AI初创公司Cohere获4.5亿美元融资：加拿大AI初创公司Cohere已从英伟达、Salesforce Venture、思科等投资者处筹集到4.5亿美元资金。该公司仍在商谈以50亿美元的估值在同一轮融资中筹集更多资金。
AI视频生成公司Pika完成8000万美元新一轮融资：pika宣布筹集了8000万美元的新一轮融资，其估值达到4.7亿美元。本轮融资的投资方包括Spark Capital、Lightspeed Venture Partners和Greycroft。该公司计划将筹集的资金用于继续训练其AI模型，同时改进产品特性，并扩大团队规模。
生数科技完成数亿元 Pre-A 轮融资：该轮融资由北京市人工智能产业投资基金、百度联合领投，中关村科学城公司等跟投，启明创投等数位老股东继续支持。
AI招聘公司Carv.com获1000万美元种子轮融资：投资方包括全球创始人资本Gloabal Founders Capital（GFC）和几位独立天使投资人。Carv是一家人工智能招聘服务商，通过自动化由招聘人员处理的行政工作来简化招聘流程。
AI技术开发商Viaduct获1000万美元B轮融资：本轮融资由FM Capital、Innovation Endeavors、Exor Ventures、Stellantis、Sumitomo Rubber投资。该公司的机器学习解决方案部署在车辆中，可智能地压缩和增强车辆数据，从而以最少的字节将最丰富的数据传输到云端。
AI天气预报模型服务商WindBorne获1500万美元A轮融资：由Khosla Ventures领投，原有投资者Footwork VC、Pear VC和Convective Capital也参与了本轮融资。
嵌入式AI芯片公司Synthara 获1100 万美元融资：本轮融资由Vsquared Ventures领投，OTB Ventures、Onsight Ventures和Deep Tech Labs等新投资者以及原有股东共同参与。值得一提的是，本轮融资中还包括来自欧洲和瑞士的590万美元资助。
衔远科技人事变动，创始人淡出，合伙人及多名高管离职：
网传清华系大模型创业公司衔远科技人事变动，创始人、前京东AI掌门人周伯文已经不再主持公司事务。知情人士消息称，除了周伯文外，该公司合伙人兼营销副总裁宁宁、解决方案负责人谢伟，衔远科技销售负责人潘银，以及后来从京东招来的销售张鑫等人，均已离职。不仅如此，算法负责人陈华清也疑似离职，目前算法部门由一位周姓博士接管。
智谱AI升级大模型开放平台再卷价格，百万tokens进入0.1元时代：
6月5日，智谱AI Open Day在UCCA Lab北京艺术空间成功举办。现场，智谱AI发布MaaS大模型开放平台的最新升级。
MaaS 2.0大模型开放平台支持最新开源的GLM-4-9B等一系列新模型，同时支持LoRA高效参数微调和FPFT全参微调，效果仅折损3%-5%。其中，GLM-4-Flash价格相较之前的GLM-3 Turbo降价10倍，100万tokens仅需1毛钱。新一代MaaS平台具有全新企业权益成长体系，企业认证即享9折优惠，在极限情况下所有的模型还可以全部打6折，GLM-4-Flash版本最低的情况只需要6分钱/100万tokens。
面壁智能OpenBMB&清华 NLP 实验室宣布将面壁“小钢炮” MiniCPM 免费商用。即日起， MiniCPM 和 MiniCPM-V 权重将对学术研究完全开放，并且企业、个人在填写问卷登记后亦允许商业使用，社区使用 MiniCPM 系列模型需要遵循 Apache 2.0 和《MiniCPM 模型社区许可协议》。
目前小米机器人公司正推进仿人机器人在自有制造系统的分阶段落地。短期内小米机器人是一个专用智能机器人，应用在智能制造的某些场景中，未来将向更多场景拓展。
思科启动 10 亿美元 AI 基金，投资AI初创公司：
思科公司启动了一项 10 亿美元的 AI 投资基金，用于投资人工智能初创公司。并通过其投资部门投资了 Cohere、Mistral AI 和 Scale AI 等公司，承诺投入近 2 亿美元。该公司在过去几年中进行了 20 多项以人工智能为重点的收购和投资，并在其产品组合中整合了人工智能。
ChatGPT遭遇近8小时大规模宕机，Google Gemini搜索量激增60%：
ChatGPT出现系统故障，导致全球数百万用户无法正常使用，持续长达近8个小时。OpenAI证实了此次系统宕机。ChatGPT中断期间，大量用户转向Anthropic公司的Claude、谷歌Gemini和Perplexity等替代工具。其中，Gemini的搜索量增长近60%。在流量激增之下，上述三大AI平台也遭遇了系统瘫痪，不过在几小时内迅速得到了解决。
谷歌 Gemini 聊天机器人又被曝“胡言乱语”：
AI 摘要“幻觉”风波未平， Reddit 网友料称谷歌旗下的Gemini 聊天机器人“抽了风”。Gemini 生成的回复偶尔会充斥着杂乱无章的代码和外文字母，且与提示词毫无关联。这些奇怪的回复结果会在 Gemini 网页端、移动端出现，且往往都以“Full”或“Full bor”开头。目前谷歌暂未进行回应。
高级人工智能风险巨大，OpenAI 和谷歌 DeepMind 员工联名发声：
