在解决超人工智能(AI)即将面临的挑战方面迈出了重要的一步，OpenAI推出了一项新的研究方向——弱到强的泛化。这一创新性的方法旨在探索较小的AI模型是否能够有效地监督和控制更大、更复杂的模型，这在他们最近的研究论文《从弱到强的泛化》中有所描述。 超对齐问题 随着人工智能的迅速发展，未来十年内开发超级智能系统的前景引起了重要关切。OpenAI的超对齐团队认识到需要解决将超人工智能与人类价值对齐的挑战的紧迫性，这一点在他们全面的研究论文中有所讨论。 目前的对齐方法 现有的对齐方法，如强化学习反馈(RLHF)，严重依赖于人类监督。然而，随着超人工智能模型的出现，“弱监督者”人类的不足变得更加明显。AI系统产生大量新颖而复杂的代码的潜力对传统的对齐方法构成了重大挑战，这在OpenAI的研究中得到了强调。 实证设置 OpenAI提出了一个有说服力的比喻来解决对齐挑战：一个较小、能力较弱的模型是否能够有效地监督一个较大、能力更强的模型？这个目标是要确定一种强大的AI模型是否可以根据弱监督者的意图进行泛化，即使面对不完整或有缺陷的训练标签，这个目标在他们最近的研究论文中有详细描述。 令人印象深刻的结果和局限性 OpenAI在他们的研究论文中概述了实验结果，展示了泛化方面的显著改进。通过使用一种鼓励较大模型更加自信、在必要时与弱监督者存在分歧的方法，OpenAI使用一个GPT-2级模型实现了接近GPT-3.5的性能水平。尽管这只是一个概念验证，但这种方法展示了弱到强的泛化的潜力，这在他们的研究结果中被详细讨论。 我们的观点 OpenAI的这一创新方向为机器学习研究社区打开了解决对齐挑战的大门。尽管所提出的方法存在局限性，但它标志着在将超人工智能系统对齐方面取得实证进展的关键一步，这一点在OpenAI的研究论文中得到了强调。OpenAI致力于开源代码并提供进一步研究的资助，强调了解决对齐问题的紧迫性和重要性，而人工智能的发展不断推进。 解码AI对齐的未来是研究人员为确保先进的人工智能技术安全发展做出贡献的令人兴奋的机会，正如OpenAI在他们最近的研究论文中所探讨的。他们的方法鼓励合作和探索，促进了团体努力，以确保高级AI技术在我们社会中的负责任和有益整合。
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埃隆·马斯克（Elon Musk）最新的创业项目是基于生成式人工智能的聊天机器人Grok。然而，该机器人卷入了争议，有指控称它在训练过程中使用了OpenAI的代码。这起争议给埃隆·马斯克、OpenAI和OpenAI的现任首席执行官Sam Altman之间复杂的历史增添了新的层面。 划定的指控 最近的声明暗示Grok可能无意间在OpenAI的代码库上进行了训练。当用户Jax Winterbourne遇到与OpenAI的ChatGPT类似的Grok的不寻常回复时，引发了这种猜测。该用户对xAI可能在Grok的训练中使用了OpenAI的代码表示担忧。 xAI的解释 作为对指控的回应，与xAI有关的Igor Babuschkin澄清了这个问题是由于训练Grok时使用了大量Web数据引起的。Babuschkin解释说，训练过程无意间捕获到了ChatGPT的输出结果。虽然承认这个问题并不常见，但他向用户保证，未来的Grok版本将不会遇到这个问题，并强调他们在Grok的开发过程中未使用任何OpenAI的代码。 埃隆·马斯克的反驳 埃隆·马斯克对Twitter上的指控作出了迅速的回应。马斯克否认了这些指控，表示Grok的回复来自于训练中的广泛数据抓取。以马斯克的特色回应，他反驳道：“嗯，儿子，既然你从这个平台上抓取了所有数据进行训练，那你应该知道。” 对Grok与ChatGPT的近距离观察 对Grok和ChatGPT的比较揭示了它们的独特特性。Grok以其通过X平台实时获取信息的能力脱颖而出，这使其相对于最初缺乏这种功能的ChatGPT具有明显优势。然而，这场争议也引发了关于Grok训练数据来源的质疑。 xAI的合作与未来展望 xAI不仅是埃隆·马斯克的心血结晶，同时也得到了拥有来自Google的DeepMind和微软的经验的团队的支持，它已经扩大了与特斯拉和其他各种公司的合作范围。最近与Oracle达成合同以利用其云技术的揭示更加突显了xAI对推进人工智能能力的承诺。 我们的观点 在这些指控和反驳的背景下，用户必须了解人工智能发展的复杂性。尽管围绕Grok训练数据的争议令人担忧，但它也凸显了在广阔的互联网领域确保数据纯净性所面临的挑战。随着技术的发展，人工智能开发者需要及时解决和纠正这类问题变得至关重要。
