什么是列支

正文 大模型前传：一场拍卖会与巨头间的人才战 人工智能技术的理论突破几乎全部来自校园里的学术团队，谷歌、Facebook的实验室承担了高校与商业公司之间的纽带，培养了大批学术力量，推动了科研成果的诞生。随着时间推移，很多科研人员意识到事情发生了变化。 2012年12月，AI领域的一场*会议NIPS在美国内华达州太浩湖举办，会议酒店里的一场秘密拍卖拍出了4400万美元的高价。拍卖的是一家在会议前紧急成立的公司，公司成员只有3人，没有发布任何产品。参与拍卖的有谷歌、微软、DeepMind以及百度。这是一场既豪横又简陋的拍卖，竞拍方通过Gmail邮件远程出价，每一个小时出价一次，每次加价不少于100万美元。60多岁的主办方成员因患有颈椎疾病无法久坐，他在酒店的桌子上倒扣一个垃圾桶，把电脑放在垃圾桶上?？乜萍季尥烦黾?。竞拍价一路攀升，2000万美元以后，场内只剩百度和谷歌，两家公司都势在必得。出价4400万美元后，主办方意外暂停了拍卖，时间被拖到第二天。第二天拍卖开始前，主办方告诉百度，他们更希望加入谷歌。这个故事被科技记者Cade Metz放在《深度学习革命》一书开头，用来说明科技巨头在人工智能领域对人才的激烈争夺。被拍卖的这家公司是DNNResearch，三名员工是被称为“深度学习之父”的Geoffrey Hinton、AlexNet卷积神经网络创始人Alex Krizhevsky和现任OpenAI首席科学家IIya Sutskever。这场拍卖之前，“人工智能”还只是科幻小说和电影里的事物，“深度学习”的概念就连前沿的科技巨头内部都少有人知。这场拍卖之后，一切开始发生变化。拍卖3年后，AlphaGo横空出世。5年后，还是同一场NIPS会议中，谷歌8位研究员带着Transformer模型架构技惊四座。10年后，美国几乎所有的*AI实验室里都有来自谷歌的身影。Google Brain的第 一个成功和失败数学公式组织着从微观粒子世界到宏观宇宙的广阔图景，同时也是人们构建现代计算机和人工智能算法的工具——现代计算机底层逻辑运算的原理是形成于19世纪中期由George Boole发明的布尔计算。20世纪40年代，人们开始尝试把生物神经元的功能抽象化为数学模型，50年代末诞生了第 一个Neural Network神经网络算法（NN算法）。Geoffrey Hinton是George Boole的玄孙，在70年代进入NN算法领域，并成为推动NN算法发展的主要人物之一。到21世纪初，GPU的使用和分布式计算大大提升了算法运行的效率，NN算法成为热门领域。Hinton在2006年提出深度信念网络的概念，让训练深度神经网络成为了可能，“深度学习”成为神经网络算法的代名词。谷歌在当时有一个神秘实验室Google X，专门研究智能驾驶、增强现实等前沿尖端项目，这些项目往往都与人工神经网络有关。2011年，斯坦福大学人工智能教授吴恩达（Andrew Ng）加入Google X，希望把自己的神经网络研究推广开来。然而即便在谷歌，当时也少有人认识到神经网络可以带来的改变，多次碰壁的吴恩达遇到了Jeff Dean，双方一拍即合，很快把一些研究转化出成果，这次的合作项目最终成为独立的部门Google Brain。2012年夏天，《纽约时报》详细报道了吴恩达和Jeff Dean合作的“小猫论文”，他们用16000台计算机组成了一个有10亿连接的大型神经网络系统。系统从来自YouTube的1000万张图片中学会了“猫”的概念，并找出了其中含有猫的图片。这让谷歌的科学家大为震惊并深受鼓舞。不过，吴恩达两人的方法并不是当时最高效的。在当年秋天的ImageNet图像识别大赛中，Hinton领导的三人组使用AlexNet深度卷积神经网络夺得第 一，他们的成绩比第二名高出41%。这是ImageNet赛事的高光时刻，也是科技行业的“决定性瞬间”之一。《深度学习革命》一书的作者Cade Metz认为，AlexNet是深度学习的转折点，也是全球科技行业的转折点，推动了后来的人工智能热潮。这次比赛也直接催生了文章开头提到的拍卖会，Hinton团队因此加入到Google Brain。在这之后，学术投资成为谷歌具有战略高度的投资方向。虽然深度学习在当时是一个极小的领域，但谷歌创始人Larry Page认为它将会重塑行业，要求寻找其中的人才。在收下Hinton的同时，谷歌开始着手下一个目标。骄傲的DeepMind和谷歌的豪赌DeepMind主理人同样有三位，主要创办人Demis Hassabis从小智力超常，8岁开始编写电脑游戏，13岁就获得国际象棋大师的头衔。20岁时，Hassabis在剑桥大学计算机科学专业获得双第 一，毕业后成功经营了一家60人的游戏公司?：罄?，Hassabis转向攻读认知神经科学，最终投入人工智能浪潮。