多位AI大牛被曝离职创业；「国家队」下场，移动、电信发布大模型；谷歌手动删除并回应新AI搜索失误丨AI情报局

1、融资快报

连信数字完成上亿元A轮融资：

连信数字是一家AI大模型智能体及产业化应用科技服务商，专注于人工智能大模型各领域智能体及产业应用。本轮融资由华德诚志重科、华德众科领投，衢州国投等跟投。资金将用于推动大模型核心能力进一步跃升，加速智能体产品的研发与产业化应用落地。

消息称马斯克xAI将于下月完成一轮融资，估值有望超 240 亿美元：

马斯克的人工智能公司 xAI 将于 6 月完成一轮融资，融资后估值可能超过 240 亿美元。xAI原定于本月早些时候完成约 60 亿美元的融资，但自去年以来一直尚未完成。最近xAI一直在寻求高达 65 亿美元的资金。

新一轮的融资有助于 xAI 获得更多 AI 算力资源以同 openAI、Anthropic 对手展开模型竞争。马斯克近日表示，xAI 的下一代 Grok 模型正在 2 万块英伟达 H100 上进行训练，而未来的 Grok 3 对 AI GPU 的需求还将增长至 10 万块。

2、业界动态

国内情报

中国电信 AI 研究院发布“星辰”超多方言语音识别大模型：

星辰超多方言语音识别大模型是业内首个支持 30 种方言自由混说的语音识别大模型 。该大模型研发团队首创“蒸馏 + 膨胀”联合训练算法，解决超大规模多场景数据集和大规模参数条件下，预训练坍缩的问题，实现 1B 参数 80 层模型稳定训练。目前星辰语音大模型已在福建、江西、广西、北京、内蒙等地的中国电信万号智能客服试点应用。未来，中国电信人工智能研究院拟建成首个覆盖全国 333 各地市方言和主要少数民族语言的语音识别大模型。

中国移动发布九天人工智能基座，旗下超20余款产品将全面接入AI大模型：

在中国移动人工智能生态大会上，中国移动正式发布了由万卡级智算集群、千亿多模态大模型、汇聚百大要素的生态平台共同构成的“九天”人工智能基座。九天生态汇聚平台目前已汇聚并开放超30个“自有+开源+生态”大模型、超20个高质量数据集，后续将逐步开放百个大模型、百个数据集和百个AI应用。另外，大会上中国移动还发布23款AI+产品及20个AI+DICT行业应用。

淘宝推出“天猫AI讲价小助手”一键砍价 ：

淘宝已在APP内推出了“天猫AI讲价小助手”，并开启征名活动。据介绍，用户打开天猫APP后，在购物车界面点击右下方“找优惠”，随后就能看到“帮讲价”入口。目前这个助手的功能还比较简单，会自动发送讲价信息。预计后续还会实现更高级的话术，一键获取最低价和优惠券。

360集团与极氪将在安全与大模型上深度合作：

据悉，360将充分结合极氪在新能源汽车领域数字化建设及智能化转型的业务场景，提供全方位的技术支持。在安全领域全面保障车企自身数字化安全和车机座舱数据安全、隐私安全；在大模型领域，双方将聚焦智能座舱人机交互和车企经营管理效率提升场景，共同打造全生命周期的安全与智能化体验。

AI大牛杨红霞离职创业，曾为字节和阿里大模型研发主力：

字节跳动大语言模型研发技术专家杨红霞，已于近日从字节跳动离职，并开始筹备AI创业项目。杨红霞曾担任阿里达摩院超大规模多模态预训练模型M6的技术负责人，是M6大模型从百亿、千亿参数量进化到万亿规模的主要功臣。随后又加入字节AML机器学习系统团队，汇报给字节跳动AML和豆包大模型Foundation团队负责人项亮，在美国西雅图从事大语言模型的研发。

网易研究院执行院长、网易数帆总经理汪源离职创业：

他表示将投身生成式AI创业，“接下来我会回到To C市场，随着大模型和硬件供给能力的成熟，生成式AI应用在今明两年会迎来创新的窗口期，特别是在欧美市场。”AI应用层出不穷，但基础模型还需要经历训练、推理侧的降本，性能的提升，应用侧的“Killer App”还未出现。如今技术圈的普遍观点认为，下一代模型会为应用侧带来巨大生机，汪源似乎也践行了该观点。

