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"小小水蜜桃在线日本",　　财联社　　北京时间周一深夜，创业未满一年已成欧洲人工智能龙头的MistralAI连发数条消息——发布最新大模型MistralLarge、推出首个聊天产品LeChat，以及与微软达成更加深入的合作协议。　　MistralAI正式成立于2023年5月。在去年这个时候，创办这家公司的三个法国年轻人还分别在谷歌DeepMind、Facebook上班。　　到去年12月，随着英伟达、赛富时以及一众华尔街资本挥舞支票，赶忙参与公司价值超4.5亿欧元（接近4.9亿美元）的融资，MistralAI的市值已然超过20亿美元。　　（MistralAI的三位创始人GuillaumeLample，ArthurMensch，TimothéeLacroix都只有30多岁）　　发布最新大模型&首个聊天机器人　　MistralAI周一宣布，正式推出最新旗舰模型MistralLarge。公司声称该模型具有“顶级的推理能力”，能用于处理复杂的多语言推理任务，包括文本理解、转换和代码生成。　　在AI理解能力测试基准MMLU的对比中，MistralLarge的得分仅次于GPT-4，略好于Anthropic开发的Claude2。至于谷歌的GeminiPro以及Meta的LLaMA270B模型，则被甩开了一个身位。（来源：MistralAI）　　据悉，这个模型拥有3.2万tokens的上下文窗口。按照一个token约等于0.75个英文单词的惯用算法，MistralLarge能够一次性从接近2.4万个英文单词的文档中精确提取信息。　　公司介绍称，该模型对英语、法语、西班牙语、德语和意大利语具有母语级流利程度，并对语法和文化背景有细致的理解。不过与一众大模型一样，实测下来中文也是能用的（后面有测试案例）。　　当然，最重要的是MistralAI的开源属性——除了使用云服务部署外，还能直接下载部署到本地。与封闭AI模型的龙头OpenAI不同，MistralAI的大模型可以在“抱抱脸”等代码平台上下载，不过目前还没看到Large模型的文档。（来源：公司官网）　　公司也在周一发布首个聊天机器人LECHAT，可以选用刚刚发布的Large模型，以及对延迟、成本进行优化的MistralSmall，还有一个名为Next的下一代原型模型。总而言之，提供了一个试用的窗口。　　从短暂的上手实测来看，这个模型哪怕使用中文，回答简单的推理题完全没有问题。（来源：LECHAT）　　对于美国历史和法国历史，这个模型也能答得上来。　　不过在追加测试中，这个模型对中国文化历史的了解可以说是．．．．惨不忍睹，不过Mistral本身也没说这个模型懂中国历史。这也是国外开源AI模型存在的通病。（来源：LECHAT、文心一言）　　微软收购公司部分股权　　同样在周一，MistralAI与微软宣布达成了一项新的合作伙伴关系。从公告上来看，双方的合作主要包含三个方面：1、微软向MistralAI提供开发和运营模型所需的算力；2、MistralAI的大模型上架微软云服务，供全球用户部署；3、双方将探索合作，为特定客户制作特定模型。　　除了提供算力和云服务客户外，这份合作协议也使得微软持有MistralAI“一小部分股权”。　　值得一提的是，Mistral这个法文单词的原意指的是“法国吹来的强风”，公司创立的愿景是搞AI其实不需要那么多钱，许多公司白白浪费了非常多的资金。创始人兼首席执行官ArthurMensch直言，公司要做AI世界里资本效率最高的。　　Mensch透露，周一发布的Large模型，整个开发成本低于2000万欧元。作为对比，奥尔特曼去年提到过GPT-4的开发成本可能要超过1亿美元。　　对于微软而言，不管是代表封闭生态的OpenAI，还是开源社区的Mistral或Meta跑赢，公司都将是AI赛道的大赢家。这三家的AI模型都已经上架Azure的云服务，现在美股“股王”还持有前两家公司的股权。　　（财联社史正丞）股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

