本系列文章主要是用于持续跟踪最新的AI产业情况，让你减少知识焦虑。
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- '提示工程的兴衰：时尚还是未来？ 📈📉'
- 'OpenAI新产品的5分钟数据安全蓝图 🌐🔒'
- '最佳AI到人类文本转换器：全面指南 🤖📜'
- '探讨AI对网络虚假信息的影响状态 🌐❌🤖'
- '因使用量过大，OpenAI暂停ChatGPT Plus新用户注册 🚫📈'
- 'YouTube对平台上AI生成的视频的新变化 🎥🔄'
- '用AI彻底改变数据分析：七步之旅 🔄📊'
- '免费AI到人类文本转换器 🤖💬'
- 'AI将迫使数百万工人转行，美国能应对吗？ 💼🔄🇺🇸'
- '1115早早谈论AI资讯｜GPT-5已开始工作！微软再投资、中国电信千亿参数「星辰大模型」、微软AI助手Copilot已与PDF合作... 🌐💻🚀'
要点解析:
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崛起的Prompt Engineering： Prompt Engineering是一门围绕着巧妙制作旨在引导AI模型生成特定期望输出的输入的新兴领域。本文将追溯Prompt Engineering的起源，探讨其重要性，并解释为何它并非会让数百万人社会地位提升的改变人生的职业。
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Prompt Engineering的崛起： GPT-3的普及改变了一切，使普通人意识到提示的重要性和GIGO（垃圾进，垃圾出）的概念。随着用户对模型真正能力的认识，人们开始尝试更复杂的工作流和更长的提示，进一步强调巧妙编织文字的价值，加速了Prompt Engineer的崛起。
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Prompt Engineering：机器语言？ 在其潜力巅峰时，Prompt Engineering在自然语言处理（NLP）方面催生了显著进展。当精心制作的提示被馈送给各种AI模型，从基本的GPT-3.5到Meta的LLaMa的细分版本，它们展现出在各种任务中具有卓越灵活性的能力。
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Prompt Engineering的审视： 在狂热的声浪中，怀疑的声音回响。怀疑者认为Prompt Engineering只不过是对缺乏基本理解的AI系统进行巧妙操纵的幌子，是输入的巧妙编排，而AI缺乏理解或推理的根本能力。
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Prompt Engineering的炒作： Prompt Engineering的诱惑力不免受到炒作和夸大之力的影响。媒体叙事在赞美其优点和谴责其缺点之间摇摆，往往夸大成功，淡化其局限性，导致人们相信它要么是魔法，要么完全毫无价值，两者之间没有中间地带。
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炒作背后的现实： 揭开炒作的层层外衣揭示出更为细致的现实。技术和伦理挑战层出不穷，从Prompt Engineering在多样应用中的可扩展性到对可重复性和标准化的担忧。与传统和成熟的AI职业相比，如与数据科学相关的职业，Prompt Engineering的光辉开始变得黯淡，揭示出一种强大但并非没有显著局限性的工具。
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Prompt Engineering的未来： 在未来，随着输入窗口的增加和LLMs在创建远不止简单线框和机器音社交媒体复制的能力上变得更为娴熟，Prompt Engineering将成为一项基本技能。将其视为类似于如今知道如何使用Word的技能。
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结论： 总的来说，Prompt Engineering站在一个十字路口，其命运由炒作、希望和现实的交汇塑造。它是否会巩固其在AI领域的地位，或者消退为技术潮流的历史记忆，尚有待观察。然而，可以确定的是，尽管备受争议，Prompt Engineering的旅程不会很快结束，无论是好是坏。
AI:Prompt Engineering：魔法还是噱头？学会精妙引导AI，未来可期。
原文链接:https://www.kdnuggets.com/the-rise-and-fall-of-prompt-engineering-fad-or-future
要点解析:
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Galactica的背景： Galactica是Meta公司在ChatGPT发布前两周推出的试用版大型语言模型。它基于广泛的科学语料库进行训练，包括论文、教科书、化合物和蛋白质知识，但由于幻觉问题而迅速下架。
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Galactica的性能与期望： Meta声称Galactica可以总结学术文献、解决数学问题、生成Wiki文章、编写科学代码，甚至执行涉及多模态任务。然而，由于生成的文本不严谨，Galactica被批评为幻觉严重。
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Meta对Galactica教训的反思： Meta公司AI研究副总裁Joelle Pineau表示，Galactica是研究项目而非产品，发布时期望与研究之间存在差距。他们从Galactica的经验中学到了很多，这反哺到后来的LLaMA项目。
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LLaMA的谨慎发布： Meta的下一代大型语言模型LLaMA于2023年2月发布，引起轰动。公司对Galactica的教训使得他们更加谨慎，LLaMA采取了填表访问的方式，以防止误导和不负责任的使用。
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AI伦理与开源辩论： Galactica的下架引发了AI伦理与开源的辩论。Yann LeCun对Galactica的下架表示怨气，认为误导性观点可能适得其反。他与Geoffrey Hinton就AI监管进行了辩论。
AI:AI伦理务必谨慎，误导观点适得其反。
原文链接:https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-11-15-9
要点解析:
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YouTube整合AI技术： YouTube计划在确保社区保护的前提下整合生成式人工智能技术，强调对内容的社区准则的承诺。
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社区准则的重要性： YouTube强调，无论内容的创建方法如何，都必须遵循其社区准则。AI的引入带来新的挑战，需要新的策略和方法。
