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OpenAI GPT-4 AI 模型潜力挖掘：高精度建模基础蛋白质结构
科技媒体 The Decoder 昨日（8 月 21 日）发布博文，报道称罗格斯大学的一项研究表明，OpenAI 公司的 GPT-4 语言模型能高精度模拟简单的氨基酸和蛋白质结构。相关研究成果发表在《Scientific Reports》上，该科研团队使用 GPT-4 AI 语言模型，探索其在基本结构生物学任务中的表现，结果发现该 AI 模型可以准确预测分子结构。科学家们要求 GPT-4 建立 20 种标准氨基酸的三维结构模型，在反馈结果中准确地预测了原子组成、键长和角度，不过 GPT-4 在模拟环状结构和立体化学
面壁智能开源 MiniCPM-V 2.6 模型：号称端侧 AI 多模态能力对标 GPT-4V，6G 内存可用
面壁智能昨日开源了 MiniCPM-V 2.6 模型，官方表示将端侧 AI 多模态能力拉升至全面对标 GPT-4V 水平。官方称 MiniCPM-V 2.6 模型仅 8B 参数，取得 20B 以下单图、多图、视频理解 3 SOTA 成绩，有以下特点：“三合一最强”端侧多模态：首次在端侧实现单图、多图、视频理解等多模态核心能力全面超越 GPT-4V，单图理解越级比肩多模态王者 Gemini 1.5 Pro 和新晋顶流 GPT-4o mini多项功能首次上端：实时视频理解、多图联合理解、多图 ICL 视觉类比学习、多图
AI 大语言模型价格战将启？谷歌本月下调 Gemini 1.5 Flash 费用：降幅最高 78.6%
大语言模型的价格战要来了吗？谷歌公司昨日（8 月 2 日）更新价格页面，宣布将于 2024 年 8 月 12 日开始，Gemini 1.5 Flash 模型每百万输入 tokens 成本为 0.075 美元、每百万输出 tokens 成本为 0.3 美元（AI在线备注：当前约 2.2 元人民币）。这让 Gemini 1.5 Flash 模型的使用成本，比 OpenAI 的 GPT-4o mini 便宜近 50%。根据计算，Gemini 1.5 Flash 模型费用输入费用比此前降低 78.6%，输出费用比此前降低
微软 GitHub 推出 Models 服务：定位 AI 工程师，让开发者试用和部署模型
感谢微软旗下代码托管平台 GitHub 最新推出了 GitHub Models 服务，定位是新一代 AI 工程师，帮助开发者选择适合其应用的 AI 模型。GitHub 在官方新闻稿中表示，GitHub Models 将服务该平台 1 亿多用户，为其提供业界领先的大语言模型（LLM）或者小语言模型（SLM）。 AI在线注：GitHub Models 服务目前处于限量公测阶段，可以对接 OpenAI 的 GPT-4o 和 GPT-4o mini、微软的 Phi 3、Meta 的 Llama 3.1 以及 Mistral
模型训练成本“平民化”，前特斯拉 AI 总监 24 小时仅用 672 美元“重现”GPT-2
GPT-2 是 OpenAI 于 2019 年推出的模型，其训练费用一度为每小时 256 美元，那么 5 年过后的 GPT-4 时代，软硬件和数据的进步，是否意味着训练同一模型所需的时间和成本会随之减少呢？答案是肯定的。据 Tom's Hardware 今日报道，前特斯拉 AI 总监、OpenAI 联合创始人、项目开发者 Andrej Karpathy 使用 llm.c“重现”了 GPT-2，其成本降到了每小时仅 28 美元（AI在线备注：当前约 204 元人民币），在短短 5 年内降低了近 90%。图源 Pixa
Llama分子嵌入优于GPT，LLM能理解分子吗？这一局Meta赢了OpenAI
编辑 | 萝卜皮OpenAI 的 GPT 和 Meta AI 的 Llama 等大型语言模型 （LLM），因其在化学信息学领域的潜力而日益受到认可，特别是在理解简化分子输入行输入系统（SMILES）方面。这些 LLM 还能够将 SMILES 字符串解码为矢量表示。加拿大温莎大学（University of Windsor）的研究人员比较了 GPT 和 Llama 与 SMILES 上的预训练模型在下游任务中嵌入 SMILES 字符串的性能，重点关注两个关键应用：分子特性预测和药物-药物相互作用预测。该研究以「Can
