1-1. 非凡对全球近万个AI产品的持续追踪，推出2024年6月AI产品榜单：AIGC软件万兴科技强势入围中国公司AI产品流量第五,一同上榜的有百度、字节跳动、月之暗面及CrushOn
榜单显示：
1. 全球范围内,以ChatGPT、Bing、Canva、Character.ai为代表的聊天机器人、智慧搜索、平面设计、情感陪伴类产品仍占据市场主流;2. 国内市场中,排名前四的公司均以聊天机器人为主要产品,万兴科技凭借创意软件产品在众多企业中突出重围,显示出多媒体内容AI生成工具的市场潜力。
万兴科技全球累计用户超15亿,被视为“中国版Adobe”，旗下海外AI创意平台Media.io、视频创意软件Filmora、在线原型设计工具墨刀、多功能视音频处理软件UniConverter、AIGC“真人”营销视频创作神器Virbo。
https://mbd.baidu.com/ma/s/oynkQbjd
1-2. AI原生互动侦探游戏 AI Alibis：免费、免下载、免注册、中文友好、浏览器运行，短时间内就在Hackers news上登顶第一
AI Alibis是国外网友Paul Scotti用anthropic模型做出的一种由AI虚拟成员组成的解密探案游戏。故事背景改编自韩国电视剧《犯罪现场》的S02E11山庄谋杀案。
是那种让你动脑筋、玩策略的游戏，故事会随着你的选择不断变化，而且每次玩都能碰到不同的结局。研发者在训练AI不出错时用到的批判与修订方法、违规机器人检查器等技术，AI Alibis里还加入了“粉红大象”的研究原理（所谓的“粉红大象效应”，其实就是用直接原则反馈（DPF）的方法，让LLM不去讨论粉红象，转而讨论去讨论灰色象）
https://www.qbitai.com/2024/07/166129.html
在线试玩：https://ai-murder-mystery.onrender.com/
注：所谓的“粉红大象效应”，其实就是用直接原则反馈（DPF）的方法，让LLM不去讨论粉红象，转而讨论去讨论灰色象，主要算法流程：
参考论文：Suppressing Pink Elephants with Direct Principle Feedback
参考论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.07896
1-3. Nature上的一项研究，与AI聊天机器人同伴Replika交流一个多月后：3%参与者停止自杀念头，或撬动数十亿美金市场
前段时间，MIT的一位社会学家正在研究，AI聊天机器人为人类提供的亲密关系（artificial intimacy）——包括那些已婚人士。 另一方面，亲密「幻觉」一家约会应用公司Match Group的市值现在是90亿美元。一些人将会打造一个AI版的Match Group，甚至可能赚到10亿美元以上。
AI女友、AI男友，在现实中的案例，比比皆是。若说它们真实情感的存在虚无缥缈，但不得不承认的是，确实给人们带去了益处。Nature上的一项研究发现，在与AI聊天机器人同伴Replika交流一个多月后，3%的参与者停止了自杀的念头。
https://www.163.com/dy/article/J6VPJJHN0511ABV6.html
Replika如何对用户的心理健康产生积极的影响
论文名称: Loneliness and suicide mitigation for students using GPT3-enabled chatbots
论文地址: https://www.nature.com/articles/s44184-023-00047-6
AI大模型算法和峰会
2-1. Mamba-2-Hybrid：Token生成速度比Transformer加速了将近8×，准确度更高
论文开头的评估结果表明，在更大训练预算的情况下，Mamba依旧能在下游任务上超过Transformer，但上下文学习和信息检索能力有所局限。 基于此，作者提出的混合架构模型Mamba-2-Hybrid能够在提高效率的同时继续表现出比Transformer更强大的性能，并弥补了纯SSM架构的相关缺陷。这项研究所展示的全面结果告诉我们，Mamba和Transformer这两种架构各有长短，也许并不需要其中一个取代另一个，将二者结合起来是一条值得探索的、有巨大潜力的路径。
https://www.163.com/dy/article/J6VP8HAS0511ABV6.html
在Mamba系列表现较差的「电话簿」任务上，Mamba-2-Hybrid可以在预训练上下文长度(4K) 内以近乎完美的精度完成电话簿任务，还可以稍微超出该长度进行泛化，在最多5.5k token的电话簿上实现100%准确率。
论文名称：An Empirical Study of Mamba-based Language Models
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.07887
2-2. OpenAI新模型「草莓」曝光：强推理/长任务规划/超大规模训练，有望接近人类水平
OpenAI正在开发一个名为“草莓（Strawberry）”的新模型，它的前身是Q*。其工作机制在内部被严格保密，且细节从未被外界报道过。 消息称，“草莓”模型不仅在超大规模数据集上完成预训练，并且采用了一种特殊的方法。包括后训练（post-training）；或者在已经进行大规模训练后，再调整基础模型来“磨炼”性能。
后训练部分包括常见的微调、人类反馈强化学习（RLHF）等。一位知情人士透露，“草莓”与斯坦福大学提出一种名为自学推理（Self-Taught Reasoner，简称STaR）的方法很相似。OpenAI在一次内部全体会议上展示了demo。据称该项目推理能力已接近人类水平。
https://www.qbitai.com/2024/07/166072.html
论文名称：StaR:Self-Taught Reasoner Bootstrapping Reasoning With Reasoning
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.14465
2-3. Meta 公司计划 7 月 23 日发布开源 AI 模型 Llama 3-405B：推出 4050 亿参数版本，打造最强开源大模型
报道称 Llama 3-405B 是一个多模态 AI 开源模型，能够理解图像、文本等多种媒体内容。 Meta 公司今年 4 月发布 Llama 3 AI 模型时，扎克伯格就在采访中透露正在训练 4050 亿像素的密集模型，但当时没有透露太多的信息。
https://mbd.baidu.com/ma/s/At9XBGus
