Google DeepMind
重點新聞(0906~0912)
Google DeepMind AlphaProteo 蛋白結合劑
加速癌症新藥發現!DeepMind新模型可生成高親和蛋白結合劑
最近,Google DeepMind打造一款AI模型AlphaProteo,可用來生成蛋白結合劑(Binder),且與多種標靶蛋白高度親和。團隊指出,AlphaProteo可生成與癌症和糖尿病併發症相關的VEGF-A蛋白結合劑,號稱是首款能做到這件事的AI模型。
就模型本身來說,AlphaProteo是以大量蛋白質結構數據訓練而成,這些數據來自蛋白質數據庫(PDB)和1億多個AlphaFold產出的預測結構,團隊用這些數據,來讓模型學習蛋白質相互結合的過程。
訓練完成後,團隊進行測試,用AlphaProteo針對7種標靶蛋白,包括2種病毒蛋白BHRF1和SC2RBD,以及5種與癌症、發炎和自體免疫疾病有關的蛋白IL- 7Rɑ、PD-L1、TrkA、IL-17A和VEGF-A等,來生成這些蛋白的結合劑。與現有最佳方法相比,AlphaProteo生成的結合劑不只成功率更高,其結合親和力還高出3到300倍。也就是說,這些新型蛋白結合劑在實際應用中,更有可能成功結合到標靶蛋白上,對癌症和糖尿病等疾病治療有潛在應用價值,可用於新藥發現和生物感測器開發領域。(詳全文)
MoE 艾倫AI研究院 OLMoE
艾倫AI研究所聯手打造更節能的MoE語言模型
日前,艾倫AI研究院、新創Contextual AI聯手打造一款混合專家(MoE)語言模型OLMoE並開源,不只表現好,所需的運算資源還更少。這款模型雖然有70億參數,但對於每個輸入值,只會啟用13億參數,因此與Llama 2-13B等更大的模型相比,其表現相當但所需的推論運算資源更少了。
也由於MoE架構特性、更好的訓練數據和超參數,這款模型比前一代模型OLMo 7B要有效率,省下了4倍訓練FLOPs運算資源、每次向前傳遞的使用參數量也少了5倍,在推論和訓練方面都更划算。這次,他們不只開源模型權重,還開源了訓練資料、程式碼和日誌,允許其他開發者在OLMoE的基礎上進行改良。(詳全文)
AI生態圈 行政院 LLM
行政院經發會首次顧問會議聚焦AI生態圈
9月3日行政院展開今年度首次經濟發展委員會顧問會議,鎖定創新經濟、均衡臺灣和包容成長等3大主題,其中,創新經濟又聚焦2大議題,包括「建構主權AI生態系」和「以市場需求帶動創新創業發展」。這次委員會顧問群由21位產官界重量級人士組成,如台新金董事長、玉山金董事長、臺哥大總經理、91App董事長、YouTube創辦人等人。
就建構主權AI生態系來說,又可分為2部分。首先是主權AI發展策略,顧問群針對臺灣如何發展繁中大語言模型、如何確保繁中資料庫多樣性和品質、如何帶動產業發展系統設計和創新應用服務等議題提出建議,比如針對發展本地模型,就建議政府,短期以開源LLM為基底,增加在地資料訓練,之後再發展完全自行開發和維護LLM的能力。另也建議政府與民間企業合作,包括跨部門協助磨合大規模企業,透過大攜小、老創+新創的方式,輔以政府基金來達到整併規模化。顧問群也建議,政府應優先處理基礎建設工作,擁有足夠的計算資源和穩定電力供應,才能支援AI技術發展。
在確保繁中資料庫部分,則建議由政府指定專責單位,建立主權共同資料庫,以及建立AI監督、問責和評估制度,來把關資料運用。至於帶動產業面向,則建議數發部整合資源,來從人才、產業(選定優先發展產業)、基礎設施(如資料中心、語料庫、LLM基礎設施等)和信任安全規範(如可信任AI發展準則、資料治理與交換)等面向設定戰略目標。
此外,建構主權AI生態系還有另一個重要議題:如何帶動百工百業/中小微企業AI轉型。在這部分,顧問群建議,由於百工百業範圍廣泛,政府應選擇數位化程度較高的重點產業,優先提供深入課程和AI導入。他們也建議,政府應鼓勵產業共組聯盟,像是半導體與電子製造、傳統製造、醫療保健、智慧城市與交通、金融業等先來實行。此外,他們也建議政府打造沙盒和友善環境,提供業者、主管機關容錯空間,另也應在各行業選出具參考價值的企業轉型典範,作為產業界示範,好進一步推廣。(詳全文)
行政院 AI AI治理
行政院提五大信賴方案,要提高特定產業AI應用普及率達50%
9月5日,國發會在行政院院會中揭露五大信賴產業推動方案,鎖定半導體、AI、軍工、安控、次世代通訊等五大產業。在半導體方面,該方案要協助廠商發展先進製程與封裝、材料及設備,目標是2028年要新增產值新臺幣2.6兆元。
在AI方面瞄準5大面向,包括應用發展、人才、政府投資、研發創新和鞏固基盤。就應用來說,要透過補助、採購、租稅誘因和建立產業專家資料庫等方法來促進各行業導入AI,包括政府機關在內。特別的是,他們設定KPI要提升數位經濟產業導入AI應用普及率達50%,製造業導入AI應用普及率則要達30%。
人才部分,則要在4年內培育20萬名AI數位相關人才,另也鎖定產學研合作,來培育碩博士高階人才和企業即戰力人才。政府投資是指數發部整合行政院國家發展基金100億元,要投資AI數位產業,而在創新部分,是要吸引國際半導體和AI大廠來臺設立研發中心,最後的鞏固基盤,則要新建智慧節能資料中心、擴大算力和引進低耗能方案,也要精進繁中語言模型、開發多元產業落地應用。不只如此,他們也將發布AI基本法和產業AI指引,並推動AI評測、完善AI治理。
