顾和告别。

波士顿动力表示：“近十年来，Atlas激发了我们的想象力，启发了下一代机器人专家，并跨越了该领域的诸多技术障碍。现在是时候让我们的液压机器人Atlas放松一下了，并回顾一下我们迄今为止在Atlas平台上完成的所有工作。”

Atlas的起源要追溯到2009年，当时波士顿动力公司与美国军方签订了一份价值2600万美元的合同，生产一种两足机器人，最初被称为PETMAN。

后来，Atlas取得了一系列令人难以置信的成就，从像正常人一样走路开始，然后在崎岖的地面上行走。接下来，又展示了奔跑、跳舞、搬运货物、后空翻等能力，甚至在被棍棒击打下，也能保持平衡。

波士顿动力公司多年来一直致力于Atlas技术的商业化，在现代汽车2021年收购了该公司之后，进一步加速了这一趋势，但复杂的液压机器人对消费者并不友好。

还有分析称，Atlas在过去十年里取得了许多进步，然而，虽然该系统在运动方面的许多进步仍然令人印象深刻，但某些方面，如液压系统，与当代机器人标准相比已经过时了，波士顿动力的最新决定标志着一条机器人路线的终结。

话音未落。波士顿在宣布液压式Atlas退役后，不到几小时，就宣布新的Atlas即将发布，其内核将采用神经网络，即AI+电动式的新式机器人。

Torvalds “故意”将 Linux Kconfig 中缩进的使用复杂化

Linux 内核最高领导人 Linus Torvalds 使内核配置文件中缩进的使用变得更加模糊——故意淘汰劣质解析器。

内核 6.9-rc4是下一版本 Linux 内核的最新候选版本，已于4月17日发布。在常见的驱动程序和错误修复中，它包含对 bcachefs 的更多调整，以及针对最近发现的 Spectre 风格的本机分支历史注入数据泄漏的一些缓解措施。

然而给Reg FOSS桌面带来最大乐趣与变化是 Linus 本人的配置文件更改，标题为“Kconfig：有意添加一些隐藏选项卡”。他将空格缩进改为制表符缩进，以找出质量较差的解析器。

具体来说，在内核源代码的文本是这个样子的：

        default 12 if PAGE_SIZE_4KB        default 13 if PAGE_SIZE_8KB        default 14 if PAGE_SIZE_16KB        default 15 if PAGE_SIZE_32KB        default 16 if PAGE_SIZE_64KB        default 18 if PAGE_SIZE_256KB

整数值之间的字符default现在是八个字符宽的制表符缩进。它恰好落在制表符边界的末端，因此它会显示为一个空格字符。

尽管Torvalds以其在公开场合提供反馈的稳健方式而闻名，但他一直在努力，并在 2018 年休息了一段时间，以帮助自己更好地控制邮件中的情绪。

AMD推出适用于AI PC的CPU“Ryzen Pro 8040/8000”系列

当地时间4月16日， AMD发布了最新的x86处理器“Ryzen PRO 8040”系列和“Ryzen PRO 8000”系列。

“Ryzen PRO 8040”系列是一款适用于商务笔记本电脑和移动工作站的CPU。它采用4nm工艺制造，采用“Zen 4”架构。还有一款搭载“AMD Ryzen AI”，芯片中集成了“AMD RDNA 3”架构。它还旨在降低功耗。旗舰型号“Ryzen 9 PRO 8945HS”拥有8核心16线程。24MB 缓存。它配备了Radeon 780M。

“Ryzen PRO 8000系列”是一款面向商业用户的人工智能桌面处理器，以低功耗实现高性能。部分机型搭载AI专用引擎，实现沉浸式AI体验。它采用4nm工艺制造，采用“Zen 4”架构。

“Ryzen PRO 8040”系列处理器将从2024年第二季度开始由惠普、联想等OEM合作伙伴公司发布，“Ryzen PRO 8000”系列处理器不仅会由OEM合作伙伴发布，还会由部分渠道合作伙伴发布。

关系型数据库“SQLite 3.45.3”发布

4月15日， SQLite.org发布了关系数据库引擎SQLite的最新版本“SQLite 3.45.3”。

SQLite 是一个用 C 实现的 RDBMS。它是轻量级的，专为中小型数据库开发。API简单，只需调用库即可使用。使用单个文件来存储数据。它还可以从各种应用程序和语言（例如 Perl、Python 和 Ruby）中使用。

SQLite 3.45.3 包含多项增强功能，包括向应用程序定义的 SQL 函数添加 SQLITE_RESULT_SUBTYPE 属性、对 JSON SQL 函数的增强以及默认启用 SQLITE_DIRECT_OVERFLOW_READ 优化等。

SQLite 3.45.3 与 Linux、Mac OS X 和 Windows 系统兼容，可以从该项目的网站下载。

地址请各位移步：

http://sqlite.org/download.html