金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI OpenAI 的 公司结构 ，终于是尘埃落定了。 就在刚刚，OpenAI官方重磅宣布： 将继续由目前的非营利组织控制。 除了OpenAI官方的"简讯"之外，Sam Altman还附上了一封 全员信 。 除此之外，还有三项重大决定，它们分别是： 1. 现有的营利部门将成为公益公司（PBC） 2. 非营利组织将控制PBC，并成为其大股东 3. 非营利组织和PBC将继续保持相同的使命 OpenAI表示，这次的公司结构调整，是在听取市民领袖的意见，并与特拉华州总检察长办公室和加利福尼亚州总检察长办公室进行建设性 对话后所做出的决定。 还有一封来自Altman的全员信 以下为全员信的完整内容： OpenAI不是一家普通的公司，将来也不会是。 我们的使命是确保通用人工智能(AGI)造福全人类。 当我们创立OpenAI时，我们并没有详细的计划来实现我们的使命。我们最初只是围坐在厨房的桌子旁，思考应该开展什么样的研究。那 时，我们没有考虑产品、商业模式。我们无法预见AI在医疗建议、学习、生产力等方面的直接益处，也无法预见训练模型和服务用户需要数 千亿美元计算资源的需求。 ...

过去六年，微软通过数十亿美元投资极大推动了OpenAI的成长，帮助ChatGPT积累了超过5亿周活跃用 户。与此同时，OpenAI为微软提供了最尖端的生成式AI工具，帮助微软股价增长了两倍。 分歧加深 纳德拉和奥特曼渐行渐远 凤凰网科技讯 北京时间4月29日，据《华尔街日报》报道，OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)曾表 示，OpenAI与微软拥有堪称"科技界最好的合作关系"。然而，这段硅谷"联姻"已经岌岌可危。 但是，这一合作关系如今已经变得紧张。据熟悉双方关系的人士透露，奥特曼与微软CEO萨提亚·纳德 拉(Satya Nadella)在多个问题上的分歧越来越大，其中包括：微软为OpenAI提供的算力、OpenAI给予微 软使用其模型的权限，以及OpenAI是否很快就能开发出通用人工智能(AGI)，也就是智慧水平与人类相 当的AI。 雪上加霜的是，纳德拉还把提升自家Copilot(ChatGPT对手)的销量和使用率作为优先事项，并在去年聘 请了一位奥特曼的对手，秘密启动了为微软开发AI模型的项目，希望减少对OpenAI的依赖。 与此同时，知情人士透露称，OpenAI董事会可以触发合同中的 ...

Group 1 - The automotive industry is transitioning from a mere transportation tool to an artificial intelligence terminal, marking the beginning of a new era in the age of intelligence [1] - The Chinese automotive sector is experiencing rapid growth, particularly in the new energy vehicle segment, with significant advancements in intelligent driving technology [1] - The launch of the "Li Auto Star Ring OS," a distributed operating system designed for autonomous driving, was announced, with the first version expected to be mass-produced by 2024 [1] Group 2 - The "Automated Driving Automation Levels" standard categorizes driving automation into six levels, from L0 to L5, with varying degrees of driver involvement [1] - The L3 level of autonomous driving technology is accelerating, requiring vehicles to operate independently in specific scenarios while still needing human supervision in complex environments [2] - Future L4 level autonomous driving aims for no human intervention, but challenges such as computing power, AI model scale, and real-time processing must be addressed [2]