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披露要求和内容标签： 为了维护一个知情的生态系统，YouTube将要求创作者披露使用AI工具创建的任何修改或合成内容。这对于敏感主题如选举和公共卫生危机至关重要。
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AI生成内容的删除请求： YouTube将允许请求删除模拟可识别个体的AI生成内容，考虑到各种因素，如模仿或公共利益。
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利用AI增强内容审查： YouTube将人工审查员和AI技术结合起来，以有效进行内容审查。生成式AI在识别新形式的滥用方面发挥着关键作用，提高了内容检测的速度和准确性，减少了有害内容对人工审查员的暴露。
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将责任融入AI工具： YouTube致力于负责任地开发AI工具，将安全性置于速度之上。这包括设置防范措施，防止AI生成不适当的内容，并通过用户反馈不断改进。智能台团队专注于对抗性测试和威胁检测。
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AI在YouTube的未来： YouTube对生成式AI在促进创新和创造力方面的转变潜力持乐观态度。平台致力于在利益平衡与社区安全之间取得平衡，与创作者、艺术家和更广泛的创意产业紧密合作，塑造符合所有人利益的未来。
AI:AI在YouTube的未来，平衡创新与安全责任，开创全新时代。
原文链接:https://www.greataiprompts.com/?p=5006
要点解析:
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大型语言模型（LLM）概述：文章介绍了大型语言模型的兴起，特别是以ChatGPT为代表，强调其在广泛领域的应用前景。
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Galactica的故事：回顾了Meta公司推出的Galactica模型，强调其在科学文献总结、数学问题解决等方面的宣传，以及由于幻觉问题而迅速下架的教训。
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ChatGPT的崛起：文章探讨了ChatGPT的成功，突出了其在短时间内取得的用户量和成为顶级服务的成就。
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LLaMA的推出：介绍Meta公司的下一代大型语言模型LLaMA，涵盖其开源、商用版本的发布，以及在科研领域引起的讨论。
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ChatGPT与Galactica比较：对比了ChatGPT和Galactica两个模型，突出了它们的相似之处，同时指出ChatGPT的成功经验和Meta公司从Galactica教训中吸取的经验。
AI:ChatGPT引领潮流，深刻吸取Galactica教训。
原文链接:https://juejin.cn/post/7301266090751213605
要点解析:
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Airbnb宣布收购人工智能公司GamePlanner.AI，加速人工智能项目的发展，突显其在服务中推进人工智能技术的承诺。
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收购未透露财务细节，但显示了Airbnb对人工智能技术的重要性，将强化其现有人工智能技术套件，包括语言模型、计算机视觉系统和机器学习算法。
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GamePlanner.AI是一家由12人组成的人工智能初创公司，由Adam Cheyer和Siamak Hodjat领导，为Airbnb带来了丰富的人才和技术。
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Airbnb成立于2008年，总部位于美国加州旧金山，是一家旅行房屋租赁社区，致力于通过人工智能技术提升服务质量和用户体验。
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这一战略收购进一步巩固了Airbnb在人工智能领域的地位，包括大语言模型、机器学习和计算机视觉模型的整合。
AI:人工智能助力Airbnb，加速创新。🚀
原文链接:http://www.fromgeek.com/ai/612721.html
要点解析:
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AI真实性考量： 文章揭示了一位融资4轮的AI创业者对零一万物公司发布的Yi系列大模型真实性的质疑。他指出该模型可能未经自研，而是借用他人框架，引发AI产业对模型真实性的关注。
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Yi模型概况： 文章介绍了零一万物公司在短时间内研发出估值超10亿美元的Yi系列大模型，被宣称为全球开源大模型“双料冠军”，但其真实性受到质疑。
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PR策略失误： 揭示了该AI创业者对零一万物公司过度夸大PR的失望，认为公司的PR使他产生了错误的印象，这种现象引起了其他AI从业者的反思。
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开源社区的回应： 提到Hugging Face开源社区对Yi模型的评测结果，以及零一万物公司使用LLaMA架构的揭示，表明模型的真实情况。
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国内AI产业跟风现象： 文章指出了国内AI产业对大模型的跟风现象，短时间内涌现出多家公司宣布推出大模型，但真正自研的较少。
AI:真实无懈，PR慎言，保持创新。 #AI警钟
原文链接:https://www.ofweek.com/ai/2023-11/ART-201718-8460-30616619.html
要点解析:
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GPT-4V与MM-Vid的整合： 微软Azure AI将GPT-4V与专用工具集成，创造出强大的多模态模型MM-Vid，该模型在视频理解领域展现了突破性能力。
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视频理解的挑战： 视频理解是复杂的，特别是在处理长视频时，需要分析多个片段的图像和音频序列，同时解决说话人识别、场景转换等问题。
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MM-Vid方法介绍： MM-Vid将GPT-4V与专用工具整合，通过多模态预处理、外部知识收集、视频描述生成等模块，实现对视频内容的全面理解。
