每經(jīng)記者 鄭雨航    每經(jīng)實習(xí)記者 岳楚鵬    每經(jīng)編輯 高涵    

｜2025年1月13日 星期一｜

NO.1 扎克伯格：AI很快就能取代Meta中層工程師

近日，扎克伯格在播客中表示，Meta和另外一些科技巨頭正在朝著全自動編程方向努力。扎克伯格說道：“可能在2025年，我們Meta以及其他致力于此項工作的公司將會擁有一種AI，它可以有效地成為公司中級工程師，能夠編寫代碼。”扎克伯格補充道，Meta最終將會使其應(yīng)用程序中的所有代碼和生成的AI都由AI完成。

點評：扎克伯格宣布Meta將推進(jìn)工程師工作自動化，預(yù)示著AI技術(shù)在大型科技公司中的應(yīng)用將更加深入，可能促使投資者重新評估相關(guān)企業(yè)的技術(shù)優(yōu)勢和成本結(jié)構(gòu)。此舉或?qū)μ峁〢I解決方案的公司構(gòu)成正面影響，而對依賴傳統(tǒng)軟件工程師的IT服務(wù)行業(yè)可能帶來壓力。

NO.2 LG將開發(fā)人形機器人

近日，據(jù)外媒報道，LG計劃在今年2月和3月進(jìn)行beta測試后，于今年晚些時候推出代號為Q9的AI智能體，Q9將成為其人形機器人的基礎(chǔ)模型。LG電子副總裁兼首席技術(shù)官金炳勛介紹說，公司正在以Q9為基礎(chǔ)，研究開發(fā)人形機器人所必需的技術(shù)，例如手勢和步態(tài)。Q9將由LG和微軟合作開發(fā)。

點評：LG的動作顯示了其在智能機器人領(lǐng)域的雄心。此舉可能促使市場對LG電子的創(chuàng)新能力和長期增長潛力進(jìn)行重新評估。與微軟的合作預(yù)示著技術(shù)融合的新趨勢，可能對涉及AI和機器人技術(shù)的整個行業(yè)產(chǎn)生積極影響。LG的這一動向或?qū)ν袠I(yè)的競爭對手構(gòu)成壓力，推動整個行業(yè)向更高技術(shù)水平發(fā)展。

NO.3 英偉達(dá)正在招募ASIC工程師

近日，據(jù)媒體報道，英偉達(dá)目前已經(jīng)成立了新的ASIC部門，擴大定制化服務(wù)產(chǎn)能，并正在積極招募人才。報道稱，為了保持領(lǐng)先地位，英偉達(dá)的新ASIC部門專注于從聯(lián)發(fā)科等業(yè)內(nèi)領(lǐng)先公司招募上千名人才，已便與博通和Marvell在ASIC市場上開展競爭。

點評：英偉達(dá)成立新ASIC部門并擴大定制化服務(wù)，展現(xiàn)其鞏固市場領(lǐng)導(dǎo)地位的決心。積極招募上千名人才，表明英偉達(dá)意圖在ASIC市場與博通、Marvell等展開激烈競爭。此舉可能加劇行業(yè)人才爭奪，推動ASIC技術(shù)創(chuàng)新，對相關(guān)企業(yè)股價和行業(yè)格局產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

NO.4 OpenAI機器人項目招新，或自研傳感器

近日，OpenAI硬件部門總監(jiān)Caitlin Kalinowski在社交平臺透露，OpenAI將開發(fā)配備定制傳感器的機器人。在帖子中，Kalinowski重點介紹了OpenAI機器人團(tuán)隊的三個崗位以及負(fù)責(zé)的具體內(nèi)容，包括電子感知工程師、機器人機械設(shè)計工程師、技術(shù)項目經(jīng)理。目前，OpenAI的官網(wǎng)上也已經(jīng)更新這三則招聘信息。OpenAI團(tuán)隊將自主開發(fā)傳感器和計算組件，并由OpenAI自研的AI模型驅(qū)動。

點評：OpenAI計劃開發(fā)搭載定制傳感器的機器人，并由內(nèi)部AI模型驅(qū)動，標(biāo)志著其在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的深入探索。招聘信息顯示OpenAI正組建專業(yè)團(tuán)隊，強化在機器人技術(shù)方面的研發(fā)能力。這一動向可能激發(fā)市場對AI和機器人技術(shù)領(lǐng)域的新期待，對相關(guān)行業(yè)產(chǎn)生正向推動作用，同時也可能加劇人才市場競爭，影響相關(guān)企業(yè)的研發(fā)和投資策略。

NO.5 訓(xùn)練成本不到450美元，美團(tuán)隊推出新推理模型

加州大學(xué)伯克利分校研究團(tuán)隊發(fā)布了Sky-T1-32B-Preview推理模型，并在多個關(guān)鍵基準(zhǔn)測試中與o1早期預(yù)覽版相媲美。該團(tuán)隊表示：“值得注意的是，Sky-T1-32B-Preview的訓(xùn)練成本不到450美元。”根據(jù)報告，開發(fā)成本的大幅降低主要得益于合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的應(yīng)用。研究團(tuán)隊利用阿里巴巴的QwQ-32B-Preview模型，生成了初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)，隨后“整理”數(shù)據(jù)混合，并利用OpenAI的GPT-4o-mini將數(shù)據(jù)重構(gòu)為更易用的格式，最終形成了可用的訓(xùn)練集。

點評：加州大學(xué)伯克利分校發(fā)布低成本大型語言模型Sky-T1-32B-Preview，其性能與o1早期預(yù)覽版相當(dāng)，但訓(xùn)練成本大幅降低至450美元以下。這一突破得益于合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的創(chuàng)新使用，預(yù)示著AI研究門檻降低，可能推動更多初創(chuàng)企業(yè)和研究機構(gòu)進(jìn)入該領(lǐng)域。此外，該成果也展示了大型模型成本效益潛力，對AI行業(yè)的發(fā)展趨勢和投資決策產(chǎn)生積極影響。

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