Leave a Comment欧洲联盟最近达成了一项初步协议，概述了对先进人工智能模型进行监管的法规，特别强调了广为认可的ChatGPT。这标志着建立全球首个全面人工智能监管的重要进展。 人工智能系统的透明度 为了增强透明度，通用人工智能系统的开发者，包括令人敬畏的ChatGPT，必须遵守基本要求。这些要求包括实施可接受使用政策，及时更新模型训练方法的信息，并提供详细的培训数据摘要。此外，还必须承诺尊重版权法。 对具有“系统风险”的模型的其他规定 被确定为具有“系统风险”的模型面临更严格的监管。这种风险的确定取决于在模型训练过程中使用的计算能力。值得注意的是，任何超过每秒10万亿次操作的模型，其中包括OpenAI的GPT-4，都属于此类别。欧盟的执行机构有权根据多种标准（如数据集大小、注册商业用户和最终用户）指定其他模型。 还有：惊人的消息：ChatGPT易受数据泄露攻击 对高度可行模型的行为准则 高度可行模型，包括ChatGPT，在欧洲委员会制定更全面和持久的控制措施之前，需要采取行为准则。如果不合规，就需要证明遵守人工智能法。需要注意的是，虽然开源模型可以豁免某些控制，但如果被认定存在系统风险，它们也不会免责。 对模型的严格义务 纳入监管框架的模型必须报告其能源消耗，进行红队或对抗性测试，评估和减轻潜在的系统风险，并报告任何事件。此外，它们还必须确保实施强大的网络安全控制、披露用于微调模型的信息，并在开发时遵守更节能的标准。 批准过程和关注点 欧洲议会和欧盟的27个成员国尚未批准这项初步协议。与此同时，法国和德国等国家提出了关切。这些担忧围绕着对欧洲人工智能竞争对手的压制风险，例如Mistral AI和Aleph Alpha等公司。法国和德国特别担心过多的监管会阻碍全球人工智能领域的创新和竞争力。 还有：欧洲人工智能巨头MISTRAL AI筹集了3.85亿欧元 我们的观点 在应对人工智能监管的复杂领域中，欧盟的做法寻求在促进创新和防范潜在风险之间取得微妙的平衡。随着提议等待批准，一些成员国提出了担忧。这凸显了在AI领域的监管程度上达成共识的挑战。在制定人工智能治理未来时，平衡AI开发者的愿望与社会安全的需要仍然是一项关键任务。
Leave a Comment介绍 你准备好了吗，要在没有依赖OpenAI和LM Studio的情况下创建你的AI团队了吗？不再需要花大钱或下载应用程序。从设置llama-cpp-python到使用autogen框架探索本地LLM的强大功能。准备好在不依赖OpenAI API的情况下发挥Autogen的全部潜力了吗。 学习目标 在我们深入了解细节之前，让我们概述本文的关键学习目标： 学习如何评估和比较不同的AI库和工具。 探索llama-cpp-python作为OpenAI API的替代方案。 将所获知识应用于两个真实世界的用例：构建算法导师团队和自动化财务图表生成。 通过集成的IPython探索AutoGen改进的用户体验，实时执行代码并看到结果。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 认识你的工具：Llama-cpp-python，AutoGen和本地LLMs 但是你可能会问，这个技术工具包有什么特别之处？Llama-cpp-python是你在本地运行LLMs的入口，包括像LLaMA这样的大牌。就像你的电脑上有AI超级明星，而且支持不同的BLAS后端，速度超乎想象！ AutoGen AutoGen是一个统一的多代理对话框架，作为使用基础模型的高级抽象。它结合了能力强大、可定制和可对话的代理，通过自动对话集成LLMs、工具和人类参与者。它使代理能够自主沟通和协作，有效地简化复杂任务并自动化工作流程。 如果你渴望深入了解AutoGen的能力，并探索它如何促进战略性的AI团队建设，不妨看看我们专门的博客：“借助AutoGen轻松实现战略性AI团队建设。”这个综合资源提供了见解、用例和更详细的介绍，展示了AutoGen如何改变你的AI开发方式。 库/工具 一些库/工具提供了一个Web服务器，旨在替代OpenAI API。 除了上述选项，还有其他选择，但最佳选择取决于你的偏好和需求。 Llama-cpp-python Llama-cpp-python是llama.cpp库的Python绑定。它通过ctypes接口提供对C API的低级访问，提供了高级Python API用于文本补全、类似OpenAI的API和LangChain兼容性。它支持多个BLAS后端以加快处理速度，也支持硬件加速。…
Leave a Comment第三方大型语言模型（LLMs）的可观察性主要通过基准测试和评估来解决，因为像Anthropic的Claude、OpenAI的GPT模型和Google的PaLM 2这样的模型…
Leave a Comment介绍 在不断发展的技术领域中，人工智能（AI）已成为一股变革力量。从最初的基本算法到现代机器学习模型的复杂性，AI的发展之路确实是一场革命。现在，随着生成AI库在搜索中的出现，一个引人入胜的篇章展开了。但是，到底什么是genAI呢？ 跨入未来，体验生成AI的魅力！与传统模型不同，genAI能够创建新的数据，重塑产业。像ChatGPT这样的工具引领着变革商业格局的道路。探索“2024年的前5个生成AI库”，揭示尖端AI工具的力量和潜力。从重新定义创新到革新用户体验，这些库标志着AI进化的前沿。让我们一起踏上这个激动人心的未来生成AI之旅！ 什么是生成AI库？ 生成AI库是生成人工智能的基石，作为预训练模型和算法的存储库。本质上，这些库赋予开发者和企业利用AI的创造潜力，而无需从头开始。通过提供学习模式和数据的基础，生成AI库可以生成各种输出，从文本和音乐到视觉。利用这些库可以简化开发过程，促进创新和效率。