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应用场景广泛： MM-Vid不仅可以处理长视频，还可应用于交互式环境，如具身智能体、视频游戏和GUI导引，展现出强大的多功能性。
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用户研究与盲人辅助： 用户研究表明，MM-Vid生成的音频描述成本高效可扩展，对于视觉障碍者提供了有益的辅助。
AI:多模态模型MM-Vid，颠覆视频理解，成为解决长视频复杂挑战的利器。
原文链接:https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-11-15-7
要点解析:
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DevSecOps与Generative AI潜力: 结合DevSecOps与Generative AI有望改变软件开发和网络安全协议，提高开发速度、安全性和鲁棒性。
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Generative AI加速自动化: Generative AI使DevSecOps团队能够以70%更快的速度测试和调试代码，从而节省企业成本和员工工时。
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自动化加速进程: AI在自动化中发挥关键作用，如代码审查、测试用例生成、生成、存储和管理配置文件以及基础架构规划等任务，显著加快交付过程。
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实时响应: Generative AI算法可以持续分析软件开发和部署过程中生成的大量数据，实时监控关键性能指标，通过检测异常快速警示潜在的安全问题。
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预测性维护: Generative AI通过学习正常模式和行为，标记指示潜在问题或安全威胁的偏差，建立预测模型，提前预测潜在故障或违规。
AI:Generative AI加速DevSecOps，预测性维护提前解决潜在问题，实现软件开发的前沿安全。
原文链接:https://www.lastwatchdog.com/?p=30988
要点解析:
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人工智能芯片功能革新: 慕尼黑工业大学研究团队开发的人工智能芯片采用铁电场效应晶体管(FeFET)，将数据存储和处理功能整合，效率提升显著，为同类内存计算方法的两倍。
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新型芯片结构: 该芯片通过FeFET电路应用新的计算模式，模拟人脑的工作原理，即在晶体管上进行计算的同时也是数据存储的位置，实现省时省力。
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未来应用前景: 这一创新有望在未来三到五年内上市，预计将广泛应用于生成式人工智能、深度学习算法和机器人等领域，为实时计算等复杂任务提供支持。
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性能指标突破: 新型人工智能芯片的TOPS/W参数达到885，是同类芯片的两倍，相较于普通CMOS芯片的10-20 TOPS/W，功能更强大。
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铁电晶体管原理: 芯片采用铁电晶体管，具有极性反转的特性，即使在断电情况下也能存储信息，为处理复杂数据关系提供可能性。
AI:技术飞跃，人工智能芯片引领未来！
原文链接:https://m.cnbeta.com.tw/view/1397135.htm
要点解析:
- 人工智能伦理原则的制定：
- 人工智能伦理原则在组织层面的明确定义是解决道德难题的首要步骤，例如谷歌的“人工智能原则”和微软的“负责任的人工智能原则”。
- 多样性应对偏见：
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通过确保AI工作团队的多样性，包括研究、开发、部署和维护阶段，以解决偏见问题。调查显示，缺乏榜样和社区是导致AI领域中的少数族裔和女性参与不足的主要原因。
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在数据集中确保多样性，以反映人口的多样性，是有效解决偏见的关键。
- 隐私保护：
- 确保在数据收集、存储和使用中维护个人身份信息的隐私，通过明确的同意和最小必要数据原则，例如欧洲的GDPR法规。
- 技术安全的三大支柱（DeepMind的方法）：
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规范：明确定义系统的目的，识别理想规范、设计规范和展示规范的差距。
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鲁棒性：确保系统能够抵御扰动。
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保证：积极监控和控制系统行为，及时干预偏离。
- 责任制建设：
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制定明确的治理结构，包括目标、责任、流程、文档和监控，以确保AI的负责任应用。
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建立合规标准，澄清适用于系统及其应用的伦理和道德标准，记录使用情况以备查证。
AI:AI前行，伦理先行。
原文链接:https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/the-dark-side-of-ai-how-can-the-creators-help
要点解析:
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美的集团上市申请： 近期，美的集团向香港交易所递交上市申请书，引起市场关注。该申请在质疑声中，市场担忧其财务状况和未来发展，尤其受到全球家电市场冲击。
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多品牌战略困境： 美的集团的多品牌增长战略陷入瓶颈，国内市场竞争激烈，增长放缓。上市计划或是为拓展融资渠道、提升品牌影响力和全球市场拓展。
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子公司分拆争议： 分析师对美的集团不断子公司分拆上市的举措表示担忧，涉及是否为圈钱。市场呼吁加强监管力度，防止损害投资者利益。
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内幕交易曝光： 美的集团收购万东医疗的交易中曝出内幕交易丑闻，涉及高层利用内幕信息进行非法交易，引发市场广泛关注和监管调查。
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何剑锋入主顾家家居： 美的集团创始人之子何剑锋斥资100亿元入主顾家家居，引起市场质疑，涉及资本运作风险和对顾家家居未来发展的不确定性。
