字节跳动推出端到端同声传译智能体；OpenAI 搜索引擎 SearchGPT 登场丨 RTE 开发者日报

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本期编辑：@JLT，@鲍勃

01有话题的新闻

1、挑战谷歌，OpenAI 搜索引擎 SearchGPT 登场

凌晨，OpenAI 正式宣布搜索产品 SearchGPT 开放内测。OpenAI 表示，SearchGPT 旨在利用模型的强大能力来检索网络的信息，为用户提供快速及时的答案，并附有清晰和相关的来源。目前先向一小部分用户开放，以获取反馈意见。这个内测的原型产品是临时的，OpenAI 表示后续将会把这些功能中的最佳部分直接整合到 ChatGPT 当中。

SearchGPT 与各种新闻媒体进行了合作，其中包括《华尔街日报》《美联社》等等，这些媒体可以管理他们在 SearchGPT 中的展示方式，即使这些新闻网站选择不用于大模型训练，它们仍然可以出现在搜索结果中。

OpenAI CEO Sam Altman 也在回复网友时透露了 GPT-4o 的语音功能将在下周向会员推出 Alpha 版本。（@爱范儿）

2、商汤大模型技术将用于巴黎奥运会赛事转播、竞技分析等领域

巴黎奥运会期间，商汤 AI 智慧篮球产品将全程参与中国国家篮球队的赛事征程，提供运动数据分析及竞技策略优化支持等。此外，商汤智慧赛事转播技术将用于乒乓球、射箭两个项目的全程赛事转播。

据介绍，基于商汤与 SMT 合作开发的 InnoMotion 赛事转播方案，可利用商汤 3D 无感知运动捕捉技术，在完全无穿戴设备的情况下，实现多人、大范围、多角度的多元场景覆盖，实时获得空间运动姿态信息。（@36 氪）

3、烧掉 85 亿，OpenAI 今年亏损或高达 50 亿美元

7 月 25 日，根据外媒报道，人工智能聊天机器人 ChatGPT 的开发商 OpenAI 在本年度可能面临高达 50 亿美元的亏损。

作为历史上崛起速度最快的初创企业之一，OpenAI 在收入方面达到了 35 亿美元。然而，运营成本的增加至 85 亿美元，使得该公司的财务状况面临挑战。

目前，OpenAI 的估值为 800 亿美元。在未来 12 个月内，该公司可能需要筹集更多资金以应对财务压力。（@元力社）

4、字节跳动推出端到端同声传译智能体，效果已接近专业人工水平的同声传译

来自字节跳动 ByteDance Research 团队的研究人员推出了端到端同声传译智能体：Cross Language Agent - Simultaneous Interpretation， CLASI，其效果已接近专业人工水平的同声传译，展示了巨大的潜力和先进的技术能力。

CLASI 采用了端到端的架构，规避了级联模型中错误传播的问题，依托于豆包基座大模型和豆包大模型语音组的语音理解能力，同时具备了从外部获取知识的能力，最终形成了足以媲美人类水平的同声传译系统。（@机器之心）

5、百川智能完成 50 亿元 A 轮融资，北上深国资入局

36 氪独家获悉，大模型初创公司百川智能已于近期完成 A 轮融资，总融资金额达 50 亿元人民币。此前，百川智能已经在 2023 年 10 月官宣了 A1 轮融资，披露了包括阿里、腾讯、小米等科技巨头及多家顶级投资机构在内的名单。在 A 轮融资中，除了上述机构，百川智能还获得了包括北京市人工智能产业投资基金、上海人工智能产业投资基金、深创投等国资背景产业投资基金的投资。

据了解，A 轮融资完成后，百川智能估值已达 200 亿元，并将以这一估值开启 B 轮融资。（@36 氪）

02有态度的观点

1、Perplexity CEO 谈 AI 搜索的未来：做知识发现引擎，不是搜索引擎

Perplexity，一家成立不到两年已融资超过一亿美元的 AI 公司，遭福布斯及 WIRED 指控盗用付费专属内容。Perplexity CEO Aravind Srinivas 在专访中称，该公司是关于知识的获取、传播和再生产。他将 Perplexity 看作是一个知识发现引擎，不仅提供答案，还有引用来源做支持，这样更能打击虚假信息，追求真实的答案。下一步，Perplexity 计划推出 Pages 项目，让人们更容易撰写文章，分享他们在 Perplexity 上的浏览会话和问询。（@爱范儿）

2、何小鹏评特斯拉 FSD：端到端大模型能实现 L4 自动驾驶

7 月 24 日的财报电话会上，特斯拉公司 CEO 埃隆·马斯克表示，将在欧洲和中国申请监管批准以实施监督下的 FSD，预计在今年年底前获得批准。

小鹏汽车董事长何小鹏对此在个人社交平台上表示：「今年的 FSD 和以前的 Tesla 自动驾驶从能力上完全是两个，我非常赞赏。最近和好几个 L4 的老大聊端到端，他们都认为端到端是 L2 驾驶辅助或者 L3 自动驾驶的最佳路线，但是一定不是 L4 的优选。我是真的认为端到端和大模型会最终到 L4 自动驾驶。」（@第一财经）

写在最后：

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