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马斯克的 AI 聊天机器人 Grok 出现“幻觉”，误认为自己是 OpenAI 的产品

近日，埃隆・马斯克旗下 AI 公司 xAI 推出了全新的人工智能聊天机器人 Grok，并面向美国地区的 Premium+ X 用户开放。然而，就像所有 AI 聊天机器人一样，Grok 也存在“幻觉”问题，即生成包含虚假或误导信息的回应。这种现象在所有大型语言模型中都普遍存在，包括 ChatGPT。近日，一个 Grok 尴尬的“幻觉”在社交媒体上引起热议。有用户在使用 Grok 时收到回应称：“我无法完成您的请求，因为它违反了 OpenAI 的用例政策。”xAI 工程师 Igor Babuschkin 对此解释道，Grok 在训练过程中使用了大量网络数据，很可能在其中包含由 OpenAI 生成的文本，导致出现了这样的“幻觉”，他称：“不过请放心，这个问题非常罕见，我们已经意识到了它，并将确保未来的 Grok 版本不会出现类似的问题。请放心，Grok 的开发没有使用任何 OpenAI 代码。”

金融界2023-12-12

英伟达的中国梦？

的主要国内芯片买家，正在寻找一些小型的AI公司来进行新的芯片进度，并且可能会不再选择英伟达“降级过的芯片”。所以说， $拼多多(PDD)$ Temu出海，卷 $亚马逊(AMZN)$ 电商什么的，都弱爆了，真正被别人押注咽喉的还是尖端科技。

老虎证券2023-12-12

人工智能ETF(159819)：文生视频软件Pika爆火，AI应用不断超预期

的所有产品。 AI应用落地超预期，海外AI公司股价表现与国内AI公司出现明显背离。近期海外大模型的技术发展和商用进展超出预期，包括微软office Copilot的商业化落地、智能可穿戴设备AI Pin的推出、AI 视频应用Pika的推出等，这些也使得美股的AI公司近期涨幅较好。同期国内的AI应用商业化进度略不及市场预期，这也使得A股和美股AI指数的差距逐步扩大。但由于定价及数据安全，国内AI市场预计将主要由本土厂商占据，开源生态和国产芯片突破有望逐步缩小海内外差距，从中期视角反应国内投资者对AI行业发展潜力或有所低估。综合来看，AI视频产品Pika 1.0的爆火再次印证了拥有好场景、好创意的AI应用将快速打开市场空间。短期看，当下海外AI商业化进程提速，爆款AI应用频出，带来AI市场情绪边际好转；中期看，国内AI商业化进程正逐步开启，优质AI应用的落地或将推动板块。目前人工智能指数点位仍处于相对低位。人工智能ETF（代码：159819，联接基金A/C：012733/012734）紧密跟踪中证人工智能主题指数。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-12-11

400G/800GDSP系列模块开始出货，华工科技(000988.SZ)早盘主力净流入6.96亿元

出货了。800GLPO全系列模块都正在AI公司、设备商进行测试，预2-3个月左右可以测试完成，目前结果正常、顺利。400G/800GDSP系列模块，已经开始批量出货。整体来看，明年Q1末，这三个系列产品都会批量出货。业绩方面，华工科技2023年前三季度实现营业收入72.07亿元，虽同比下降18.56%，归母净利润8.12亿元，同比增长12.4%，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润7.48亿元，同比增长11.06%。第三季度归母净利润2.3亿元，同比增长44.74%，扣非净利润2.04亿元，同比增长41%。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-12-08

【美股收市】三大股指重获上涨动力美国房屋抵押贷款利率连续6周下滑 AMD推出AI芯片股价暴涨10%

。作为2023年人工智能明星，C3.ai公司公布的财报未达到华尔街的预期，股价下跌超过10%。该公司指导当前季度的收入在7400万至7800万美元之间。而华尔街希望收入达到7770万美元。 #美股收盘#

阿泰尔2023-12-08

美股异动丨C3.ai跌近10% Q2收入不及预期净亏损扩大

AI公司C3.ai(AI.US)跌近10%，报26.26美元。C3.ai第二财季营收7320万美元，同比增长17%，不及市场预期的7400万美元；净亏损6978万美元，上年同期亏损为6885万美元。该公司指出，客户设立的人工智能治理部门增加了审查流程，从而削弱了公司的收入。

