华人AI制药公司获3.72亿美元融资 李开复谈AI替代工作 AGI或使全球GDP翻倍

Formation Bio近日宣布完成3.72亿美元D轮融资。这家公司原名TrialSpark，由华人创业者Benjamine Liu和Linhao Zhang共同创立，核心业务是利用人工智能技术优化药物临床试验流程。本轮融资由Andreessen Horowitz领投，赛诺菲、红杉资本、Thrive、Emerson Collective、Lachy Groom等老股东继续加持，同时引入了SV Angel Growth和FPV Ventures等新投资方。

另一家值得关注的初创公司Hebbia，则获得了近1亿美元B轮融资。Hebbia主要利用生成式AI技术，帮助用户在海量文档中快速搜索并获取精准答案。此轮融资由Andreessen Horowitz领投，公司估值已达到7亿至8亿美元区间。

吴恩达博士旗下的AI基金也传来新动向，计划为其第二期基金筹集1.2亿美元。该基金专注于种子轮和A轮阶段的AI初创公司投资，旨在为团队提供资金支持，并连接吴恩达的专业网络资源。据悉，第二期基金的规模将比首期有所调整。

在垂直应用领域，2B美食机器人RaaS服务商“不停科技”完成了近亿元A+轮融资。该公司主攻AI数字厨房解决方案，其打造的线上机器人Botin Bota能够实时分析餐饮门店运营数据，为精细化运营提供决策参考。本轮融资由华山资本领投，高秉强教授生态圈基金未来科技等新投资方加入，李泽湘教授旗下清水湾基金、甘洁教授旗下知行一号基金已连续三轮超额跟投。星辰资本担任后续融资独家财务顾问。资金将主要用于产品研发及全球市场交付。

“酶有科技”完成了数千万元天使轮融资。该公司致力于运用AI技术降低酶法DNA合成的成本，本轮融资由线性资本领投，奇绩创坛和旦恩资本跟投。

“硕橙科技”宣布获得数千万元C1轮融资，投资方为彬复资本。该公司专注于通过全感知智能硬件与AI算法，为工业领域提供设备预测性维护、智能运维等解决方案。

此外，专注于安卓云、AI边缘计算及云基础设施的“瑞驰信息”获得了战略投资；美国电商AI服务提供商Constructor完成了B轮融资；旨在通过“链上AI预言机”将AI融入去中心化应用的Ora Lab完成了2000万美元融资，投资方包括Polychain、HF0和Hashkey Capital；AI教育技术平台MagicSchool AI获得了1500万美元A轮融资，由Bain Capital Ventures领投；以及AI基础软件与应用开发商“中科盈腾”完成了数百万元天使轮融资，由北京积露领投。

国内情报

在百度WA VE SUMMIT深度学习开发者大会上，首席技术官王海峰正式发布了文心大模型4.0 Turbo版本。新版本在应答速度和检索能力上均有显著提升。同时公布的数据显示，文心一言用户规模已达3亿，单日最高调用次数达到5亿次，其背后的飞桨平台提供了关键支撑。

百度还推出了基于文心大模型的智能代码助手“文心快码”，主打“帮你想、帮你写、帮你改”三大场景，旨在提升开发效率与业务迭代速度。据悉，百度内部已有超过80%的工程师使用该工具，代码采纳率达到44%。文心快码支持超过100种主流编程语言及多种集成开发环境，并提供了四种版本。百度方面承诺，不会存储或分析用户代码，确保数据安全与隐私。

华&为与广东省气象局签署了深化合作框架协议，双方将共同推动高性能计算与人工智能等现代技术在气象领域的深度应用。

另一方面，华&为发布了面向Net5.5G智能云网的“星河AI网络解决方案”。该方案旨在应对网络运维复杂性、业务体验保障及AI时代下的网络安全三大挑战，通过引入AI技术赋能网络，目标是实现L4级别的自动驾驶网络和高智慧泛在安全防护。

知乎上线了全新的AI产品“知乎直答”，该产品是知乎AI搜索功能的产品化体现，目前已上线PC端。它基于知乎平台的问答数据，能够提供“简略”和“深入”两种答案生成模式，并支持“找内容”和“找人”功能。未来，知乎将推进其App版本的开发，并计划引入多模态能力，探索对外合作。

