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重點新聞(0324~0330)
Google 視覺語言 機器人導航
Google打造視覺語言地圖,機器人用自然語言就能導航
Google聯手兩家德國大學,共同開發視覺語言地圖VLMaps,這是一款融合預訓練視覺-語言模型嵌入和3D環境重建的地圖表徵,它的特色是讓機器人能以自然語言指令,在真實世界中導航。因為,輸入的自然語言會自動轉換為Python程式碼,讓機器人在地圖中檢索視覺地標,並透過程式碼策略(Code as Policy),導航到空間目標,比如「往椅子右邊移動3公尺」、「走到沙發和電視之間」。
此外,VLMaps還有個特點,它可生成開放式詞彙障礙地圖,也就是能讓不同型態的多個機器人(如機械手臂和無人機)都使用同樣的VLMaps來規畫路徑。Google指出,VLMaps開箱即用,使用者不需另外標註資料或微調模型就能使用。經Habitat和Matterport3D測試,Google發現,VLMaps在物件-目標和空間-目標的導航任務的表現上,比其他零樣本方法高出17%。Google也公開了VLMaps的實驗程式碼和互動式機器人示範影片。(詳全文)
AICoE AI治理 國科會
臺灣AI卓越中心成立,瞄準技術、人才和AI治理3方向
臺灣AI卓越中心(AICoE)於3月28日正式成立,總召集人蔡志宏指出,在過去臺灣AI行動計畫第1期的基礎上,臺灣AI卓越中心要聚焦國內優勢產業的AI核心能力,來提高臺灣在全球的AI發展地位。這個中心鎖定科研技術、人才和AI治理三大領域;在科研部分,中心要透過國際合作,來強化AI軟硬體新興技術發展,在人才部分,則要藉國際交流和培育策略,讓臺灣成為亞太AI人才樞紐。至於AI治理,則要落實以人為本的AI倫理與法制。
蔡志宏進一步解釋臺灣AI卓越中心的3大推動方針,包括由上而下引導國際合作、建立跨部會共同平臺,以及多元介接專業社群。從科研角度來說,中心將建置跨國的科研合作平臺、爭取國際頂尖會議主辦權,在人才部分,則要延攬國際知名大師開課,目前已號召近400位學者、4,300名碩博士生。至於治理,則要與價值觀相近的國家建立可信賴AI夥伴關係,像是GPAI、AI Connect等這類國際可信任AI計畫。(詳全文)
AI on Chip 加速晶片 半導體
臺灣AI晶片聯盟3年催生6大亮點技術
臺灣AI晶片聯盟(AITA)自2019年經濟部跨部會推動成立以來,串聯完整的上中下游產業鏈,目前已有151家會員,範圍涵蓋IC設計、製造、封測、系統應用和學研,同時也促進AI晶片研發投資近200億元,要將臺灣AI晶片技術能量推向國際。經濟部次長林全能指出,近來ChatGPT風潮讓大型AI模型的複雜運算和晶片傳輸介面速度技術研發備受重視,是AITA未來要的重要方向。
聯盟成立3年多來也有不少亮眼成果,像是工研院開發超高速記憶體關鍵IP技術,可直接在記憶體內進行AI運算,運算效能提高10倍、功耗僅1/10。此外還有神盾開發的指紋辨識類比AI晶片,以AI大幅提升指紋辨識精準度,是全球首款光學指紋辨識類比晶片,他們也與力旺共同開發屏下大面積光學指紋辨識晶片新應用。還有一個是新思科技與工研院成立AI晶片設計實驗室(AI Chip Design Lab),引進先進EDA工具,與AITA聯盟成員聯手開發3奈米先進製程的設計和驗證技術。
其他亮點還有科技部與經濟部扶持的創鑫智慧,是臺灣首家切入7奈米製程IC設計的廠商,打造雲端和資料中心專用的HPC-AI加速晶片和模組,另也有力積電開發的邏輯晶片與記憶體晶片垂直異質疊合(Hybrid Bonding)製程,使資料傳輸頻寬超過5倍,非常利於AI演算法的資料存取。最後是凌陽科技開發C+P共享算力平臺,以12奈米的AI核心晶片提供通用算力,串連其他業者不同製程的周邊P晶片,資料傳輸效能比其他方法高10倍,可解決AI系統晶片複雜開發整合問題、降低成本,加速其他中小型IC設計廠商的產品升級。(詳全文)
玉山銀行 ChatGPT KYC
ChatGPT也有金融應用場景!玉山銀用來協助KYC開戶調查
臺灣金融業也開始有ChatGPT正式應用案例出現,玉山金控科技長張智星近日在一場活動中透露,玉山已用ChatGPT來協助處理客戶開戶的KYC(Know Your Customer)調查,且經一段時間測試,效果不錯,玉山還打算將自家聊天機器人也接上ChatGPT,不再自行研發。
早在3月初ChatGPT API一公布,張智星就和團隊立刻評估應用場景,決定先將ChatGPT用於內外部的KYC調查。過去,銀行處理KYC調查,得先用內部搜尋引擎查詢客戶姓名,再由負責人根據新聞連結,逐一排查有無負面新聞,光看完全部內容並整理就需要大量時間。玉山採用ChatGPT後,只要將搜尋到的新聞內容輸入ChatGPT,再對ChatGPT下合適的指令,ChatGPT就會將所有負面行為及負面新聞列出來,還可整理重點和摘要,最後再由人工確認。這將原本半小時的作業縮短為數分鐘,大幅降低客戶開戶的等待時間。
