OpenAI 在 API 中推出提示词缓存
OpenAI 在 API 中推出提示词缓存(Prompt Caching),对模型近期已见过的输入自动提供折扣。官方说明该机制为自动生效,无需额外配置。
OpenAI 在 API 中推出提示词缓存(Prompt Caching),对模型近期已见过的输入自动提供折扣。官方说明该机制为自动生效,无需额外配置。
OpenAI 在 API 中推出模型蒸馏功能,可用大型前沿模型的输出微调成本更低的模型,全部在 OpenAI 平台上完成。
Altera 借助 GPT-4o 构建智能体与人类协作的新领域。该方向聚焦 agent 与人的协同交互,具体产品形态与可用性尚未披露。
OpenAI 封禁了一批伊朗来源的 STORM-2035 账号,这些账号利用 AI 生成美国和英国选举相关内容并发布到多个网站。
OpenAI 封禁了一批源自卢旺达的账号,这些账号在卢旺达选举前使用 AI 生成党派性评论。
OpenAI 封禁了一批通过一家以色列初创公司访问其模型、用于生成对话并在 X 上发送赌博网站链接的账号。这些账号借助模型批量生成内容,向 X 平台投放赌博站点链接。
OpenAI 封禁了名为“A2Z”的账号网络,这些账号利用 AI 在多个平台生成涉及选举、乌克兰和政治的多语言影响力内容。
OpenAI 封禁了一批账号,这些账号使用 AI 生成针对俄罗斯一家反腐基金会及相关人物的批评评论。
OpenAI 封禁了一个很可能来自美国的账号,该账号用 AI 生成了一条假的 ChatGPT 报错信息,谎称能检测“俄罗斯水军”活动。
Hugging Face 发布 BenCzechMark,首个面向捷克语的大语言模型综合评测套件,涵盖 9 大类共 50 项任务,其中 90% 为原生非翻译内容。配套榜单已收录超过 25 个不同规模的开源模型,任务采用 Acc、EM、AUROC、Ppl 等指标,并手工设计至少 5 组提示词以记录最佳表现与方差。
OpenAI 封禁了一批俄罗斯来源的“Stop News”账号,这些账号利用 AI 生成多语言文章和帖子,针对乌克兰和西方国家。该行动由 OpenAI 官方披露。
OpenAI 封禁了一批与伊朗关联的 STORM-0817 账号,这些账号利用 AI 调试 Android 恶意软件、抓取社交平台数据并翻译工具。
OpenAI 封禁了一批疑似属于 CyberAv3ngers 的账号,这些账号利用 AI 研究工业控制系统、默认凭据和攻击目标。该活动被 OpenAI 定性为与伊朗关联的网络研究行为。
OpenAI 封禁了一批疑似属于中国相关威胁组织 SweetSpecter 的账号,该组织利用 AI 研究漏洞、编写代码并支持鱼叉式钓鱼活动。
Hugging Face 发布教程,介绍如何将 InstantMesh 等生成式 3D 模型输出的顶点着色网格转换为 UV 贴图纹理网格,并提供 InstantTexture 库实现一键转换。该库通过 xatlas 生成 UV 映射,结合重心坐标插值填充纹理,再用修复、中值滤波、高斯模糊和 LANCZOS 降采样消除空洞与噪点,最终输出 .glb 网格。
OpenAI 推出基于 GPT-4o 的新多模态审核模型,可更准确地检测有害文本和图像,帮助开发者构建更稳健的审核系统。该模型已用于升级 Moderation API。
明尼苏达州企业翻译办公室使用 ChatGPT 弥合语言鸿沟。
OpenAI 与 GEDI 宣布建立战略合作,把意大利语新闻内容接入 ChatGPT。
Meta 发布 Llama 3.2,共 10 个开放权重模型,包括 5 个多模态模型和 5 个纯文本模型,均已上线 Hugging Face。多模态的 Llama 3.2 Vision 提供 11B 和 90B 两个尺寸,另有可在设备端运行的 1B 和 3B 文本模型,支持 128k 上下文和 8 种语言。
推荐理由:Hugging Face 与 Meta 合作发布 Llama 3.2,给出多模态与端侧小模型的能力、许可限制和上手方式。
Mercado Libre 推出 AI 开发平台 Verdi,由 GPT-4o 驱动。
Hugging Face 构建了 FineVideo 数据集,包含 4.3 万个视频、共 3.4 千小时,并配有丰富描述、叙事细节、场景切分和 QA 对。该数据集从 YouTube-Commons 的 190 万条英文视频出发,经词密度与视觉动态性过滤,并用 Gemini 1.5 Pro 和 GPT-4o 完成内容标注与结构化输出。