快手科技知识图谱与大模型Agent技术负责人付瑞吉离职创业：

付瑞吉已于近日从快手离职，并开始筹备AI创业项目。加入快手之前曾担任科大讯飞 AI 研究院副院长，负责讯飞教育认知智能技术研发，曾获吴文俊人工智能科技进步奖一等奖。加入快手MMU后，组建知识图谱技术团队，主持研发业界首个亿级别多模态短视频百科知识图谱“快知”和快手大模型Agent技术KwaiAgents。

阿里花8亿美元入股月之暗面，购入约 36% 股权：

阿里巴巴财报披露 2024 财年向AI初创公司月之暗面（Moonshot AI）投资合共约 8 亿美元，购入约 36% 股权，为于月之暗面的优先股投资。

阿里巴巴集团主席蔡崇信和首席执行官吴泳铭在股东信中写道，阿里巴巴“将 AI 作为改变和加速业务增长的最强大变量”。

李开复重申三年后AI将取代50%的工作：

创新工场董事长兼首席执行官李开复近日在《财富》创新论坛上，重申了他对未来人工智能（AI）发展的预测。李开复在2017年就曾预言，AI的影响力将超过历史上所有技术革命的总和，包括电力和互联网，并可能在未来10年内取代50%的人类工作。当被问及这一预测是否还成立，李开复回答说：实际上，它非常准确。他认为，AI的发展速度可能比人们预期的要快，特别是在取代白领工作上，AI可能会比蓝领工作更快地被取代。

李开复还强调，AI的发展是一个严重的问题。他建议父母应该鼓励孩子们学习和驾驭AI，将其视为一种工具，就像Microsoft Word或Adobe Photoshop一样，帮助他们在未来的职业中取得成功。

壁仞科技张文称和互联网比，AI短期内对社会的影响有限：

壁仞科技创始人、董事长、CEO张文称，全球十大半导体公司有八家是华人做CEO，人才的流动最终会慢慢减少中美之间的差距，“虽然短期内很难”。中国的优势在于垂直领域的应用，包括开源的模型。从长期来看，中美两国间的人工智能水平差距会越来越小，因为随着中美之间竞争的加剧，会鞭策国内行业内的先进企业持续增强创新能力。

但张文同时也表示，目前AI产业投入产出相对较低。他举例称，从全球的投入来看，2023年全球芯片投入约为500亿美元，但实际产出大约30亿美元。“我相信AI在未来五到十年会给社会带来很大的冲击，但与过去30年移动互联网对社会的影响对比，短期内AI能产生的影响是有限的。”张文说。谈到在AI领域创业，张文认为第一件要避免的事就是拿通用的开源模型去创业。“当新一代技术比如GPT-5一旦发布，很多企业之前在平台场景下辛苦打磨的技术、积累的行业优势可能就被清零了。”

国际情报

马斯克计划打造10万颗芯片的xAI超算工厂，最快2025年运行：

马斯克日前向投资者确认，xAI计划将多达 10 万个专用训练芯片串联成一台大型计算机——或者他所说的“超级计算工厂”，预计2025年秋季之前投入运行。马斯克强调，此次交付完成后，连接在一起的芯片组（英伟达的旗舰 H100 GPU）将至少是当今最大的 GPU 集群的四倍，例如 Meta Platforms 为训练其 AI 模型而构建的 GPU 集群。

Meta 尝试与 Character.ai 进行合作：

Meta 最近与聊天机器人初创公司 Character.ai 就合作进行了讨论。此前，马斯克旗下人工智能公司 xAI 也与 Character. ai 就合作关系进行了谈判，但目前为止尚未达成任何协议。

知情人士透露，Character.ai 可利用大语言模型生成不同人物和角色的对话风格，Meta 与之讨论了研究人员在预训练和模型开发等项目上的合作。双方讨论的重点在于推进研究，而非收购 Character.ai。据悉 Meta 还接触了其他 AI 公司，寻求潜在的合作伙伴关系。

Meta 将推出付费版聊天机器人Meta AI：

Meta Platforms正在考虑向用户收取更高级版本的人工智能助手费用，该助手被称为Meta AI。据内部帖子称，Meta 还在开发AI agent，可以在没有人类监督的情况下完成任务，其中包括一个 “工程agent”，用于协助编码和软件开发，类似于 GitHub Copilot。该帖子还提到了 “商业化agent”，一名在职员工称，他们将帮助企业在 Meta 的应用程序上做广告。这些agent既可以供内部使用，也可以供客户使用。

