1. 高通团队演示了手机在短短15秒内运行亿级大模型的能力。他们专门基于移动端的AI软硬件技术对开源模型进行了优化。相比单纯依赖云端算力处理AI模型,移动设备的计算能力同样可以得到充分利用。
  2. 谷歌推出逼真的虚拟试衣功能。谷歌宣布推出一项全新的虚拟试衣功能,用户可以通过这个功能查看不同身形和尺寸的真实模特穿着衣物的效果。这一功能由一种新的生成式AI模型驱动,可以创建具有细节的逼真高质量图像,如褶皱、折叠、拉伸和皱纹。该模型是使用谷歌的购物图谱数据集进行训练的,该数据集包括产品、品牌和评论的信息。
  3. 微软Bing突然升级识图功能,上传一张图片之后,编程写代码、做题作图、甚至看病都可以,但还在小规模测试中。
  4. AI对人类艺术表达的影响被讨论。在《科学》杂志上,学者们探讨了AI在人类艺术表达中的作用。生成式AI艺术引发了关于创造力、所有权和伦理的问题。一些AI工具在创作过程中提供帮助,但也存在降低人类努力价值和模糊创作所有权界限的风险。
  5. ChatGPT不太会讲25个笑话:德国学者对GPT3.5做了个大型测试,发现它其实只会讲25个笑话。1008次结果中有90%都是25个笑话的变体,只是稍微改变一下措辞或句式。
  6. FINE-GRAINED RLHF(细粒度的人类反馈强化学习)的微调效果比ChatGPT更好,成功拯救了语言模型胡说八道的问题。
  7. Meta计划商业化LLaMA模型。之前,Meta的开源模型LLaMA引起了广泛关注,并成为各种研究项目的基础模型。现在,Meta准备将LLaMA商业化,引入公司的商业许可证,这是该领域的一项重大发展。公司将享有自由使用并从Metal的AI模型中获利的权利。
  8. Meta推出了文本音乐生成模型MusicGen,并且非商业用途可用,试玩demo已开放。
  9. OpenAI更新GPT-4等模型,新增API函数调用,价格最高降75%,OpenAI的CEO在全球巡回演讲中透漏近期发展路线,2023年的首要任务是推出更便宜更快的GPT-4,更长的上下文窗口,2024年重点是多模态。
  10. OpenAI警告微软的AI在讲述事实方面表现差。在AI的情节转折中,微软受到合作伙伴OpenAI的警告,他们表示将GPT-4整合到Bing搜索中存在危险,需要更多的训练。然而,微软没有听取警告,在今年初推出了这项技术,导致大量的“幻觉”出现,损害了Bing搜索助手的声誉。
  11. GPT-4满分通过MIT本科数学考试!这一次,参与考试的不只有GPT-4和GPT-3.5,还有StableVicuna-13B、LLaMA-30B和LLaMA-60B,题目统统出自MIT的数据集,从中随机生成228个问题,得分最高的是经过调优后的GPT-4,得分率100%,表现最一般的是LLaMA-30B,只拿下了30%的
    分数。