Hugging Face 的 Daily Papers 页面已收录超 3,700 篇论文、订阅者超 12k,作者可一键认领论文并关联到自己的账号。用户还能提交论文、在评论区与作者直接对话,并用 @librarian-bot 获取相似论文推荐。页面支持多语言评论与翻译,并可将论文关联的模型、数据集和 demo 集中展示。
Hugging Face 与 Intel 合作的 Optimum-Intel 支持将 Transformers 模型导出为 OpenVINO IR,并通过 OpenVINO GenAI 的 LLMPipeline 在 C++ 或 Python 中部署。
Genmab 启动“AI Everywhere”计划,在全公司范围内部署 ChatGPT Enterprise,该部署由 OpenAI 对安全与隐私的承诺提供支持。
Hugging Face 团队基于微软 BitNet 架构,成功将 Llama3 8B 微调到 1.58bit,每个参数只用 -1、0、1 三个值表示,模型已发布在 HF1BitLLM 组织下。
推荐理由:Hugging Face 团队公开了把已有 Llama3 8B 微调到 1.58bit 的完整流程与踩坑记录,可迁移到其他模型的极低比特量化。
OpenAI 与巴西合作,利用 GPT-4 改善当地的教学与学习。该举措面向巴西的教育场景,旨在提升教与学的效果。
Mistral 宣布 la Plateforme 推出免费额度,并对全线模型降价,其中 Mistral Small 和 Codestral 输入输出价格均下调 80%,Mistral Large 下调 33%。
推荐理由:Mistral 一次性公布免费额度、全线降价和新版小模型,可据此判断其 API 成本与部署选择。
Mistral AI 发布 Pixtral 12B,一个原生多模态模型,采用从零训练的 400M 参数视觉编码器和基于 Mistral Nemo 的 12B 多模态解码器,支持可变图像尺寸与宽高比,128k token 上下文窗口内可处理任意数量图片。
推荐理由:官方给出架构、评测口径与本地部署方式,可据此判断这一 12B 多模态模型在开源阵营中的位置。
Hugging Face 在 Hub 的每个数据集页面新增 SQL Console,可直接在浏览器中对数据集运行 SQL 查询。该控制台由 DuckDB WASM 驱动,完全在本地运行,支持完整 DuckDB 语法、结果导出为 parquet,并可通过链接分享公开数据集的查询结果。官方称内存上限约 3GB,DuckDB WASM 尚未支持 hf:// 协议查询数据集。
推荐理由:官方给出浏览器内 SQL 查询数据集的能力与内存限制,读者可据此判断能否替代本地预处理脚本。
OpenAI 发布安全与安保实践更新。
HuggingChat 发布 Community Tools,用户可把 Hugging Face 上任意公开 Space 转成模型可直接调用的工具,并借此扩展了图像理解、视频生成和文本转语音等多模态能力。
推荐理由:HuggingChat 把任意 Space 变成可调用工具,读者可据此判断多模态与自定义工具如何接入对话流程。
Hugging Face 发布 Accelerate 1.0.0 首个候选版本,可通过 pip install --pre accelerate 或 Docker 镜像试用。
OpenAI 发布 o1 模型,原文链接为 https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview。
OpenAI 发布 o1-mini,官方将其定位为在推理能力上更具成本效率的模型。
OpenAI 公布了 o1 模型的贡献者名单。o1 是 OpenAI 推出的推理模型,相关贡献信息随该模型一同发布。
遗传学家 Catherine Brownstein 展示了 OpenAI o1 如何加速罕见医学难题的诊断流程。该演示聚焦于将 o1 用于基因数据解读,以缩短罕见病的诊断周期。
量子物理学家 Mario Krenn 使用 OpenAI o1 协助回答量子物理领域的重大问题。
Cognition CEO 兼联合创始人 Scott Wu 解释了 OpenAI o1 如何以更接近人类的方式做出编程决策。
经济学家 Tyler Cowen 解读 OpenAI o1 如何应对复杂经济学问题。
Ada 借助 GPT-4 提升客户服务标准。该案例展示了 GPT-4 在客户服务场景中的实际应用。