在推出新的人工智能计划之前，Meta 曾表示其今年的资本支出总额可能达到 400 亿美元，其中大部分用于支持人工智能。

Meta AI首席执行官杨立昆嘲讽OpenAI离职员工股权政策：

针对科技行业目前有关公司对员工股份和保密协议的政策的争论，Yann LeCun在推文中暗示了在“ClosedAI”（OpenAI 的戏称）的就业机会，LeCun 的批评还提到了一些高度规范和特别繁重的措施，包括限制员工权利、股票追回条款、保密条款以及员工离职或言论公开时适用的非贬损条款。

针对批评，OpenAI发表声明解释称，公司始终允许前员工以市场价格出售其股份，无论其地位或隶属关系如何，并计划在未来也这样做。

OpenAI又一吹哨人离职，拉响安全警报：

OpenAI策略研究员Gretchen Krueger官宣离职，并且还发出了“警告”信息：Ilya和Jan Leike的担忧正是我的担忧，还有一些额外的问题。我们需要做更多事来改进决策流程等基础性的事务，包括问责制、透明度、文档、策略执行、如何谨慎使用技术，以及减轻不平等、权利和环境影响的措施。

这是本月第3位离职的OpenAI安全成员，她在2019年加入OpenAI，参与过GPT-4和DALL·E 2的开发工作，还在2020年领导了OpenAI第一个全公司范围的“红队”测试。

马斯克预测AI世界，人类无需再为生计奔波，工作将变成爱好：

马斯克认为，随着AI技术的快速发展，未来社会将能够按需提供所有商品和服务。在这样的环境下，人们将不再为了生计而工作，而是根据个人兴趣和爱好选择职业，更多地去探索和思考生命的意义。马斯克对这一乐观的未来展望持积极态度，并认为其实现的可能性高达80%。谈到xAI他认为，追求真相是AI发展中"最安全的做法"，并且Grok将致力于促进人类的发展。

谷歌手动删除并回应新AI搜索综述引发互联网吐槽事件：

谷歌“AI概览”（AI Overviews）功能一上线就“翻车”，除了AI聊天机器人常见的“幻觉”，该功能还频频把“贴吧”、讽刺新闻网站里的玩笑话，当作正儿八经的知识普及给用户。

该事件引发热议后，Google公司被曝出试图手动删除这些答案。谷歌发言人Meghann Farnsworth表示，互联网上提到的错误来自于“非常罕见的那类查询”，并不代表大多数人的体验。公司已经采取行动打击违反政策的行为，同时正在利用这些“孤例”继续完善产品。谷歌也进一步表示，“AI概述”在绝大多数情况下都能提供高质量的信息，并附有详细的网页链接，而一些互联网上的案例无法复现，可能存在故意篡改的情况。

AI独角兽Adept或考虑出售给 Meta：

Adept 近日一直在讨论出售或与大型科技公司建立战略合作伙伴关系的可能性，与之交谈过公司包括 Meta。Adept 的愿景是创建一个 AI Agent，经过训练可以使用各种不同的软件工具和 API。

其创始人，前OpenAI华人工程师David Luan 预测，未来几年 AI 作为产品差异化的概念淡出我们的视野，AI Agent 将成为企业客户使用的主要对象，关注点也会从运行的模型转移到如何为产品提供的独特价值，这不取决于哪方的 Agent 更聪明，而是能够真的执行工作，即 Agent 的可靠性。

GitHub Accelerator 2024扶持11个开源 AI 项目：

GitHub 最新宣布2024年加速器计划，将支持11个前沿的开源AI项目。这些入选项目涵盖了机器学习框架、生物医学研究、AI 模型测试平台等多个领域，旨在帮助开发者在开放环境中推动 AI 的发展，加速实现他们的目标。

根据计划，每个入选项目将获得高达40，000美元的赞助资金，以及多达350，000美元的技术支持。这些资源来自 GitHub 及其合作伙伴，包括 Microsoft Azure。

2万家 GenAI 初创公司正在英伟达平台上开发产品：

黄仁勋在2025年第一季度财报电话会议上强调，目前有2万家使用英伟达加速计算平台开发的 GenAI 初创公司。这些公司涵盖多个领域，从多媒体到数字角色、设计到应用生产、数字生物学等。