生成AI库使得广泛范围的应用和行业能够轻松获取先进的AI能力，实现了普惠性。 通过实践学习，提升你的生成AI技能。通过我们的GenAI Pinnacle Program，探索向量数据库在高级数据处理中带来的奇迹！ 2024年使用的前5个生成AI库 1. Open AI OpenAI的API是生成AI中的一项突破性工具，为深入参与到生成AI领域的专业人士提供了一种变革性的解决方案。该API以灵活的“输入文本，输出文本”界面脱颖而出，允许生成AI专业人士将其无缝集成到日常工作和项目中。它对于几乎任何英语语言任务都具有适应性，为实验、开发和探索提供了广阔的空间。 该API在理解和执行任务时表现出色，只需少量示例即可。这是生成AI编程的直观选择，使专业人士能够简化工作流程，将精力集中在创造性输出上，而不是复杂的系统问题。该API的灵活性还包括通过任务特定训练来提高性能，使用户可以根据自己提供的数据集或反馈进行定制。OpenAI对简洁性的承诺确保了对广泛用户群体的易用性，而对技术的持续升级则表明了对快速发展的机器学习领域保持步伐的承诺。 此外，OpenAI对负责任的AI使用的强调在其对有害应用的谨慎监控和终止访问中体现出来。私人测试版的发布反映了对用户安全的承诺，并伴随着对语言技术与安全相关方面的持续研究。使用OpenAI的API的生成AI从业者创造了一个有力的工具，为积极的AI系统做出贡献。这个API不仅仅带来收入方面的效益，还推动了通用AI的进步，消除了障碍，推动着生成AI社区朝着无限可能的未来迈进。 2. PandasAI PandasAI是一款革命性的生成AI驱动的数据分析库，它重新塑造了生成AI专业人士日常任务的格局，为数据分析和处理带来了范式转变。建立在广泛使用的Pandas库的基础上，PandasAI通过融合生成AI模型来提高生产力。通过自然语言界面，传统的Pandas任务，如预处理和数据可视化，得到了提升。 PandasAI的吸引力在于它能够将复杂的编码过程转化为自然语言界面。生成AI消除了对广泛编码知识的需求，使数据科学家可以通过与数据集进行对话来查询数据集。这一创新极大地加快了预处理和分析阶段，是传统编码实践的一次离开。该库开启了新的可能性，使得技术和非技术专业人士都能够轻松地与数据集进行交互。 PandasAI的核心是生成式人工智能（GenAI），这是一种通过识别现有数据中的模式来产生多样数据类型的子集。通过利用GenAI，PandasAI引领了一个新时代，用户无需编写复杂的代码，而是可以用自然语言表达他们的意图，并见证他们的指令精确执行。这种转变的方法不仅简化了日常任务，还为生成式人工智能领域的数据分析过程铺平了道路，使其更具包容性和高效性。 3. HuggingFace Transformers HuggingFace Transformers为GenAI专业人士提供了一套改变日常任务和项目的转型工具集。该库提供超过20,000个预训练模型的即时访问，所有这些模型都基于最先进的Transformer架构，为数据科学家、人工智能从业者和工程师们提供了民主化的自然语言处理（NLP）工具。…
Leave a CommentOpenAI近期为GPT-6和GPT-7在中国申请了商标，从战略角度表明了其在推进人工智能（AI）方面的承诺。这是继该公司早前为GPT-4和“Whisper”申请商标之后的一系列举措。尽管OpenAI的服务在中国不可访问，但这一积极的举步显示了该公司的全球愿景和在推出下一批LLM方面不断努力推动AI技术边界的努力。 OpenAI在中国的商标申请 OpenAI是AI领域的领先力量，在中国为GPT-6和GPT-7提交了商标申请。这些申请目前正在审查中，属于第9类，涵盖用于科学或研究目的的器具和仪器，以及第42类，涵盖技术服务和设计。这些申请反映了OpenAI在全球AI技术前沿的坚定，以保持领先地位。 大型语言模型的进展 自ChatGPT（OpenAI的生成式AI应用）推出以来，该公司始终在大型语言模型（LLM）方面不断突破界限。ChatGPT最初建立在具有1750亿个参数的GPT-3.5上，展示了卓越的语言理解和生成能力。值得注意的是，OpenAI在3月份推出了GPT-4，其估计的参数数量超过了1万亿，展示了该公司对LLM发展的承诺。 持续创新——GPT-5及未来 OpenAI首席执行官Sam Altman透露正在进行GPT-5的工作，并计划从微软获得额外资金用于支持研究和开发工作。这表明OpenAI尽管最近发生了包括Altman作为CEO的暂时撤职在内的内部争议，仍然致力于创新。有报道称该争议与人工通用智能（AGI）的潜在突破有关，凸显了强大AI发展所涉及的道德考量。 还需要阅读：OpenAI与微软合作发展GPT-5 平衡创新与道德考量 Altman重新担任CEO职务，并加强了对前进的研究计划以及投资安全措施的重视。OpenAI意识到人工智能发展所带来的道德责任，旨在在创新和安全之间取得平衡。该公司对AGI的追求是一项谨慎而重要的目标，体现了对强大AI技术潜在风险和社会影响的深思熟虑的态度。 我们的看法 OpenAI在中国的商标申请意味着其在全球AI领域树立存在的战略举措。GPT模型方面的持续进展显示了该公司塑造AI未来的承诺。加上对新商标的追求，该公司展示了其努力。在OpenAI应对内部争议和外部挑战的过程中，道德AI发展始终是其使命的基石。OpenAI在追求卓越的AI过程中的发展史仍然吸引着科技界，为创新和责任手牵手的未来承诺。