金融界2023-12-07

Future3 Talk四期回顾丨DePIN未来趋势哪些应用方向值得关注？

金色财经2023-12-07

Future3 Campus访谈丨资本是如何看待AI+Web3的？

这样的工作。一个更复杂的例子是法律加AI公司，需要标注大量的法律知识来训练各种模型，要找到既懂法律又能进行专业标注的人非常难，需要同时懂得各国法律，还要了解各种专业法律领域，如合同法、租赁法、民法、刑法等。市场上几乎没有一家数据标注公司能够提供如此专业的服务。法律是专业的，金融、生物、医疗、教育等也是如此。所以，这些领域的标注工作一般只能由内部团队来完成，他们使用众包的方法，这样就能解决知识专业覆盖的问题。我们认为，利用区块链进行众包是一个很好的方向，就像YGG在Gamefi领域做的事一样。这是我们认为是一个有前景的方向。另外，我们觉得在开源模型社区里面，也会有一些很好的机会。比如Polychain投的一个项目是一个类似于web3 的hugging face，用来解决模型内容创造者经济的问题。其他的AI和Web3的结合，我觉得ToC方向如果能结合一些token的玩法，提高整个社群的粘性、日活和情感，我们觉得这是可行的。这也方便投资人来变现，但是市场规模如何也不是很确定。这就是我对AI和Web3的一些看法。我觉得如果纯ToB的业务，没必要用Web3，就用Web2的方式做就挺好的。 Qiming Venture Partners-唐弈：目前我们投的有一些数据项目正在通过链上数据在安全场景中进行工作。我认为一些AI基本的模式识别或特征发现工作都有涉及，并且效果还可以。然而，更高级的工作，如将大量活动数据输入模型并识别多种信息，目前仍在尝试阶段，效果尚需验证。除了安全领域外，许多其他领域也存在类似情况。最近的一个例子是我们投的NFTGo，它是一个基于大数据分析去做NFT的定价，具有一定的准确性，并计划将其用于价格Oracle等用途。虽然这一体系听起来很有趣，但在产品中以及用户接受程度方面，仍需要进行验证。因为即使目前可能能够达到90分或85分的准确性，用户可能需要更高水平，比如98分或95分，因此还需要进一步验证。因此，虽然一些项目正在将数据分析和模式识别等简单AI能力应用于产品中，但是否成为关键因素尚未得到验证。而对于投资意愿方面，我个人不会因为项目有一些AI的噱头就更倾向于投资，因为我认为实际效果和项目是否能实现其目标以及带来好处更为重要。如果一个项目只是在名字或市场营销上有亮点，作为一种营销手段，以吸引更多关注或曝光，我能理解。但在投资决策中，我认为更重要的是实际效果。像一些项目在做ZKML，这个赛道似乎备受瞩目，但是同时也有很大问题，就是它到底用于什么场景。我觉得目前不确定性特别强烈，更多还是很宏大的叙事。从整体行业发展来看，AI + Web3数据这一赛道未来有哪些潜在的机会或发展方向？未来，AI是否有可能彻底升级数据产品，引入新概念？是否会增强用户的付费意愿？ Hashkey Capital-Harper：肯定是有潜在机会的。未来发展方向其实还是落后于web2 的AI，那里的创造力明显更强，web3这边的AI大概率也是web2 AI的映射实现吧。 Matrix Partners-子熹: 我觉得最近的妙鸭相机让大家意识到，其实人们对AI产品还是有付费的意愿的，这不像传统的SaaS产品或游戏，人们期望免费才会使用。用户对AI的付费意愿其实还是挺强的。未来的话我可以提供一点想法。我们在做数据标注流程中有一个关键步骤叫做预标注，就是我们训练一个模型，让模型来进行初级标注。这一步非常有价值，可以节约很多人力成本。我们将原始数据投入预训练的模型进行预标注，然后进行半自动化的数据处理，最终手动进行精确标注。预标注可以显著提高效率，可能原本需要100人的工作，现在可能只需要50到70人。另外预标注方面也涉及到AI和人的协作，通过你的反馈可以不断提高模型的预标注能力，从而减少数据标注团队的人数需求。随着AI和人的协作越来越好，原本100人的团队可能只需要30人。但是，这个过程有一个下限，即使AI协作做得非常好，仍然需要一定数量的人工进行最终的标注和审核。在其他领域由于我不是数据科学家，我没有亲自清洗过数据或使用数据进行SQL查询，所以我不清楚AI在这些领域具体能提供多大的帮助。 Qiming Venture Partners-唐弈：我觉得长期内与Web3和AI是应该有一些交集的。比如从意识形态的角度，Web3的价值体系是可以结合到AI上的，很适合作为bot的账号体系或者说价值转化体系。想象一下，一个机器人拥有自己的账户，可以通过其智能部分赚钱，以及为维护其底层计算能力付费等。这些概念有点科幻，实际应用可能还有很长的路要走。第二个可能的方向验证AI模型的输出是否基于特定类别或特定的模型，或者特定的数据，并且是否可信。这些领域在可信的AI模型中可能有一些用处。从技术角度来看这些非常有趣，但是否有足够的市场需求尚不确定。另外一方面是AI的出现使数据内容生成变得泛滥和廉价。对于数字作品等内容，难以确定其质量和创作者。在这方面，数据内容的确权可能需要一个全新的体系，包括创作者和智能体的角色。但总的来说，这些问题可能仍然有待解决，而故事性的内容可能需要更长的时间来发展。在短期内，我们应该继续关注数据底层的质量，并期待模型能够变得更强大。另外在商业化方面，确实数据产品商业化非常难。但是我认为从商业角度来看，AI可能短期内不是解决数据产品商业化问题的解决方案。商业化需要更多的产品化努力，而不仅仅是数据化能力。因此，这些项目可能需要开发其他产品来实现商业化。来源：金色财经