AI:多事之秋，美的集团行动频繁。挑战与机遇并存。
原文链接:https://www.ofweek.com/ai/2023-11/ART-201700-8460-30616608.html
要点解析:
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ChatGPT Plus注册暂停: OpenAI的CEO Sam Altma宣布ChatGPT Plus账号暂停注册，因访问量激增超出服务器承受能力。
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暂停原因: Altman解释由于ChatGPT使用量激增，为确保用户体验，暂停Plus账号注册，但普通账号仍可注册。
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全球大宕机: ChatGPT升级后，整个网站遭遇大规模宕机，导致服务中断，用户体验受到负面影响。
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服务推迟: 原计划在开发者日后数天内启用ChatGPT Plus服务，但由于负载过大，推迟了数天上线。
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自定义GPTs全面开放: 在宕机后，Altman宣布自定义GPTs功能对ChatGPT Plus用户全面开放，支持可视化操作。
AI:服务器超负荷，ChatGPT Plus注册暂停。自定义GPTs全面开放，用户体验至上。
原文链接:http://www.qbitai.com/?p=98215
要点解析:
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ChatGPT发布对自由职业领域的影响：ChatGPT的推出显著减少了像文案写作和平面设计等自由职业领域的工作机会，同时降低了工作的价值。
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BCG研究：使用GPT-4的员工在更短的时间内完成更多任务，特别是初级团队成员，他们能够借助GPT-4的知识提高工作效率。
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Retool.com的《AI 2023年度报告》：报告显示对AI的情感、采用和当前领导者的数据。80%的参与者使用ChatGPT等各种版本。
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GitHub Copilot和Copilot Chat：GitHub通过Copilot和Copilot Chat实施AI技术，旨在通过提供代码理解、建议、安全修复和改进开发人员体验来彻底改变软件开发。
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OpenAI的数据合作计划：OpenAI宣布Data Partnerships计划，与第三方组织合作构建用于AI模型训练的公共和私人数据集。
AI:AI改进现有技术，数据和计算。在迎合新的AI模型发布和能力改进的惊人速度中，了解这些工具如何更广泛地被采用，以及它们是否开始影响经济，变得至关重要。需要详细研究AI在各个行业的采用情况，以便我们可以为这项技术的积极和消极影响做出计划。
原文链接:https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/this-ai-newsletter-is-all-you-need-73
要点解析:
- LCM（潜在一致性模型）介绍：
LCM是由清华大学交叉信息研究院的研究者构建的潜在一致性模型，为图像生成技术带来了实时连续生成的新时代。相较于传统扩散模型，LCM以惊人的速度进行图像生成，将主流文生成模型的效率提高了5-10倍。
- LCM的应用领域和优势：
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LCM的快速生成能力使其在图像生成技术中开辟了新的应用领域。它能够根据输入的文本实时处理和渲染画面，实现高速图像生成。
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用户可以自定义展示场景或视觉效果，包括图像、视频生成、图像编辑和实时视频渲染等各类应用。
- LCM-LoRA技术：
LCM进一步提出了LCM-LoRA，可以将其快速采样能力在其他LoRA模型上迁移，为已存在的不同画风模型提供了解决方案。
- 技术报告和开源：
LCM的技术报告和代码已完全开源，作者团队提供了基于SD-v1.5和SDXL等预训练模型的权重文件和在线演示。Hugging Face平台已集成LCM模型，并在正式版本中提供了对LCM和LCM-LoRA的良好支持。
- LCM的模型热度：
LCM在Hugging Face平台上的模型下载量超过20万次，成为全平台文生成模型热度第一，全类别模型热度第三的模型。
- LCM的技术细节：
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LCM通过将扩散模型的去噪问题解读为求解增广概率流常微分方程的过程，直接预测方程的最终解，实现了单步内生成高质量图像。
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训练LCM模型可以通过对预训练的扩散模型进行单步求解，为实现图像生成任务打开了新的通路。
- 开源社区的响应：
LCM的开源受到了广泛关注，被部署到多个平台，浏览量超过百万。研究者们在不同平台分享了利用LCM实现的各种生成效果。
AI:创新速度，LCM引领生成技术新潮。🚀
原文链接:https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-11-15-10
要点解析:
- ChatGPT Plus订阅服务问题：
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ChatGPT Plus曾经出现过暂停开通的情况，用户不能随时开通订阅会员。
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OPENAI的处理方式与其他服务不同，暂停开通是为了确保每位用户都有良好的使用体验。
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GPT-4 Turbo的发布使得ChatGPT Plus的使用量激增，超过了系统承受的能力。
- 订阅服务状态：
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用户仍然可以点击ChatGPT内的Plus进行注册，但要等待OPENAI通知开通，否则仍然使用GPT-3.5。
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GPT-4系列模型目前只对ChatGPT Plus和ChatGPT企业订阅用户提供，GPT-4在推理能力上优于GPT-3.5。
- GPT-4 Turbo API：
