Character.AI 推出电话通话功能，让用户与 AI 角色更亲密接触，谷歌也在开发聊天机器人平台

Character.AI 是一家由 a16z 支持的初创公司，它现在允许用户通过电话与 AI 角色进行交谈。该功能目前支持多种语言，包括英语、西班牙语、葡萄牙语、俄语、韩语、日语和中文等。 在正式推出之前，该公司对通话功能进行了测试。测试期间，超过 300 万用户拨打了超过 2000 万次电话。用户只需点击一下按钮，就可以直接与用户生成的 AI 角色发起通话，还可以在通话和短信之间无缝切换。 今年 3 月，Character.AI 推出了 Character Voices，使用户在一对一聊天中可以听到角色的声音。该公司表示，通过允许用户创建自己的声音，其应用程序的声音库中已经有超过 100 万种声音。 当 Reddit 上的用户抱怨他们的角色个性发生变化时，该公司推出了新的通话功能。针对这些投诉，该初创公司告诉 404 Media，该公司没有进行任何重大更改，但一些用户可能参与了测试，并因此注意到角色的行为差异。 本周早些时候，The Information 报道称，谷歌正在开发自己的定制聊天机器人平台，以与 Meta 和 Character.AI 竞争。

教育科技初创公司 MagicSchool AI 完成 1500 万美元 A 轮融资，将继续为教育领域构建生成式人工智能工具

教育科技初创公司 MagicSchool AI 近日宣布完成 1500 万美元的 A 轮融资。这笔资金将用于继续为教育环境构建生成式人工智能工具。该公司创始人兼首席执行官 Adeel Khan 表示，MagicSchool 最初的目标是为教育工作者提供工具，而现在他们也开始为学生构建工具。 本轮融资由 Bain Capital Ventures 领投，此外还包括 Adobe Ventures 和 Common Sense Media 等知名投资者。Khan 认为，教育领域正迎来人工智能的重要时刻，这为他们提供了一个为教师和学生都建立助手的巨大机会。他表示：“我们相信，人工智能可以在教育中发挥重要作用，帮助教师更有效地教学，帮助学生更好地学习。” MagicSchool AI 成立于 2018 年，总部位于美国旧金山。该公司的产品包括一个基于人工智能的写作助手，可以帮助学生提高写作能力，以及一个智能辅导系统，可以为学生提供个性化的学习建议。 随着人工智能技术的不断发展，教育科技领域的创新也在不断加速。未来，我们可以期待看到更多的人工智能工具被应用于教育中，为学生和教师提供更好的学习和教学体验。

NVIDIA 发布开放合成数据生成管道，助力 LLM 训练与优化

NVIDIA 发布用于训练大型语言模型的开放合成数据生成管道 Nemotron-4 340B，为开发人员提供免费、可扩展的方式生成合成数据，以构建强大的 LLM。该系列包括基础、指令和奖励模型，可与 NVIDIA NeMo 和 NVIDIA TensorRT-LLM 一起使用，并针对推理进行了优化。开发人员可以使用这些模型生成合成数据，提高数据质量，从而提高自定义 LLM 的性能和稳健性。 在访问大型、多样化标记数据集有限的情况下，LLM 可以帮助开发人员生成合成训练数据。Nemotron-4 340B 指令模型创建多样化的合成数据，模拟真实世界数据的特征，有助于提高数据质量。然后，为了提高 AI 生成数据的质量，开发人员可以使用 Nemotron-4 340B 奖励模型来筛选高质量的响应。 研究人员还可以通过使用他们的专有数据和包含的 HelpSteer2 数据集定制 Nemotron-4 340B 基础模型来创建自己的指令或奖励模型。使用开源 NVIDIA NeMo 和 NVIDIA TensorRT-LLM，开发人员可以优化其指令和奖励模型的效率，以生成合成数据并对响应进行评分。 所有 Nemotron-4 340B 模型都使用 TensorRT-LLM 进行了优化，以利用张量并行性，这是一种模型并行性，其中单个权重矩阵分布在多个 GPU 和服务器上，从而能够在大规模上进行高效推理。在 9 万亿个标记上训练的 Nemotron-4 340B 基础模型可以使用 NeMo 框架进行定制，以适应特定的用例或领域。 Nemotron-4 340B 指令模型经过了广泛的安全评估，包括对抗性测试，并在各种风险指标上表现良好。用户仍然应该仔细评估模型的输出，以确保合成生成的数据适合、安全且准确用于他们的用例。

