🦉 AI新闻

🚀 字节跳动因违反OpenAI服务条款被报道，回应称将澄清误解

摘要：近日，有外媒报道称字节跳动违反了OpenAI服务条款，在使用其技术开发大语言模型时。对此，字节跳动相关负责人回应称，公司一直强调要遵守OpenAI的使用条款，并正在与OpenAI联系沟通以澄清可能引发的误解。字节跳动在今年年初曾将GPT的API服务用于实验项目研究，但并未投入使用，并于4月起停止该做法。公司还制定了明确的内部要求，禁止将GPT模型生成的数据添加到训练数据集并要求工程师团队遵守服务条款。同时，公司进行了多次检查和措施以确保符合规范要求。字节跳动将进一步全面检查以确保严格遵守相关服务的使用条款。

🚀 人工智能科学家汤晓鸥不幸离世，享年55岁

摘要：商汤科技创始人、人工智能科学家汤晓鸥于2023年12月15日晚间不幸离世，享年55岁。汤晓鸥是中国人工智能领域的杰出代表，曾在人脸识别技术方面取得了重要突破。他致力于推动原创技术发展，培养众多学生，为我国人工智能事业做出卓越贡献。他的去世对人工智能领域和科技界都是巨大的损失。

🚀 小模型风潮崛起：Mistral-medium代码能力超越GPT-4成本低三成

摘要：最近，小模型的风潮日益盛行，Mistral和微软都加入了这一潮流。Mistral-medium的代码能力竟然完胜GPT-4，并且成本不到GPT-4的三分之一。此外，Mistral还发布了Mixtral 8x7B模型，虽然尺寸很小，但在某些基准测试中能与GPT-3.5媲美。微软也发布了Phi-2小模型，它比Mistral小很多，但参数仍有27亿之多。这些小模型降低了大规模运行AI应用的成本，同时拓宽了生成式AI技术的应用范围。Mistral-medium的代码生成能力优于GPT-4，成本节省达70%，具有更好的代码生成质量。

🚀 OpenAI发布首篇论文，探索新的超级AI对齐研究方向

摘要：OpenAI的超级对齐团队发布了成立以来的首篇论文，探索超级智能对齐的研究方向。论文介绍了用类似GPT-2监督GPT-4的方法，可以帮助人类控制比自己更聪明的AI系统。他们发现通过GPT-2可以激发出GPT-4的大部分能力，并且在小模型失败的难题上可以正确泛化。OpenAI表示，他们将开源代码，让社区共同研究实现从弱到强的泛化。此外，OpenAI还宣布与Eric Schmidt合作，推出了1000万美元的资助计划，以支持超人类AI对齐的技术研究。

🚀 DeepMind用新算法破解数学难题

摘要：DeepMind的新算法FunSearch利用LLM发现数学难题上限集问题的解决方案，具有里程碑意义。通过与自动评估器配对使用，该算法能够创造性地解决开放性问题并避免错误。该研究成果在Nature上发表，并在解决装箱问题中也取得了突破。FunSearch的成功说明其在科学发现中的潜力，通过生成具有可解释性的程序，为研究人员提供了新的见解和启发。该算法通过自我改进的循环不断优化解决方案，具有突破复杂组合问题的能力。

🗼 AI知识

🔥 大型语言模型：规划和推理的能力研究

这段文字讨论了大型语言模型（LLM）是否具备规划和推理能力。作者通过测试发现，尽管LLM在生成创新性想法方面表现出色，但在规划任务上的表现并不理想。作者指出，LLM的推理能力往往是通过模式识别和近似检索实现的，并非真正的推理。虽然可以通过微调和提示来提高LLM在规划任务上的性能，但这并不能证明它们真正具备规划能力。最后，作者认为LLM在解决规划和推理任务中的作用应该是辅助和协同的，而不是独立的推理实体。

🔥 OpenAI 官方提示工程指南

这份指南分享了如何更有效地利用像如 GPT-4 这样的大语言模型（有时候也叫 GPT 模型）来获得更好的结果。介绍的方法可以相互结合，以发挥更大的作用。我们鼓励你进行实验，寻找最适合你的技巧。

更多AI工具，参考国内AiBard123，Github-AiBard123