硅基智能开源了其AI数字人交互平台Duix。该平台旨在帮助开发者简化智能数字人的创建与部署流程，提供丰富的工具支持，使得无需专业技术团队介入，即可在各种终端设备上部署逼真的数字人。平台提供多种数字人模型下载，适用于不同行业场景，并已开源以方便二次开发。其功能涵盖语音输入输出、实时交互和多终端支持，可应用于乘客服务、自动化客服、智能咨询、虚拟主持人等多个领域。

北京智源研究院创始理事长张宏江在谈及AI治理时强调了国际合作的重要性。他指出，人工智能系统有两条不应跨越的红线：一是永远不应该具备自我复制和改进的能力，否则可能导致失控；二是永远不应该具备欺骗人类的能力。

零一万物CEO、创新工场董事长李开复在近期分享中，则以幽默的方式回应了AI对工作的影响。他笑称，如果AI取代了他的工作，他或许可以去代言生发剂广告，因为“这么多年头发没有变少”。在谈及AI时代时，他表示这是自己渴望了四十多年的时代，并认为AI是人类最终对自己的理解。他预测，AI智能水平有望在明年赶超博士，技术奇点将在数年后到来。

国际情报

OpenAI近期动作频频。首先，推出了基于GPT-4构建的代码审查模型CriticGPT。该模型专门用于审查和识别ChatGPT等大型语言模型生成的代码中的错误，利用人类反馈强化学习技术，提升了代码审查的准确性和效率，并能提供解释以帮助开发者改进代码。

商业层面，根据OpenAI与微软的内部数据，截至今年3月，OpenAI通过出售AI模型访问权限已实现约10亿美元的年化收入。这一成绩使其在AI模型销售方面超越了科技巨头微软，后者的Azure OpenAI服务直到近期才达到相同的收入水平。

此外，OpenAI还与《时代》杂志达成了多年的内容授权协议，将能够访问后者过去一百多年的档案资料，用于训练包括ChatGPT在内的AI模型。

AI搜索初创公司Perplexity近期陷入争议。有分析发现，其答案引用的来源中，AI生成的内容越来越多，甚至包含过时和错误信息，这与该公司宣称的“仅使用可靠来源”相悖。同时，亚马逊AWS正在调查Perplexity AI，因其被指控未经许可使用AWS服务器托管的爬虫程序抓取数据，并可能违反了robots.txt排除协议。

亚马逊在AGI（通用人工智能）领域持续加码，与AI初创公司Adept达成技术授权协议，Adept的联合创始人及部分团队成员将加入亚马逊。Adept专注于开发能执行各种软件任务的AI“袋里”，其技术将支持亚马逊在生成式AI领域的扩展。据悉，Adept已筹集超过4.15亿美元，估值约10亿美元。交易完成后，其工程部门负责人Zach Brock将接任CEO，公司业务将重新聚焦于“启用袋里人智能的解决方案”。

美国芯片初创公司Rain AI正加速其AI芯片研发，近期招募了曾在苹果效力17年的芯片高管Jean Didier Allegrucci，由其担任硬件工程主管。就在三周前，该公司还招聘了Meta ASIC架构团队的首席架构师Amin Firoozshahian。

菲尔兹奖得主Timothy Gowers近期对大型语言模型的推理能力提出了质疑。他通过经典的“狼-山羊-卷心菜”过河难题进行测试，发现GPT-4o在最简单的题目上也会出错，Claude 3.5同样无法幸免。Gowers提出了“废话比率”作为新的评估基准，并指出当前评估方法存在缺陷。为此，他推出了交互式评估平台CheckMate和评分数据集MathConverse，以更准确地衡量模型的实际推理能力。

谷歌DeepMind开源了其AI模型Gemma 2，提供90亿（9B）和270亿（27B）两种参数规模。27B模型训练了13万亿个标记，性能可与参数规模两倍于它的主流模型相媲美；9B模型训练了8万亿个标记，性能超越了Llama 3 8B等模型。两者均拥有8192的上下文窗口，可在Google AI Studio中使用。其架构设计使其能在包括谷歌云TPU、英伟达A100或H100 GPU在内的多种硬件上高效运行。一个更小的26亿参数（2.6B）模型也将很快发布，小到可以在手机上本地运行。

