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  • 8/27/2024 - 🤖Anthropic公布Claude模型的系统提示 | 📱违反欧盟规定,Uber再收巨额罚单 | 💥科技行业找工作难,是因为AI吗?

8/27/2024 - 🤖Anthropic公布Claude模型的系统提示 | 📱违反欧盟规定,Uber再收巨额罚单 | 💥科技行业找工作难,是因为AI吗?

August 27, 2024

今日三句半

🤖人工智能

Anthropic公布Claude模型的系统提示(link)

  1. Anthropic公布了最新Claude模型的系统提示，这些系统提示明确罗列了Claude不能做的事情，并为Claude定制了特定的性格特征；

  2. 系统提示要求Claude“始终表现得完全看不见人脸”，从而避免进行人脸识别，此外Claude被要求表现得聪明而富有好奇心；

  3. 通常AI公司会对模型的系统提示保密，Anthropic希望借助公开系统提示，展现一个更具道德和透明性的公司形象。

微软发布小语言模型(link)

  1. 微软发布了Phi-3.5系列小语言模型，该系列包括三个模型，每种模型针对不同的任务进行了优化，意味着AI领域可能从“大即是好”转向注重效率和可持续性的新时代；

  2. Phi-3.5-mini-instruct模型，主要用于快速推理任务，如代码生成和逻辑问题解决，尽管其参数数量较少，但在性能基准测试中与Meta的Llama 3.1和Mistral 7B等大模型可以相媲美；

  3. Phi-3.5-MoE-instruct模型，采用专家混合架构，每次操作仅激活部分参数，提高了处理多语言复杂任务的效率；

  4. Phi-3.5-vision-instruct模型，扩展至多模态AI，具备处理文本和图像的能力，适用于光学字符识别、图表分析和视频摘要等任务。

OpenAI赞同标记AI生成内容(link)

  1. OpenAI公开支持正在讨论的加州AB 3211法案，该法案要求科技公司对AI生成的内容进行标记；

  2. 这项法案可以避免AI生成的内容被用来传播伪造信息，这在今年这样的选举年格外重要;

  3. 该法案目前已经被加州议会通过，下一步将提交给加州参议院进行表决。

英伟达介绍新一代Blackwell平台(link)

  1. 在2024年的Hot Chips大会上，英伟达介绍了新一代的Blackwell平台，将为未来的大型AI模型提供支持。

OpenAI分享构建AI基础设施的经验(link)

  1. 在2024年的Hot Chips大会上，OpenAI介绍了如何构建一个可扩展的AI基础设施。

📱科技大厂

违反欧盟规定，Uber再收巨额罚单(link)

  1. 荷兰监管机构对Uber开出了2.9亿欧元(3.24亿美元)的罚单，理由是Uber将平台上的欧洲司机个人数据传输至美国，Uber表示将上诉；

  2. 尽管目前Uber已停止了这种行为，荷兰监管机构仍认为这严重违反了欧盟《通用数据保护条例》；

  3. 今年1月，Uber曾因侵犯司机个人数据隐私而被荷兰监管机构罚款1000万欧元(1100万美元)。

AWS指导销售人员如何黑竞争对手(link)

  1. 亚马逊云服务AWS的内部销售指南被曝，指导销售人员如何抨击OpenAI，微软和谷歌，从而说服客户，AWS更能满足他们的AI需求；

  2. AWS要求销售人员告诉客户，OpenAI只是一家研究型企业，缺乏高级安全性和客户支持体系；

  3. 亚马逊正在开发一款名为“Metis”的AI聊天机器人，希望与OpenAI的ChatGPT竞争。

Intel财务告急，美国芯片独立前景堪忧(link)

  1. Intel在公布2024年第二季度财报时，由于财务表现不佳，宣布了裁员15%的激进成本削减计划；

  2. 2024年，美国政府为Intel提供了85亿美元的直接资助和110亿美元的贷款，但是，建造新一代半导体工厂的成本极高，这笔资金是否足够仍存在疑问；

  3. Intel是美国唯一一家能够开发尖端半导体技术的公司，对美国芯片制造独立性有决定性的影响，他的竞争对手是台积电、三星等外国公司；

  4. 2025年，Intel 18A工艺将进入生产阶段，若成功，Intel将重新站在技术前沿，若失败，美国芯片制造业将面临严重挫折。

IBM关闭中国研发部门，裁员1000人(link)

  1. IBM宣布将完全关闭其在中国的研发部门，这将影响超过1000个工作岗位；

  2. IBM发言人表示，“这些变化不会影响我们在大中华区服务客户的能力”；

  3. 目前中国市场的硬件需求下降，增长面临挑战。

💥其他热点

科技行业找工作难，是因为AI吗? (link)

  1. 许多计算机专业的毕业生发现找工作非常困难，主要是由供需决定的：计算机专业毕业生的数量达到了历史最高，而雇主却因为经济环境而减少了软件工程师的招聘；

  2. AI并不是一个影响因素：AI取代软件工程师，还有很长的路要走，这在很长一段时间里都不会发生。

创业难在哪儿(link)

  1. 经营一家初创公司就像操作一台复杂的机器，如果配置正确，它可以产生财富，但这个过程充满了不确定性和挑战；

  2. 创业的困难不在于工作量，而在于理解各种机制的运作方式，因为各种决策的效果往往不可预测；

  3. 成功通常来自于在不确定性中做出自信决策的能力，同时，错误的决策也可能导致失败。

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