Leave a Comment人工通用智能（AGI）引起了人工智能领域的关注，象征着超越人类能力的系统。OpenAI作为重要的AGI研究机构，最近从Q*转向了专注于Proximal Policy Optimization（PPO）。这一转变意味着PPO作为OpenAI的持久首选在AGI领域的重要性，也呼应了Peter Welinder的预期：“当大家了解Q学习的时候，等着他们听说PPO吧。”在本文中，我们深入探讨PPO，解析其复杂性，并探索对未来AGI的影响。 解析PPO Proximal Policy Optimization（PPO）是由OpenAI开发的强化学习算法。它是一种用于人工智能的技术，其中代理与环境进行交互以学习任务。简单来说，假设代理正在尝试找到玩游戏的最佳方式。PPO通过小心处理策略的变化来帮助代理学习。与一次性进行大的调整不同，PPO在多轮学习中进行小而谨慎的改进。就像代理在思考和渐进的方式下练习和完善其游戏技能。 PPO还关注过去的经验。它不仅使用收集到的所有数据，而且选择最有帮助的部分进行学习。这样，它避免了重复错误，专注于有效的方法。与传统的算法不同，PPO的小步更新保持稳定，对于一致的AGI系统训练至关重要。 应用的多样性 PPO的多样性体现在在探索和利用之间找到了微妙的平衡，这在强化学习中是一个关键因素。OpenAI在各个领域使用PPO，从在模拟环境中训练代理到精通复杂游戏。其增量策略更新确保适应性，并限制了变化，使其在机器人技术、自主系统和算法交易等领域不可或缺。 铺路通往AGI OpenAI战略性地依靠PPO，强调战术性的AGI方法。通过在游戏和模拟中利用PPO，OpenAI推动了人工智能能力的边界。全局光照的收购强调了OpenAI对逼真模拟环境代理训练的承诺。 我们的观点 自2017年以来，OpenAI将PPO作为默认的强化学习算法，因为它易于使用且性能良好。PPO在应对复杂性、保持稳定性和适应性方面的能力使其成为OpenAI的AGI基石。PPO的多种应用凸显了其效果，并巩固了其在不断发展的人工智能领域中的关键角色。
Leave a Comment在人工智能飞速发展的领域中，OpenAI作为创新的灯塔脱颖而出。然而，该公司最近陷入风暴中心，其首席执行官Sam Altman被撤职。据说，这一戏剧性转变的催化剂是来自OpenAI研究人员的一封信。这封信警告了一个名为Q星或Q*的人工智能突破，具有深远的影响。这一事件在科技行业引起了轩然大波，并引发了关于人工智能未来及其对社会的影响的问题。在本文中，我们将深入探讨这封信的细节、人工智能突破以及Altman被解职的影响。 OpenAI人工智能发展的重大突破 最近，揭示了OpenAI的Q项目，引发了人们的兴趣和争议。长期担任高管的米拉·穆拉蒂透露了Q的存在，并展示了解决数学问题的早期成果。Q*，发音为Q-Star，代表着OpenAI进军人工通用智能（AGI）的雄心壮志。尽管信中没有具体细节，但很明显，Q*有潜力重新定义人工智能发展的格局。研究人员就未公开的安全问题提出了警示，强调了Q*发展的重要意义和相关风险。在OpenAI应对这个关键时刻时，Q*的未来成为该组织追求突破性人工智能技术的证明。 Sam Altman的四天流亡 Altman被解职让许多人感到惊讶，考虑到他在塑造该组织的愿景和战略方面发挥了重要作用。据报道，决策者在信中提出的关于人工智能突破的担忧影响了此决定。董事会对这一发现的潜在后果心生忧虑，决定采取立即行动。Altman的解职在科技界引发了激烈的辩论，一些人对董事会的决定提出质疑，而另一些人则赞赏他们的积极态度。这段短暂的流亡凸显了形势的严重性，以及董事会在OpenAI未来发展方向上的深思熟虑。 人工智能的伦理十字路口 信中提到的人工智能突破对社会具有深远影响。它有潜力改变行业，自动化流程，并增强决策能力。然而，它也引发了关于失业、隐私和权力集中于少数人手中的担忧。随着人工智能以前所未有的速度发展，解决这些伦理和社会挑战至关重要。这将确保对这项技术进行负责和包容的部署。该公司的经验为整个行业提供了一个警示性故事。然而，实际上问题是在速度和安全之间做出选择。只有时间会告诉我们接下来会发生什么。 我们的观点 Sam Altman从OpenAI被解职不仅仅是一种领导变革，它更是关于人工智能在社会中角色的广泛讨论。当我们站在可能重新定义我们世界的人工智能突破的边缘时，我们必须谨慎地、有远见地导航这些领域。OpenAI的研究人员和董事会的行动可能为人工智能社区如何应对未来道义挑战树立了一个先例。
Leave a Comment在一次引人注目的事件中，掀起了人工智能和科技行业的波澜，人工智能领域的领先实体OpenAI最近在领导层经历了重大变革由Sam Altman戏剧性回归首席执行官职位和随之而来的董事会重组所标志，这些[…]
