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“仍有 5 亿人坚持用 QQ”;马斯克:本周开源 xAI 人工智能助手丨 RTE 开发者日报 Vol.162

作者:声网
  • 2024-03-12
    四川
  • 本文字数:1839 字

    阅读完需:约 6 分钟

“仍有 5 亿人坚持用 QQ”;马斯克:本周开源 xAI 人工智能助手丨 RTE 开发者日报 Vol.162


开发者朋友们大家好:


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本期编辑:@CY

01 有话题的新闻

1、“仍有 5 亿人坚持用 QQ”登热搜第一,QQ 月活 5.9 亿超过微博知乎总和


3 月 11 日下午,#仍有 5 亿人坚持用 QQ#这一话题冲上了微博热搜第一名。根据月狐数据 2023 年 12 月的统计,QQ 月活跃账户数比微博和知乎加在一起还要多,达到 5.9 亿。2017 年,腾讯在财报中指出:QQ 在年轻用户中,有较高粘度。同时,年龄为 21 岁或以下用户,成为 QQ 智能终端用户增长的主力。来到 2023 年,偏爱 QQ 的 00 后仍不在少数。



根据 Questmobile 数据,2023 年 3 月,00 后月活数 TOP5 的 APP 中,00 后用户最偏好使用的 APP 仍然是 QQ。(@DT 商业观察)


2、三星泄露微软 Copilot 新功能:用自然语言操控各种功能


3 月 11 日消息,微软计划本月晚些时候发布新款 Surface 电脑和适用于 Windows 11 的 Copilot 新功能,但三星似乎等不及了,在其即将推出的 Galaxy Book4 系列产品宣传材料中泄露了一些即将到来的 Copilot 功能。



三星官网上发布的图片证实了此前关于微软正为其人工智能助手 Copilot 开发的一些功能的传闻,这些功能大多围绕使用自然语言完成各种任务展开,例如:


  • 提醒我 Smith 最近的消息里说了什么

  • 从 Smith 的消息中复制链接

  • 用短信回复 Shawn「没问题!」

  • 复制 Printwork 的电子邮件地址

  • 查找 Printwork 的联系方式

  • 写一封电子邮件草稿给 Printworks 索取报价


三星表示,Copilot「可以使用应用程序,总结短信内容,甚至可以直接从电脑发送短信」。这表明 Copilot 与 Phone Link 应用在三星 Galaxy 智能手机上将更深入地集成,目前 Windows 11 的稳定版本中还没有这些功能。(@IT 之家)


3、Linux 6.8 发布


Linus Torvalds 在内核邮件列表上宣布释出 Linux 6.8。主要新特性包括:Deadline servers 调度功能,DAMON 支持内存管理自动调整,改进匿名内存管理的 Large folios for anonymous memory,内核同页合并顾问(ksm advisor),listmount() 和 statmount( ) 系统调用,首个用 Rust 写的块设备驱动,移除 bpfilter 包过滤系统,管理 Linux 安全模块的三个新系统调用, BPF 权限细粒度控制之 BPF 令牌机制,英特尔 Xe 显示驱动,等等,更多可浏览 kernelnewbies( 尚未上线) 。(@Solidot)


4、继起诉 OpenAI 并要求对方恢复开源后,马斯克宣布本周 xAI 将开源 Grok


3 月 11 日消息,马斯克今日下午通过 X(推特)宣布,自家人工智能公司 xAI 将在本周内开源人工智能助手 Grok。


随后,马斯克在回应网友「OpenAI 也应当如此,如果它们要像名字中的『Open』那样」的帖子时表示,「OpenAI 就是谎言。」



就在本月,马斯克宣布起诉 OpenAI 及其 CEO 阿尔特曼,声称 OpenAI 及其 CEO 阿尔特曼违背了公司成立的协议,该协议旨在推动 AI 技术朝着造福人类而非牟利的方向推进。


马斯克对 OpenAI 提出了包括违反合同、违反信托义务和不公平商业行为在内的索赔,并要求该公司恢复开源。(@IT 之家)


5、让 AI 模型互相教学,谷歌推出社会学习框架


谷歌近日公开了一项名为“社会学习(Social Learning)”的 AI 框架,该框架允许 AI 语言模型能够通过自然语言互相学习,由于不需要直接交换敏感关键信息,因此训练出的 AI 模型更具隐私保护性。据介绍,在这款“社会学习框架”中,“学生模型”会向多个已知特定任务解法的“教师模型”学习各种问题的解决方案,研究人员设计了“垃圾短信检测”、“解决小学数学问题”、“根据特定文字回答问题”等多项测试,来评估相关“社会学习”框架的成效。



研究人员表示,部分 AI 模型只经过短暂的“社会学习”框架训练,便能够能获得良好的任务解决能力。在研究人员的“垃圾短信检测任务”中,教师模型首先从用户所标记的数据学习,而在教师获得检测垃圾信息知识后,便可以教会学生模型区分垃圾和非垃圾信息。(@IT 之家)


写在最后:


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