Reddit 对 AI 爬虫采取立场，引发数据使用和知识产权的讨论

Reddit 更改其机器人排除协议，限制和阻止未知的机器人和爬虫，以防止 AI 公司收集其内容。这是 AI 公司与内容拥有公司之间更大规模谈判/战斗的一部分，涉及到 AI 公司使用内容来训练语言模型的问题。 一些 AI 公司，如 Perplexity AI，因收集和使用 Reddit 等网站的内容而受到批评。这些公司被指责在没有适当补偿或征得同意的情况下，利用他人的创作来训练自己的模型。 Reddit 的举措表明，内容拥有者开始更加关注 AI 对其内容的使用，并采取措施来保护自己的权益。这也引发了关于 AI 发展中数据使用和知识产权的更广泛讨论。 对于 AI 公司来说，获取大量高质量的数据对于训练有效的语言模型至关重要。然而，如何在合法和道德的框架内获取这些数据，以及如何与内容提供者进行公平的合作，仍然是一个挑战。 随着 AI 技术的不断发展，我们可能会看到更多类似的冲突和讨论。在这个过程中，建立透明和可持续的数据使用机制，以及尊重知识产权的原则，将是至关重要的。

Meta 在 Instagram 上测试创作者制作的 AI 聊天机器人

Meta 首席执行官马克·扎克伯格宣布，该公司将开始在 Instagram 上展示创作者制作的 AI 角色。测试将首先在美国开始，这些聊天机器人将被明确标记为 AI。Meta 与一些创作者合作推出了早期版本，创作者可以使用 AI 与粉丝互动，也可以帮助企业与客户互动。Meta 将首先与大约 50 名创作者和一小部分用户开始测试该功能，然后在接下来的几个月内向更多人推出。

亚马逊收购 Adept：人工智能领域的重大举措

AI 初创公司 Adept 已同意将其技术授权给亚马逊，其联合创始人及其部分团队成员也已加入该公司。Adept 将重新专注于“实现代理人工智能的解决方案”，而亚马逊则将获得宝贵的人才和技术，以支持其生成式人工智能的雄心壮志。

Geekwire 的泰勒·索珀首先报道了这一消息。据索珀称，Adept 的联合创始人兼首席执行官大卫·栾将与 Adept 的联合创始人奥古斯都·奥登纳、麦克斯韦·奈、埃里希·埃尔森和凯尔西·索特以及其他 Adept 员工一起加入亚马逊。

然而，Adept 并没有关门大吉。工程主管扎克·布洛克将接任首席执行官，Adept 将重新专注于“实现代理人工智能的解决方案”。

这笔交易为 Adept 提供了一条生命线，据报道，过去几个月里，Adept 一直在与 Meta 和微软就潜在的收购进行谈判。微软此前曾投资过这家初创公司。

对于亚马逊来说，它获得了宝贵的人才和技术，以支持其生成式人工智能的雄心壮志。Geekwire 报道称，栾将在罗希特·普拉萨德的领导下工作，普拉萨德是前 Alexa 负责人，他领导着一个新的 AGI 团队，专注于构建大型语言模型。