Leave a Comment在一次令人震惊的事件中，前OpenAI首席执行官Sam Altman计划在最近几天的势均力敌的董事会政变后重新夺回他的职位。这场动荡导致Altman于上周五被驱逐，却见证了故事情节的意外转折。 Altman在董事会混乱中的复兴 OpenAI的混乱走势迎来了一次戏剧性的转变，前首席执行官Sam Altman成功地进行了谈判，确保了他的回归。公司在内部纷争中披露了Altman回归的“原则性协议”。 新的董事会组成标志着治理重置 作为最初协议的一部分，提出了一个新的董事会，由Bret Taylor，Larry Summers和Adam D’Angelo组成。这个临时董事会的主要任务是审核和任命多达9位成员的正式董事会。旨在重置OpenAI的治理结构。 微软在重塑后的OpenAI中的角色 随着微软有望获得扩展董事会的席位，Altman的回归暗示着两个实体之间的战略合作伙伴关系。包括Altman和微软首席执行官Satya Nadella在内的重塑领导层，凸显了OpenAI的关键时刻。 尽管有正式公告，但关于“原则性协议”的细节仍然扑朔迷离。当被问及该术语时，OpenAI没有提供额外评论，为Altman的回归的细节留下了猜测的空间。 员工反叛和董事会的弱点 在Altman被驱逐期间，史无前例的员工反叛展示了内部的动荡。对于Altman被解职的缺乏明确解释使董事会成员受到攻击，导致关键成员Ilya Sutskever支持Altman。 我们的观点 当这个引人注目的公司事件尘埃落定后，OpenAI面临着关键时刻。Altman的回归带来了期待和不确定性的混合，引发了关于该公司未来方向和导致这种意外转折的动力学的问题。
Leave a Comment介绍 在一个数字前沿无边界的世界中，AutoGen以一种变革性范式的建筑师的身份出现。想象一下拥有个性化的人工智能团队，每个团队都擅长不同领域，无缝协作，无障碍沟通，不知疲倦地处理复杂任务。这就是AutoGen的本质，它是一种开创性的多智能体对话框架，赋予您创建个性化的人工智能团队的能力。在这篇文章中，我们揭开AutoGen的神奇之处，探索它如何使您能够组建自己的数字梦想团队并实现非凡成就。欢迎来到一个人与机器之间的边界消失，协作无限的未来。 学习目标 在我们深入了解细节之前，让我们概述一下本文的主要学习目标： 全面了解AutoGen作为多智能体对话框架的能力。 了解智能体在多智能体对话框架中的自主沟通和协作。 了解config_list在AutoGen运行中的关键作用。了解保护API密钥和管理配置以实现智能体高效性能的最佳实践。 探索各种对话风格，从完全自主到人类参与的交互。了解AutoGen支持的静态和动态对话模式。 了解如何利用AutoGen根据验证数据、评估函数和优化指标调整LLM。 探索示例，如构建协作内容创作团队和带有文化背景的语言翻译，以了解AutoGen如何在不同场景中应用。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 AutoGen是什么？ AutoGen是一个统一的多智能体对话框架，作为使用基础模型的高级抽象。它将能力强大、可定制、可对话的智能体通过自动化聊天集合在一起，与LLMs、工具和人类参与者整合。本质上，它使智能体能够自主沟通和协作，有效地简化复杂任务并自动化工作流程。 为什么AutoGen很重要？ AutoGen解决了与人工智能进行高效灵活的多智能体通信的需求。它的重要性在于它能够： 简化复杂LLM工作流程的编排、自动化和优化。 充分发挥LLM模型的性能，同时克服其局限性。 以最少的工作量基于多智能体对话开发下一代LLM应用。 设置开发环境 创建虚拟环境 创建虚拟环境是一种良好的实践，可以隔离特定项目的依赖项，避免与系统范围的软件包冲突。以下是设置Python环境的方法： 选项1：Venv python -m venv…
Leave a Comment在本文中，我们探讨了OpenAI的新GPT特性，该特性提供了一种无需编码的快速创建AI代理的方式，这些代理可以自动调用外部API以获取数据，并生成代码以进行回答…
Leave a Comment在我们深入的文章中了解定制GPTs，我们将探讨您如何轻松创建根据您的需求定制的AI聊天机器人从算法协助到个性化电影推荐，了解最新的OpenAI功能、隐私控制以及无需编码即可实现定制聊天机器人的未来
Leave a CommentOpenAI（开放AI），人工智能领域的先驱，面临着需求激增的压力，因此暂时停止了新的订阅ChatGPT Plus高级服务的注册。首席执行官山姆·奥尔特曼（Sam Altman）在DevDay之后的使用激增上表示，其容量存在挑战，并强调致力于确保卓越的用户体验。 暂停和用户通知 奥尔特曼在X（前身为Twitter）上分享了DevDay后的激增超出了他们的容量，导致ChatGPT Plus新用户注册的暂时停止。在这一暂停期间，像先进的GPT-4 Turbo和自定义GPT等功能都将暂停提供。尽管如此，用户被鼓励在应用程序内进行签约，以确保在订阅重新开放时迅速获得增强功能的访问。 DevDay的影响和GPT创新 需求激增归因于OpenAI在2023年的DevDay上发布的生成式预训练转换器（GPT）。这些GPT赋予开发者和企业以强大的能力，实现各种应用，包括在Canva等平台上进行图形设计。