SuperCLUE 中文大模型基准测评2024上半年报告
SuperCLUE 发布了《中文大模型基准测评2024上半年报告》，在AI大模型发展的巨大浪潮中，通过多维度综合性测评，对国内外大模型发展现状进行观察与思考。
科大讯飞“讯飞晓医”App 获升级，号称无广告、无混杂消息
近期举行的 2024 世界人工智能大会（WAIC 2024）期间，科大讯飞展出了获得升级的“讯飞晓医”App，其能够根据电子病历、检查报告、体检报告等用户个性化资料构建“个人数字健康空间”。据悉，上月底星火大模型 4.0 发布后，星火医疗大模型和讯飞晓医 App 也同步升级，号称医疗核心能力全面超过 GPT-4 Turbo 和 GPT-4o。AI在线汇总该 App 主要信息如下：官方介绍称，该 App 可在看病前进一步剖析病因、用药时给出药物禁忌个性判断、检查后联合对比给出数据变化，还可通过角色切换了解其他家庭成员
10款国产大模型怒怼「玫瑰前夫」方协文，硬控了我30秒！
机器之能报道编辑：杨文以大模型、AIGC为代表的人工智能浪潮已经在悄然改变着我们生活及工作方式，但绝大部分人依然不知道该如何使用。因此，我们推出了「AI在用」专栏，通过直观、有趣且简洁的人工智能使用案例，来具体介绍AI使用方法，并激发大家思考。 我们也欢迎读者投稿亲自实践的创新型用例。AI 搞歪门邪道，很有一套，比如，谈恋爱，吵架、骂人……上个月，博主「午夜狂暴哈士奇狗」凭一己之力，将 ChatGPT 「调教」成史上最具男性魅力、最会调情的恋爱六边形战士。在那一声声的「little kitten」中，她被哄得五
15 个 AI 模型只有 3 个得分超 50%，SIUO 跑分被提出：评估多模态 AI 模型的安全性
最新发表在 arXiv 的研究论文指出，包括 GPT-4V、GPT-4o 和 Gemini 1.5 在内的大部分主流多模态 AI 模型，处理用户的多模态输入（例如一起输入图片和文本内容）之后，输出结果并不安全。这项研究标题为《跨模态安全调整》（Cross-Modality Safety Alignment），提出了一个全新的“安全输入但不安全输出”（SIUO），涉及道德、危险行为、自残、侵犯隐私、信息误读、宗教信仰、歧视和刻板印象、争议性话题以及非法活动和犯罪等 9 个安全领域。研究人员说，大型视觉语言模型（LVL
斯坦福大模型评测榜 Claude 3 排名第一，阿里 Qwen2、零一万物 Yi Large 国产模型进入前十
斯坦福大学基础模型研究中心（CRFM）6 月 11 日发布了大规模多任务语言理解能力评估（Massive Multitask Language Understanding on HELM）排行榜，其中综合排名前十的大语言模型中有两款来自中国厂商，分别是阿里巴巴的 Qwen2 Instruct（72B）和零一万物的 Yi Large（Preview）。据悉大规模多任务语言理解能力评估（MMLU on HELM）采用了 Dan Hendrycks 等人提出的一种测试方法，用于衡量文本模型在多任务学习中的准确性。这个测试
OpenAI 首席技术官：GPT-5 将在一年半后发布，部分领域智能达到“博士”级别
美国达特茅斯工程学院本周四公布了对 OpenAI 首席技术官米拉・穆拉蒂的采访。穆拉蒂把 GPT-4 到 GPT-5 的飞跃描述为从高中生到博士生的成长。图源 Pexels“如果你看一下（GPT）进化的轨迹，像 GPT-3 这样的系统可能只有幼儿智力水平，而像 GPT-4 这样的系统则更像是聪明的高中生智力水平，在接下来的几年里，我们期待在特定任务上达到博士的智力水平。事情正在飞速变化、改善。”穆拉蒂强调“博士级”的智能仅适用于某些任务。“这些系统在特定任务中已经达到了人类水平（Human-level），当然，在许