2010年决定创办DeepMind时，资金问题是重要的考量之一。Hassabis通过一场棋局获得了第 一笔投资，来自Peter Thiel。Thiel是Paypal的创始人，通过他，DeepMind又获得了来自马斯克的投资。创办两年内，DeepMind先后完成了两轮融资。Hassabis首先提出了AGI的概念，DeepMind以AGI为目标保持独立运作。创办早期，DeepMind训练了一个玩游戏的神经网络系统，系统通过观看学会了玩《太空侵略者》《乒乓球》《越狱》等游戏，在很多游戏中的表现超过人类玩家。马斯克在飞机上观看DeepMind的演示视频时，刚好被谷歌的Larry Page注意到，《Wired》报道称，马斯克向Larry Page介绍了DeepMind。对于DeepMind这样的机构，注定无法独立完成烧钱的AGI豪赌，它需要持续不断的输血，成立后很快陷入到窘境。幸运的是，Hinton团队的拍卖会一举抬高了AI领域人才的身价，同时谷歌正在不计成本的投入其中。2013年，谷歌团队乘坐专机去到伦敦与DeepMind接洽，在第二年以6.5亿美元买下DeepMind。谷歌同意了DeepMind提出的要求：双方合作技术不能用于军事目的，并成立独立道德委员会监督。DeepMind亏损压力来到谷歌，电厂根据《CNBC》和《Bloomberg》媒体报道测算，2016年到2019年，DeepMind平均每年亏损4.6亿美元。报道显示，2019年，DeepMind所有公司间贷款和应计利息共计15亿美元，被谷歌一笔免除。Facebook的开源力量跟Hassabis一样，Zuckerberg在哈佛大学校园里创办Facebook时，第 一笔天使投资也来自Peter Thiel。在DeepMind寻找买家时，Thiel促成了两人的首次接洽。Facebook比谷歌更想要DeepMind，愿意支付更高的收购金额。然而这是一场失败的收购，据《深度学习革命》一书记录，Hassabis认为，他跟Zuckerberg之间没有“化学反应”，更重要的是在AI安全方面没有共同的认知。2013年是Facebook认识到深度学习重要性的第 一年，Zuckerberg决定招揽前沿的研究人才。但跟DeepMind一样，这些来自学界的研究者认为Facebook缺少吸引力。与财务收入相比，学者们看重自己的研究能不能在Facebook持续，却发现后者根本没有设置实验室。Zuckerberg找到了杨立昆（Yann LeCun）。杨立昆发明了卷积神经网络，在深度学习领域跟Hinton有同样的地位，手下学生众多，如果由他运营实验室，Facebook将能够逆转局面。杨立昆信奉技术开放，会公布自己最新的研究成果，他认为这一领域的进步由一代代研究人员接力推动。在《Popular Science》的一次专访中，杨立昆谈到同意这次合作的原因——他对实验室的想象与Facebook的开放理念一致。Facebook社交帝国的基础是开源软件，Zuckerberg对开放的理解打消了杨立昆的担忧。杨立昆帮助Facebook经营FAIR实验室，同时仍然担任在纽约大学的职务。有了实验室的Facebook也有了从谷歌、微软挖掘人才的优势?？趴慈肍acebook保持着在AI领域的*地位。2022年，来自独立实验室OpenAI的ChatGPT一飞冲天，Zuckerberg选择开源Llama大模型应对，从而迅速占据生态优势。促进这次开源决定的正是杨立昆。不被看好的OpenAI深度学习领域有三位学术巨头，除了Hinton和杨立昆，另一位是Yoshua Bengio。谷歌和Facebook掀起AI人才争夺战后，Bengio收到了无数来自科技公司的邀约，但他都一一回绝，这些公司中就包括OpenAI。当时的OpenAI还没有成立，Greg Brockman和Sam Altman正在召集人才。他们认识到科技公司内部的实验室正在迅速扩张，必须采取行动，这得到了马斯克的支持。根据《Wired》报道，Bengio给了他们一份名单，列出了他所认为的这个领域最有前途的年轻研究人员，其中就包括Ilya Sutskever。谷歌开出高薪挽留Sutskever，第 一年接近200万美元，是OpenAI的两到三倍，这让Sutskever产生了动摇。《深度学习革命》书中详细记录了这个故事，OpenAI原本计划在当年的NIPS会议上宣布成立，但Sutskever的犹豫打乱了计划，最后一天的会议结束之后，他才确定“上车”。OpenAI作为非盈利组织在2015年12月成立，它把自己定位为科技巨头技术扩张的对抗力量，宗旨是确保AI技术造福人类。然而，秉持类似理想的DeepMind却认为，OpenAI只会加速行业里的技术对抗，从而带来更多风险，OpenAI初创团队的技术人员当中，有5个曾在DeepMind工作。