AI新闻动态（2024-12-21到2024-12-28)

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AI新闻动态（2024-12-21到2024-12-28)

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目录

AI产品

1. DeepSeek发布并开源了全新系列模型 DeepSeek-V3
2. Qwen开源视觉推理模型QVQ

机器人

1. 宇树科技发布新机器狗B2-W，演示视频在全球引起轰动

AI投资

1. xAI宣布完成60亿美元新一轮融资，累计融资额达120亿美元，市值超400亿美元
2. 小米正在搭建自己的GPU万卡集群，并对AI大模型进行大力投入

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2024-12-24 xAI宣布完成60亿美元新一轮融资，累计融资额达120亿美元，市值超400亿美元

• 投资者包括英伟达、AMD等97个个人或机构。
• 融资将用于扩大基础设施和推出新产品，如超级计算机和Grok 3。
• xAI计划将超级计算机规模扩大至20万个英伟达GPU。
• Grok 3正在加速训练中，预计年底发布。
• xAI的目标是了解宇宙的真实本质，推出突破性产品。
• 公司目前收入约1亿美元，员工约100人，估值使每位员工价值接近4亿美元。

媒体文章：

• 量子位: 刚刚，马斯克xAI再融60亿美元，老黄AMD都投了

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2024-12-27 DeepSeek发布并开源了全新系列模型 DeepSeek-V3

1. DeepSeek-V3 是一个 671B 参数的自研 MoE 模型，展现出与顶级闭源模型类似的能力，如 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。
2. DeepSeek V3 的训练仅消耗不到 280 万个 GPU 小时，是 Llama 3 405B 所需算力的十分之一。
3. DeepSeek V3 的训练成本仅为 557.6 万美元，而训练一个 7B 的 Llama 2 则需要 76 万美元。
4. 在百科知识、长文本、代码和数学等多个领域，DeepSeek-V3 显示出卓越的性能，特别是在算法类代码和数学竞赛中表现突出。
5. DeepSeek-V3 在中文能力评测中与 Qwen2.5-72B 表现相近，但在某些领域更为领先。生成速度从 20 TPS 提升至 60 TPS，实现了 3 倍的提升。
6. 随着 DeepSeek-V3 的上线，API 服务价格进行了调整，同时提供了长达 45 天的优惠价格体验期。

Github项目地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
官方公众号文章：DeepSeek-V3 正式发布

媒体文章：

• 量子位：国产之光DeepSeek把AI大佬全炸出来了！671B大模型训练只需此前算力1/10，细节全公开

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2024-12-30 宇树科技发布新机器狗B2-W，演示视频在全球引起轰动

1. 埃隆·马斯克转发了B2-W的视频，并评论称“未来的战争是无人机的战争”，显示了国际社会对这款机器狗的关注。
2. B2-W机器狗展示了多项高难度动作，包括360°旋转跳跃、侧空翻越过障碍物、在崎岖地形中穿梭、高空跳跃、陡坡俯冲和水域穿行。
3. B2-W能在空载状态下工作5小时以上，最大移动速度20km/h，最大负重120kg，负载40kg时续航50km，售价约109万元人民币，能执行火灾救援、气体探测等任务。
4. 宇树科技成立于2016年，由90后宁波小伙王兴兴创立，公司以四足机器狗起家，已推出多款产品。
5. 宇树科技的产品在多个国际大舞台上亮相，包括央视春晚、冬奥会开幕式、美国春晚赛前表演等。

B站视频：Unitree B2-W 天赋觉醒！

媒体文章：

• 每日经济新闻：90后小伙的这只“狗”火了，马斯克也点赞！售价109万元，能越野“跑酷”，还可以当坐骑！外国网友：这就是未来的感觉

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2024-12-26 小米正在搭建自己的GPU万卡集群，并对AI大模型进行大力投入

1. 团队成立时已有6500张GPU资源。知情人士透露，雷军在小米的AI硬件计划中扮演了重要的领导角色。
2. DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一罗福莉将加入小米，可能领导小米大模型团队。2023年4月，小米AI实验室大模型团队正式组建，栾剑担任负责人。
3. 小米大模型技术的主力突破方向为轻量化、本地部署，已在手机端侧大模型取得进展。
4. 小米在训练模型时从零开始，同时保持开放态度，结合自研与第三方合作。
5. 小米AI技术团队经过7年6次扩展，人员规模已达3000多人，技术能力覆盖多个领域，并逐步接入多个业务板块。

媒体文章：

• 财联社: 小米正搭建GPU万卡集群，将对AI大模型大力投入

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2024-12-25 Qwen开源视觉推理模型QVQ

1. 这是一个基于Qwen2-VL-72B构建的开源多模态推理模型，旨在提升人工智能的视觉理解和复杂问题解决能力。
2. QVQ在MMMU评测中取得70.3的优异成绩，并在各项数学相关基准测试中相比Qwen2-VL-72B-Instruct有显著提升。
3. QVQ-72B-Preview存在一些限制，包括语言混合、递归推理问题、安全和伦理考虑，以及性能和基准限制。
4. Qwen团队在四个数据集上评估QVQ-72B-Preview，包括MMMU、MathVista、MathVision和OlympiadBench。

媒体文章：

• 魔搭ModelScope社区：Qwen开源视觉推理模型QVQ，更睿智地看世界！