至於其他產業,軍工業方面將持續推動國機國造、國艦國造、打造無人機供應鏈,預計至2028年無人機產值要成長10倍。安控產業則要協助國內安控產業發展可信賴的安控產品與解決方案、積極發展資安。至於次世代通訊產業,除將布局6G關鍵自主技術,也將整合地面與衛星網路,發展各項應用場域與解決方案。(詳全文)
數發部 AI培訓 公務員
數發部預計12月提出公務機關AI應用指引
在數位政府高峰會中,數發部數位政府司長王誠明揭露,數發部計畫在2026年到2030年推動政府轉型,並在2026年前推出配套措施,指導政府機關導入AI。數發部預計在今年12月發布AI應用指引,來幫助機關達成轉型目標。
王誠明指出,數發部正由專家協助研擬AI應用指引,未來AI應用指引的內容將涵蓋AI概念介紹、AI服務評估、AI服務導入、AI營運管理4大章節,共23個子章節。其中,AI服務評估是指,協助機關評估AI是否為適合的解決方案,包含機關面臨的問題如何定義、資料狀態是否準備妥當、政府公開的AI實證等;AI服務導入則包含導入模式、AI專案過程、AI專案驗收標準等。AI營運管理涵蓋風險管理、倫理議題、資安、AI治理等面向。
數發部透露,應用指引將AI專案生命周期分為5階段,包括AI場景評估、建置AI專案、資料準備及模型開發、測試迭代、風險控制和專案追蹤,每個階段有其對應的目標及任務。為因應最困難的驗收部分,AI應用指引將提供4個驗收指標,包括模型性能標準、系統穩定性、使用者體驗標準、公平性指標等,但因為AI仍在發展中,指標也會隨之變動。(詳全文)
Anthropic Claude Enterprise GitHub
Anthropic推出企業版AI方案
AI新創公司Anthropic日前揭露企業級Claude AI助理方案:Claude Enterprise,鎖定500人以上的大型企業,強調更周全的安全控管功能,也不會使用企業資料來訓練AI模型。這個最新方案,可讓企業安心用Claude和公司內部資料,來執行專案或協同工作,該方案也提供更大的Claude AI脈絡長度、管理功能、安全性和開發便利性等,包括提供Claude 500K脈絡長度,大約是數百個業務謄本、數十份上百頁的文件或中型程式碼庫,足夠讓Claude提供更專業、更符合部門功能需求的回應和指引。
再來,企業版方案提供更進階的安全和控制功能,像是單一簽入與網域獲取,可管理用戶存取並將使用控制集中化。他們還預告,接下來幾周會推出2項管理功能,如能追蹤系統活動使用的稽核紀錄、跨網域身份管理系統(SCIM)等。此外,企業版還加入和GitHub的原生整合功能,工程團隊可將Claude與GitHub儲存庫同步,配合codebase開發新功能、除錯或為新工程師提供入職訓練。(詳全文)
Visual Studio Copilot 語境理解
Visual Studio 2022深度整合GitHub Copilot
微軟Visual Studio 2022 17.11針對GitHub Copilot更新,提升在開發流程中整合Copilot,首次讓開發者能引用整個解決方。此外,Copilot還在Visual Studio 2022中新增多項功能,像是強化語境理解,以及對除錯和命名上的理解,進一步提高開發者生產力和開發效率。
過去Copilot可應用的範圍較小,是因為其能引用的上下文較為限縮,但在Visual Studio 2022 17.11中,Copilot增加@workspace和@GitHub新指令功能,可將整個解決方案,甚至是儲存庫納入參照的上下文中。除了指令功能,Copilot的程式開發輔助功能也有改善,比如添加命名建議和AI生成的中斷點表示式功能,以及迭代程式碼建議的方法,不需要像過去一樣先接受建議、避免接受後還要再修改的麻煩。(詳全文)
軟體開發 AI工具 程式碼
GitHub:生成式AI正改變軟體開發
GitHub針對AI在軟體開發中的使用狀況進行調查,發現AI正在改變軟體開發產業,幾乎所有開發者都已使用AI工具輔助程式開發,並享有AI工具帶來的優點,包括改善程式碼品質、更快速編寫測試程式碼,以及更容易理解程式碼庫和開始使用新語言。
在GitHub調查的2,000位受訪者中,超過97%的受訪者在軟體開發使用過AI程式碼開發工具,無論工作內外,但他們的使用並不一定經過公司允許。調查顯示,企業雖正逐漸擁抱AI,但仍有許多成長空間,且不同市場差異極大,較保守的德國僅有59%的企業鼓勵或允許員工使用AI工具,在美國則有88%。也因此,對比97%的受訪者已將AI工具用於工作內外的軟體開發,企業態度與這個現象有所差距,顯示企業應該要完善策略與政策面,來消弭差異。(詳全文)
圖片來源/Google DeepMind、艾倫AI研究院、行政院、Anthropic、GitHub
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資料來源:iThome整理,2024年9月
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