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华为推出全新架构昇腾 AI 计算集群,支持超万亿参数大模型训练|懂点AI

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文 |动点科技排版|李瑞子本文预计阅读时长5分钟

01

谷歌 Bard 人工智能聊天机器人升级:已支持插件功能近日,人工智能聊天机器人谷歌 Bard 发布了最新的更新,增加了对谷歌应用的插件支持,包括 Gmail、Docs、Drive 等。谷歌表示,这是 Bard 迄今为止功能最强大的版本,可以在全球各种语言和国家中提高协作效率。

02

百度发布国内首个“产业级”医疗大模型“灵医大模型”百度近日发布国内首个“产业级”医疗大模型 —— 灵医大模型,并面向大健康上下游产业开放灵医大模型测评、试用,推动医疗行业的数字化和智能化进程。在具体使用场景上,灵医大模型能够结合自由文本秒级生成结构化病历,根据医患对话精准分析生成主诉、现病史等内容。此外,灵医大模型是支持多篇中英文文献同时解析的大模型,基于文献解析内容实现智能问答。在辅助诊疗方面,灵医大模型可实现通过多轮对话了解病人病情,实时辅助医生确诊疾病,推荐治疗方案,提升就诊全流程的效率和体验,并成为患者的 24 小时“健康管家”,提供智能客服服务。灵医大模型还能为药企提供多项赋能,包括专业培训、医药信息支持等。目前,灵医大模型推出 Lite 版、旗舰版、定制版三个版本,分别对应不同需求和应用场景,合作伙伴可通过 API 方式调用大模型能力,或以插件形式将大模型能力嵌入到已有产品系统中,打造 AI 原生的应用产品。据了解,灵医大模型已与固生堂、零假设等达成合作,并定向向公立医院、药械企业、互联网医院平台、连锁药房等 200 多家医疗机构开放。

03

英特尔 Meteor Lake 处理器集成 NPU,PC 进入 AI 时代英特尔今日公布了最新的 Meteor Lake 处理器,并详细介绍了 Meteor Lake 的集成式 NPU。英特尔表示,Al 正在融入人们生活的方方面面。虽然云端 Al 提供可扩展的计算,但也存在局限性。其拥有依赖连接、高延迟、实施成本高,以及存在隐私问题的特点。MeteorLake 将 Al 引入客户端 PC,提供低延迟 Al 计算,能够在成本更低的情况下更好地保护数据隐私。英特尔称,从 Meteor Lake 开始,英特尔会将 Al 广泛引入 PC,带领数亿台 PC 进入 Al 时代,而庞大的 x86 生态系统将提供广泛的软件模型和工具。

04

eepMind 推出 AI 工具 Alpha Missense,用于预测人类的有害基因突变谷歌旗下 DeepMind 日前推出了名为 AlphaMissense 的 AI 工具,其中评估了所有 7100 万个“错义”突变,该工具已经上架 GitHub,研究结果日前也已经发表在《科学》杂志上。据悉,人类专家迄今只发现了 0.1% 的错义变体的临床影响,这些变体改变了人体主要工作分子 (蛋白质) 的结构。在这些突变中,人类遗传密码中的一个字母发生了变化。其中 32% 被归类为可能致病,57% 为良性,其余不确定。DeepMind 伦敦总部的项目研究员 Žiga Avsec 声称:“此前发现致病变异的实验既昂贵又费力,每种蛋白质都是独一无二的,每个实验都必须单独设计,这可能需要几个月的时间。而现在通过使用 AI 预测,研究人员可以一次预览数千种蛋白质的结果,这有助于确定资源的优先次序,加快更复杂的研究。”Žiga Avsec 同时表示,当前 AlphaMissense 也有局限性,该工具对致病性的预测并不能告诉研究人员“变异体的生物物理性质”,不过他依然对该工具的前景表示乐观。同为该项目的研究人员程俊表示,“这些 AI 预测从未真正打算单独用于临床诊断,它们应该始终与其他证据一起使用,不过这些预测依然将有助于提高罕见病的诊断率,也能够帮助研究人员找到新的致病基因。”

05

清华系制造业 AI 大模型厂商博瀚智能完成近亿元 A+ 轮融资近日,制造业AI大模型厂商博瀚智能完成近亿元A+轮融资,由金浦投资、中信资本联合领投,融煜创投、卓源资本跟投。本次融资继续支持博瀚智能基于自研人工智能(AI)端到端大模型基础平台,为智能制造、自动驾驶、电力能源、超算中心等行业提供机器学习和深度学习一站式AI产品、解决方案与服务,实现在不同场景下具备高泛化能力、高鲁棒性和高弹性的数据存储、数据预处理、数据标注、模型训练优化、推理部署、全服务监控等AI建设闭环流程。