会议展示了超过5,000个GPT，让用户可以轻松地构建模型，无需编码。 容量之外的挑战 – 停机和GPT-5开发 OpenAI不仅面临容量问题的挑战，最近ChatGPT的停机也暗示了可能的分布式拒绝服务（DDoS）攻击。对攻击来源和动机的调查正在进行中。与此同时，该公司正在秘密进行GPT-5的研发，奥尔特曼透露其训练需要大量增加数据量。数据将从公共数据集和来自私人公司的专有数据中提取。 我们的观点 在OpenAI应对需求激增的同时，ChatGPT Plus注册临时暂停反映了确保无缝用户体验的承诺。通过GPT-4 Turbo的创新进展以及对GPT-5的期待，OpenAI坚定不移地致力于推动人工智能的边界。用户热切期待订阅重新开放时，人工智能领域将继续发展，OpenAI在不久的将来将有更多的突破性发展。
Leave a Comment在推进人工智能（AI）能力的开拓性举措中，OpenAI推出了其数据合作项目。该计划邀请全球组织共同构建全面的公共和私人数据集，旨在增强AI模型训练，并为实现AGI铺平道路。 多样化的训练数据集的需求 现代AI的基础在于其理解人类社会的复杂性的能力。OpenAI通过强调创建深度了解各种主题、行业、文化和语言的AI模型的重要性来承认这一点。实现这一目标的关键在于训练数据集的广度和深度。 与现有合作伙伴的合作努力 OpenAI已与多个合作伙伴密切合作，这些伙伴渴望为其所在国家或行业提供特定数据。最近与冰岛政府和Miðeind ehf的合作集中于通过整合策划的数据集来增强GPT-4在冰岛语方面的能力。此外，OpenAI还与自由法律项目合作，将大量法律文件纳入AI训练，以实现对法律理解的民主化访问。 OpenAI正在寻找的数据类型 OpenAI正在积极寻找人类社会反映并且在网上不易得到的大规模数据集。此次呼吁包括文本、图像、音频或视频等多种模态的数据，特别关注跨不同语言、主题和格式传达人类意图的数据集。 合作机会和模式 OpenAI为组织提供两种途径来为这一变革性工作做出贡献： 开源存档：OpenAI正在寻找合作伙伴来共同创建一个用于训练语言模型的开源数据集。这个数据集将对公众可访问，为更广泛的AI生态系统做出贡献。 私人数据集：对于希望保持其数据私密性同时增强AI模型理解的组织，OpenAI提供创建私人数据集的选择。OpenAI确保最高级别的敏感性和访问控制，使组织能够从AI进展中受益，同时保护数据的机密性。 我们的观点 OpenAI的数据合作项目是向实现AI进步的民主化迈出的重要一步。通过鼓励组织分享其独特的数据集，OpenAI旨在创建更安全、对人类更有益的模型。这一合作努力标志着通往实现为全球社区真正服务的人工通用智能（AGI）的旅程中的关键时刻。OpenAI邀请潜在合作伙伴携手塑造AI研究的未来，并为全面了解我们的世界做出贡献。
Leave a Comment这周，AI新闻被OpenAI的Devday和许多新模型和功能的发布所主导，这淹没了埃隆·马斯克早些时候加入LLM竞赛并使用xAI的Grok GPT-3类模型的消息
Leave a CommentOpenAI正在发布一款测试版本，承诺完全改变我们与这款先进AI的沟通方式，对ChatGPT Plus订户来说这是一个令人兴奋的发展。这个备受期待的版本有两个重要新增功能，即上传和分析文件的能力以及多模态支持，这将提升用户体验。这些革命性的新增功能使得个人聊天机器人订户也能体验到之前只有ChatGPT Enterprise才能使用的办公功能。本文将探讨这些新功能以及它们预计将如何改变我们使用人工智能的方式。 还可阅读：什么是ChatGPT？你需要知道的一切 文件上传和分析：对数据爱好者而言的游戏改变者 将文件直接上传到聊天机器人界面是ChatGPT Plus更新中最引人注目的特点之一。这个功能为用户提供了令人兴奋的新可能性，代表了重大功能飞跃。它通过消除繁琐的复制粘贴信息的过程，节省了时间和精力。 它是如何工作的？ ChatGPT需要一些时间来处理和评估用户上传的文件。文件处理完毕后，聊天机器人可以以不同的方式提供帮助，如提供问题和答案，或者在用户请求时创建数据可视化。这意味着研究人员、分析师和数据爱好者现在拥有了一个强大的工具，可以更有效地进行数据分析。 上下文和直观的多模态支持 ChatGPT Plus更新添加了第二个革命性的功能，即多模态支持。与之前需要用户从菜单中主动选择“使用Bing浏览”等选项的版本不同，这个新功能利用人工智能的上下文理解来自动检测用户的需求。 ChatGPT Plus的用户基本上不再需要纠缠于模式或设置。对话上下文会导致AI系统自动修改其行为。这种直观的方法简化了用户体验，也提升了ChatGPT交互的自然性和流畅性。 增强的可访问性 重要的是要记住，只有高级用户才能访问这些新功能的发布。ChatGPT Plus会员现在可以上传文件并使用多模态支持，为基于AI的数据分析和内容创作开拓了更广泛的受众。 展望未来 随着ChatGPT生态系统的发展，我们只能猜测未来将会有什么。这些最新更新展示了OpenAI致力于提升用户体验和增加对人工智能的可访问性。ChatGPT Plus是一个了解人工智能先进功能的平台。 还可阅读：OpenAI发布6个激动人心的ChatGPT功能，革新用户体验 我们的观点 OpenAI为ChatGPT Plus会员发布了新的测试功能，包括文件上传、分析和多模态支持。这些更新使得AI数据分析和内容创作更加轻松便捷。OpenAI在令人兴奋的人工智能领域引领潮流。通过接受ChatGPT Plus，探索人工智能的无限潜力。