同时，英伟达正积极推进以太网网络，以拓展人工智能计算领域。黄仁勋指出，以太网是英伟达进军数据中心网络的重要机遇。公司已经开始交付其 Spectrum-X 平台，该平台针对以太网上的人工智能工作负载进行了优化，并预计在一年内将成为一个数十亿美元的产品线。

传谷歌和Meta出价数千万美元与好莱坞合作：

谷歌母公司Alphabet Inc.和Meta Platforms Inc希望电影公司能授权IP内容用于他们的AI视频生成软件。

两家公司都在开发能够根据文本提示创建逼真场景的技术，并提供了数千万美元的资金与电影公司合作。此外，微软支持的竞争对手OpenAI也在进行类似的对话。

GPT-4被证实具有「人类心智」登Nature：

AI比人类更好察觉讽刺和暗示，Nature子刊《自然·人类行为》的一篇最新研究采用非常严谨的试验，证明GPT-4表现居然位于人类水平之上，能够比人类更好地检测出讽刺和暗示，其弱点来自于不表达观点的护栏。该研究发现强调了能力和表现之间的分离，表明GPT模型可能是有能力的，GPT-4在心智理论方面与人类无异。也就是说，具有计算类似心智推理的技术复杂性，但在不确定的情况下表现与人类不同，人类往往会极力消除不确定性，但GPT不会自发地计算这些推论以减少不确定性。

荷兰一公司利用 AI 制作符合用户气质的香水：

荷兰的香水公司 Scentronix 展示了一款香水制造设备，使用者可以先填写一份问卷，随后该设备会通过 AI 来分析每个人的个性和喜好，进而调配出专属的“符合用户气质的”香水。该设备拥有 46 个香水组件，拥有超过 5000 亿种配方可供使用，因此每一种配方都是“独一无二”。该公司创办人麦卡尼表示，AI 作为“科技推动者”能够使人在复杂的工作和艺术创作中处于“领先地位”。

该公司还强调，由 AI 调配出来的香水并非“人人都爱”的气味，因此公司未来还将继续测试，并改良机器和背后算法，以期创造出每个人的“专属气味”。

3、AI产品

Product Hunt 热榜推荐，内容摘要工具 Opinion Stage AI：

Opinion Stage AI 是一个强大的网络内容摘要工具，能够将枯燥的测验、表单和调查转化为互动视觉体验。用户可以在几秒钟内创建优化转换率的测验和调查，并根据需求进行全面定制和品牌化。

Opinion Stage 提供各种模板和示例，适用于市场营销、内容创作以及小型和大型企业等多种场景。无需开发人员，即可轻松创建、定制和分享内容。Opinion Stage 支持个性化设置和结果逻辑，并提供跟踪和分析工具来评估表现。这种操作简便性和智能分析能力，显著提高了反馈的质量和数量。

🔗https://www.opinionstage.com/

GitHub Trending 热榜推荐，开源个人AI助手 Khoj：

Khoj 是一个开源的个人 AI 助手，旨在成为数字大脑的延伸，提供快速、准确的语义搜索和深度个性化图像。可以在桌面、Emacs、Obsidian、Web 和 Whatsapp 上访问，与 AI 代理互动获取实时信息，并通过共享笔记、文档、PDF、markdown、org-mode、Notion 文件和 GitHub 存储库来扩展数字大脑。

Khoj 支持多平台访问，并且是开源的，允许用户自托管。Khoj 也欢迎社区贡献者的参与，共同改进项目。

🔗https://khoj.dev/

开发者推荐

1. AI 语音生成专家 PlayHT：

PlayHT 是一家领先的 AI 语音生成公司，提供超逼真的文本转语音（TTS）服务。他们的 AI 声音技术能够捕捉任何声音、语言或口音，保持上下文的意识和情感表达，生成自然、流畅的对话式、长篇或短篇语音内容。

PlayHT 提供多语言体验、声音样式定制和多音频功能，以满足不同用户的需求。无论是创作有吸引力的语音内容、视频配音、音频出版还是电子学习和播客，PlayHT 都能提供完美的解决方案。

PlayHT 致力于确保 Voice AI 的负责任和安全使用，保护用户隐私。无论是增强现实项目、IVR 系统还是翻译和配音，PlayHT 都能为您提供高质量的语音生成服务。

