今天小編分享的互聯網經驗：OpenAI宣布首筆公開收購，買了一家做遊戲的初創公司，歡迎閲讀。
大模型資訊：
OpenAI 宣布首筆公開收購，買了一家做遊戲的初創公司
據 OpenAI 官方消息，OpenAI 已經收購 Global Illumination，不過收購金額尚未公布。
據 OpenAI 官方表示， Global Illumination 團隊現已加入 OpenAI，致力于開發包括 ChatGPT 在内的核心產品。
Global Illumination 是一家數字產品公司 ，成立于 2021 年，創始人均來自 Instagram 和 Facebook。公司的主要業務是借助人工智能構建強大的創意工具和基礎設施。Global Illumination 在被收購前的最新產品是一款名為《Biomes》的像素沙盒遊戲，基于浏覽器運行，類似《我的世界》。
百度文心一言新增搜索、圖表生成等 5 大原生插件
文心一言發布五個原生插件：百度搜索、覽卷文檔（基于文檔的互動）、E 言易圖（數據洞察圖表生成）、説圖解畫（基于圖片的互動）、一鏡流影（文字轉視頻），并發布百度如流 " 超級助理 "。
阿裏達摩院發布癌症通用模型，可輔助診斷八種主流癌症
據阿裏達摩院官方消息，阿裏達摩院發布多癌影像分析通用模型，可檢測、分割和診斷八種主要的高發致死癌症。
該模型由達摩院醫療 AI 團隊聯合中山大學腫瘤防治中心、四川省腫瘤醫院、浙大附屬第一醫院、盛京醫院、廣東省人民醫院等部門共同研發。研究團隊提出了一個統一的多癌影像分析通用模型，以 Mask Transformer 語義分割為基礎，解決多種腫瘤影像此前難以統一檢測、分割和診斷的問題，适用于八種主流的高發高致死癌症（肺、結直腸、肝、胃、乳腺、食管、胰腺、腎）以及相關器官中的腫瘤子類型。
該模型的論文成果已被計算機視覺頂會 ICCV 2023 收錄，目前已在上海市第一人民醫院等多家合作醫院進行應用測試。
百度 CTO 王海峰：飛槳 AI 平台生态開發者數已達 800 萬
飛槳 （PaddlePaddle）是百度早期推出的一個 AI 深度學習平台，百度圍繞這個平台開展了許多屆 WAVE SUMMIT 深度學習開發者大會。WAVE SUMMIT 2023 深度學習開發者大會 8 月 16 日在北京舉行，百度首席技術官王海峰在會中披露了百度飛槳生态最新成果。
王海峰表示，飛槳平台已凝聚 800 萬開發者，服務 22 萬家企事業部門，用户基于飛槳創建了 80 萬個模型。
王海峰同時表示，" 理解、生成、邏輯、記憶是人工智能的核心基礎能力，這四項能力越強，越接近通用人工智能，而大語言模型具備這四項能力，為通用人工智能帶來曙光 "
騰訊：下半年更新專有大模型并推出雲端的解決方案
在 8 月 16 日晚間的騰訊二季度業績説明會上，騰訊高管表示，騰訊正在打磨自研的專有基礎模型，已經開始了訓練，目前進展順利。今年下半年将會更新并且推出雲端的解決方案。
Adobe 旗下 AI 圖片編輯工具 Express 正式上線
Adobe 今天宣布，旗下 AI 圖片設計、編輯工具 Express 結束測試，正式向所有用户開放。
正式版 Express 帶來了諸多新功能，可以利用 Adob e Firefly 提供支持的 AI 生成功能來生成不同的文字效果和圖片，并對不同的内容進行修改。此外，正式版 Express 還可以合并視頻、圖片和音樂，輕松完成視頻制作。
桌面版 Adob e Express 現已正式上線，移動版應用将會在不久後更新。
語音生成模型 SpeechX 發布，支持多種語言轉換工作
據 Arxiv 頁面顯示，由來自微軟和哈爾濱工業大學等機構的學者們近日發布了一款語音生成模型 SpeechX 。
據介紹，SpeechX 是一個多功能的語音生成模型，可以進行多種語音轉換任務，并對噪聲信号進行處理。SpeechX 結合了神經編碼器語言建模和多任務學習，使用任務相關的提示進行統一且可擴展的建模，為語音增強和轉換任務中利用文本輸入提供了一致的方式。
實驗結果顯示，SpeechX 在文本轉語音、噪聲抑制、目标説話人提取等各種任務中表現出較專門模型相當或更高的性能。
前谷歌 CEO Schmidt 或将創立 AI 非營利組織
據 semafor 報道，前谷歌 CEO Eric Schmidt 正在籌建新的 AI 公司，該公司定位為非營利組織。
據悉 Eric Schmidt 已經聘請 Francis Crick Institute 應用生物技術實驗室的創始人 Samuel Rodriques 以及羅切斯特大學教授 Andrew White 擔任公司高層。該非營利組織計劃融合科學與人工智能兩個領網域的技術，在材料學和藥物研發方面獲得突破。
該組織目前由 Schmidt 的個人資產支持，尚處于早起起步階段，确切的發展計劃還不能确定。
重點論文：
David Baker 團隊新作：利用深度學習改進新蛋白質設計
華盛頓大學（UW）和比利時根特大學（Ghent University）的科學家們利用深度學習技術增強了當前基于能量的從頭計算蛋白質設計物理模型。
研究人員将 DeepMind 的 AlphaFold 2 和華盛頓大學開發的 RoseTTA 折疊軟體納入了深度學習增強的從頭蛋白質結合設計協定。他們在德克薩斯高級計算中心的 Frontera 超級計算機上并行運行了 600 萬個潛在結合蛋白結構之間的相互作用，并使用華盛頓大學的 ProteinMPNN 軟體生成蛋白序列神經網絡，其速度比之前最好的軟體快 200 多倍。
結果表明，設計的結構與目标蛋白質的結合速度提高了 10 倍，不過華盛頓大學團隊表示，他們還必須将速度再提高三個數量級。
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