Leave a Comment引言 在如今竞争激烈的市场中，企业努力理解并有效解决消费者投诉。消费者投诉可以揭示各种问题，包括产品缺陷、差劲的客户服务、计费错误和安全问题。它们在企业和客户之间的反馈（关于产品、服务或体验）循环中发挥着关键作用。分析和理解这些投诉可以为产品或服务改进、客户满意度和整体业务增长提供宝贵的见解。在本文中，我们将探讨如何利用Doctran Python库来分析消费者投诉，提取见解并做出数据驱动的决策。 学习目标 在本文中，您将： 了解Doctran Python库及其主要功能 了解Doctran和LLMs在文档转换和分析中的作用 探索Doctran支持的六种文档转换类型，包括提取、删除、询问、精炼、总结和翻译 全面了解将消费者投诉的原始文本数据转化为可行动见解的方法 了解Doctran的文档数据结构，使用ExtractProperty类来定义提取属性的模式 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发布。 Doctran Doctran是一种先进的Python库，用于文档转换和分析。它提供了一组函数来预处理文本数据，提取关键信息，分类，询问，总结信息，并将文本翻译成其他语言。Doctran利用OpenAI GPT型模型和开源NLP库等LLMs（大型语言模型）对文本数据进行解析。 它支持以下六种类型的文档转换： 提取：从文档中提取有用的特征/属性。 删除：在将数据发送给OpenAI之前，从文档中删除个人可识别信息（PII），如姓名、电子邮件地址、电话号码等。它在内部使用spaCy库删除敏感信息。 询问：将文档转换为问答格式。 精炼：从文档中消除与预定义主题无关的任何内容。 总结：将文档表示为简洁、全面且有意义的摘要。 翻译：将文档翻译成其他语言。 该集成还可在LangChain框架的document_transformers模块中使用。LangChain是一个先进的构建LLM支持应用程序的框架。 LangChain提供了灵活性，可以探索和利用各种开源和闭源的LLM模型。它无缝连接到多样化的外部数据源，如PDF、文本文件、Excel电子表格、PPT等。它还支持尝试不同的提示，进行提示工程，利用内置的链式和代理，等等。 在Langchain的document_transformers模块中，有三种实现：DoctranPropertyExtractor、DoctranQATransformer和DoctranTextTranslator。它们分别用于提取、询问和翻译文档转换。…
Leave a Comment多年来，ChatGPT的增长是惊人的最近，OpenAI宣布ChatGPT现在可以听见、看见和说话OpenAI的ChatGPT在互联网上亮相在此之后的两个月，随着…
Leave a Comment这是LangChain 101课程模块的第2部分，也是最后一部分强烈建议先查看前两部分，以更好地理解本文的背景RLHF…
Leave a CommentOpenAI，那个驰名的ChatGPT背后的强大力量，可能很快会插手到人工智能芯片制造的充满活力的世界中根据路透社的一份新报告，该公司正在积极考虑创建自己独特的人工智能芯片，并甚至思考收购这个领域的潜在目标的想法全球对人工智能的需求[…]
Leave a Comment根据《福布斯》的报道，AI市场预计到2030年将达到1811.8亿美元。引入OpenAI API模型，如Davinci、GPT Turbo、GPT Turbo 3.5或GPT 4，已经在人工智能领域引起了轰动。OpenAI API模型的引入，如Davinci、GPT Turbo、GPT Turbo 3.5或GPT 4，已经在人工智能领域引起了轰动。 随着OpenAI API语言模型的出现，AI领域发生了变化，这些模型具有许多功能，但在数据提取方面存在一些限制。工程师们通过函数调用来克服这一限制，简化他们的工作。由于其先进的功能，OpenAI函数调用在开发人员和工程师中迅速流行起来。 Open AI函数调用的需求 在技术中心的领域中，Open AI语言模型以其聊天式和文本生成模型主导了所有机器学习模型。 传统上，工程师们在Open AI API中使用提示工程来获取适当的响应，并使用正则表达式（RegEx）来处理非结构化数据。尽管正则表达式是有效的，但开发人员必须使用耗时的复杂提示来获得期望的结果。 OpenAI函数调用于2023年6月推出，有助于解决这个问题。它使OpenAI API更加友好，减少了对正则表达式的需求。GPT Turbo 3.5和GPT 4模型巧妙地使用函数调用作为扩展支持，其作为提取结构化数据的蓝图。…
