01 微软市值突破3万亿美元
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当地时间周三下午（北京时间1月25日凌晨），美国科技巨头微软的市值首次突破3万亿美元，与苹果一同成为唯二达到这一里程碑的公司。这是微软48年来的市值最高值，已经超过整个法国的GDP。摩根士丹利、花旗等多家机构分析师指出，微软市值的突破很大程度上得益于生成式AI。
点评：自2022年底以来，微软联合OpenAI一方面甩出了ChatGPT、GPT-4等大招，另一方面将GPT落地到Microsoft 365、Bing搜索、Windows操作系统、Azure智能云等一系列微软系产品，产品已开始拉动微软收入增长，这让其成为除英伟达以外最受市场看好的生成式AI科技巨头。但与此同时，微软靠生成式AI坐上市值第一的地位后并非高枕无忧。如今，OpenAI在生成式AI领域的领导地位已经被大大挑战，同时微软与OpenAI的关系裂痕日益凸显，此外微软AI助手Copilot也被传出落地不及预期……微软的生成式AI布局似乎隐藏着不少问题。巅峰之上的微软今后路会怎么走？仍然要画上一个问号。
022023 ACM Fellow公布
图源：ACM社交媒体截图
当地时间1月24日，美国计算机学会（ACM）揭晓了 2023年最新Fellow名单。本次美国计算机协会 (ACM) 一共宣布了68位ACM Fellow，他们在算法设计、计算机图形学、网络安全、节能计算、移动计算、软件分析和网络搜索等领域做出了重大贡献。今年荣获过ACM图灵奖的深度学习领域三位领军人物Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和Yann LeCun均入选ACM Fellow，此外还有14位杰出华人也在名单之列，占总人数的20%。
点评：ACM 创立于1947年，是世界上第一个科学性及教育性计算机学会，也是全世界计算机领域影响力最大的专业学术组织，目前在全世界130多个国家和地区拥有超过10万名的会员，其所评选的图灵奖被公认为世界计算机领域的诺贝尔奖。ACM Fellow 由同行评选，每年遴选一次，旨在表彰在计算科学、技术和领导中带来变革性贡献和突破的学者，审查过程极其严格，因此人数仅占 ACM 全球会员总人数的1%，体现了 ACM 对会员的最高认可。
03美国FTC对科技巨头的人工智能交易展开调查
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当地时间1月25日周四，美国联邦贸易委员会（FTC）宣布，将对微软与OpenAI、亚马逊与Anthropic以及谷歌与Anthropic之间的合作关系进行调查，并向这五家公司发出了要求提供更多有关其投资和合作信息的命令。
点评：对于AI公司来说，与大型科技公司合作对自身生存发展极为重要。构建大型语言模型的成本极高，并且需要庞大的计算资源，而这些科技巨头正好拥有雄厚的资金和完善的基础设施来支持做这件事情。但历史表明，新技术可以创造新的市场和良性的竞争。但随着企业竞相开发以及实现AI的商业化，我们必须警惕可能存在的垄断行为。
04小鹏汽车原北美团队视觉感知负责人王弢离职
图源：Pexels
据凤凰网科技消息，小鹏汽车原北美团队视觉感知负责人王弢于近期离职。资料显示，王弢于毕业于斯坦福大学人工智能专业，2019年8月加入小鹏汽车，此前一直担任北美视觉感知团队的负责人。2023年5月，调岗到负责智能机器人的生态企业鹏行智能，负责创新战略。
点评：随着去年，刘兰个川、吴新宙、Parixit Aghera相继离职，小鹏汽车北美团队也开始和中国团队整合，目前李力耘接任了吴新宙，一把手的位子。王弢的离职，只是小鹏汽车智驾团队变动的缩影。
05腾讯发布2024数字科技十大前沿应用趋势
图源：腾讯报告截图
1月24日，腾讯发布了《2024数字科技前沿应用趋势》。这些趋势涵盖了智能科技在各个领域的应用，包括计算领域的高性能计算、量子计算、云计算和边缘计算的融合;人工智能领域的通用人工智能、多模态大模型、AI 智能体和 AI 治理;机器人领域的机器人智能化和灵巧手的进化;以及基因计算领域的基因组学与人工智能的结合。
点评：在这个日新月异的变革时代，我们有幸见证并参与了数字科技的创新突破。特别是近年来，以大模型为代表的AI技术，让我们看到了通用人工智能的曙光，有望大幅加速技术演进的步伐。未来已来，一个充满韧性和重塑的全新时代即将揭开序幕。
06最新通义千问多模态大模型性能赶超国外同行
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阿里云公布多模态大模型研究进展。据悉，通义千问视觉理解模型Qwen-VL再次升级，继Plus版本之后，再次推出Max版本，升级版模型拥有更强的视觉推理能力和中文理解能力，能够根据图片识人、答题、创作、写代码，并在多个权威测评中获得佳绩，整体性能堪比GPT-4V和Gemini Ultra。
点评：2024年，大模型领域要卷什么？很明显，新的方向就是多模态。继GPT-4 在语言方向的里程碑式突破之后，业界普遍认为「视觉」是下一个爆发的赛道。毕竟人类的五感之中有80%是视觉信息，未来的大模型也应该充分利用更多种类的感官，以此探索实现 AGI 的路径。