Meta最新发布的LLM Compiler让开发者感到兴奋。这是一个基于大语言模型的编译器优化工具，通过在包含5460亿个标记的LLVM-IR和汇编代码语料库上训练，增强了对编译器中间表示、汇编语言和优化技术的理解。测试显示，LLM Compiler的优化潜力达到了自动调优搜索的77%，能显著减少编译时间并提高代码效率。在反汇编方面，它能将x86_64和ARM汇编代码转换回LLVM-IR，往返反汇编成功率为45%。

Resemble AI发布了下一代深度伪造音频检测模型Detect-2B，声称准确率高达94%。该模型采用了一系列预训练的子模型和微调技术，能够深入检查音频片段以判断是否为AI生成。Detect-2B能以至少93%的准确率检测六种不同语言的深度伪造音频，并能预测音频的AI生成概率，无需针对每个新片段重新训练模型。

OpenAI CEO Sam Altman预测，AGI（通用人工智能）可能在十年内实现，并有望使全球GDP翻倍。他强调AI的发展是渐进式的，尽管ChatGPT引起了广泛关注，但大多数应用程序尚未发生根本性变化。未来几年，随着更多应用在AI模型上构建，变化将更加显著。他相信AI将成为巨大的生产力驱动因素，带来前所未有的经济和社会效益。

微软AI首席执行官穆斯塔法·苏莱曼在谈及AI训练数据版权时表示，对于开放网络上的内容，自90年代以来的“社会契约”一直是“合理使用”，即任何人都可以复制、重新创作。但他也承认存在“灰色地带”，即当网站或出版商明确禁止抓取其内容用于AI训练时。他认为这个问题最终将在法庭上得到解决。

Meta CEO马克·扎克伯格则力挺开源AI。他深信最终不会只有“一个”AI，并强调了开源的价值——即将AI工具交到更多人手中。他批评那些建立闭源AI平台的公司，认为私藏技术不利于创造出反映人们不同兴趣的多样化AI，也不是为用户创造最佳体验的方式。

比尔·盖茨则为AI的能耗问题“辩护”。针对AI系统导致能源消耗加快的担忧，他认为AI技术最终将能“抵消”其自身的耗电量，因此不必“过分担心”运行新一代AI系统所需的巨大电力，尽管微软等科技公司正在投资数百亿美元建设大型新数据中心。

更多国际情报

学术界GPU资源分配不均的问题引发讨论。有全美TOP 5机器学习实验室的博士生发帖称，其实验室没有H100 GPU。相比之下，普林斯顿、哈佛等顶尖高校拥有大量H100，而其他机构则可能资源匮乏，同一实验室的博士生甚至需要争抢计算资源。

视频生成技术迎来新进展。首个类Sora的开源复现方案Open-Sora发布，它可以在英伟达RTX 3090 GPU上基于文本生成视频，最高可生成240P分辨率、最长4秒的视频。生成2秒视频约需30秒，4秒视频约需60秒。对于424x240的输出，4秒视频的像素量接近1千万。

微软对OpenAI价值130亿美元的投资协议正面临欧盟的审查。监管机构将更多地询问微软的竞争对手和客户，以了解协议中的排他性条款是否可能对市场竞争产生负面影响。

一项学术研究揭示了AI在学业中的潜在影响。Scarfe教授团队使用GPT-4生成考试答案并代表33名假学生提交，在不知情的情况下由教师评分。结果显示，AI生成的本科心理学课业答案在94%的情况下未被发现，且平均得分高于学生的真实得分。

智能硬件领域，Solos公司将推出一款名为AirGo Vision的智能眼镜。该眼镜配备了OpenAI的GPT-4o AI模型和摄像头，能够识别物体并回答用户问题，同时兼容Google Gemini和Anthropic的Claude模型，并配有LED通知灯。具体价格和发布日期尚未公布。

汽车行业也在加速智能化。奥迪宣布将与ChatGPT合作，为其约200万辆汽车注入智能语音助手功能。这项服务预计于7月推出，车主可通过自然语言控制信息娱乐、导航和空调系统，ChatGPT还能回答一般知识性问题。

