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4o-mini 只有 8B、o1 也才 300B，微软论文意外曝光 GPT 核心机密
英伟达 2024 年初发布 B200 时，就摊牌了 GPT-4 是 1.8T MoE 也就是 1800B，这里微软的数字更精确，为 1.76T。
剖析BadGPT-40背后的真相：一个从GPT模型中移除护栏的模型
译者 | 晶颜审校 | 重楼出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）大型语言模型（LLM）风靡全球。 从通用的智能助手到代码伙伴，这些模型似乎什么都能做——除了可靠地执行其内置的安全准则。 OpenAI等公司安装的广为人知的“护栏”旨在确保负责任的行为，保护用户免受恶意输出、虚假信息和网络利用企图的影响。
新版Llama 3 70B反超405B！Meta开卷后训练，谷歌马斯克都来抢镜
OpenAI“双12”刚进行到第二天，就把大模型圈搅得好不热闹！ 一边是Meta没预告就发布了Llama 3.3，70B版本就能实现以前405B的性能。 另一边谷歌的Gemini也上线了新的实验版模型，再一次登上大模型竞技场榜首。
提示词：怎样与大模型沟通
同前面讲大模型特点类似，关于如何使用 GPT，我们也会分成两个视角：用户视角和技术视角。 这一讲，我们先从用户视角来看看如何用好 GPT。 用好 GPT若要充分发挥 GPT 的效用，需遵循以下步骤：首先是定义任务目标。
Python 成 GitHub 最受欢迎编程语言，AI 成主要推动力
GitHub 年度报告《Octoverse》显示，Python 首次超越 JavaScript 成为 GitHub 上最受欢迎的编程语言。 这主要是受到人工智能（AI）开发需求激增的推动，Python 还被广泛应用于数据科学和开源项目的开发。 报告指出，与生成式 AI 相关的项目贡献量在过去一年中增长了 59%，AI 相关的公共项目的贡献量几乎比 2023 年翻了一番，印度、德国、日本和新加坡是这些贡献的主要来源。
谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊：努力在明年推出具有可视化功能的 AI 助理
北京时间今天凌晨，谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊在公司第三季度财报电话会议上透露了“Project Astra”计划的最新进展。 他表示，谷歌正在构建能够识别和推理用户周围环境的 AI 体验，“‘Project Astra’代表了这种未来的初步探索。 我们正力争在 2025 年尽早推出类似体验。
科大讯飞星火 4.0 Turbo 大模型发布：七大能力全面超越 GPT-4 Turbo
在今日上午的 2024 科大讯飞全球 1024 开发者节上，科大讯飞正式发布“讯飞星火 4.0 Turbo”。 讯飞星火 4.0 Turbo 号称迎来全新升级，七大能力全面超越 GPT-4 Turbo，数学能力、代码能力超过 GPT-4o。 在数学能力方面，讯飞星火 4.0 Turbo 已完成超长思维链、树搜索和自我反思评价等算法验证，预计今年底可实现类 o1 的高难度数学能力。
OpenAI GPT-4 解锁新成就：100% 识别性别、74.25% 识别年龄范围，未专门训练可媲美专业算法
科技媒体 The Decoder 昨日（10 月 9 日）发布博文，报道称最新研究表明 OpenAI 的 GPT-4 AI 模型在未经专门微调和训练情况下，能够识别面孔、判断性别，并在照片中估计年龄，其准确度媲美专业算法。来自挪威科技大学、Mizani 及 Idiap 研究所的研究人员推进这项研究，测试了 GPT-4 的生物识别能力，发现其性能和 MobileFaceNet 等专门的面部识别算法不相上下。在性别识别测试中，GPT-4 在 5400 张平衡（balanced）图像的数据集上取得了 100% 的准确率，
《Python机器学习》作者科普长文：从头构建类GPT文本分类器，代码开源
学起来吧！近日，机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又分享了一篇长文，主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。文章展示了如何将预训练的大型语言模型（LLM）转化为强大的文本分类器。AI在线对文章内容进行了不改变原意的编译、整理：为什么要关注分类呢？首先，针对分类任务，对预训练模型进行微调是一个简单有效的 LLM 知识入门方式。其次，文本分类有许多商业应用场景，比如：垃圾邮件检测、情感分析、客户反馈分类、主题分类等等。阅读完本文，你将找到以下
实测字节豆包·视频生成模型：Sora画的饼被实现了......
