【10月24日大模型日報合輯】剛剛，Databricks宣布以1億美元收購Arcion！ 後者將整合至MosaicML平台，從而提高客戶獲取並使用原生數據的體驗；科大訊飛董事長劉慶峰：「訊飛星火」3.0已全面對標GPT3.5；三星Galaxy S24 系列將全面投入人工智慧， 欲成最智慧型AI 手機

剛剛，Databricks宣布以1億美元收購Arcion！ 後者將整合至MosaicML平台，從而提高客戶獲取並使用原生數據的體驗

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週一晚間，Databricks CEO&創辦人Ali Ghodsi 在CNBC 正式宣布以1 億美元收購企業數據公司Arcion，Ghodsi 表示Databricks 的主要產品是一種基於AI 的數據分析工具，但當客戶註冊時，Databricks 平台沒有數據 可供分析，一旦Databricks 整合了Arcion 的技術，客戶就可以更輕鬆地從Salesforce 等軟體系統中新增資料。 Arcion 由Oracle 前員工Rajkumar Sen 和前創業顧問Miryana Joksovic 於2016 年創立；去年2 月，Databricks 也曾投資了Arcion 的1,300 萬美元A 輪融資，在Databricks 宣布收購前的最新估值為6,500 萬美元， 這次收購溢價54%，對於種子輪投資Arcion 的投資人來講，短短三年獲得了8 倍回報。

科大訊飛董事長劉慶峰：「訊飛星火」3.0已全面對標GPT3.5

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10月24日舉行的第六屆世界聲博會暨2023科大訊飛全球1024開發者節上，科大訊飛董事長劉慶峰正式推出訊飛星火認知大模型V3.0版本（以下簡稱「星火大 模型3.0”）。 據介紹，此次發表的星火大模型3.0在文本生成、語言理解、知識回答、邏輯推理、數學能力等七大能力上均持續提升。 劉慶峰稱，星火大模型3.0通用模型將全面對標去年11月美國OpenAI公司發表的ChatGPT，中文能力已超越ChatGPT，英文能力與之相當。

三星 Galaxy S24 系列將全面投入人工智慧，欲成最智慧 AI 手機

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10 月 24 日消息，據 Sammobile 報道，其消息來源稱，三星計劃在其下一代旗艦手機 Galaxy S24 系列上全面投入人工智慧技術。 三星希望 Galaxy S24、Galaxy S24 + 和 Galaxy S24 Ultra 成為有史以來最聰明的 AI 手機，甚至超越Google在 Pixel 系列上提供的功能。

SK 電信和德國電信將共同開發電信業專用大語言模型

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SK 電信 ( SKT ) 和德國電信 ( Deutsche Telekom ) 宣布，雙方簽署了一份意向書 ( LOI ) ，將共同開發電信專用的 LLM，使全球電信公司能夠輕鬆快速地開發生成式人工智慧模型。 這標誌著 SKT、德國電信、E&、新加坡電信於 2023 年 7 月成立的 ” 全球電信人工智慧聯盟 ” 的討論首次取得成果，為進軍全球市場奠定了基礎。

驍龍8 Gen3曝光：AI性能成長明顯

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高通即將在驍龍峰會上發布最新的旗艦晶片－驍龍8 Gen3。 雖然搭載該處理器的手機如小米14等已經曝光其跑分，但關於其完整的性能規格仍不清楚。 近日，網站mspoweruser內部文件顯示，驍龍8 Gen3將為行動裝置帶來生成式人工智慧功能。 據悉，驍龍8 Gen3將是首款專為行動設計的晶片，並且在市場上具備最強大的性能和廣泛的應用範圍。 此外，驍龍8 Gen3還將支援至少iPhone 15等級的光線追蹤能力，並搭載虛幻引擎5的光線追蹤功能和全域照明功能。 這意味著遊戲過場動畫將會提升至8K畫質。

小馬智行獲沙烏地阿拉伯1億美元投資，中東資本「掃貨」智慧出行

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近日中國自動駕駛公司小馬智行獲得了沙烏地阿拉伯王國新未來城旗下投資基金的1億美元融資。 此外，雙方將在沙烏地阿拉伯新未來城成立合資公司，小馬智行的Robotaxi車隊、自動駕駛生產製造及研發中心都將在此落地。 該輪D2輪融資後，小馬智行的投前估值不變，仍維持在85億美元。 這是小馬智行自2022年3月完成D輪融資首輪交割後的最新進展。

當中醫碰上人工智慧：科研人員新研發的AI智慧系統舌診準確率高達94%

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舌診，作為中醫特色傳統診斷方法之一，其歷史可追溯至距今約3000年的殷商時代。 舌診的理論基礎包括陰陽五行、臟腑經絡等中醫理論。 透過對舌質、舌苔、舌覺等方面的觀察，可以了解人體的生理功能和病理變化。 近日，南澳大學（UniSA）和巴格達中等技術大學（MTU）的科學研究人員共同在AIP（American Institute of Physics，美國物理學會）發表論文表示，他們開發了一套AI智慧系統，使用網路攝影機捕捉了 50 名糖尿病、腎衰竭和貧血患者的舌頭影像，並利用影像處理技術進行分析。 實驗結果顯示，AI智慧系統透過舌頭影像診斷以上3種疾病的準確率高達94%，並可向患者或醫療服務提供者發送訊息，說明舌頭的顏色和疾病診斷。