1、北京：2030年数据要素市场规模要达2000亿元
2、ChatGPT Bing浏览功能测试被叫停
3、6月ChatGPT访问量环比下滑近10%
4、谷歌更新隐私政策 可用公开信息训练AI
5、英伟达收购AI创企OmniML
6、火山语音推出AI多角色演播方案
7、天猫精灵启动大模型终端操作系统内测
8、上交大团队推出首个胸部X-ray基础模型
9、赛灵力推出生物领域AI大模型
10、ABB将把GPT-4引入工业应用
11、Co-Star推出AIGC占星程序
12、三星提出AI时代的愿景
13、黑人艺术家在AI中发现种族歧视
14、日本放宽学校使用AIGC工具限制
15、研究者将SAM图像分割模型扩展到视频领域
16、研究称AI筛选的基金回报率高于大多机构投资者
17、英国24所高校就应对AIGC达成协议
18、日本高官：创建一家超英伟达的公司
1、北京：2030年数据要素市场规模要达2000亿元
根据北京日报消息，中共北京市委、北京市人民政府于6月20日印发了《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知。《意见》提出的总体目标包括，推动建立供需高效匹配的多层次数据交易市场，充分挖掘数据资产价值，打造数据要素配置枢纽高地；力争到2030年，本市数据要素市场规模达到2000亿元。
此外，《意见》的具体措施包括培育人工智能生成内容产业发展，发展人工智能生成语音、图像和自然语言等内容，丰富合成数据供给；完善人工智能数据标注库，探索打造数据训练基地，促进研发自然语言、多模态、认知等超大规模智能模型。
2、ChatGPT Bing浏览功能测试被叫停
OpenAI官网显示，OpenAI已于7月3日暂停了ChatGPT的“Browse with Bing（用必应进行搜索）”功能测试。该功能于5月24日上线，允许付费用户在ChatGPT的插件功能列表中，点击Browsing with Bing选项，从而获取实时联网的Bing搜索体验。据悉，该功能测试暂停的原因是它可以让用户免费阅读某些网站的付费内容。OpenAI表示其正在努力修复该问题。
3、6月ChatGPT访问量环比下滑近10%
据每日经济新闻报道，网络分析公司Similarweb于7月4日发布数据称，ChatGPT6月份的全球访问量环比降幅9.7%，独立访客数量环比下滑了5.7%。其中，美国的访问量在6月环比下滑了10.3%。此外，用户使用ChatGPT的时长也在下降，5月份的每次访问时长下降了8.5%；6月的时长数据暂未出炉。
4、谷歌更新隐私政策 可用公开信息训练AI
根据谷歌官网，谷歌近日更新了其隐私保护政策。据称，谷歌可通过收集在线公开的信息或其他公共来源的信息，以帮助培训谷歌AI模型并打造相关功能，如谷歌翻译、谷歌对话机器人Bard和谷歌云AI。
5、英伟达收购AI创企OmniML
据外媒The Information爆料，英伟达在今年2月已经收购了AI创企OmniML。OmniML成立仅两年，其研发的软件可以缩小机器学习模型的规模，让模型可以在边缘设备上高效运行。据悉，英伟达计划使用OmniML的技术帮助其客户更快地开发AI模型，包括提高复杂机器学习模型的准确性和减少延迟。
今年1月，OmniML还宣布与英伟达的竞争对手英特尔建立战略合作伙伴关系，帮助客户将其软件引入英特尔硬件。
6、火山语音推出AI多角色演播方案
字节旗下的火山语音团队今日推出“AI多角色演播方案”，该方案依托火山语音含有60多款音色的音色矩阵，通过NLP技术智能理解文本内容，以实现角色自动配音，形成媲美真人的多角色演播效果。
7、天猫精灵启动大模型终端操作系统内测
据潇湘晨报消息，天猫精灵于今日启动首个大模型全面驱动的终端操作系统内测。据称，这是业内首个通过固件升级到应用端的大模型，相关负责人回复潇湘晨报记者：技术架构上，大模型已全面掌管和驱动对话式AI操作系统，这个版本对大部分存量智能硬件也可用，具有几十秒内在线升级能力，将陆续覆盖音箱、眼镜、智慧屏、APP和部分AIoT生态设备和场景。
据了解，本轮内测暂时仅对适配型号用户开放，主要是验证在内容、安全上持续优化的个性化大模型，以符合各项监管和体验细节要求。
8、上交大团队推出首个胸部X-ray基础模型
据机器之心报道，上海交通大学与上海AI实验室联合团队近日探索了基于医学知识增强的基础模型预训练方法，并发布了首个胸部X-ray的基础模型，即KAD（Knowledge-enhanced Auto Diagnosis Model）。
该模型通过在大规模医学影像与放射报告数据进行预训练，通过文本编码器对高质量医疗知识图谱进行隐空间嵌入，利用视觉-语言模型联合训练实现了知识增强的表征学习。在不需要任何额外标注情况下，KAD模型即可直接应用于任意胸片相关疾病的诊断，为开发人工智能辅助诊断的基础模型提供了一条切实可行的技术路线。
9、赛灵力推出生物领域AI大模型
