阿里等大厂豪掷50亿美元买英伟达芯片；寒武纪被爆裁员，硬件部分只保留少数员工；小米曝光64亿参数AI大模型｜AI一周资讯

继今年 4 月“恶意裁员”之后，如今寒武纪再度传出“团队解散”的消息。

近日，有媒体报道称，寒武纪出于财务方面的考虑，将对相关子公司行歌科技部分员工进行裁员，而南京及深圳团队则成为了本次裁员的“重灾区”。

硬件部分只保留少数员工“善后”，且新项目已经暂停，未来或将被放弃。”

寒武纪此次裁员主要出于财务因素考虑，希望在财务方面尽快打平。人事方面，行歌团队的架构负责人孙晓云已于去年离职。

如果上述消息属实，那么这意味着号称“AI 芯片第一股”的寒武纪，未来很可能将全面放弃智能驾驶芯片业务。

据 IT 之家报道，笔记类 App GoodNotes 6 近日上架苹果 App Store 商店，和 5 代相同，依旧需要付费购买，官方提供按年付费和买断两种方式，前者为 68 元一年，后者为 186 元买断。然而，5 代的付费用户无法直接获取 6 代的功能，仍然需要再次付费，引发了大量老用户的不满。

随后，GoodNotes 官方小红书账号发布声明：“在认真倾听了大家关于本次产品升级和定价的反馈意见后，决定为中国用户提供专属优惠。”

• 年费会员和一次性解锁价格全面下调 40%

• GoodNotes 5 付费会员可叠加使用升级折扣

GoodNotes 官方表示，GoodNotes 5 付费用户也可以选择继续使用 GoodNotes 5，不升级至新版本。近两天升级的用户如需退款，可联系客服。

小米公司此前并未“官宣”直接加入 AI 大模型赛道中，不过小米的 AI 大模型 MiLM-6B 目前已经悄然现身 C-Eval、CMMLU 大模型评测榜单，截至当前，小米大模型在 C-Eval 总榜单排名第 10、同参数量级排名第 1。

据悉，MiLM-6B 是由小米公司开发的一个大规模预训练语言模型，参数规模达 64 亿。

图源 MiLM-6B 的 GitHub 页面

而根据 C-Eval 给出的信息，MiLM-6B 模型在具体各科目成绩上，在 STEM（科学、技术、工程和数学教育）全部 20 个科目中，计量师、物理、化学、生物等多个项目获得了较高的准确率。

项目地址：https://github.com/XiaoMi/MiLM-6B

微软有许多 Office 应用程序可在网络上使用，如 Word、PowerPoint、Excel、Outlook 和 Teams。尽管它们是在网页浏览器中使用的，但这并不意味着它们不是复杂的应用程序。微软 Edge 团队在一篇博文中表示，他们一直在与 Office 性能团队合作，帮助提升这些网络应用的整体性能。博客中提到，Office 团队正在研究 PowerPoint 网页应用程序。

微软表示：通过使用更精确的睡眠定时方法，该团队能够将 CPU 采样开销减少 95%，并将 Edge 在剖析时的 CPU 总消耗量减少 71%。当然，这有助于 PowerPoint 团队调查并改进其应用程序的负载性能，但这也意味着使用 DevTools 中性能工具（在 Edge 或任何 Chromium 浏览器中）的每个人现在都能获得更好的体验。

Google 最近发布了 Project IDX。这是一个全新的浏览器内代码编辑器 + 开发环境。它将支持多种框架，如 Angular、Next.js、React、Svelte 和 Flutter，并将很快支持 Python 和 Go。

这是 Google 首次涉足提供基于浏览器的 AI 辅助全栈网络和多平台应用开发环境。它当前支持多种框架和语言，集成了 Codey AI 编程辅助功能。作为云 IDE，它结合了 Google Firebase、GitHub 等服务。IDX 让 Google 可以展示 AI 在编程方面的应用，但其是否会成为开发者选择的 IDE 还待观察。