🔗https://play.ht/

2.面向开发者的数据匿名与合成数据生成工具 Neosync：

Neosync 是一个开源工具，专为帮助开发者匿名化个人身份信息（PII）和生成合成数据而设计。它能安全地将生产数据用于本地测试，快速复制生产环境中的 bug，还能修复破损的暂存环境，显著减少合规范围，同时为开发数据库提供种子数据。这些功能大大提升了开发者的工作效率和数据安全性。

Neosync 具备生成合成数据和匿名化现有生产数据的强大能力，支持使用任何 SQL 查询子集化生产数据库，确保数据的一致性和完整性。它还提供了完整的异步管道和详细的文档指南，使得用户可以通过简单的 Docker 命令快速上手。

Neosync 团队鼓励用户通过多种方式参与社区，提供反馈和贡献代码。遵循 MIT 许可协议，用户可以自由使用和改进该工具，为开发者提供了一个灵活且安全的开发环境。

🔗https://github.com/nucleuscloud/neosync?utm_source=uwl.me

3.Meta 发布 Llama 3 构建教程视频

Meta 推出了一系列视频教程，帮助用户在 Linux、Windows 和 Mac 等平台上入门运行 Llama 3 模型。这些视频提供了详细的指导，让您可以在不同操作系统上快速掌握 Llama 3 的构建技巧。

全面学习资源：无论您是初学者还是有经验的开发者，这些视频都适合您，提供丰富的学习资源，帮助提升您的构建能力。

🔗https://www.youtube.com/playlist?list=PL86eLlsPNfygWBnJZ7AXSeHECJrpCdKtu

4.crewAI创始人推出《“多AI智能体系统”（Multi AI Agent Systems）》课程：

内容包括如何将复杂任务分解为多个 AI 智能体的子任务，每个智能体都有特定的角色和任务。例如，在生成研究报告时，可能需要研究员智能体、撰写智能体和质量保证智能体的协作。学员需要学会像管理团队一样，定义智能体的角色、期望和交互方式。

🔗https://www.deeplearning.ai/short-courses/multi-ai-agent-systems-with-crewai/

4、今日热议

对 RAG 系统未来走向的预测分析

Jason Liu 在最新的视频中对 RAG（Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成技术）的未来发展方向进行了预测。他认为，未来六到八个月内，RAG 系统将从问答系统转变为报告生成工具。这种转变将更好地体现 RAG 在决策制定和资源配置中的价值。

在过去，RAG 主要被用作快速问答系统，帮助用户节省寻找答案的时间。然而，这种方式的附加值较低。Liu 预测，RAG 将逐渐转向生成报告，不仅提供信息，还促进决策制定，如并购分析和招聘决策等。报告可以视为多个 RAG 查询的集合，通过预设模板自动生成，大大提升了信息的决策价值。例如，私募股权公司在并购前的尽职调查，通过报告形式可以更有效地评估目标公司的价值和风险。精心设计的模板和标准操作程序（SOP）对于生成有价值的报告至关重要，通过标准化的模板，可以确保报告内容的质量和一致性，从而支持关键的商业决策。预计未来会出现报告生成工具和模板的市场，使企业能够根据特定需求快速生成定制报告，优化决策过程并提高操作效率。

Jason Liu 强调，随着企业对决策支持需求的增加，RAG 技术的应用将趋向于生成能够直接支持决策过程的高质量报告。这一转变将使 RAG 从简单的时间节省工具转变为一个重要的商业决策工具。

🔗https://x.com/jxnlco/status/1793800023689338921

5、大牛洞见

李飞飞亲自撰文：大模型不存在主观感觉能力，多少亿参数都不行

李飞飞和John Etchemendy教授通过他们的共同研究，强调了大型语言模型虽在某些领域显示出高于人类的智能表现，但这些模型缺乏真实的感觉体验和生理结构，因此不具备感觉能力。他们反驳了市场上关于LLMs可能具有主观感觉的观点，明确指出这些模型仅是基于概率生成语言的算法，不应被误解为有感知生活的能力。

🔗https://x.com/drfeifei/status/1790811274684584257

敬请期待明日的最新动态！

本文作者 zhumaterialism 深耕于AIGC知识领域的应用研究，期待与同行及感兴趣的读者交流思想、分享见解。欢迎添加以便深入探讨，共同推动行业进步。欢迎开发者主动联系提交产品，一起探索AI在各领域的创新应用，携手前行。