大模型资讯：
微软 Bing Chat 更新，推出语音输入功能，支持普通话
(相关资料图)
据微软消息，微软近日对 Bing Chat 进行更新，加入了语音输入功能。
该功能允许用户使用语音输入来进行对话，目前支持普通话、英语、日语、法语和德语。微软表示，日后还将会加入更多新的语言种类。
语音输入功能已向所有用户开放，用户可以通过麦克风与 Bing Chat 进行交流。
思科发布新款 AI 网络芯片
据 saltwire 报道，思科于当地时间周二推出用于 AI 超算的网络芯片。
新款芯片属于思科 SiliconOne 系列，目前已经有五家云计算服务提供商开始测试芯片性能。思科表示，新款网络芯片在执行AI和机器学习类工作时，会缩短延迟时间并节省40%的交换次数，同时提高能效。
思科是主流网络设备供应商，主要产品包括以太网交换机等。
岭南股份已与腾讯建立长期战略合作关系，在AI等领域进行全方位布局
据界面新闻报道，岭南股份已与腾讯建立长期战略合作关系。
双方在AI、数字虚拟人、VR/AR、沉浸式体验、云计算、大数据等领域进行全方位的布局，推动人工智能在文旅行业的应用与落地。
据悉，岭南股份将基于云计算、AI、大数据等领域核心技术，实现公司文旅项目的场馆线上化的沉浸式体验，打造空间互联网；依托云计算、数字虚拟人和AI等底层能力，双方将共同打造虚拟与现实世界的融合示范标杆项目。
中科院发布大语言模型 BayLing，提高大模型非英语表现
据 huggingface报道，中科院旗下研究团队近日发布大语言模型 BayLing，旨在提高大模型产品在非英语内容上的表现。
研发团队指出，当前的大模型产品大多以英文训练为主，想要提高其他语言的表现，需要进行繁重的训练工作。而BayLing 就是为了解决这些问题而研发的，它以 LLaMA 为基础，自动构建交互式翻译指令以指导调优。
试验评估标明， BayLing 已经实现了与 相同的性能，而其使用的参数要更小。
蚂蚁集团正研发语言和多模态大模型，定名“贞仪”
据科创板日报报道，蚂蚁集团的技术研发团队正在自研语言和多模态大模型，内部命名为“贞仪”。
目前蚂蚁集团尚未透露关于这款大模型产品的详细信息。
拓尔思拓天大模型将正式发布
据拓尔思官方消息，拓尔思将会在6月29日举办拓尔思拓天大模型成果发布会，届时将发布拓尔思拓天大模型。
目前，拓尔思拓天大模型已经在媒体、政务、金融等行业率先落地应用。
约有10万名用户ChatGPT 用户信息被黑客泄露
据 group-ib报道，一份来自 Group IB 的调查报告显示，已有101134名 ChatGPT 的用户信息被黑客窃取并出售。
报告中指出亚太地区的信息最多。按照地区划分，亚太地区为 40999 条；中东和非洲地区为 24925 条；欧洲为 16951 条。
分析还显示，有78348条记录是使用Raccon恶意软件窃取作为恶意软件即服务提供的信息而被盗的，其次是Windows间谍软件和隐形工具Vidar。
亿用户使用了Snapchat的聊天机器人My AI
据界面新闻报道，Snapchat的用户已纷纷使用该社交媒体平台的人工智能聊天机器人。
Snap首席执行官Evan Spiegel周二表示，自推出以来，约有亿用户使用了Snapchat的聊天机器人My AI，向其发送了超过100亿条信息。Spiegel认为，这一聊天机器人可以用来帮助改进定向广告。
这款聊天机器人于今年2月首次向Snap+用户推出，今年4月中旬开始向Snapchat的亿用户开放。
微软研究院公布代码生成模型 Phi-1
据 huggingface页面显示，微软研究院近日发布论文，介绍了一款专注于代码的大语言模型产品Phi-1。
phi-1 是一个基于 Transformer 的模型，具有 13亿个参数。尽管体积较小，但phi-1 在 HumanEval 上的 pass@1 准确率达到 %，在 MBPP 上达到 %。
京东 AI 大模型官宣 7 月 13 日发布
据京东云官方消息，2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会将于7月13日在北京举办。
本次大会，以 “跨越·产业智能”为主题，聚焦大模型与产业深度融合，将重磅发布京东大模型，推出新一代数字基础设施，升级产品及解决方案，致力于服务千行百业跨越产业新智能。
本次大会除上午主论坛外，下午并行京东技术实践、数字基础设施、数智零售、健康科技、供应链金融科技、物流数智时空、数字城市、数智金融、京东科技生态、数据智能10大专题论坛。
丰田推出生成式 AI 工具，自动设计汽车外形
据autonews 报道，丰田近日发布 AI 设计工具，可帮助快速设计汽车外形。
这款工具由丰田研究所开发，主要用于新车设计的早期阶段，他可以通过文本内容生成符合工程需求的汽车外观设计图，之后将由人类设计师来进行完善和挑选。
据悉，该工具在设计时将会考虑到底盘尺寸、风阻系数等因素。
重点论文：
GPT 模型中可信度的综合评估
最近，预训练语言大模型（如 GPT）在自然语言处理领域取得了很多进展。虽然人们认为这些模型非常有用，但同时也存在很多问题。因此，需要对它们进行全面的可信度评估，特别是对于医疗保健和金融等领域，因为错误可能会带来严重的后果。
本次研究着重关注了两个模型：GPT-4 和 ，并考虑了多种可信度问题，例如毒性、刻板偏见、对抗鲁棒性、隐私、机器伦理和公平性等方面。在评估中，发现了一些以前未公开的可信度威胁漏洞。比如，GPT 模型容易生成有毒性和偏见的文本，并在训练数据和对话历史中暴露个人隐私信息。此外，还发现了尽管 GPT-4 在标准基准测试中通常比 更可信，但如果系统被“jailbreak”或用户提示存在，GPT-4 可能更容易受到攻击，因为它更准确地遵循（误导性）指令。研究结果揭示了 GPT 模型的可信度问题，并提供了改进这些模型的方向。
论文链接：/abs/
