开源容器平台Docker最近新添生成式AI工具，包括GenAI Stack和Docker AI，前者可加速生成式AI应用的开发，后者就像开发助理，可提供自动化指示。
重点新闻(1013～1019)
Docker 容器 生成式AI
开源容器工具Docker也新添生成式AI工具，开发更快速
开源容器平台Docker是目前许多AI应用的主流部署方法，其同名公司日前在年度技术大会Dockercon上，揭露一系列生成式AI新功能，首先是，是个类似程式开发助理Copilot的服务。团队以长年来累积的百万个Dockerfile、Docker Compose档案来训练Docker AI，能针对特定情境提供自动化功能，比如可在使用者编辑Dockerfile或Docker Compose档案、在地端除错docker build或在执行测试时，提供自动化指示，加速开发流程。 可解释性 特征 神经网路
Anthropic用特征解构神经网路，大幅提高可解释性
OpenAI竞争者Anthropic在最新发表的AI研究论文〈Decomposing Language Models With Dictionary Learning〉中，提出一种字典学习方法，能提高对神经网路的解释性。这项研究让Anthropic更能监控模型，进而引导模型行为，提高企业使用AI的安全性和可靠性。
进一步来说，有别于在单一神经元中寻找规律，团队扩大运用特征（Feature）概念，借由特征对应到一群神经元活动模式的特性，来将复杂的神经网路，解构成更容易理解的单位。他们也在Transformer模型中，成功将一个含512个神经元的层，分解成超过4,000个特征。同时，团队还发展自动解释方法，来验证特征的可解释性。他们用大型语言模型来生成小模型的特征描述，并以另一个模型来对描述评分，实验结果也证实，特征的得分高于神经元，也间接证明特征的活跃和模型下游行为具一致性。
PyTorch Edge 边缘装置 ExecuTorch
PyTorch Edge新解决方案简化边缘装置的AI推论
开源机器学习框架PyTorch Edge最近推出一款新解决方案ExecuTorch，获苹果、高通创新中心和Arm等科技巨头支援，可实现跨行动装置和边缘装置的模型推论工作。
进一步来说，ExecuTorch的目的是要解决装置AI生态系碎片化的问题，其关键元件包含一个执行环境和轻量级操作登录档（Operator registry），范围涵盖PyTorch生态系中所有模型，可简化PyTorch在装置上执行的过程。ExecuTorch还有一个SDK和工具链，提供ML开发者直觉式的使用者体验，能用来编写、训练模型和装置授权，并整合在单一个PyTorch工作流程中。 Google Cloud 智财 生成式AI
Google Cloud提供智财免责防护
为让企业用户安心使用AI服务，Google Cloud宣布提供AI免责防护，让使用者不用担心使用到版权内容而被告。今年8月，Google推出付费的Duet AI助理服务，并整合至生产力工具Workspace、云端平台Cloud Platform以及AI模型服务Vertex AI，企业可用Duet AI来生成所需内容，如行销文案、广告图片或电子邮件等。
而最近推出的服务，则是要防止使用者可能遭遇的版权法律责任。新服务包含2部分，第1个与Google使用的训练资料有关，第2部分则著重基础模型的生成结果。首先，训练资料的免责涵括所有Google用来打造其生成模型的资料集，当第三方单位宣称客户侵害了其智财权，责任全由Google承担。第二部分则是当户使用Google AI服务的输出结果，被第三方单位宣称侵害其版权时，责任归属在Google。