06

华为推出全新架构昇腾 AI 计算集群,支持超万亿参数大模型训练在华为全联接大会 2023 期间,华为常务董事、ICT 基础设施业务管理委员会主任、企业 BG 总裁汪涛正式发布全新架构的昇腾 AI 计算集群 ——Atlas 900 SuperCluster,可支持超万亿参数的大模型训练。据介绍,新集群采用了全新的华为星河 AI 智算交换机 CloudEngine XH16800,借助其高密的 800GE 端口能力,两层交换网络即可实现 2250 节点(等效于 18000 张卡)超大规模无收敛集群组网。新集群同时使用了创新的超节点架构,大大提升了大模型训练能力。此外,发挥华为在计算、网络、存储、能源等领域的综合优势,从器件级、节点级、集群级和业务级全面提升系统可靠性,将大模型训练稳定性从天级提升到月级。此外,华为发布了更开放、更易用的 CANN 7.0 异构计算架构,不仅全面兼容业界的 AI 框架、加速库和主流大模型,还深度开放底层能力,让 AI 框架和加速库可以更直接地调用和管理计算资源,使能开发者自定义高性能算子,让大模型具备差异化的竞争力。华为还升级了 Ascend C 编程语言,以更高效的编程方式,简化算子实现逻辑,大幅缩短融合算子的开发周期,为 AI 模型与应用的快速开发赋能。面向全球企业和开发者,华为云官网今日正式上线昇腾 AI 云服务“百模千态”专区,专区收录了业界主流开源大模型,并全面基于昇腾 AI 云服务进行适配和优化;提供应用开发的工具链,开发工具已经全部实现了云化,免去繁琐的配置流程,实现一键接入,即开即用。(IT之家)

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一个人的游戏公司

随着AI革命的到来,无论是程序、美术还是文字环节,开发者的成本和门槛都大为降低。直接后果,就是小团队、独立开发者对资本的依赖不断减弱。

最近,一个新公布的AIGC工具火了:7月1日,专注于利用AI技术开发3D游戏的创业公司Moonlander,发布了基于AI技术的3D游戏研发平台MoonlanderAI。

而该平台最大的特点,就是可以用一句话生成3D游戏,是个名副其实的 “文生游”平台。

按照Moonlander的说法,哪怕你不会任何美术、程序或者策划技巧,只需要通过简单的文本描述,AI就能通过程序推理框架(简称PRS)帮你生成一款3D游戏。

通过MoonlanderAI,开发者最高可以节省95%研发时间。

这无疑是AI对游戏行业使出的一个杀手锏。

在以往的游戏开发中,一款高质量的3D游戏,往往需要掌握复杂的编程语言、引擎、和其他游戏工具,来实现游戏的逻辑、渲染、交互等功能。

而这一复杂的过程,也造成了此类游戏的成本居高不下。

以国内游戏《逆水寒》为例,按照其官方微博的说法,在长达数年的研发过程中,网易共投入了夸张的6.4亿元,研发团队也达到了412人。

按理说,开发成本如此高昂,网易等大厂本应该是此次AI革命最大的“受益者”,理应享受到AI带来的“降本增效”的红利。

但实际上,从长远来看,这样的技术进步,带来的不仅仅是开发成本与周期的变化,更是一种行业范式和话语权的转移。

01 AIGC时代破局者

在开头提到的MoonlanderAI问世前,此次AI革命对游戏行业最大的赋能,究竟体现在何处?我们从各个厂商的布局动作上,或许就可管中窥豹。

例如,网易方面,其游戏《逆水寒》实装了国内首个“游戏GPT”,使得NPC可以实时地与玩家互动,而不是像传统游戏的NPC那样,依赖脚本交互。

而同样的,中手游在研的《仙剑世界》也将本地化部署微软 GPT 技术,定制化调优训练《仙剑世界》专用大语言模型。

类似的例子,还有国内超参数科技打造的GAEA——一项拥有构建AI NPC生态能力的技术系统,也旨在通过AI技术让NPC具有“灵魂”,来构建一个栩栩如生的虚拟世界。

超参数科技推出的demo——“活的长安城”

由此可见,现阶段AIGC对国内游戏行业最大的赋能,就是体现类GPT等AI对游戏中各种剧情、对话效果的提升上。

然而,这些趋同的技术,本质上却没有太高壁垒。

任何一个对大语言模型稍有掌握的公司,都可以通过微调,将其接入自己的产品中。

那么,在可预见的未来,当趋同的技术逐渐抹平了各大厂商的差异,并使AIGC带来的红利陷于停滞后,新的破局者将会以怎样的面貌出现?

