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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。
中国MoE一夜爆火！大模型新王暴打GPT-4o，训练成本仅600万美元
一夜之间，来自中国的大模型刷屏全网。 DeepSeek-V3，一个拥有671B参数的MoE模型，吞吐量每秒高达60 token，比上一代V2直接飙升3倍。 在多项基准测试中，V3性能直接与Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o相匹敌。
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。
研究人员绕过 GPT-4o 模型安全护栏，利用“十六进制字符串”成功令其编写漏洞攻击程序
网络安全公司 0Din 的研究员 Marco Figueroa 发现了一种新型 GPT 越狱攻击手法，成功突破了 GPT-4o 内置的“安全护栏”措施，能够使其编写出恶意攻击程序。 参考 OpenAI 介绍，ChatGPT-4o 内置了一系列“安全护栏”措施，以防止该 AI 遭到用户不当使用，相关防护措施会分析输入的提示文本，判断用户是否要求模型生成恶意内容。 ▲ 图源 Marco Figueroa 博客（下同）不过 Marco Figueroa 尝试设计了一种将恶意指令转化为十六进制的越狱方法，号称能够绕过 GPT-4o 的防护，让 GPT-4o 解码运行用户的恶意指令。
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。
把 AI 放进《我的世界》服务器：GPT-4o 杀牛宰羊，Claude3.5 把家拆了
把《我的世界》交给大模型，会怎么样？GPT-4o 鲨牛宰羊，Claude3.5 不停在人类身旁放炸药包和敌人，还把家拆了。GPT-4o mini 玩《我的世界》belike： 来到游戏里面，GPT-4o mini（玩家 karolina）一开始还蛮礼貌的：你好世界！
零一万物新旗舰模型 Yi-Lightning 发布：LMSYS 测试国产首次超越 GPT-4o，中国第一、世界第六
感谢李开复创办的 AI 公司零一万物于 10 月 16 日对外发布新旗舰模型 Yi-Lightning。在盲测榜单 LMSYS 上，Yi-Lightning 超越 OpenAI、Anthropic 所发布的 GPT-4o-2024-05-13、 Claude 3.5 Sonnet，排名世界第六，中国第一。零一万物表示，这是在 LMSYS 这一全球大模型必争的公开擂台上，中国大模型首度实现“超越 OpenAI GPT-4o ”的最佳成绩（AI在线注：此处 GPT-4o 为 OpenAI 于 5 月发布的 GPT-4o-2024-05-13）。
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