【3月15日大模型日報合輯】蘋果大模型MM1殺入場：超半數作者是華人；開創AI藥研先例，Insilico公開其首款AI藥物研發全過程，登Nature子刊；海爾聯合樂聚 展出人形機器人「誇父」：支援洗衣、澆花等操作；Sora竟是用這些資料訓練的？ OpenAI CTO坦白惹眾怒；OpenAI 官文洩露，GPT-4.5 turbo 或在 7 月發布

蘋果大模型MM1殺進場：300億參數、多模態、MoE架構，超半數作者是華人

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今年以來，蘋果顯然已經加大了對生成式人工智慧（GenAI）的重視和投入。 先前在 2024 年蘋果股東大會上，蘋果 CEO 提姆・庫克表示，今年將在 GenAI 領域實現重大進展。 此外，蘋果宣布放棄 10 年之久的造車計畫之後，一部分造車團隊成員也開始轉向 GenAI。 如此種種，蘋果向外界傳達了加註 GenAI 的決心。 目前多模態領域的 GenAI 技術和產品都非常火爆，特別是以 OpenAI 的 Sora 為代表，蘋果當然也想要在這個領域有所建樹。 今日，在一篇由多位作者署名的論文《MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training》中，蘋果正式公佈自家的多模態大模型研究成果—— 這是一個具有高達30B 參數 的多模態LLM 系列。

提升生成式零樣本學習能力，視覺增強動態語意原型方法入選CVPR 2024

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在現有的生成式零樣本學習方法中，生成器在被訓練和使用時，都是以高斯噪聲和類別整體的語義描述為條件的，這限制了生成器只能針對整個類別進行優化，而 不是描述每個樣本實例，所以難以準確反映真實樣本視覺特徵的分佈，導致模型的泛化表現較差。 另外，已見類與未見類所共享的資料集視覺訊息，即域知識，也沒有在生成器的訓練過程中被充分利用，限制了知識從已見類到未見類的遷移。 為了解決這些問題，華中科技大學研究生與阿里巴巴旗下銀泰商業集團的技術專家提出了視覺增強的動態語義原型方法（稱為VADS），將已見類的視覺特徵更充分地引入到語義條件中， 推動生成器學習準確的語義- 視覺映射，研究論文《Visual-Augmented Dynamic Semantic Prototype for Generative Zero-Shot Learning》已被計算機視覺頂級國際學術會議CVPR 2024 接收。

18個月，開創AI藥研先例，Insilico公開其首款AI藥物研發全過程，登Nature子刊

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去年 6 月，Insilico Medicine 宣布全球首款 AI 設計的藥物 INS018_055 進入 II 期臨床試驗，首批患者給藥。 近日，Insilico在《Nature Biotechnology發表題為《A small-molecule TNIK inhibitor targets fibrosis in preclinical and clinical models的文章，重點介紹了其聲稱的第一個 AI 生成和發現的藥物 INS018_055 的整個歷程。 Insilico 創辦人兼執行長 Alex Zhavoronkov表示：「INS018_055 的進展是我們端到端 AI 驅動的藥物發現平台 Pharma.AI 的概念驗證，同時也為生成式 AI 加速藥物發現的潛力樹立了先例。」