产品热榜

在Product Hunt平台上，一款名为ApyHub Fusion的AI智能化API客户端备受关注。它借鉴了Notion的直观界面设计，将API的构建、测试和文档化过程整合到一个智能化工作空间中。其核心优势在于AI驱动的智能化功能，能够预测用户需求并优化工作流程，同时支持实时团队协作，兼容主流API客户端数据导入，并支持MacOS、Windows和Web多平台使用。

GitHub Trending热榜上，开源项目MoneyPrinterTurbo引发开发者兴趣。这是一个基于AI大模型的自动化短视频生成工具，支持通过输入主题或关键词一键生成包含文案、素材、字幕和背景音乐的高清短视频。项目提供Web界面和API接口，支持多种语音合成和字幕生成模式，可通过Docker或一键启动包快速部署。

此外，Glif创始人fabian在几分钟内搭建的meme梗图生成器在推特上风靡。该工具能快速生成幽默、尖锐的梗图，成为新一代“嘴替”，展现了AI在创意表达形式上的新应用。

前沿技术

Visual Sketchpad：赋予AI视觉推理能力
由华盛顿大学、Allen AI研究所和宾夕法尼亚大学联合推出的Visual Sketchpad，是一个创新的多模态框架。它将语言模型与视觉绘图能力结合，使模型能够生成辅助草图（如线条、框、标记），从而在解决几何问题、计算机视觉任务时进行更接近人类方式的视觉推理，超越了传统的文本链式推理范式。

DigiRL：设备控制AI袋里训练方法
加州大学伯克利分校等机构的研究人员推出了DigiRL，这是一种创新的自主强化学习方法，用于训练真实环境中的设备控制AI袋里。该技术通过两阶段微调预训练的视觉语言模型，在复杂的图形用户界面控制任务中表现卓越。在Android-in-the-Wild数据集上，经过DigiRL训练的1.5B参数VLM模型，成功率从17.7%大幅提升至67.2%，远超现有最佳方法。

R2R：开源RAG引擎
SciPhi-AI推出了开源RAG（检索增强生成）引擎R2R。该工具旨在连接本地LLM实验与可扩展、生产就绪的RAG系统，为开发者提供了一个围绕RESTful API构建的全面解决方案。R2R支持多模态输入（文本、文件、图像、音频等），并提供混合搜索、图形RAG、应用程序管理、客户端-服务器交互等丰富功能。

Director3D：文本到3D生成技术
厦门大学与上海人工智能实验室的研究人员推出了Director3D，这是一个强大的开放式文本到3D生成框架。它通过Trajectory Diffusion Transformer建模摄像机轨迹分布，再通过Gaussian-driven Multi-view Latent Diffusion Model建模图像序列分布，从而生成与文本描述一致的高质量3D场景。该框架还引入了SDS++损失来进一步优化和细化生成结果。

StreamingT2V：长视频生成技术新突破
来自俄勒冈州佐治亚理工学院和UIUC的研究团队推出了StreamingT2V。该项目最新版本支持高分辨率的长图像到视频生成，提供24fps和12fps两种帧率选择。通过条件注意力模块和外观保持模块，该技术实现了视频片段间的一致性和长期场景特征保持，能够生成长达2分钟的高质量视频。其采用的随机混合方法，使视频增强器可在自回归过程中持续应用，从而理论上支持生成无限长度的视频，并在生成高运动量视频方面表现优异。

大牛洞见

在UC Berkeley的一场黑客松活动上，前特斯拉AI总监、OpenAI创始成员Andrej Karpathy分享了他对AI发展的深刻见解。他指出，AI领域正经历一场前所未有的变革，其影响已从小规模的学术圈扩展至整个社会经济格局。

Karpathy强调，大型语言模型正在成为新的计算核心，其角色类似于传统计算机中的CPU。他预测，AI技术将从数字领域扩展到物理世界，深刻影响基础设施。未来可能出现多个AI实体协作完成复杂任务的场景，从而自动化大量现有工作。

在探讨AI的潜在发展方向时，Karpathy借鉴了科幻电影《Her》和《I, Robot》中的概念，思考了AI可能带来的伦理与社会挑战，为听众勾勒出一幅既充满机遇又需审慎应对的未来图景。