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GPT-4 Turbo提供了API，吸引了更多开发者调用API。
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API的开放也带来了对OPENAI计算能力的额外消耗，可能是暂停ChatGPT Plus开通的原因之一。
AI:ChatGPT Plus服务暂停开通，因GPT-4 Turbo使用激增。用户等待通知开通，体验GPT-4推理能力。开发者调用API可能影响OPENAI计算能力。创新不止一，智能无限。
原文链接:https://www.landian.vip/?p=101066
要点解析:
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OpenAI 暂停 ChatGPT Plus 用户注册: OpenAI首席执行官Sam Altman宣布，由于ChatGPT Plus的使用量激增，暂停新用户注册。该决定旨在保障用户体验。
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OpenAI 已开始构建 GPT-5: Altman透露，OpenAI已着手构建下一代人工智能模型GPT-5，具备超级智能，但需要更多资金支持。
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全球大模型工具访问量: 调查显示，在AI工具中，ChatGPT占据超过60%的访问量，突显其在用户中的高度受欢迎。
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高通发布 Cloud AI 100 Ultra 云推理卡: 针对生成式AI和大语言模型，高通推出Cloud AI 100 Ultra，可运行千亿参数的大模型。
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面壁智能推出 ChatDev SaaS级产品: 面壁智能发布基于群体智能的AI原生应用ChatDev，为软件开发者提供低门槛高效的开发平台。
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微软推出新版 Forms 应用,增加 AI 支持: 微软更新Forms应用，增加AI支持功能，包括根据用户表单内容提供建议等。
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YouTube 删除有争议的AI翻唱作品: YouTube将执行新政策，对AI生成内容进行更加严格管理，删除有争议的AI生成翻唱作品。
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微软提升大语言模型推理能力: 微软与乔治亚理工学院、华东师范大学合作推出XOT方法，提升大语言模型的推理能力。
AI:AI领域日新月异，势不可挡！
原文链接:https://www.pingwest.com/w/290187
要点解析:
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定义 Elicit AI: Elicit AI是一款创新的研究助手，利用语言模型和机器学习提升认知工作流。其主要目标是协助研究人员在诸如查找相关论文、提取关键信息、总结数据、构思思路等任务中更具效率和准确性。
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Elicit AI在研究中的作用: Elicit AI的目的明确，为研究人员提供在搜索、提取、分类和总结等认知工作中的构建块，从而提高其生产力和准确性。
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Elicit AI的能力概述: Elicit AI通过关注监督推理过程，缓解了与端到端优化相关的对齐风险，旨在自动化和扩展认知工作流，成为研究社区中的不可或缺的工具。
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Elicit AI的工作原理: 通过利用语言模型和机器学习，Elicit AI导航研究的广阔领域，确保对上下文的细致理解，并促进准确的信息检索。
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Elicit AI可协助的任务: Elicit AI作为多功能助手，可在研究过程的各个方面发挥作用，包括查找相关论文、提取关键信息、总结数据、构思思路等。
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Elicit AI对研究生产力的影响: Elicit AI通过自动化和可扩展的认知工作流，深刻影响研究生产力，提高效率，为研究人员提供一致的性能。
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如何使用Elicit AI进行研究: 详细介绍了如何利用Elicit AI的能力进行研究，包括查找相关论文、提取关键信息、总结研究结果等步骤。
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使用Elicit AI的好处: 探讨了将Elicit AI纳入研究工作流程的实际好处，包括提高效率和准确性，节省研究任务的时间。
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Elicit AI的影响: 分析了Elicit AI对研究领域的深远影响，强调其在自动化认知工作流和提供研究任务构建块方面的独特性。
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结论: 总结了Elicit AI作为研究工具的重要性，强调其在提高生产力、准确性和效率方面的突出作用。
AI:提高研究新高度，Elicit AI引领认知革命。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=26599
要点解析:
- Dify.AI产品概述:
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Dify.AI是一款致力于帮助开发者将想象力转化为实际生成式AI应用并持续运营的开源LLMOps平台。
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产品由Dify.AI联合创始人兼产品VP延君晨分享，介绍了其背景、开发历程以及GitHub Star数的突出成绩。
- 大模型应用趋势:
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大模型是当前生成式AI变革的核心，但成功仍取决于应用层的蓬勃发展和收入情况。
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提到了生成式AI应用场景的流量分布，强调图像生成是当前主要用例，展望GPT-4v的发布。
- AI应用落地挑战:
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创新者需要兼顾价值交付、数据飞轮、行业匹配，并考虑交互创新，同时解决旧产品价值和替换成本的问题。