金色财经2023-12-06

与AI安全完全无关 OpenAI闹剧只是科技界的权力斗争

开了OpenAI董事会，理由是他投资的AI公司越来越多。麦克尔哈尼说：‘感觉像是多方信任崩塌了。在某些情况下，你可以说董事会没有把注意力放在目标上。而现在，没人知道目标是什么，以及它的去向。’ 奥特曼在X上发文称，德安吉洛对可能存在的冲突“一直都很清楚”，“并做了他应该做的（在适当的时候回避，甚至在我们认为有必要的时候主动提出离开董事会），以妥善处理这种情况，避免决策冲突。”Quora是OpenAI的大客户，“我们发现让客户代表加入董事会很有帮助”，奥特曼表示。 Quora发言人在宣告中说，Poe是“中立的平台”。这项服务“为世界各地的消费者提供了机会，让他们可以访问OpenAI、Anthropic、Google、Meta和许多其他开发者的AI模型，”该发言人说，“Quora本身并不从事训练模型的业务，我们的任务是让那些训练模型的人能够接触到大量受众。” 奥特曼被解职后，德安吉洛几乎没有进行过公开表态，但随着围绕他的冲突和动机传言四起，他在X上再次转发了Replit CEO马萨德的一篇帖文。“我与亚当·德安吉洛相识多年，”马萨德写道，“虽然我已经有段时间没和他说过话了，但认为他疯了或者他因为某些功能重迭或其他传言而怀恨在心的想法似乎是错误的。” 虽然奥特曼被罢免震惊了业界，但这并不是德安吉洛第一次突然间撤换公司领导者。2012年，他在Quora的联合创办人切弗（Charlie Cheever）也被罢免了。在回答Quora上的一个关于切弗从业状况的问题时，德安吉洛说，“我们认为”，让这位联合创办人脱离公司日常事务是“最好的决定”。据一位知情人士透露，切弗对关系破裂几乎毫无察觉。事情来得太突然，以至于员工们哭着去切弗家探望，打听他为何离职。该人士说，关于这一决定或做此决定的原因，似乎没有进行过沟通，甚至对员工也是一样。自那以后，两位联合创办人几乎断了联络。此后的10年，德安吉洛继续将Quora打造成一个分享各种知识的平台——尽管要实现Quora投资人拉博伊斯（Keith Rabois）在2010年的豪言壮语“Quora将成为2005年后估值最高的公司，句号。”中提出的远大目标还有很长的路要走。根据PitchBook的资料，Quora已从硅谷大佬那里筹集了约3亿美元，但在投入营运近15年后，它仍未上市或被收购。根据PitchBook的资料，截至2019年，该公司的估值为20亿美元。六年前，在回答Quora上的一个问题时，德安吉洛说，随着技术“变得越发强大”，他预计AI可以“透过各种方式”帮到他的初创公司，包括帮“人们写出更好的答案”。但他同时表示，如果AI发展到了“可以做任何人类可以做的事情”的程度，那么一切都会变得没有定数。 “我认为，在那个世界里，某种形式的知识共享将非常重要，但AI的安全性是更大的问题，”他写道，“我觉得有些人现在考虑安全问题是件好事，但我个人认为，对那个世界心怀忐忑，而不是随着它的临近而去适应它，这是没有意义的。”第二年，他加入了OpenAI董事会。

金融界2023-12-04

董事长女儿火了，信雅达一字涨停，这只ETF逆市涨逾1%！

Chenlin Meng创办的视频生成AI公司Pika发布了产品第一个正式版本“Pika1.0”，并表示“这是一项重大产品升级，其中包括能够生成和编辑3D动画、动漫、卡通和电影等多种风格视频的新AI模型，以及更易于使用的新Web体验。” 同时，Pika宣布通过三轮融资已筹款5500万美元，其投资人包括曾担任Github CEO的Nat Friedman、OpenAI董事会成员Adam D'Angelo等，以及SV Angel、Ben's Bites等风险投资公司。今年以来，AI爆火，计算机板块大受催化，金融科技表现不俗。中金公司认为，AI是当前计算机大主线内基本面相对稳健的一条，全球范围内都在等待高活跃AI应用实现“闭环”，从而驱动从算力到应用渗透的下一轮增长，建议持续跟踪海内外AI应用的商业化落地节奏；此外，数据要素仍在酝酿期，建议关注数据要素领域的政策演进和各环节厂商的商业模式探索。资料显示，金融科技ETF（159851）被动跟踪中证金融科技主题指数，第一大权重行业为计算机，占比约80%，覆盖了数字经济、ChatGPT、信创、金融IT等热门主题。其第二大权重行业为非银金融，占比近14%，成份股主要为互联网券商。数据来源：沪深交易所风险提示：金融科技ETF被动跟踪中证金融科技主题指数，该指数基日为2014.6.30，发布日期为2017.6.22，指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的本基金风险等级为R3-中风险，适合适当性评级C3以上投资者。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，基金管理人亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，基金投资需谨慎。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-12-01

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