核心观点：近期AI领域热度持续升高，各个AI巨头持续推出各种重磅模型，其中包括微软旗下DeepSpeed持续深耕模型训练优化策划，推出DeepSpeed-Chat，加速RLHF训练过程，进一步强化大模型的生态优势；以基于GPT-4的Auto-GPT为代表，引发AI代理热潮，向AGI更近一步；OpenAI推出一致性模型，预期在图像生成领域将比肩甚至超越扩散模型；Meta又迎来开源，发布动画制作算法与数据集；Google：采用Self-Debugging的方法，提升生成代码的准确度；Amazon也加入到AI大战中…我们认为AI热潮持续席卷全球，建议关注该领域变化。
　　 Deepspeed组织推出一款大模型系统DeepSpeed-Chat，高效实现大模型的基于人类反馈强化学习（ RLHF ）微调训练。减少了大模型的RLHF训练的时间与金钱成本，削减了自然语言大模型的微调门槛，降低了大模型在垂直领域的应用难度，进一步提高了中小厂商对其大模型的友好度、依赖度，实现大模型生态上的自我反哺。
　　以Auto-GPT为代表的AI-代理正引起注意，Auto-GPT通过接入互联网、包含内存管理、使用GPT-4接口等，拥有非常好的内容生成、逻辑思考能力，甚至还能自己进行代码优化，Auto-GPT、AgentGPT和BabyAGI一并成为AI代理风口下的主力军，探索AI边界，AGI（通用人工智能）即将成为现实。
　　 OpenAI近期提出了“一致性模型”支持一步式图像生成，相比扩散模型，无需多轮迭代便可快速生成图像，具备稳定且高效的特点，成为新晋的优秀图像生成模型，预期在图像生成领域将比肩甚至超越扩散模型。
　　 Meta开源其动画制作算法，其中包含人物检测、掩码分割、姿态估计/操控以及制作动画等过程，除此之外，Meta还开源了一个包含近180,000张带注释的草稿画数据集。
　　 Google提出一种方法，采用Self-Debugging方法，通过少量示范来教会大型语言模型进行橡皮鸭调试，提升了生成代码的准确性。
　　 Amazon推出Titan模型，包括生成式大语言模型与文本嵌入大语言模型，Amazon同时推出Bedrock生成式AI平台，Bedrock允许用户通过API访问来自亚马逊内部及多个创业公司的各类模型，包括Titan基础模型、AI21 Labs、Anthropic、Stability AI等，同时能接入AWS云服务平台，降低开发者的开发成本。
　　风险提示
　　人工智能模型技术发展不及预期：人工智能模型属于先进AI算法，若后续算法更新迭代效果不及预期，则会影响人工智能模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等；
　　算法隐私问题：人工智能在进行预训练过程中，使用了大量数据，其中会涉及相关隐私问题；
　　应用不及预期：人工智能算法与相关应用落地之间还存在一定距离，需要注意应用落地不及预期风险。
　　算力基础设施支持不及预期：美国制裁中国高科技企业，对中国形成芯片、算力的封锁，人工智能模型训练过程中需要大量算力资源，需要关注中美关系带来的中国算力的压力；
　　数据数量与数据质量不及预期：人工智能模型需要大量的高质量数据进行训练，若数据数量和质量存在短板，则会影响模型效果；
　　伦理冲突风险：人工智能模型将进一步推动人工智能迈向通用型人工智能，人工智能进一步智能化将产生人工智能欺骗、人工智能上瘾、人与人工智能之间的关系等一系列伦理问题；