高通推出将AD和ADAS整合的Snapdragon Ride Flex芯片在新一年的国际消费电子展上，高通推出专门给汽车设计的处理器芯片Snapdragon Ride Flex。据了解，该芯片提供的解决方案可以将自动驾驶（AD）和高级驾驶辅助系统（ADAS）整合到一个芯片上。据该公司表示，通过将数字驾驶舱、ADAS和自动驾驶汽车（AV）功能整合到单个系统芯片（SoC）上，汽车制造商将能无缝整合具有高质量图形的驾驶舱显示器、信息娱乐游戏显示器和后座娱乐屏幕。高通公司高级副总裁兼总经理Nakul Duggal在“CES 2023”上接受采访时表示：“如果我能够以更低的成本为更多的车辆带来同样的能力，为什么不愿意去做呢？因此，你所看到的Flex是一个（满足）这两个（OEM要求）的组合。”知名IT博主IceUniverse爆料，OPPO将开发自家的移动应用处理器。据其表示，目前OPPO拥有数千人的芯片开发团队，预计在2024年推出搭载自家应用处理器的产品。而一直以来，OPPO主要采用高通骁龙的芯片处理器。事实上，在目前的智能手机制造商中，拥有自家处理器的企业并不多，包括三星电子、苹果、谷歌等厂商。华为自主研发的麒麟芯片虽然业界知名，但于2020年因为众所周知的原因停止了生产。
此外，也有业内人士预测，该应用处理器最快可于2023年第三季度量产，届时很可能采用4纳米的工艺技术，由台积电TSMC代工。但截至目前，具体信息尚未公开。
经Meta证实，该司正在收购智能眼镜公司Luxexcel。这家公司成立于2009年，通过3D打印来制作眼镜的光学镜片，可通过LCD显示屏和全息膜等集成技术进行打印。据Meta发言人表示，“我们很高兴Luxexcel团队加入Meta，加深了两家公司现有的合作关系。”此前，Meta和Luxexcel已经在Project Aria有过合作，这个项目聚焦在公司的增强现实（AR）研究计划上。
DeepMind的机器学习模型可在60秒内预测10天内的天气通过卫星遥感预测天气是进行天气预报的传统技术，但一直以来都因为准确性差强人意而被寄予新的技术革命。近日，DeepMind推出一款基于机器学习的天气模拟器，据说可以在60秒内预测10天内的天气，而且准确率相当高。这款名为GraphCast的天气模拟系统基于图神经的自回归模型构建，理论性能超越世界上其他机器学习天气预报系统。但如此高的性能并不需要多么复杂的设备打底，只需单台Cloud TPU v4便可以形成35GB的高量数据。与传统预测方法相比，基于ML的预测数据可以更好地拓展。而通过对更大量和更高质量的数据进行训练，未来的天气预测可以持续改进。
Meta AI自监督学习框架data2vec 2.0比其他算法提升16倍日前，Meta AI发布了自监督学习框架data2vec 2.0。相比一年前发布的上一代data2vec 1.0，data2vec 2.0在性能上进一步改进。在精度相同的情况下，训练速度比其他算法提升了16倍之多。相较于监督学习，自监督学习能够从数量级更大的数据中进行学习，在计算机视觉和自然语言处理等领域取得很大成绩，包括Collobert-Weston 2008 model、Word2Vec、GloVE、fastText、BERT、RoBERTa、XLM-R等模型。对于自然语言处理任务，通过在语言理解评估基准GLUE上的评估，发现data2vec 2.0仅需要一半的时间便可以达到与BERT重新实现RoBERTa的相同的精度。
通过人工智能回答搜索查询，加持ChatGPT的Bing能否打赢Google？据外媒The Information 最新发布的一篇报道显示，微软可能会在 2023 年 3 月之前在Bing中应用ChatGPT，用人工智能来回答一些搜索查询。具体来看，旧版本的GPT可以在用户输入时自动提供搜索查询建议。如今，微软已经宣布计划Dall-E2模型集成到Bing Image Creator中，方便用户可以在其中发出描述性文本提示并生成AI图稿。The Information称这“可能会在今年3月底之前推出”，而Bing可能被定位为“免费访问部分GP的唯一方式”。按照OpenAI的计划，他们将会对 ChatGPT采取收费政策，对此，外媒也将微软评价为“为初创公司的云账单买单”的企业。
日前，国际机器学习会议（ICML）发布了2023年的论文征文公告。提交日期为1月9日至1月26日。在该公告中，一条关于提交论文需遵守的道德准则引起了纷纷议论。规定原文是：禁止包含从大规模语言模型（LLM）（如ChatGPT）生成文本的论文，除非这些生成的文本作为论文实验分析的一部分呈现。
此言一出，学术圈各位大佬纷纷发表自己对此的观点，Yann LeCun针对该规则的“逻辑漏洞”的回复幽默又不失嘲讽：“大型语言模型不能用，意思是中型和小型语言模型还可以用。”AAAI前主席Thomas Dietterich则表示：“这个规定很怪，对于一个人工智能会议来说更是如此。我们应该欢迎所有为科学技术做出贡献的文章，不论作者是否接受了AI的辅助。”
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