据《21世纪经济报道》消息，在昨日由清华大学珠三角研究院、赛灵力、赛业生物、大湾区科创中心共同举办的“达尔文大模型发布会”上，专注于高仿真数字人克隆的AI公司赛灵力推出了一款生物领域的AI大模型“达尔文”。
据了解，达尔文大模型具有强大的进化能力，既可以用来辅助生物学基础科研工作，还能在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域进行应用，从而帮助生物学家更好地理解生物分子之间的相互作用机制、进化规律和环境适应性，为生物学的研究提供新视角。达尔文大模型还可以进行药物的虚拟筛选和设计、帮助医生进行疾病的诊断和预测。
10、ABB将把GPT-4引入工业应用
据ABB中国官微消息，电力与自动化领域知名企业ABB今日官宣，该公司携手微软将Azure OpenAI服务整合到ABB Ability Genix工业分析和AI套件中。
Azure OpenAI将为客户提供具有Azure安全性和企业承诺的OpenAI服务，包括GPT-4等大型语言模型；ABB通过Azure OpenAI，将生成式AI整合到Genix平台和应用中，实现代码、图像和文本生成等诸多功能。
11、Co-Star推出AIGC占星程序
据《纽约时报》报道，科技公司Co-Star近日开发出一台能够使用AI进行每日读数的占星程序。用户可以对装有程序的机器提出一个具体的问题，之后输入自己的出生日期、时间、地点，便能得到AI生成的占星答案。
据悉，占星家过去一直参考行星和其他天体的运动和位置来为读数和占星提供信息，Co-Star遵循类似的方法，但其每日读数是由AI准备的，该AI文本提取的内容来自于占星家和诗人团队为该应用程序编写的数据库。目前，这台机器可以免费使用，该服务起价约为1美元。
12、三星提出AI时代的愿景
据《纽约时报》消息，三星在上周的一次活动中详细介绍了其所谓的“AI时代的愿景”。三星表示，今年第一季度，该公司在芯片业务上花费了74亿美元，其中一部分预计将服务于AI行业。三星在一份声明中表示，它在先进半导体技术的多个方面取得了成功，并且可以在人工智能和其他技术不断发展的领域为客户提供“全面的解决方案”。
据悉，今年五月，三星半导体部门总裁Kyung Kye-hyun 在一次与大学生的谈话中承认，该公司“落后”台积电长达两年，但他接着说，到2028年，三星的存储芯片将成为AI超级计算机的核心。
13、黑人艺术家在AI中发现种族歧视
据《纽约时报》报道，多位黑人艺术家近日在AI中发现了种族偏见的证据。许多AI图像生成器忽略或扭曲了艺术家的提示，影响了黑人在图像中的描绘方式，还对黑人历史和文化具有刻板印象。 OpenAI、Stability AI、Midjourney等知名公司承认机器学习算法可能会延续歧视，并承诺会改进他们的工具。
14、日本放宽学校使用AIGC工具限制
据外媒《今日日本》报道，日本教育部本周二公布了一项指导方针，允许在小学、初中和高中在一定限制范围内使用AIGC（生成式AI）工具，如ChatGPT。教育部将在秋季选择一些初中和高中尝试是使用AIGC工具，并计划根据结果修改指导方针。
15、研究者将SAM图像分割模型扩展到视频领域
据机器之心报道，SAM（分割一切模型）是一个强大的图像分割基础模型，它可以在不需要任何标注的情况下，对任何图像中的任何物体进行分割，被称为“计算机视觉领域的GPT”，但它很难进行视频类的分割。近日，有研究者提出了SAM-PT，这或许能够将SAM扩展到视频领域。SAM-PT使用最先进的点追踪器预测稀疏点轨迹，以此提示SAM，利用其多功能性进行视频分割。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.01197.pdf
GitHub地址：https://github.com/SysCV/sam-pt
16、研究称AI筛选的基金回报率高于大多机构投资者
据IT之家报道，牛津大学赛德商学院近日发布研究报告，报告显示AI所选择的私募股权基金，其业绩表现优于大部分机构投资者。研究报告指出，人工智能技术可以更好地阅读募集说明书，选择更优秀的私募股权基金，最终年回报比大部分人类投资者选择的基金高出5%。
论文链接：
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4490991&download=yes
17、英国24所高校就应对AIGC达成协议
罗素集团官网显示，英国知名的高校联盟罗素集团于昨日发布了一系列关于道德地使用生成式AI的指导原则，以解决学术界日益普遍生成式AI使用问题。据悉，牛津大学、伦敦经济学院、剑桥大学和伦敦帝国理工学院等24所罗素集团大学的校长共同设计了五项原则，以推动人工智能在课堂和教学中的使用。
18、日本高官：创建一家超英伟达的公司
据彭博社报道，日本经济产业大臣西村康稔在周二的一次研讨会上向一群东京大学学生透露，日本正在为成为一些世界顶级AI公司的所在地奠定基础，包括支持有前途的创企和大企业，以及推动关于AI下全民收入情况的讨论。他说：“我希望在日本创建一家超越英伟达的公司。”
