ChatGPT疯狂变现,OpenAI营收破十亿美元

AI与情感11个月前更新 lida
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文章主题:ChatGPT, OpenAI, 营收, 人工智能软件

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原标题:ChatGPT 疯狂变现,OpenAI 营收将突破 10 亿美元

大模型资讯:

ChatGPT 疯狂变现,OpenAI 营收将突破 10 亿美元

据The Information报道,OpenAI正计划在接下来的12个月里,通过出售人工智能软件以及提供计算能力来获取超过10亿美元的收入。这一数字远超过了公司之前向股东披露的预期收入。

以一家拥有 100 亿美元收入的公司为例,其月收入轻松超过 8000 万美元。今年初,当该公司从现有股东手中吸收资金时,其账面价值已经高达 2700 亿美元。而在去年,即使在其创新性聊天机器人 ChatGPT 开始收费之前,公司也仅实现了 2800 万美元的收入。

随着收入持续高速增长,越来越多的应用程序开发商和企业,甚至包括像简街(Jane Street)这样神秘的机构,开始纷纷寻求利用OpenAI的对话式文本技术以实现盈利或降低成本。其中包括微软、谷歌以及其他众多期望从这一技术中获取利润的企业,它们都在紧密关注着OpenAI的发展动态。

ChatGPT疯狂变现,OpenAI营收破十亿美元

微软发布 Turing Bletchley v3 视觉语言模型:必应搜索图片更精准

今天,微软公司发布第三代Turing Bletchley视觉语言模型,并计划逐步将其整合至必应(Bing)及其他相关产品线中,这将极大地提升图像搜索的体验。

在2021年11月,微软推出了一款名为Turing Bletchley的视觉语言模型。一年后的秋天,该公司开始邀请用户参与Turing Bletchley v3视觉语言模型的测试。在经过漫长的优化和改进后,微软根据用户给出的反馈和建议,不断调整和完善这款模型,使其能够更精确地根据关键词提供图像内容。

微软宣布,他们已经在审核Xbox游戏服务内容中使用了Turing Bletchley v3视觉语言模型。这个模型的主要作用是帮助团队识别来自Xbox玩家个人资料中的图像和视频,以此营造一个更加和谐、健康的社区环境。

ChatGPT疯狂变现,OpenAI营收破十亿美元

谷歌云与英伟达宣布扩大合作伙伴关系

谷歌云与英伟达宣布扩大合作伙伴关系以推进 AI 计算、软件和服务的发展。

黄仁勋,英伟达的创始人和首席执行官,近期在一次公开场合指出,我们正站在一个重要的转折点上。这个转折点是计算能力和生成式人工智能的紧密结合,以一种前所未有的速度推动着创新的步伐。为了进一步推动这一进程,英伟达已经与谷歌云展开了深入的合作,这将极大地加快基础设施、软件和服务的开发速度,同时也有助于提升能源利用效率,降低运营成本。

阿拉伯语 AI 大模型 Jais 正式开源,参数达 130 亿

据 HuggingFace 页面显示,阿联酋研究团队近日宣布开源阿拉伯语大模型 Jais 。

Jais是一款经过130亿个参数的大规模预训练语言模型,其具备阿拉伯语与英语的双语能力。该模型的训练数据集包含了720亿个阿拉伯语词汇块以及2790亿个英语/代码词汇块。Cerebras公司、阿联酋人工智能大学以及G42旗下的Inception子公司共同参与了这款模型的研发工作。

目前这款模型现已开源,用户可以从 HuggingFace 下载其代码。

MSCI 与谷歌云深化合作伙伴关系

国际指数编制公司 MSCI 宣布与谷歌云(Google Cloud)深化合作伙伴关系,加速投资行业生成式人工智能解决方案的开发。

这些解决方案由谷歌云的生成式人工智能平台 Vertex AI 和气候技术平台(包括 BigQuery Geospatial 和 Earth Engine)提供支持,将助力 MSCI 的客户更好地管理其投资组合中所存在的风险机遇,以做出明智的投资决策。

此外,通用汽车也在今天宣布将与谷歌云合作,把对话式人工智能技术引入通用汽车中。

Uber Eats 正开发新款 AI 聊天机器人,可帮助用户下单

据 TechCrunch 报道,Uber East 正在开发一款聊天机器人,为用户提供点单推荐,加快客户的下单速度。

据报道,这款聊天机器人将由 AI 技术驱动。它会询问用户的预算、偏好和位置,帮助用户选择合适的菜品和餐厅。目前这款 AI 机器人的具体细节尚未公布。

Uber 曾在 8 月初宣布正在开发 AI 聊天机器人,这款机器人将被集成到其应用程序之中。

重点论文:

韩国科学技术院大学发布论文,为无声电影生成语音

韩国科学技术院大学的研究人员近日发布论文,介绍了一款利用大模型技术来为无声电影配音的方法。

研究团队希望从无声视频中通过唇部运动来生成高质量语音,完成唇语到语音的转换。该方法使用自监督语音表示来消除同音异形,使用声学变异信息来建模多样化的语音风格。此外,研究团队还采用了基于流的后处理网络来捕捉和优化生成语音的细节。

论文表示,该方法在语音自然性和可理解性方面达到了接近真实人类语音的生成质量。

来源:品玩返回搜狐,查看更多

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