不過,為顧及金融業資安的嚴格要求,玉山最後採用微軟訂閱方案,來使用ChatGPT,而不是直接採用OpenAI官方ChatGPT。目前玉山是微軟ChatGPT方案採用的前幾家臺灣企業之一,也是臺灣金融業第一家。(詳全文)
BigQury ML推理引擎 外部模型
Google BigQuery新ML推理引擎支援外部模型
Google強化自家雲端資料倉儲BigQuery,推出新BigQuery機器學習推理引擎,讓使用者可直接在BigQuery匯入外部訓練的模型,縮短模型與資料之間的距離,來加速機器學習運算。這次更新,還讓用戶無縫將資料預測分析整合至資料倉儲中,消除資料移動帶來的成本和風險,用戶還能使用熟悉的SQL語法來操作各種機器學習功能。而BigQuery無伺服器的特性,也不需用戶在執行機器學習預測時,手動配置基礎設施。
不只如此,用戶還可選擇將模型託管在機器學習平臺Vertex AI端點,來獲得GPU加速,Vertex AI也提供預建置容器、自定義容器等服務。同時,用戶也可直接從BigQuery內部,遠端使用位於Vertex AI的模型來推理。BigQuery會將資料送向遠端Vertex AI進行推理,待推理完畢後的結果再送回BigQuery。(詳全文)
Databricks 生成式AI Dolly
Databricks開源生成式AI模型Dolly
專攻雲端AI及資料分析的新創Databricks最近開源AI模型Dolly,宣稱比ChatGPT底層模型更容易訓練,成本也更低。Databricks以Apache Spark技術為基礎,提供雲端資料湖邊小屋(data lakehouse)及機器學習分析服務,這次開源Dolly,是要提供給企業和開發商客製化使用。
Databricks表示,Dolly以Eleuther AI 2年前的模型為基礎,在單一機器上透過類似ChatGPT的指令訓練30分鐘而成,再以史丹佛大學近日開源的Alpaca模型資料微調,即可發揮指令跟從的能力,如腦力激盪、文字生成和開放性問答等任務。在這場生成式AI競賽上,Meta今年2月釋出8萬GPU時數訓練而成的LLaMA模型,史丹佛大學則在3月以LLaMA發展出Alpaca模型,以5萬道問答訓練出ChatGPT等級的擬人互動模型。Databricks表示,Dolly是旗下LLM佈局的第一步,目的是要讓更多組織用得到過去只有大型企業才負擔得起的AI模型,未來幾周還會有其他宣布。(詳全文)
ChatGPT 外掛 即時網路搜尋
ChatGPT支援外掛,可即時搜尋資訊了!
OpenAI最近宣布ChatGPT支援外掛,讓這個AI聊天機器人可以連上網,來搜尋即時資訊或使用第三方服務,使ChatGPT成為開發平臺。為進行測試,OpenAI已從少部分使用者部署ChatGPT外掛,並逐步推向更多使用對象,包括外掛開發者與ChatGPT Plus使用者。
OpenAI QA網頁指出,ChatGPT可判別何時呼叫外掛,何時使用內建知識回答用戶問題。例如它判別用戶問的是現在的事件,就會呼叫瀏覽器外掛,若是詢問簡單的數學或科學問題,就會以內建知識提供答案。使用者也可要求ChatGPT使用外掛,例如「使用Expedia規畫我的紐約旅遊。」第一批上線外掛的應用程式有11款,如Expedia、Shopify、Slack等,此外,OpenAI也提供2個外掛,來提供用於分析程式碼和搜尋網際網路。OpenAI也開源知識庫Retrieval Plug-in程式碼,允許開發者將特定資訊加入,使ChatGPT更豐富。(詳全文)
Nvidia 數位雙生 機器學習
Nvidia開源數位雙生機器學習平臺Modulus
Nvidia開源物理機器學習平臺Modulus,要來推動協作、透明度和問責性發展。Modulus是一個物理模擬框架,結合物理和深度學習技術,使用者可用來打造高傳真參數化的代理模型,來解決各種問題。基於物理的機器學習,還能用於多種模擬運算,像是流體力學、結構力學和計算化學等,甚至,以物理為基礎的機器學習,還能用於物理系統建模,不論是氣候科學研究還是製造產業,都能用來部署數位雙生模型。
經過幾年發展,Modulus涵蓋業界常用的神經運算子架構系列,包括圖形神經網路和物理資訊神經網路。氣象研究者可在Modulus上使用FourCastNet,動態模擬全球氣候的物理機器學習模型。(詳全文)
圖片來源/Google、Nvidia
攝影 / 王若樸、余至浩
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1. Google Assistant整合生成式AI Bard了
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資料來源:iThome整理,2023年3月
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