糖尿病     Google Cloud     健保署  

健保署联手Google要打造糖尿病风险预测AI

健保署日前宣布联手Google，展开为期5年的合作，要使用Google云端算力资源、MedLM基础模型、Vertex AI平台和数据处理工具等，来与国卫院共同打造专属台湾的疾病风险预测模型，第一波瞄准糖尿病风险预测模型。这是因为，在台湾每10人就有1人罹患糖尿病，且其并发症严重，如心血管疾病、肾病、视网膜及神经病变等，需及早介入预防与治疗。

在模型训练数据部分，健保署会采用去识别化的性别、年龄、家族病史、风险信息、国际疾病分类代码ICD-10和检验检查等数据，同时通过国卫院专业知识找出更多参数，来训练糖尿病风险预测模型。完成后，模型会通过健保署健保云运行，医疗院所医师上传数据到健保云，模型运算后会发送结果给医师和民众。这个风险预测分2种，一是针对未患糖尿病的民众，模型会提供10年内、5年内和1至3年内的罹病风险，另一是患糖尿病民众，模型会提供数种风险预测，如总住院率、特定原因住院率、死亡率、慢性病罹患率等。

其中，风险高低会以灯号表示，作为分级医疗参考，比如绿色为低风险、黄绿色为有风险、黄色是中风险、黄橙色中高风险、红橙色高风险，红色则是严重风险。风险较低的民众可建议至卫生所、门诊就医，黄色灯号则可转介至地区医院、黄橙色至区域医院，高风险和严重风险则至医学中心，以此达到分级医疗目标。石崇良表示，健保署与Google联手打造的糖尿病风险预测AI是第一波应用，借此抛砖引玉，来推动、扩大到更多慢性病和三高疾病风险管理。（详全文）

  Nvidia    HelpSteer2      LLM  

Nvidia开源HelpSteer2数据集，可低成本确保LLM与人类偏好一致

最近，Nvidia开源一款数据集HelpSteer2，可用来训练先进的奖励模型，来引导大型语言模型（LLM）产出与人类偏好一致的回答。这个数据集共有10,681组提示和回答，并由1,000多名美国注释者按Likert量表，对5种属性标注。

此团队表示，他们用HelpSteer2数据集来训练自家3,400亿参数的Nemotron-4基本模型后，在RewardBench主要数据集测试，达到了最先进的92.0%准确率，优于任何现有的开放和专有模型。而且，这个数据集才1万多个提示-回答组，比起现有的偏好数据集（如HH-RLHF）动辄数百万组，大幅降低了运算成本。 团队表示，这个数据集可用来对齐Llamna-3-70B等这类LLM，来提高与人类偏好的一致性。（详全文）

  苹果     ChatGPT     Apple Intelligence  

集成ChatGPT！苹果新推Apple Intelligence智能功能

苹果在日前举行的WWDC开发者大会上发表AI服务Apple Intelligence，将进驻macOS Sequoia、iOS 18与iPadOS 18等苹果操作系统。同时，苹果也宣布与OpenAI合作，将在Siri、Writing Tools中集成GPT-4o驱动的ChatGPT。

进一步来说，这款Apple Intelligence提供多项AI功能，包括写作工具Writing Tools、图像创作工具Image Playground、可客制化表情符号的Genmoji，以及强化的Siri。其中，Writing Tools可让用户在邮件、备忘录、Pages或第三方的程序中，改写、校对或摘要文本，还能通过Compose功能来存取ChatGPT的图像工具，可在文本中嵌入图像。

再来，Image Playground将内置于消息、Keynote、Pages等苹果原生应用程序中，并支持采用Image Playground API的第三方程序，用户可在几秒内以文本描述、所挑选的主题、服装、配件、地点或个人来创作图像，还能以动画、插图或素描的方式呈现。Genmoji则允许用户以文本描述来客制化表情符号。Apple Intelligence也改善了照片/视频搜索功能，能以自然语言搜索特定照片，例如「脸上贴着贴纸的Katie」，或找到视频中的特定段落。（详全文）

  PyTorch     漏洞     Huntr  

开源机器学习框架PyTorch存在重大漏洞

今年4月，有研究者向漏洞悬赏平台Huntr通报开源机器学习框架PyTorch存在重大层级漏洞CVE-2024-5480，CVSS风险评分达到10分，影响2.2.2版以前的PyTorch。对此，Huntr向通报者提供1,500美元奖励，并在日前公布细节。

这漏洞位于torch.distributed.rpc框架，开发者使用该框架运行RPC调用时，该框架未验证相关功能是否如开发者预期运行，因此攻击者能借机通过网络使用RPC调用Python功能，进而加载Python程序库并运行任意命令。这个框架通常用于分布式训练，如增强式学习、模型平行化等，因此影响范围相当广泛。研究人员也提供概念性验证（PoC）代码，并指出该漏洞可能带来的影响：由于攻击者可将其用来远程攻击分布式训练的master节点，一旦这些节点遭到入侵，对方就有机会窃取与AI有关的敏感数据。（详全文）

  ChromeOS     Android     AI  

要加速AI创新应用，ChromeOS将重整Android技术架构

Google日前宣布，ChromeOS很快就会重整Android技术架构，包括把Android Linux内核和Android框架当作ChromeOS基础，来加速ChromeOS运行AI创新应用或其他新功能的速度。

其实ChromeOS一直在向Android靠拢，Google自2016年就让ChromeOS用户运行Android程序，隔年更宣布采用ChromeOS的所有Chromebook笔电都将支持Google Play和Android程序。此外，自今年3月发表的ChromeOS 122起，ChromeOS也开始改用Android的蓝牙架构Fluoride。Google解释，把Android技术架构导入ChromeOS，可加速ChromeOS内核的AI创新脚步，简化工程任务，有助于手机等各种设备与Chromebook更兼容。（详全文）

  OpenAI     甲骨文     微软  

OpenAI采用甲骨文云端为基础架构

甲骨文和OpenAI宣布合作，OpenAI将采用甲骨文云端基础架构（OCI），来扩展微软Azure AI的基础架构，加速运行模型推论等任务。这项合作涉及OpenAI、微软Azure和甲骨文等3家业者，目的是要OCI作为类似备援方案，可从微软Azure AI扩展到甲骨文云端，来提供负载更高的处理能力。

其中，光是OpenAI的ChatGPT AI服务，每月用户数就超过1亿，是最吃运算资源的任务。这项合作是让OpenAI使用「OCI基础架构上的Azure AI平台」，来运行推论和其他作业，OpenAI最尖端的模型仍运行在与微软合作的超级电脑上。（详全文）

／Meta AI、Apple

摄影／王若朴

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