"小小水蜜桃在线日本",　　近期，OpenAI推出AI文生视频模型Sora，凭借超过一分钟的生成视频时长和逼真的视频质量引起了轰动，成为了讨论的热点，并将投资者的关注焦点再次引到了AI视频赛道。　　近日，天风全球前瞻产业研究院联席院长孔蓉做客澎湃新闻《首席连线》节目，带来对文--**--　　近期，OpenAI推出AI文生视频模型Sora，凭借超过一分钟的生成视频时长和逼真的视频质量引起了轰动，成为了讨论的热点，并将投资者的关注焦点再次引到了AI视频赛道。　　近日，天风全球前瞻产业研究院联席院长孔蓉做客澎湃新闻《首席连线》节目，带来对文生视频在技术和应用层面的分析与展望。Sora震撼在哪里　　“到了去年年底，其实作为当时硅谷、然后基本整个产业交流的一个结论，大家也认为在2024年，AI视频会有比较大的变化和突破。”孔蓉表示。　　孔蓉指出，此前出现的包括Pika和Runway在内的AI视频模型，其生成视频的时长相对比较短，在几秒到十多秒不等，内容更多集中于动画、动漫领域的一些生成，并且存在一致性的问题，经常在镜头中有不连贯的表现。　　相比之下，Sora的演示视频展现出了三大显著进步：能够生成时长六十秒的视频，在生成真实世界的视频内容时能够做到更好的一致性跟连贯性，以及在整个内容呈现里展现出了高质量：“它的确也有一些bug，大家看视频时其实能够发现一些问题，但是整体上他已经在往所谓的模拟现实世界的环境这条路上去走了，而且目前初期看到的这个效果还是非常让人惊艳的。”　　孔蓉表示：“所以跟原有的这个产品去比，不论是说从时长还是说从这个质量，或者是说它要达到的这个模拟现实世界的水平，都让我们觉得是非常震撼的。”　　比较有趣的一点在于，OpenAI的Sora报告显示，其背后的部分核心概念和算法其实都是谷歌最先提出来的。是什么让OpenAI似乎总能够在技术层面领先于其他有经验的大厂？　　孔蓉表示，虽然是谷歌最早发表了关于Transformer架构的论文，但谷歌当时采用的是另外一种路径。而对于OpenAI这种创业公司，他们的愿望是在整个比较宽松的环境里面，按照自己的意图去做出能够真正实现AGI的产品：“（OpenAI）他们没有什么包袱，可以相对有一个宽松的创新环境。当然，我们还是认为谷歌目前的技术实力、技术储备依然是很强的，但是大公司可能考虑得更多，包括推出之后对于社会的影响，对于公司原有业务的一些影响。”　　孔蓉也指出：“我认为OpenAI可能还有一些秘密武器，我们现在可能看到的只是它其中的一部分。OpenAI后续可能还会有一些模型上比较惊艳的能力，可能会逐步地释放出来。”关注影视、广告、电商等应用领域　　在Sora的应用方面，毫无疑问，最受影响的影视行业正在密切关注其可能带来的变化。　　孔蓉表示：“我们其实觉得这种新技术和新的变化，它一定带来的是行业的这个重要的机会，只是说你能不能很好地去应用这样一个技术……在影视娱乐领域有大量的创意工作者，原本他可能要组建一个团队，包括做视效、做特效的、做画面的，然后花几个月时间去生成一个内容。但是现在我们看到，这样一个模型可能会让产出的时间变得很短，原来几个月的时间，现在可能用一周或者是更短的时间，就能够去产出一部内容。”　　另外，Sora也可能使得影视团队的规模缩小，几个人的团队就能够去产出一部不错的影视内容。业内可能也会关注Sora能不能首先被运用到短视频，然后再应用到更长的内容上去。　　除了影视行业，孔蓉还提到了Sora为广告、电商等需要视频素材的行业带来的机遇。如果Sora能够产出AI加3D场景，之后在游戏领域也会得到很好的应用。　　对于具体的未来投资领域展望，孔蓉认为，首先，AI视频将会提升对算力的需求。然后就是应用领域，包括上面说到的影视、广告和电商行业，还有影视中间再细分出来的IP公司：“IP公司本身是围绕着这个IP，可以生成不同形态的内容，不断围绕IP去做动画、动漫、真人、文字或视频的内容。但是原来因为受制于整体内容制作的效率，可能产出的效率没这么高。现在有了AI视频工具的进步，它可能对于这些IP公司来说，就让整个IP变现的商业价值可能会进一步放大。”　　此外，孔蓉还谈到了AI视频为XR（扩展现实）领域带来的机遇。加上不久前，苹果首款MR（融合现实）头显VisionPro的推出，也让大家开始期待内容生态的发展：“我们现在看到了AI视频制作的这些高精度的内容，不管是2D的、还是未来可能会产生3D的内容，就可以应用在头显里，其实也会带来整个XR板块的机会。”实现AGI的预期时间在不断缩短　　为什么今年年初以来，AI概念股能够一直保持上涨趋势？　　孔蓉认为，虽然目前除了ChatGPT以外，尚未看到特别突出的C端AI爆款应用，但是能够在企业端和产业端观察到与AI的切实结合，并带来效率的提升：“效率提升带来了企业竞争力的提升，就会带来潜在的市场份额的提升。如果你不用上这种能提升生产效率的最先进的工具，可能就会落后。在这样的一个背景下，包括大厂和我们看到的一些传统应用都非常快地达成了一个共识，就是要开始投入这件事情。”　　在这样的判断下，尽管资本界在去年三、四季度展现出了对AI的犹豫和不坚定态度，但在今年一月，随着一些大厂和巨头发布的财报依然表现出对AI的重视，加强了大家的信心，并推动相关股票继续表现良好。　　2024年，仍然有许多AI大事值得投资者们关注。孔蓉指出，从OpenAI的GPT5、谷歌的Gemini到Meta的LLaMa，都会加强整个市场对整个AI领域的预期，以及它前进的脚步。　　另一个备受瞩目的话题则是AGI（通用人工智能）。孔蓉谈到：“其实去年年底，我在市场跟大家交流的时候，一直提到2024年可能是一个AGI的元年。这个元年不是说我们2024年就会实现AGI，而是说会有AGI的突破。整个人工智能的能力，可能会往通用人工智能这条路上进一步地靠近。”在这次的产业革命中，对作为基础设施的算力的投入是相对确定性的。　　什么是真正的AGI？孔蓉认为，就像人一样，首先AI要具备很强的理解能力，然后要有很强的所谓记忆能力，还有决策能力。目前，AI的理解能力的确在不断增强，记忆能力也有进步，但仍停留在分钟的水平。至于尚处于初期的决策能力，未来的AI除了能够听懂用户的意思、进行对话交流和完成一些简单的任务以外，还要能够完成一个相对需要一定环节跟流程的任务。　　而近几年来，业内人士对于实现AGI的预期时间都在不断地缩短，Sora的出现也毫无疑问进一步缩短了大家的判断。“去年我在硅谷跟一些技术圈的人在交流的时候，大家认为整个这个AGI的时间可能在缩短，有百分之五十的概率会在2028年，也就是我们讲距今三四年左右的时间可能会实现，那么就比原来讲的十年甚至以上的时间缩短了。”孔蓉表示。（文章来源：澎湃新闻）股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

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作者：霜修德

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