不看好OpenAI的也包括杨立昆，杨立昆告诉Sutskever，他的选择是在犯错，并给出了10多条理由。谷歌的一团火和满天星人工智能技术的理论突破几乎全部来自校园里的学术团队，谷歌、Facebook的实验室承担了高校与商业公司之间的纽带，培养了大批学术力量，推动了科研成果的诞生。随着时间推移，很多科研人员意识到事情发生了变化。Ilya Sutskever在后来的采访中谈到自己离开谷歌的原因，他表示，人工智能的神经网络变得越来越庞大，未来将会是更大的、更有组织的的工程项目。研究人员需要用更宏观的视角研究它们，实验室能够提供舒适的环境和优越的回报，但无法给他们调动更多的资源。OpenAI的成立开启了一种趋势?：芸?，过去几年加入科技巨头实验室的研发人员开始陆续出走。其中*代表性的，应当是谷歌发明了Transformer模型架构的8位作者。2017年，谷歌8位研究员完成的《Attention is All You Need》论文横空出世，推动AI行业进入到大模型时代，Transformer成为几乎所有AI大模型的核心。但从2017年至今，8位作者已经全部从谷歌出走，进入到各个领域的“OpenAI”当中。2012年以来，谷歌的实验室成了AI技术和人才策源地。过程中，AI研究经历了从论文到落地的阶段，开始走向应用?？醋哦嗄暄跬蹲食晒⒙涓鞯?，谷歌终于幡然醒悟。随着Geoffrey Hinton在2023年退休，谷歌一方面宣布不再公布最新的科研成果，另一方面把DeepMind和Google Brain合并成Google DeepMind，由Hassabis担任CEO。过去几年一直处在弱势地位的微软，却因为OpenAI的崛起重新拿到先发优势。谷歌的战略调整也决定了，始终担心AI安全问题的Hassabis将不得不加快他的“曼哈顿计划”。而先后失去了DeepMind和OpenAI的马斯克，不得不X上继续呼吁人们警惕AI技术扩张带来的威胁。 【本文由投资界合作伙伴电厂授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】投资界处理。揭秘万达「白衣骑士」单伟建

正文 悠桦林完成近亿元C+轮融资，上汽恒旭领投 新一轮融资将用于加强悠桦林在运筹优化领域的技术优势和顶级行业人才的招募。 投资界（ID：pedaily2012）12月4日消息，中国AI智能决策技术领航者——悠桦林近日完成近亿元人民币的C+轮融资，此轮融资由上汽恒旭领投。新一轮融资将用于加强悠桦林在运筹优化领域的技术优势和顶级行业人才的招募，继续深耕运筹优化这一垂直领域，持续完善算法、产品和服务体系，尤其是在智能供应链计划与排程优化平台方面的创新和深化，进一步提升产品的技术领先优势，并加速智能化决策解决方案的商业化步伐。图1：悠桦林完成近亿元C+轮融资智能决策的本质是优化决策的质量和速度，近年来，全球智能决策的趋势显示出了向数据驱动策略的显著转变。悠桦林董事长兼CEO肖芳芳表示：“企业沉淀的海量数据是当下企业构成竞争力的新武器，如何激活并用好数据的重要性日益增加。悠桦林始终着眼于以海量数据驱动AI智能决策在中国的落地推广，以技术创新和客户需求为核心驱动，打造解决客户各类复杂场景下的智能计划。”肖芳芳博士师从运筹学最高荣誉冯·诺依曼获奖者Ellis Johnson，核心团队来自清华大学、上海交大、佐治亚理工、Intel、达索、IBM等知名高?：推笠?，兼顾AI算法、技术开发和商业落地经验。从初创之苦到行业领军，悠桦林的旅程是对智能决策技术不断探索与突破的见证，悠桦林的核心产品——一体化智能供应链计划与排程优化平台，正是在解决制造业长期面临的供应链管理和生产决策难题中诞生。它结合运筹学、强化学习与大数据分析，打造出一个能够提高计划准确率、加快交付速度并最大化产能利用的系统。这一平台填补了市场空白，为客户提供了前所未有的效率提升和成本降低的解决方案。从2019年至今，公司在制造业智能供应链计划领域的业务每年都以至少翻倍的增长率持续增长，且悠桦林智能供应链计划产品在2023年上半年90%的订单来自于老客户复购，落地效果显著。也使得众多资本越来越对悠桦林产生浓厚的兴趣。图2：悠桦林“一体化智能供应链计划与排程优化平台”产品体系示意图目前不管是基础技术研发或是市场需求，智能决策技术和供应链一体化协同都处于稳步攀升的光明期，这个阶段，以自主研发的算法平台为技术支撑的智能供应链计划更具想象空间。如今，悠桦林的产品和服务已在中国占有领先地位，技术服务方面，悠桦林2次入选Gartner报告，分别入选智能决策标杆服务商和中国人工智能软件市场供应商代表；市场服务方面，据IDC《中国供应链计划及 APS 解决方案市场份额》报告显示，悠桦林已位于国内供应商排名第一，全球供应商排名第三。10亿，复旦科创母基金启动