生成性人工智能（Generative AI）在2023年快速崛起，能够创造独特的文本、图像和音频。其应用涵盖多个领域，推动生产力，但也引发对就业及伦理问题的担忧。未来有潜力改变多个行业，但需谨慎应对相关挑战。
广州国家超级计算中心推出新超级计算机“天河星逸”，提升大型语言模型训练能力，预计性能达到天河-2的两倍，基于CPU而非GPU。天河星逸不在即将发布的Top500榜单中，中国已退出该测试。
谷歌DeepMind推出的AI代理系统通过文化传递从人类教师学习，能长时间记忆学到的行为。研究表明其提高了技能传递效率，特别在机器人任务中应用广泛，解决了人工智能培训的隐私与成本问题。尽管存在行为误解的风险，未来有助于人工通用智能的发展。
在山姆·奧特曼被解职后，AI界出现混乱。OpenAI首席科学家苏茨克夫对技术商业化表示担忧，认为解除奥特曼职务是解决方案。Q*突破显示AI接近人类推理能力，引发关于AGI的分歧。Meta科学家勒孔则认为AGI不会威胁人类。
慢性疾病如心脏病和糖尿病导致全球74%死亡。精准营养结合个体多组学特征与饮食建议，借助机器学习分析数据，以提供个性化指导。可穿戴设备实时监测健康，推动早期干预。精准营养需科学验证与高标准监管，以改善健康结果。
本周人工智能领域进展显著，包括DreamGF.ai向泰勒·斯威夫特提出200万美元肖像权提案；英特尔剥离可编程芯片部门；苹果在英国扩招AI人才；Visa推出1亿美元生成性AI创业投资基金。
X-Adapter是一种升级旧版扩散模型的工具，无需重新训练即可与先进模型（如Stable Diffusion XL）兼容。它通过可训练的映射层增强模型能力，方便开发者与研究人员对AI图像生成进行深入分析。尽管有一些局限性，X-Adapter预计将很快在GitHub上发布。
OpenAI考虑开发自己的AI芯片，并可能通过收购来增强硬件供应链，以应对对AI训练芯片的需求。当前，OpenAI依赖Nvidia的高性能芯片。微软也在开发定制芯片，以支持OpenAI和自身应用。
本周AI领域动态： 1. DeepMind推出人类指导AI系统，利用“文化传播”方法学习技能。 2. Seth Dobrin探讨AI工作革命，呼吁教育与政策调整。 3. 谷歌发布新语言模型Gemini，提升Bard能力。 4. Meta推出Audiobox，文本转音效能力增强。 5. OpenAI收购Rain AI芯片，预计2024年交付。
本周热门故事包括：山姆·奧特曼被OpenAI解职引发争议；AI治理会议上强调NIST风险管理框架的重要性；Stability AI因财务问题考虑出售；英伟达数据中心收入激增；OpenAI的DALL-E 3利用合成图像训练模型显著提升图像质量。
Nvidia在2023年第3季度出货近50万块GPU，创造145亿美元数据中心收入，同比增长近四倍。Meta、微软等超大规模云服务商是主要客户，供货延迟因GPU配额不足。Omdia预计至2027年服务器市场将达1956亿美元。AI应用推动数据中心基础设施增长，电力供应成主要限制。
一种突破性的AI技术正在揭示疾病遗传基础，谷歌DeepMind识别出约89%的关键DNA突变。研究团队利用AlphaMissense模型分析7100万突变，85%被认为无害，32%潜在有害，助力疾病早期评估和及时干预。
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