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引用生成式AI应用落地等式：Gen-AI应用落地 = 价值交付 + 数据飞轮 + 行业匹配 + (交互创新) - 旧产品价值 - 替换成本。
- Dify.AI技术栈与工作流:
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提到Dify.AI的LLMOps非常关键，强调了LLMOps既涉及模型的运维又偏向前端，注重用户体验和降低门槛。
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展示了Dify.AI的技术栈架构图，强调了中间层的作用，即AI Chain工程，提示工程师可能在协作中发挥新的作用。
- AI协作模式变革:
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指出AI时代的协作工具LLMOps的出现，提到需要新的协作模式，提示工程师或许会成为中间人，需要全新的工作流。
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提到团队需要成为学习型组织，吸收大量信息并整合到产品开发中，强调团队规模较小的创新公司更为特立独行。
AI:AI应用落地=价值交付+数据飞轮+行业匹配+(交互创新)-旧产品价值-替换成本。创新者应寻找非共识领域，Dify.AI为开发者提供生成式AI的定义和持续改进的平台，助力创新。
原文链接:https://juejin.cn/post/7301318026195320884
要点解析:
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DHS Cybersecurity Roadmap for AI: 美国国土安全部（DHS）的网络安全与基础设施安全局（CISA）发布了首个人工智能路线图，旨在确保AI能力的安全开发和实施，与拜登总统最近的行政命令保持一致。
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总体目标与责任: 该路线图明确了CISA在全球推广AI安全标准、保护美国网络和关键基础设施，以及解决与AI相关的风险的五个战略努力方向。总体目标是建立一个安全、有弹性的数字生态系统，促进创新和技术进步。
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AI的潜在威胁与机遇: CISA局长Jen Easterly强调了AI的双重性质，承认了其在增强网络安全方面的潜力，同时也承认了它可能带来的巨大风险。这一路线图专注于AI、网络防御和关键基础设施的交叉点。
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五个战略方向:
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负责任地使用AI支持使命: CISA承诺以符合宪法原则和所有相关法律政策的方式，道德和负责任地使用启用AI工具，以加强网络防御和支持其关键基础设施任务。
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评估和确保AI系统: CISA将评估和协助各方采用安全的基于AI的软件，通过最佳实践和为安全、有弹性的AI开发提供指导来建立保障。
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保护免受恶意使用的AI: CISA将评估并建议缓解针对关键基础设施的AI威胁，与政府机构和行业合作伙伴合作，成立JCDC.AI以促进对AI相关威胁的集中协作。
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在关键AI努力中进行合作和沟通: CISA致力于为联邦政府关于网络安全和人工智能的国家战略支持政策方法，与国际合作伙伴协调以推进全球AI安全实践。
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扩大我们的工作人员中的AI专业知识: CISA将教育其工作人员了解AI系统和技术，积极招募具有AI专业知识的人员，并确保对AI基于软件系统的法律、伦理和政策方面有全面了解。
- 行业观点: 行业研究员Joseph Thacker表示，这是朝着正确方向迈出的一步，突显了政府认真对待AI的潜在威胁和利益。路线图全面阐述了利用AI增强网络安全、保护关键基础设施和促进协作的战略，强调了在AI系统设计和开发中安全性的重要性。
AI:政府认真对待AI潜在威胁和利益。AI安全路线图全面阐述了利用AI增强网络安全、保护关键基础设施和促进协作的战略，强调了在AI系统设计和开发中安全性的重要性。
原文链接:https://www.artificialintelligence-news.com/?p=13884
要点解析:
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人工智能在文本生成中的挑战： 人工智能生成的文本通常缺乏自然性，这是一个长期存在的问题。文章探讨了AI到人文本转换工具的出现，以解决这一挑战。
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AI到人文本转换工具的作用： 这些免费在线工具提供了将AI生成的文本转化为更贴近人类语言的无缝解决方案，不改变其含义。它们通过提高文本的自然度和可读性，为内容创作者和企业带来实实在在的益处。
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AI到人文本转换工具的关键特点： 这些工具的用户界面友好，转换速度快，支持多种语言。无论用户是专家还是新手，这些转换器的简单性都确保了无缝的体验，并且它们具有无限使用的额外优势。
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内容创作者的受益： 无论是作家、营销人员还是企业，这些工具都让内容创作者从中受益匪浅。改进的文本自然度和可读性有助于提升受众体验，而自动转换功能节省了宝贵的时间和精力，使创作者能够专注于打造引人入胜的叙述。
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流行的AI到人文本转换工具： 在众多可用工具中，一些工具因其持续且可靠的效果而脱颖而出，如AI To Human Text Converter、AI Text Converter和AI to Human Converter。
AI:文本生成革新了，人工智能转人文本工具，简化内容创作，提升自然度。✨
原文链接:https://openaimaster.com/?p=26616
要点解析:
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转换速度高效： 顶级AI到人文本转换工具的显著特征之一是其卓越的转换速度。这些工具擅长在几秒钟内将AI生成的内容转换为可读的人类文本。这个过程的高效性对于希望简化工作流程并快速获得结果的用户至关重要。
