机器学习

谷歌发布第六代AI加速器芯片Trillium，性能提升四倍，能耗降低，推动AI训练效率，每美元训练性能提升2.5倍，可能重塑AI开发经济模型。

OpenAI引进三名资深工程师，增强多模态AI研发。新员工将推动图像与音频数据融合研究，助力公司在AI领域保持竞争优势。人才流动促进行业创新，OpenAI期待技术新突破。

亚马逊推出的Shopping MMLU基准测试，通过57个任务评估大型语言模型在在线购物中的潜力，涵盖概念理解及用户行为对齐等技能。研究表明，AI助手需掌握多任务能力，但常用训练方法可能导致性能下降，进一步探索智能购物助手的未来仍需克服多样性及训练挑战。

科学家利用声音识别技术提前预警锂电池火灾，开发机器学习算法准确率达94%，有望应用于新型火灾报警器，保障家庭、办公等场所安全。

优步（Uber）最近通过招募零工进入人工智能（AI）标注领域，以满足日益增长的机器学习需求。新部门“Scaled Solutions”连接企业与独立分析师，进行数据标注和测试等工作。优步已在内部应用AI技术，现在计划向其他公司收费以提供相关服务，招聘包括印度在内的工人，并根据任务支付不同报酬。该公司旨在利用多样化的文化背景提升AI模型的适应性，这标志着优步在AI领域的进一步拓展。

最近，社交媒体平台Bluesky遭遇重大数据抓取事件，机器学习专家丹尼尔・范斯特林从其API接口抓取超过一百万条公开用户帖子，并上传至AI公司Hugging Face。这一行动目的在于开发语言模型及社交媒体趋势分析，但未得到用户同意，引发广泛关注。虽然Bluesky未明确禁止数据抓取，但用户对此表示担忧。范斯特林随后删除了数据集，并为违反透明度和同意原则表示歉意。Bluesky也在寻求用户同意机制以保护用户数据。