大模型晚报｜OpenAI宣布首笔公开收购，买了一家做游戏的初创公司

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OpenAI宣布首笔公开收购，买了一家做游戏的初创公司

据 OpenAI 官方消息，OpenAI 已经收购 Global Illumination，不过收购金额尚未公布。

据 OpenAI 官方表示， Global Illumination 团队现已加入 OpenAI，致力于开发包括 ChatGPT 在内的核心产品。

Global Illumination 是一家数字产品公司 ，成立于2021年，创始人均来自 Instagram 和 Facebook。公司的主要业务是借助人工智能构建强大的创意工具和基础设施。Global Illumination 在被收购前的最新产品是一款名为《Biomes》的开源像素沙盒游戏，基于浏览器运行，类似《我的世界》。

百度文心一言新增搜索、图表生成等5大原生插件

文心一言发布五个原生插件：百度搜索、览卷文档（基于文档的交互）、E言易图（数据洞察图表生成）、说图解画（基于图片的交互）、一镜流影（文字转视频），并发布百度如流“超级助理”。

阿里达摩院发布癌症通用模型，可辅助诊断八种主流癌症

据阿里达摩院官方消息，阿里达摩院发布多癌影像分析通用模型，可检测、分割和诊断八种主要的高发致死癌症。

该模型由达摩院医疗AI团队联合中山大学肿瘤防治中心、四川省肿瘤医院、浙大附属第一医院、盛京医院、广东省人民医院等单位共同研发。研究团队提出了一个统一的多癌影像分析通用模型，以Mask Transformer语义分割为基础，解决多种肿瘤图像此前难以统一检测、分割和诊断的问题，适用于八种主流的高发高致死癌症（肺、结直肠、肝、胃、乳腺、食管、胰腺、肾）以及相关器官中的肿瘤子类型。

该模型的论文成果已被计算机视觉顶会ICCV 2023收录，目前已在上海市第一人民医院等多家合作医院进行应用测试。

百度CTO王海峰：飞桨AI平台生态开发者数已达800万

飞桨 （PaddlePaddle）是百度早期推出的一个 AI 深度学习平台，百度围绕这个平台开展了许多届 WAVE SUMMIT 深度学习开发者大会。WAVE SUMMIT 2023 深度学习开发者大会8月16日在北京举行，百度首席技术官王海峰在会中披露了百度飞桨生态最新成果。

王海峰表示，飞桨平台已凝聚 800 万开发者，服务 22 万家企事业单位，用户基于飞桨创建了 80 万个模型。

王海峰同时表示，“理解、生成、逻辑、记忆是人工智能的核心基础能力，这四项能力越强，越接近通用人工智能，而大语言模型具备这四项能力，为通用人工智能带来曙光”

腾讯：下半年升级专有大模型并推出云端的解决方案

在8月16日晚间的腾讯二季度业绩说明会上，腾讯高管表示，腾讯正在打磨自研的专有基础模型，已经开始了训练，目前进展顺利。今年下半年将会升级并且推出云端的解决方案。

Adobe 旗下AI 图片编辑工具 Express 正式上线

Adobe 今天宣布，旗下 AI 图片设计、编辑工具 Express 结束测试，正式向所有用户开放。

正式版 Express 带来了诸多新功能，可以利用 Adob​​e Firefly 提供支持的 AI 生成功能来生成不同的文字效果和图片，并对不同的内容进行修改。此外，正式版 Express 还可以合并视频、图片和音乐，轻松完成视频制作。

桌面版 Adob​​e Express 现已正式上线，移动版应用将会在不久后更新。

语音生成模型SpeechX 发布，支持多种语言转换工作

据 Arxiv 页面显示，由来自微软和哈尔滨工业大学等机构的学者们近日发布了一款语音生成模型SpeechX 。

据介绍，SpeechX 是一个多功能的语音生成模型，可以进行多种语音转换任务，并对噪声信号进行处理。SpeechX 结合了神经编码器语言建模和多任务学习，使用任务相关的提示进行统一且可扩展的建模，为语音增强和转换任务中利用文本输入提供了一致的方式。

实验结果显示，SpeechX在文本转语音、噪声抑制、目标说话人提取等各种任务中表现出较专门模型相当或更高的性能。

前谷歌 CEO Schmidt 或将创立 AI 非营利组织

据 semafor 报道，前谷歌 CEO Eric Schmidt 正在筹建新的 AI 公司，该公司定位为非营利组织。

据悉 Eric Schmidt 已经聘请Francis Crick Institute应用生物技术实验室的创始人Samuel Rodriques以及罗切斯特大学教授Andrew White 担任公司高层。该非营利组织计划融合科学与人工智能两个领域的技术，在材料学和药物研发方面获得突破。

该组织目前由 Schmidt 的个人资产支持，尚处于早起起步阶段，确切的发展计划还不能确定。

重点论文：

David Baker团队新作：利用深度学习改进新蛋白质设计

华盛顿大学（UW）和比利时根特大学（Ghent University）的科学家们利用深度学习技术增强了当前基于能量的从头计算蛋白质设计物理模型。

研究人员将 DeepMind 的 AlphaFold 2 和华盛顿大学开发的 RoseTTA 折叠软件纳入了深度学习增强的从头蛋白质结合设计协议。他们在德克萨斯高级计算中心的 Frontera 超级计算机上并行运行了 600 万个潜在结合蛋白结构之间的相互作用，并使用华盛顿大学的 ProteinMPNN 软件生成蛋白序列神经网络，其速度比之前最好的软件快 200 多倍。

结果表明，设计的结构与目标蛋白质的结合速度提高了 10 倍，不过华盛顿大学团队表示，他们还必须将速度再提高三个数量级。

论文地址：点击前往

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