实际上,这个问题的答案,早在数年前,就已经初显端倪。

早在2021年,Steam商店中的一款处于EA阶段的国产射击游戏——《光明记忆》突然火了,上线初就飙升至12000份好评,

其画面、制作水准,即使是与国外顶级预算的3A大作相比,也似乎毫不逊色。

游戏中,那细致的光影、画面与场景,在当年的GTC-2019大会中,甚至惊动了黄仁勋,使其将之作为了展示RTX技术的演示品。

但令人惊异的是,制作这款游戏的,并不是腾讯、网易这些知名的国产游戏大厂,而是某个名不见经传的工作室——飞燕群岛。

更震撼的是,这个绝大部分人都没听过的“公司”,竟然只有一个人。

而一个人包完了设计、编程、动作设计、音效、场景美术的开发者曾贤成,其实只是一个只有中专学历的游戏设计师。

中专生逆袭国产大厂,搞出了腾讯、网易搞不定的国产3A……这似乎是个热血又励志的故事。

然而,如果我们仔细回顾《光明记忆》开发的过程,就会发现,这并不仅仅是曾贤成这类天才灵光一现的作品,而是在整体行业的生态下,被“逼”出来的产物。

当初因成绩不好而选择读中专的曾贤成,在中专时选择的是一个3D动画设计的专业,但由于学校的课程进度很慢,勤于求知曾贤成就自己在家学习了一些其他的2D / 3D设计软件,然后找到UDK引擎并开始开发试玩版。

