英伟达发布GH200超级芯片！BingChat支持第三方浏览器；AI数据中心爆发增长！ Hinton认为AI或已经有了情感！

产业资讯

英伟达宣布新一代GH200 GraceHopper超级芯片

英伟达宣布推出新一代GH200 Grace Hopper超级芯片，新芯片将于2024年第二季投产。该产品依赖于高带宽存储器，即HBM3e，它能够以每秒5TB的速度访问信息。同时宣布基于GH200构建的新服务器设计。

微软的必应聊天将在第三方浏览器中推出

微软宣布必应聊天将很快在桌面和移动设备的第三方浏览器中提供。

Salesforce Einstein Studio允许你引入自己的模型，从Amazon SageMaker开始

Salesforce宣布推出Einstein Studio，这是一个管理控制台，允许客户将自己的模型导入到Data Cloud，无需进行数据提取、转换和加载。这个功能针对的是那些已经在其他平台（如SageMaker）上构建了模型的数据团队较为复杂的公司。

AI数据中心准备迎接快速增长

公司正在大量投资于专门用于AI的数据中心，以满足对AI应用的激增需求。预计到2029年，AI基础设施市场将增长到4225.5亿美元。值得注意的是，数据中心初创公司CoreWeave已获得23亿美元的资金，用于扩展其面向AI的数据中心建设。其他行业巨头，如Meta Platforms，正在重新考虑他们的AI数据中心项目。

AI研究员Geoffrey Hinton认为AI已经或将会有情感

AI研究员Geoffrey Hinton认为，AI系统将来将能够感受情感，比如愤怒和沮丧，因为它们可以叙述与情感相关的假设性行动。

工程研究

改进LLM评估以实现更公平的评估

研究人员提出了一种新的LLM评估方法，该方法使用深度网络来模拟学术论文审查流程。使用多层和代表不同角度的神经元可以得出更全面的评估结果。

用于AI人类视觉对齐的数据集

本文介绍了一个用于测试AI是否像人类一样“看”图像的数据集。该数据集分为三个主要组别 - 必须行动、必须弃权和不确定 - 旨在测试AI对清晰、不清晰或模糊图像的决策能力。

LanceDB - 开源、无服务器的向量数据库2.0

LanceDB是一个新的面向开发者友好的无服务器向量数据库，用于AI应用程序。它可以嵌入到应用程序中，无需管理服务器，并且在磁盘上进行扩展，而不是在内存中进行，延迟较低。LanceDB支持向量搜索、全文搜索和SQL，并且针对多模式数据进行了优化。

HF Transformers中的分类器免费指导

无分类器指导是一种引导模型生成的方法。它在图像生成中被广泛使用。它在文本方面也表现出色，现在在Hugging Face模型的.generate()方法中得到支持。

测试多模态LLM的新方法

MM-Vet是一个新工具，测试LLM在涉及图像和文字的任务中的表现，比如从照片中解决数学问题或解释图片中的笑话。

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效率资源

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WebGPU-Torch

WebGPU-Torch是一个TypeScript库，可以在浏览器中以与Linux工作站相当的速度运行神经网络。该库旨在匹配PyTorch的API，使用WebGPU实现，提供了优化的推理和自动微分能力。作者重新实现了WebGPU的基本操作，并利用代码生成器来优化内存布局和内核。

MiniChain

这个链式工具可能是第一个在原型和生产中都真正有用的工具。它巧妙而强大地使用函数装饰器和YAML模板来实现链式操作。示例表明，你只需要20行代码就可以编写一个聊天机器人、向量数据库等。

Artie

Artie是用于数据库到数据仓库的实时数据流解决方案。它利用变更数据捕获和流处理以更高效的方式执行数据传输，实现次分钟级的延迟，并降低数据仓库的网络成本。

TorchScale

TorchScale是一个PyTorch库，允许研究人员和开发者有效高效地扩展Transformers模型。