Leave a Comment人工智能是技术革命的推动力量，悄然耗尽我们的水资源。包括OpenAI的ChatGPT在内的先进AI系统对能量的渴望导致了水消耗的惊人增加。在本文中，我们将深入探讨人工智能对环境的无止境能量需求以及微软和谷歌等科技巨头为缓解这一日益关注的问题所做的努力。 还可阅读：NVIDIA的人工智能模型拯救地球，NASA提供资金支持 人工智能的能源需求 人工智能，尤其是ChatGPT等计算密集型模型，需要大量的处理能力，通常存储在庞大的数据中心中。这些数据中心不仅对能源需求巨大，而且对水资源依赖性较高。 微软和谷歌的环境努力 像微软和谷歌这样的领先科技巨头正在采取措施应对人工智能对环境的影响。它们是确保负责任的资源消耗的更广泛行业努力的一部分。然而，随着科技行业的扩张，专家们对其负面环境影响的担忧日益加剧。 不断增加的用水量 人工智能革命进一步提高了人工智能对水的需求。根据微软最新的环境报告，他们的全球用水量从2021年增长了34%，达到近17亿加仑，相当于2500个奥运大小的游泳池。谷歌作为另一个深度参与人工智能研究的科技巨头，其用水量增加了20%，在2022年达到了56亿加仑。这一大幅增加归因于该公司不断扩大的人工智能工作。 还可阅读：人工智能模型的环境成本：碳排放和用水量 ChatGPT的用水量和OpenAI的地方影响 最近的报告显示，像ChatGPT这样的人工智能系统每次用户提出5到50个提示或问题时，会消耗大约500毫升的水。考虑到全球范围内聊天机器人使用的指数增长，这相当于一个巨大的水足迹，引起了专家和环保人士的警惕。 由加利福尼亚州的工程师开发的ChatGPT依赖于爱荷华州的数据中心，该地区使用了Raccoon和Des Moines河的水。这说明了人工智能对当地水资源的深远影响。虽然OpenAI将其数据中心的位置保密，但受影响地区的居民感受到了后果。得梅因水务公司报告称，自2007年以来住宅用水费率增加了近80%，城市居民每1000加仑水费为5.19美元。 人工智能与加密货币挖掘 人工智能的用水量与加密货币挖掘的用电量存在相似之处。虽然与人工智能不同，但加密货币挖掘在资源消耗方面面临类似的挑战。例如，比特币挖掘的能源消耗量与阿根廷的全部用电量相当。 科技巨头的改变承诺 微软的承诺： 微软正积极寻求在租用场地推动透明度和效率。他们的目标是到2030年实现100%无碳能源，并力争成为一个负碳、正水、零废弃物的公司。 谷歌的可持续目标： 谷歌也制定了雄心勃勃的目标，计划到2030年在其运营和价值链上实现净零排放。这包括减少2022年产生的1020万吨二氧化碳。谷歌还强调，由于效率措施的实施，人工智能的能源需求增长速度比预期要慢。 还可阅读：NVIDIA的人工智能拯救地球免受气候变化的影响 我们的观点 尽管科技公司正在采取措施缓解人工智能对环境的影响，但威胁仍然存在。随着人工智能能力的扩大，科技公司必须不断追求效率提升，采用可再生能源，探索替代的冷却技术，并加强资源使用的透明度。只有通过负责任的管理，人工智能的能源需求才能得到可持续满足，确保与地球的和谐共存。
Leave a Comment本周在人工智能领域，我们重点关注到大语言模型（LLMs）在西方市场推动了显著的收入增长的进一步证据，以及新的人工智能模型的引入…
Leave a CommentOpenAI，先驱性的人工智能研究组织，刚刚在人工智能领域引入了一个令人兴奋的新篇章 – ChatGPT Enterprise。在其前身病毒性成功的基础上，这个尖端人工智能聊天机器人承诺将彻底改变企业与技术互动的方式。以增强的隐私、前所未有的速度和先进的功能为重点，ChatGPT Enterprise将重新定义企业人工智能解决方案的格局。 另请阅读：Microsoft Azure推出面向企业人工智能的ChatGPT 企业人工智能的新曙光 为了满足对复杂人工智能解决方案不断增长的需求，OpenAI推出了ChatGPT Enterprise。他们广受欢迎的AI聊天机器人的这个版本经过精心设计，以满足渴望隐私和性能完美融合的企业的独特需求。与其前身不同，ChatGPT Enterprise不仅仅是兑现了其承诺 – 它更进了一步。 另请阅读：VMware和NVIDIA合作革新企业生成型人工智能 ChatGPT Enterprise的威力 加固的安全和隐私：在数据隐私的关注下，ChatGPT Enterprise大步迈进，提供企业级安全和隐私功能。企业现在可以利用人工智能技术，同时保护其敏感信息免受窥视。 高速GPT-4访问：速度对于企业界至关重要。ChatGPT Enterprise秉承这一理念，提供闪电般快速的GPT-4访问。这个强化版聊天机器人确保快速响应，让团队在更短的时间内取得更多成果。 扩展上下文窗口：复杂的输入需要全面的上下文。ChatGPT Enterprise拥有扩展的上下文窗口，使其能够处理更长的输入。告别内容截断，迎接无缝交互。 高级数据分析能力：理解数据是决策的基石。ChatGPT Enterprise赋予企业先进的数据分析能力。从生成图表到解决复杂数学问题，这个功能对于数据驱动的组织来说是一个改变游戏规则的因素。 定制个性化：每个企业都有其独特的需求。OpenAI认识到这一点，并为ChatGPT…
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