在还未毕业时,他就凭借自己学到的技术,就制作了游戏《战火风暴》而收获了一批基础粉丝。

2015年,曾贤成停止了对《战火风暴》,而当时,他已经毕业并工作,成为了西山居旗下手游《小米枪战》的地图设计师。

如果曾贤成继续沿着这条路走下去,似乎也是个不错的选择。

在2015年,中国智能手机用户量达到5.7亿人,移动游戏市场规模超过400亿元,同比增长47.7%,整个手游市场正处于蒸蒸日上的增长态势。

但就在这时,曾贤成却再次选择了不被市场看好的单机游戏领域,并开发了后来人尽皆知的《光明记忆》。

02 孤独的创业者

在不被资本看好的情况下,曾贤成的开发之路,注定将是一条缺乏支持,且单打独斗的艰辛之路。

虽然在《光明记忆》开发之初,曾贤成的老东家西山居,就已经注意到了这个项目,并对当时还未离职的曾贤成许诺了优渥的资源,鼓励他在公司内部创业。

然而,当曾贤成开始在微博上宣布成立飞燕群岛工作室,打算为项目招兵买马时,西山居却突然变卦,决定不再支持《光明记忆》。

于是,为了坚持理想,曾贤成不得不选择了离职。

失去了西山居的支持后,飞燕群岛变成了一个空壳工作室。

为了给项目拉投资,曾贤成不得不频频现身于各种游戏展会,但由于当时《光明记忆》名气还不大,加上又属于单机,因此很多投资商,要么不愿投,或者投入资金很小。

后来,困于资金匮乏,曾贤成不得已想出了将《光明记忆》移植成手游,通过手游“造血”的方式来养活项目。

在2019年11月的时候,《光明记忆》的手游版已大致完成,并且也签了一家日本的海外发行商PLAYI。

但没想到,对方却要求在2020年就把游戏做完。

于是,着急的曾贤成只好想到了外包。

按曾贤成自己的说法,整个《光明记忆》的策划、引擎、资源整合、游戏优化,全都由其独自完成,而在美术方面,除了找了三四名外包外,其余均是在网上购买素材。

例如虚幻商城或是ArtStation这类国外的美术网站、国内的CG模型网、好莱坞的音效数据包,都构成了《光明记忆》内的各个元素。

但除了外包与购买素材外,当时门槛正不断降低的游戏技术,也成为了曾贤成开发过程中的一大助力。

而这样的技术之一,就是英伟达当时推出的光线追踪。

在光线追踪问世前,游戏开发主要使用光栅化的方法,即将场景中的物体转换为像素,并根据光源和材质计算每个像素的颜色。

然而,这种方法需要使用大量的预计算和烘焙来优化性能,因此成本高、难度大。

但在光线追踪问世后,开发者可以利用显卡上专门的硬件加速器(RT Core)来快速计算光线与场景的相交,并使用深度学习超级采样(DLSS)来提升分辨率和帧率。

这样一来,无需使用复杂的算法和技巧,也无需预计算和烘焙,就可以实现动态的、逼真的、一致的光照效果。

开启光线追踪后的效果

也正是由于这些特点,光线追踪也成了后来游戏开发中降低成本的“利器”。

而与光线追踪密切相关的深度学习超级采样(DLSS)技术,则大大降低了前者落地和普及的难度。

由于光线追踪需要大量的计算资源来模拟光线的物理行为,导致其开启后,显卡的负载会陡然增加。

而DLSS则可利用 AI 神经图形技术,在图像重建过程中创建全新的帧并显示更高的分辨率,同时不会影响画质或响应速度。

可以说,正是由于有了这些先进的、普及化的技术存在,才最终让《光明记忆》这样的“奇迹”成为了可能。

03 小团队的胜利

如果说,在AI革命的前夜,曾贤成这样的“独行者”,只是凭借一腔热血和少量先进技术在苦苦坚持,那么到了AIGC技术井喷的今天,富有创意的小团队,则注定会赢得更多胜利。

除了开头提到的“一句话生成3D游戏”的MoonlanderAI外,各种旨在降低游戏制作门槛的AI技术,也已开始在业内枝开叶蔓。

例如在今年的TapTap发布会上,心动游戏就推出了一个游戏创作工具“星火编辑器”。

根据心动官方的介绍,星火编辑器是一个拥有可视化中文语言、低代码编程的游戏制作工具,同时还加入了 AIGC 功能,帮助开发者快速生成美术资源和文案。

同时,不止是心动,包括腾讯、网易在内的国内大厂也在接连布局零门槛编辑器。

而这类UCG平台的出现,本质上是游戏大厂在AI革命的浪潮面前,所不得不进行的一次妥协。

在以往与中小团队、独立游戏开发者的竞争中,大厂总能以巨大的体量,雄厚的资金压垮前者,或干脆将其收购。

然而,随着此次AI革命的到来,无论是程序、美术还是文字环节,开发者的成本和门槛都大为降低了。

而这一“低门槛”、“低成本”带来的直接后果,就是各个中小团队、独立开发者对资本的依赖,正在不断减弱。

试想一下,飞燕群岛在只有一人的情况下,凭借少量先进技术,就弄出了足以碾压网易、腾讯等大厂的单机作品,而国内还有不计其数的,蛰伏着的独立开发者或中小团队,倘若他们借着此次AI浪潮一起发力,将对传统大厂的生态造成多大冲击?

2022年10月,同样由一个人制作的游戏《奇怪的RPG》正式上架Steam,上线仅两个月时间销量便成功突破10万,在Steam上收获94%的好评。

同样的,在steam上大获好评的《山海旅人》,也是由一个毫无游戏经验的海归AI博士魏新宇创作,其麾下的云山小雨工作室,总计也不到10个人。

面对这藏于民间的潜在对手,大厂虽然可以凭借规模效应,将这些独立开发者的创意进行“照抄”,之后再大批量复制。

但这样的“规模化”策略要想有效,前提就必须是能覆盖基数足够多的用户群体。

而为了抓住最主流、数量最多的那一部分用户,这样的“规模化方案”,就必须取最大公约数,就必须抹平棱角。

然而,AIGC时代一个最大的特点,就是生成式AI所带来的个性化选择的崛起。

Steam平台上的游戏种类之丰富,远非国内能相比

随着AIGC时代的到来,内容创作呈现出了百花齐放的局面,越来越多的用户发现,他们不用再处于以前那种“平台给什么,我就玩什么”的状态了,而是可以根据自己的意愿,随心所欲地生成想要的内容。

于是,在这个时代,大厂们觉得玩家们的心思变得愈来愈“众口难调”了。

所以,与其苦心孤诣地模仿,不如将创作的自由彻底交给玩家,以便捷、舒适的工具体验留住用户,让自身逐渐退居成一个纯粹平台化的存在。

而这种“创作自由”的降临,正是AIGC时代带给普通人最大的福音之一。

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