GPU 制造商和 AI 提供商 Nvidia 近日宣布推出一系列新的生成式 AI 产品，旨在加速大型语言模型和其他先进 AI 应用的开发。

据报道，Nvidia 正在与 AI 创业公司 Hugging Face 合作，推出名为“训练集群即服务”的新云服务，用于企业定制 AI 模型的训练。该服务将结合 Nvidia 的 DGX Cloud 基础设施和 Hugging Face 的模型与数据集库。随着企业对 AI 训练需求激增, 这种合作使 Nvidia 能在 AI 云服务领域拓展业务。对高速增长的 Hugging Face 来说，合作可获得前沿基础设施来支持用户开发定制模型。

Aptos Labs 是一家区块链平台，专注于 Web3 开发。近日，该公司宣布与微软达成战略合作，将微软的 Azure OpenAI 服务集成到 Aptos 网络中。这一集成将使 Aptos 开发者和用户能够在去中心化的网络上使用人工智能和机器学习的能力。

Aptos Labs 已经构建了一个可扩展和安全的区块链网络，支持 Web3 的多种应用和用例。Aptos Labs 还开发了自己的编程语言 Move，可以让开发者轻松地编写智能合约。Move 可以确保代码的安全、可靠和可验证，以及用户体验的流畅。

通过与微软合作，Aptos Labs 为开发者提供了最先进的人工智能技术，可以增强他们在 Web3 上的应用和服务。Aptos Labs 将推出 Aptos Assistant，其将作为一个负责、友好和安全的助手，为每个普通的互联网用户和组织搭建 Web2 到 Web3 的桥梁。

微软的人工智能与 Aptos 网络的集成是 Web3 采用和创新的重要里程碑，将降低进入 Web3 探索和开发的障碍，并使更多的人能够参与并受益于去中心化的网络。

Stability AI 刚刚宣布了他们首个用于编程的生成式 LLM AI 产品 ——StableCode。该产品旨在帮助程序员完成日常工作，并为新手开发者提供实用的学习工具。

官方介绍道，StableCode 提供了一种独特的方式，通过使用三种不同的模型来帮助开发者编写代码，从而提示开发效率。

基础模型首先使用来自 BigCode stack-dataset (v1.2) 的多种编程语言进行训练，然后使用 Python、Go、Java、Javascript、C、markdown 和 C++ 等流行语言进行进一步训练。总的来说，他们在 HPC 集群上使用 560B token 的代码训练了模型。

建立好基础模型后，Stability AI 针对特定用例调整指令模型，以帮助解决复杂的编程任务。为了实现这一结果，他们在基础模型上训练了约 120,000 个 Alpaca 格式的代码指令 / 响应对 (instruction/response)。

阿里巴巴、百度、字节跳动和腾讯等中国主要科技公司联合订购了价值约 10 亿美元的 Nvidia A800 GPU，同时还计划在明年购买价值 40 亿美元的 GPU。

这些 GPU 对于培训大型语言模型等关键 AI 应用至关重要，而美国对技术出口的限制不断引发中国企业的采购潮。尽管出口限制存在，中国科技公司仍在努力获取符合规定的新一代 GPU，以满足其 AI 技术需求。

OpenAI 推出了网络爬虫 GPTBot，它可以通过特定的 user agent 字符串来标识自己。GPTBot 爬取网页内容，以收集训练 OpenAI AI 模型（如 ChatGPT）所需的数据。GPTBot 会过滤掉收费网页、包含个人隐私信息的网页，以及违反 OpenAI 政策的网页。允许 GPTBot 访问网站有助于提高 AI 模型的准确性和能力。网站所有者可以通过在自己的 robots.txt 文件中添加 GPTBot 来禁止其访问。还可以选择允许 GPTBot 仅访问网站的部分内容。

这一举措引发了人们对 AI 训练数据收集的隐私和版权问题的讨论。一方面，GPTBot 可以扩大 OpenAI 收集模型训练所需数据的范围；另一方面，一些网站可能担心自己的内容被滥用，因此提供了选择退出的选项。

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