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界面和可用性： 用户体验是任何软件的成败因素，AI到人文本转换器也不例外。在这一类别中，领先的工具以提供简单、用户友好的界面而自豪。简洁的导航和直观的设计使用户能够快速地在软件中操作，确保转换过程顺畅进行。精心设计的界面提升了整体用户体验，使这些工具即使对技术经验有限的人也易于使用。
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安全性和可靠性： 在将AI生成的文本转换为更类似人类的形式时，保持内容的完整性是首要任务。最好的AI到人文本转换器配备了先进的算法，确保转换后的内容的安全性和可靠性。这些工具保留原始文本的自然语调和句子结构，保持预期含义而不引入错误或扭曲。
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语言支持： 在我们这个全球化互联的世界中，语言多样性是一个关键考虑因素。一流的AI到人文本转换器支持多种语言，使用户能够轻松转换来自不同语言源的内容。这种多语言支持扩大了这些工具的实用性，迎合了具有不同语言偏好的多样化用户群体。
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成本和可访问性： 可访问性是影响采用AI到人文本转换器的关键因素。其中一些工具可以免费使用，消除了财务障碍，使其能够被广泛的用户群体接触。考虑成本影响对于寻找高效文本转换解决方案而又不想产生额外费用的个人或组织来说是至关重要的。
AI:AI转文本：速度、安全、多语言。无障碍AI体验。
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要点解析:
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HeyGen的介绍: HeyGen是一款AI视频生成平台，通过生成式AI技术，能够在几分钟内将文本转化为专业视频，成为内容创作领域的重要创新。
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独特功能 - 即时化身访问: HeyGen提供“即时化身”功能，使用户能够轻松进入AI视频生成工具的世界。这一直观的平台确保即使是初学者也能利用AI的力量将他们的创意变为现实。
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模板和AI主持人: HeyGen不仅提供化身，还提供多种模板以及创建长篇视频内容的能力。想象一下有一个AI化身作为您的主持人，消除了站在摄像机前的需要。无论是制作YouTube内容还是信息性的解说视频，HeyGen简化了整个过程，使其对所有人都更加可访问。
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免费使用HeyGen AI的步骤:
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步骤1: 创建免费账户: 开始您的HeyGen之旅，首先创建一个免费账户。只需按照提供的链接操作，几次点击后，您将获得访问该平台视频创作强大功能的权限。
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步骤2: 访问即时化身: 一旦设置好您的账户，使用“即时化身”功能深入了解HeyGen的能力。释放AI视频生成工具，目睹您的创意以可视化形式呈现。
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步骤3: 使用模板和AI主持人: 在探索其庞大的模板库时，HeyGen的多功能性得以展现。利用AI化身作为主持人创建引人入胜的长篇视频。告别摄像机羞怯，轻松制作引人入胜的内容。
- HeyGen用户的见解: 通过了解HeyGen用户的体验，我们可以得到以下洞见。
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创新功能: 用户欣赏HeyGen的创新功能，简化了视频创作过程。该平台直观的设计确保创意流畅无阻。
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易用性: HeyGen以其用户友好的界面脱颖而出，使其对各种技术水平的个人和团队都易于访问。学习曲线很小，让用户能够专注于内容创作而不是导航复杂的工具。
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高质量输出: 用户对HeyGen提供的高质量视频输出赞不绝口。从清晰的视觉效果到流畅的过渡，用户赞扬其专业的制作效果。
AI:AI点亮创意，HeyGen引领视频未来！
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要点解析:
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HIX.AI的定义: HIX.AI是一款革命性的AI写作工具，将先进的聊天机器人功能与跨平台无缝集成相结合。它是内容创作者的一站式解决方案，提供超过120个AI写作工具、10多种经过验证的文案公式、支持50多种语言，并保证AI生成的内容不含抄袭。
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HIX.AI功能概述:
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AI写作工具： HIX.AI拥有庞大的写作工具库，从改写和语法纠正到语言简化，功能丰富，确保您的内容不仅独特而且质量上乘。
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文案公式： 对于那些在文案撰写方面苦苦挣扎的人，HIX.AI通过经过验证的公式简化了这个过程。利用这些公式，您可以根据受众定制内容，无论是写博客、着陆页还是电子邮件。
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语言支持和无抄袭内容： 支持50多种语言，HIX.AI打破语言障碍。此外，承诺0%抄袭的特点确保您的AI生成内容不仅多样化而且原创。
- 无缝集成:
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跨平台集成： HIX.AI与Google Docs、Gmail、YouTube、Twitter和Instagram等热门平台无缝集成。这意味着您可以在任何地方访问其强大功能，提高工作效率并节省时间。
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平台内直接访问： 使用HIX.AI，无需在应用程序之间切换。该工具直接在您喜欢的平台内运行，使您能够轻松起草和编辑内容，摆脱不断切换的麻烦。
- HIX Chat简介:
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HIX Chat概述： 认识您的新内容助手——HIX Chat。这个先进的聊天机器人旨在提供快速准确的答案，提供内容帮助，甚至提出创意思路。这是任何内容创作者的完美伴侣。
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特性与优势： HIX Chat的多功能性在于它能够在Google Docs、Gmail、YouTube、Twitter和Instagram等平台内无缝运行。使用这个直观的聊天机器人，起草电子邮件、回复消息和创建社交媒体帖子变得轻而易举。