这封公开信指出，人工智能的发展可能会带来一系列的风险，例如加剧现有社会的不平等、助长操控和虚假信息传播，以及失控的自主人工智能系统可能导致人类灭绝等。人工智能公司拥有强大的经济利益驱动它们继续推进人工智能研发，同时却对保护措施和风险水平的信息讳莫如深。他们呼吁人工智能公司为揭露人工智能风险的人士提供可靠的举报人保护措施。
必要保障措施到位前不发 AI 新技术，OpenAI 回应员工担忧：
对上述OpenAI 和谷歌 DeepMind 员工联名发声消息，OpenAI发布声明，强调他们致力于提供功能强大且安全的人工智能系统。
OpenAI 指出在必要的保障措施到位之前，公司不会发布新的 AI 技术。公司重申支持政府监管，并参与人工智能安全自愿承诺。对于报复行为的担忧，发言人证实，公司已解除了所有前员工的非贬损协议，并从标准离职文件中删除了此类条款。
Windows Copilot AI将在 GeForce RTX GPU 上运行：
微软、英特尔、AMD 和高通公司推出"AI PC"的计划，利用神经处理单元 NPU 实现板载生成式人工智能，主要是通过微软的 Copilot 人工智能助手。不过，英伟达认为其 RTX 图形芯片更适合这项任务。在该公司发布的公告中，确认了微软和 NVIDIA 正在合作，使 Copilot 能够利用 RTX 硬件。
报道称马斯克关于特斯拉的AI芯片采购计划夸大其词，马斯克回应：
英伟达内部邮件显示，马斯克让英伟达将原本预留给特斯拉的几万颗H100芯片，优先发货给他旗下的社交媒体公司X和AI初创公司xAI，而非特斯拉，这导致特斯拉推迟收到价值超过5亿美元的GPU。马斯克回击称，特斯拉没有合适的场所来激活那些英伟达芯片，所以它们只会闲置在仓库里。
英伟达黄仁勋证实，将在台湾设立第2个类似Taipei-1的人工智能AI超级电脑中心，不过地点还未确定。黄仁勋表示，台湾地区最大的AI超级电脑中心就是在高雄，英伟达规划在高雄扩大AI超级电脑Taipei-1的运算规模。
奥特曼表示，中国很多科技公司正在训练成百上千的大语言模型，中国会有不同于世界其他地方的大语言模型，最终大概有10-20个会获得用户的支持，并能获得最多的资源进行训练，我们在这个领域还处于早期阶段，还有许多东西有待发现，科学突破尚未发生。
Product Hunt 热榜，一站式产品发现与开发平台Fibery
Fibery 是一个集成平台，可帮助团队收集客户反馈、识别关键洞察，并将产品发现与开发无缝连接。它具备 AI 辅助的高级工作管理功能，确保数据安全，提供灵活的定价计划和客户支持。
🔗https://fibery.io/?ref=producthunt
GitHub Trending 热榜，简单生成图像Omost
Omost 项目通过编程方式，将大型语言模型应用于图像生成。它提供了基于 Llama3 和 Phi3 变体的预训练模型，用户可以通过 GitHub 的 HuggingFace 空间直接使用，或在具备 8GB Nvidia VRAM 的环境下自行部署。项目还提供了详细的安装和使用指南，方便用户上手。
🔗https://github.com/lllyasviel/Omost
1.Nvidia G-Assist：游戏世界的新助手
G-Assist 类似于 ChatGPT，专为游戏玩家设计，可以理解游戏中的情况，提供个性化的提示和回答问题。G-Assist 还能追踪帧率、优化设置，甚至动态调整 GPU 电压以最大化性能。G-Assist 能理解玩家行为，提供个性化帮助，如游戏提示和问题解答，优化系统设置以提高性能，并为新玩家提供实时指导与解释。它不仅在图形和性能方面推动了界限，还通过人工智能重新构想了游戏体验。
2.DreamMat让3D材质更真实
DreamMat 利用几何和光照感知扩散模型来生成高质量的物理基础渲染材质。通过简单的文本提示，为 3D 网格生成逼真的 PBR 材质，并通过重新照明展示材质的真实性和多样性，特别适合高细节度的角色和复杂场景的材质生成，适用于游戏和电影制作等领域下游任务。
🔗https://zzzyuqing.github.io/dreammat.github.io/
从 GPT-4 到 AGI：未来五年的智能飞跃！
前 OpenAI 内部人士 Leopold Aschenbrenner预测 ：“到2027年，模型将能够完成人工智能研究人员/工程师的工作，这是非常合理的。这不需要相信科幻小说；它只需要相信图表上的直线。”
尽管摩尔定律的速度放缓，但由于巨额投资和专用芯片（如 GPU 和 TPU），预计到 2027 年计算能力将扩大 10 万倍以上。此外，算法效率每年约提升 0.5 个数量级，例如在图像识别任务中的显著进步。“解放”收益通过简单的算法改进，如人类反馈中的强化学习和思维链，释放模型潜力。尽管面临数据墙问题，但通过合成数据和强化学习等方法，研究人员将继续推动 AI 的发展。到 2027 年，AI 可能从聊天机器人转变为能够自动化大量认知工作的智能代理。
🔗 https://situational-awareness.ai/from-gpt-4-to-agi/
本文产品编辑 zhumaterialism 深耕于AIGC知识领域的应用研究，期待与同行及感兴趣的读者交流思想、分享见解。欢迎添加以便深入探讨，共同推动行业进步。欢迎开发者主动联系提交产品，一起探索AI在各领域的创新应用，携手前行。