上海人工智能实验室发布首个 AI 高考评测结果：语数英总分最高 303 分，数学全部不及格
感谢上海人工智能实验室 19 日公布了首个 AI 高考全卷评测结果。据介绍，2024 年全国高考甫一结束，该实验室旗下司南评测体系 OpenCompass 选取 6 个开源模型及 GPT-4o 进行高考“语数外”全卷能力测试。评测采用全国新课标 I 卷，参与评测的所有开源模型开源时间均早于高考，确保评测“闭卷”性。同时，成绩由具有高考评卷经验的教师人工评判，更加接近真实阅卷标准。该机构表示，Qwen2-72B、GPT-4o 及书生・浦语 2.0 文曲星（InternLM2-20B-WQX）成为本次大模型高考的前三甲
智源更新大模型排行榜：豆包大模型“客观评测”排名国产第一
6月中旬，智源研究院旗下的 FlagEval 大模型评测平台发布最新榜单：在有标准答案的“客观评测”中，GPT-4 以76.11分在闭源大模型中排名第一；Doubao-Pro（豆包大模型）以75.96分排名第二，同时也是得分最高的国产大模型；其后依次是 ERNIE 4.0、Baichuan3、Moonshot-v1。在开放问答等“主观评测”中，Doubao-Pro 同样排名第二，得分超过 GPT-4o 和 GPT-4。图：豆包大模型在 FlagEval 客观评测中获综合评分第二（2024年6月）FlagEval 大
研究称 GPT-4 通过了图灵测试，54% 的人将其误认为真人
感谢最新研究称，越来越多的人难以在图灵测试中区分 GPT-4 和人类。图源 Pexels据IT之家了解，“图灵测试”由计算机科学家艾伦・图灵在 1950 年提出，又被称为“模仿游戏”。测试的标准是机器能否像人类一样进行对话，让对方误以为其是真人。加州大学圣地亚哥分校的研究人员招募了 500 名参与者，让他们与四位“对话者”进行五分钟的交流，这四位“对话者”分别是真人、上世纪 60 年代的初代聊天机器人 ELIZA、以及驱动聊天机器人 ChatGPT 的 GPT-3.5 和 GPT-4。参与者在对话结束后需判断对方是
预测准确率达95.7%，ChatMOF利用LLM预测和生成金属有机框架
编辑 | X金属有机框架（MOF）因其孔隙率大、表面积大和出色的可调性而用于许多化学应用。然而，在利用 AI 深入探索 MOF 设计与性能优化的研究征途中，科学家们正面临着前所未有的挑战。去年 3 月，韩国科学技术院（Korea Advanced Institute of Science and Technology，KAIST）的研究人员提出的 MOFTransformer 模型经过一百万个假设的 MOF 的预训练，在预测各种属性方面表现出色。近日，KAIST 团队提出了一种 AI 系统——ChatMOF，用于预
Copilot Pro 订阅魅力下降，微软 7 月 10 日下线用户自建 GPT 服务
微软今天发布公告，宣布 Copilot Pro 服务将移除 GPT Builder，意味着订阅用户无法继续创建自己的 Copilot GPT。GPT Builder 也称为 Copilot GPT，订阅 Copilot Pro 的用户可以使用文档、外部或内部资源以及自定义指令创建自己的 Copilot GPT。Copilot Pro 是售价 20 美元的 Microsoft Copilot 订阅版本，具有一些附加功能，如 GPT 生成器和 Copilot 在 Word、Excel、PowerPoint 和 Outl
Karpathy最新四小时视频教程：从零复现GPT-2，通宵运行即搞定
这是Karpathy「Neural Networks：zero to hero」系列视频的最新内容。AI 大牛 Andrej Karpathy 又「上新」了，这次一口气放出了长达四个小时的视频。视频主题为「让我们来复现 GPT-2（1.24 亿参数）」。Karpathy 表示，此次视频之所以这么长，是因为它很全面：从空文件开始，最后得到一个 GPT-2（124M）模型。具体实现步骤包括如下：首先构建 GPT-2 网络。然后对其进行优化，以便快速训练。然后通过参考 GPT-2 和 GPT-3 论文来设置训练运行优化和