但更多的网友则是期待字节的视频生成模型，因为早在去年11月，字节的项目Make Pixels Dance就展示字节具备了解决长AI视频中角色一致性难以保持的问题。 所以我也看到很多外网网友的另一个问题“Where is ByteDacne?”。 而就在9.24火山引擎AI创新巡展深圳站上，火山引擎一口气发布了个视频生成模型PixelDance和Seaweed模型。
OpenAI o1 在医学领域的初步研究，我们离 AI 医生更近了吗？
编辑 | 紫罗大语言模型 (LLM) 在各个领域和任务中都表现出了卓越的能力，突破了我们在学习和认知方面的知识界限。最新模型 OpenAI 的 o1 脱颖而出，成为第一个使用思维链 (CoT) 技术和强化学习的 LLM。虽然 o1 在一般任务中表现良好，但它在医学等专业领域的表现仍然未知。目前医学 LLM 的基准通常集中在一定范围内，例如知识、推理或安全，这使得在复杂的医学任务中对这些模型进行全面评估变得复杂。来自加州大学圣克鲁斯分校、爱丁堡大学和美国国立卫生研究院的研究人员评估了 OpenAI 的 o1 模型在医
GPT-4o 能玩《黑神话：悟空》：精英怪胜率超人类，无强化学习纯大模型方案
AI 玩黑神话，第一个精英怪牯护院轻松拿捏啊。有方向感，视角也没有问题。躲闪劈棍很丝滑。甚至在打鸦香客和牯护院时，AI 的胜率已经超过人类。而且是完全使用大模型玩，没有使用强化学习。阿里巴巴的研究人员们提出了一个新型 VARP（视觉动作角色扮演）智能体框架。它能直接将游戏截图作为输入，通过视觉语言模型推理，最终生成 Python 代码形式的动作，以此来操作游戏。以玩《黑神话・悟空》为例，该智能体在 90% 简单和中等水平战斗场景中取胜。GPT-4o、Claude 3.5 都来迎战研究人员以《黑神话・悟空》为研究平台
OpenAI 再成“榜一大哥”：o1-preview AI 模型更轻松驾驭数学、编程等任务
科技媒体 The Decoder 昨日（9 月 19 日）发布博文，报道称在聊天机器人竞技场（Chatbot Arena）上，OpenAI 的新人工智能模型 o1-preview 和 o1-mini 问鼎榜首。聊天机器人竞技场简介聊天机器人竞技场是一个比较人工智能模型的平台，它利用 6000 多个社区评分对新的 OpenAI 系统进行了评估。结果结果显示，o1-preview 和 o1-mini 尤其在数学任务、复杂提示和编程方面表现出色。Lmsys 提供的数学模型优势图表清楚地显示，o1-preview 和 o1
研究称生成式 AI 耗水量巨大：使用 GPT-4 生成 100 字文本需消耗 3 瓶水
据《华盛顿邮报》报道，美国加州大学河滨分校的一项新研究揭示了生成式 AI 的惊人环境成本，尤其是其对水资源的消耗。研究发现，即使只是生成文本，AI 也需要大量的水来冷却服务器。再加上其对电网的巨大压力，进一步凸显了 AI 发展的环境挑战。图源 Pexels研究指出，AI 的用水量因州和数据中心位置的不同而有所差异，但总体而言，水耗与电费成反比。AI在线注意到，得州的水耗最低，生成一封 100 字的电子邮件仅需 235 毫升水，而华盛顿则高达 1,408 毫升，相当于三瓶 16.9 盎司的矿泉水。此外，数据中心本身就
阿尔特曼称 o1 仅仅是“推理模型的 GPT-2”，黄仁勋表示“给你加速 50 倍”
AI 界最有影响力的两个人，同时出现在一场活动：OpenAI CEO 阿尔特曼，暗示了 o1 满血版将在接下来几个月发布。英伟达创始人黄仁勋，则表示新一代 Blackwell 架构 GPU 能给 o1 推理提速 50 倍。阿尔特曼把 o1 在推理模型里的地位比作语言模型中的 GPT-2 阶段。几年后人们将看到“推理模型的 GPT-4”，不过最近几个月就会有重大改进，新范式的进步曲线非常陡峭。L2“推理者”与 L1“聊天机器人”非常不同，大家还没找到该怎么用这些模型，我们也没决定该为 App 继续添加什么功能。不过最
陶哲轩提前实测满血版 OpenAI o1：能当研究生使唤
原来早在 8 月份，陶哲轩就已经用上了 OpenAI o1。还是现在大家都用不上的满血版本（眼泪不争气地从嘴角流出来）。提前批大佬是怎么玩最新天花板的呢？他向 o1 模型提出一个措辞模糊的数学问题，发现它竟然能成功识别出克莱姆定理。而且答案是“完全令人满意的”那种。当然，陶哲轩还做了一些其它测试，测下来总体体验就是：比以前的模型更牛，多堆点提示词表现还不错，但仍然会犯不小的错误，也没有产生啥自己的思想。陶哲轩是这样形容的：这种感觉，就像给一个平庸无奇但又有点小能力的研究生提供建议。不过，这已经比以前的模型有所改进，
OpenAI 的 GPT-4 变身考证能手：无额外训练通过日本理疗师考试，正确率 73.4%
一项新的同行评审研究表明，OpenAI 的 GPT-4 大语言模型无需任何额外训练，即可通过日本国家理疗考试。最新发表在《Cureus》杂志上的新研究，测试了 GPT-4 的文字和视觉技能。AI在线注：日本国家物理理疗师考试包括 160 道综合题和 40 道实践题，测试记忆、理解、应用、分析和评估能力。研究人员在 GPT-4 中输入了 1000 个问题，并将答案对比了官方解决方案。GPT-4 通过了所有五个测试部分，正确回答了 73.4% 的问题。不过，人工智能在处理技术性问题和包含图片或表格的问题时显得有些吃力。
安卓 / macOS 版 ChatGPT AI 应用现支持“@”，可无缝切换不同 GPT 模型
科技媒体 testingcatalog 昨日（8 月 28 日）发布博文，报道称安卓版和 macOS 版 ChatGPT 现支持 Mentions 功能，用户在聊天对话中使用“@”字符来调用不同的定制 GPT 模型。在安卓版 ChatGPT 应用中，用户输入“@”符号之后，会弹出一个窗口，让用户选择不同的 GPT，在保持聊天上下文的时候方便用户无缝切换。苹果 macOS 平台最新版 ChatGPT 也已上线该功能，但目前 iOS 平台 ChatGPT 仍未上线。AI在线注：Mentions 是 ChatGPT 的一