Roblox 利用生成式 AI 提升用户体验

2024 年 6 月 26 日，Roblox 利用生成式 AI 提升用户体验成为焦点。在 NVIDIA 的 AI 播客中，Roblox 的 AI 和增长工程副总裁 Anupam Singh 讨论了平台如何通过自动聊天过滤器和实时文本翻译等功能增强用户体验，致力于建立更包容和安全的虚拟环境。Singh 还强调了生成式 AI 如何推动编码助手发展，帮助创作者更专注于创意表达而非繁琐的世界构建过程。Roblox 的未来计划包括进一步简化内容创建，提升用户自我表达能力，从而深化用户与平台的互动体验。

NVIDIA 推出云合作伙伴参考架构，助力生成式 AI 服务

NVIDIA 推出新的云合作伙伴参考架构，为希望为客户提供生成式 AI 服务的云提供商提供蓝图。该架构可帮助 NVIDIA 云合作伙伴减少部署 AI 解决方案的时间和成本，同时确保兼容性和互操作性。它还将满足组织对 AI 服务不断增长的需求，无需投资自己的基础设施。生成式 AI 和 LLM 正在改变组织解决复杂问题和创造新价值的方式，但也给云提供商带来了重大挑战，需要大量的计算能力、存储和网络带宽，以及专门的硬件和软件来优化性能和效率。NVIDIA 云合作伙伴参考架构通过提供全面的全栈硬件和软件解决方案来应对这些挑战，包括来自 NVIDIA 及其制造合作伙伴的 GPU 服务器、来自认证合作伙伴的存储产品、NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 和 spectrum-x Ethernet 网络、NVIDIA BlueField-3 DPUs、来自 NVIDIA 和管理合作伙伴的带外和带内管理解决方案，以及 NVIDIA AI Enterprise 软件。该架构为云提供商提供了构建、训练和上线、速度、高性能、可扩展性、互操作性、维护和支持等主要优势。

敏捷机器人将处理你的 Spanx

到目前为止，人形机器人行业一直都是承诺和试点阶段。虽然这些项目在新技术的最终部署中很重要，但涉及的机器人数量很少，且往往不会发展成更有意义的项目。然而，周四，Agility 宣布在与物流巨头 GXO 成功试点后，已达成正式协议。

Agility Robotics 的 Digit 机器人将在佐治亚州的一家 Spanx 工厂搬运塑料箱。这次部署不会涉及大量机器人，因此具体数量未透露。通常，当涉及数万或数十万台机器人时，相关各方会急于分享这一信息。

这些系统以 RaaS（机器人即服务）模式租赁，而不是直接购买。这种模式使客户可以推迟复杂系统的巨额前期成本，同时仍然获得支持和软件更新。

GXO 去年开始试用 Digit 机器人，并且最近还宣布与 Agility 的竞争对手 Apptronik 达成试点协议。目前尚不清楚这将对另一个协议产生何种影响。

今年 3 月接任 Agility 首席执行官的佩吉·约翰逊（Peggy Johnson）强调了该公司对投资回报率的关注。她表示，未来几年，人形机器人市场将出现许多“第一”，而 Agility 是第一家在客户现场实际部署人形机器人、创造收入并解决现实世界业务问题的公司。Agility 专注于通过让 Digit 工作为客户创造价值，而此次里程碑式的部署为整个行业树立了更高的标准。

总部位于俄勒冈州的 Agility 在开发和部署方面一直领先于其他市场，因此该公司成为这一关键里程碑的第一家企业并不令人惊讶。虽然这个行业还处于早期阶段，但 Agility 的这一部署标志着人形机器人商业化进程的重要一步。

Hebbia 获近 1 亿美元 B 轮融资，安德森·霍洛维茨领投

Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，由安德森·霍洛维茨领投，公司估值在 7 亿至 8 亿美元之间。该公司由乔治·西夫尔卡于 2020 年创立，其人工智能可以同时查看数十亿份文档并返回具体答案，主要客户为金融服务公司，包括对冲基金和投资银行。最新一轮融资使赫比亚的总资本超过 1.2 亿美元。此外，赫比亚在 5 月份的一份 SEC 文件中披露，截至当时，它已从希望筹集的 1 亿美元中筹集了 9300 万美元。