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与不同平台的集成： 无论您在何处工作，HIX Chat都在协助。其在各种平台上的集成确保您在选择的工作空间中都有一个可靠的内容伴侣。
- 如何使用HIX.AI:
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访问HIX编辑器： 要开始使用HIX.AI，只需在HIX编辑器内键入“//”以激活AI助手。该编辑器为写作、编辑和导出内容提供了一个无缝的平台，提供120多个AI写作工具，可为您提供帮助。
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利用AI Writer： 从120多个写作工具中选择，生成博客文章、着陆页、电子邮件等。提供有关所需内容的基本细节，如主题和关键词，并指定语调和语言。然后，HIX.AI将根据您的输入生成高质量、定制的文案。您可以编辑、调整或重写文案以适应您的风格。
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充分利用HIX Chat： 这个先进的聊天机器人可以提供快速准确的答案、内容帮助和建议。它在Google Docs、Gmail、YouTube、Twitter和Instagram等各种平台上无缝运行，使您能够轻松地起草电子邮件、回复消息和创建社交媒体帖子。
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安装HIX.AI Chrome扩展： 为了获得更加一体化的体验，安装HIX.AI Chrome扩展。这个扩展将编辑体验带入Google Docs，使您能够以类似Notion AI的体验撰写、编辑和激发创造力。它还与WordPress兼容，让您在为站点开发和编辑内容时访问AI写作助手。
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在移动设备上保持高效： 将草稿保存为文档，并在笔记本电脑、手机和平板电脑上访问，确保您随时随地都能继续。HIX.AI确保您保持高效，即使在移动中也是如此。
AI:内容创作变革者！HIX.AI无与伦比的创新和高效性令人惊叹。
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要点解析:
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HeyGen AI简介: HeyGen是一款利用生成式人工智能的视频生成平台，为用户提供了在几分钟内轻松打造专业视频的工具。该平台适用于各类企业，从初创公司到成熟企业，为视频制作提供了多功能工具包。
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文本转视频创作: HeyGen的核心功能在于文本转视频创作，用户可以通过无缝集成的AI头像和语音将想法轻松转化为专业视频。
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AI头像: HeyGen拥有100多个AI头像，涵盖各种不同的种族、年龄、姿势和服装选项，确保生成的内容 resonates with a broad audience，提升视频的整体影响力。
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可定制的语音: HeyGen为视频增添个性，提供了精选的高质量语音。此外，用户还可以选择获得与所选头像完美匹配的定制语音，提升视频内容创作的个性化水平。
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多场景视频: HeyGen支持创建多场景视频，给用户创造性的自由，允许进行动态叙事和引人入胜的内容创作。
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多语言支持: HeyGen支持超过40种语言的视频输出，使其成为企业与全球不同市场连接的宝贵工具。
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人脸交换功能: HeyGen引入了人脸交换功能，使用户可以探索创造力的新维度。无论是制作独特的头像还是上传个人头像，此功能提升了视频的视觉吸引力。
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安全与隐私: HeyGen坚守对安全和隐私的承诺，符合SOC 2标准。该平台实施值得信赖的数据处理系统和流程，确保在整个视频创作过程中保护宝贵数据的安全。
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用户友好界面: HeyGen不仅拥有强大的功能，还注重用户体验。该平台拥有用户友好的界面，使视频制作过程对各种经验水平的用户都易于操作。
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释放创造力: 这些功能的融合使HeyGen成为企业和内容创作者的多才多艺的工具。其用户友好的界面，加上各种创意选项，有助于轻松制作专业质量的视频。HeyGen收到的积极反馈证明了其创新功能、易用性以及持续提供高质量输出的能力。
AI:HeyGen，引领视频未来！
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要点解析:
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HIX.AI简介: HIX.AI是一款拥有120多种AI工具的全能写作助手，重定义了写作体验，适用于各种写作者。
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AI工具的广泛应用:
- HIX.AI提供了 AI Writer 用于生成内容，HIX Editor 用于提炼作品，以及 HIX Chat、Long-form AI Article Writer、AI Email Writer 等工具，为不同类型的写作者提供多样性支持。
- GPT-3.5和GPT-4的动力:
- HIX.AI的核心技术基于强大的GPT-3.5和GPT-4模型，为内容生成带来了新的维度，确保输出准确且高质量。
- 易用的写作体验:
- HIX.AI的用户界面设计友好，使得写作变得轻松。无论是写博客、撰写电子邮件还是创建广告文案，HIX.AI都提供了无缝的体验，让作者专注于创意而不用担心技术细节。
- 内容的准确性和质量:
- 使用HIX.AI的写作者一致赞扬其以无与伦比的准确性和质量生成内容的能力。平台的算法理解语境、语气和风格，产生与目标受众 resonates 的内容。
- 跨平台的无缝集成:
- HIX.AI通过在各个平台之间提供无缝集成，灵活性是其关键特点。写作者可以轻松地在不同平台之间切换，确保在哪个平台上工作都有一致高效的写作体验。
- 灵活的定价计划:
- HIX.AI致力于使先进的写作工具对每个人都可用。平台提供灵活的定价计划，包括免费选项，以迎合具有不同需求和预算的写作者，使AI在写作中的使用更加民主化。
- HIX.AI的独特之处:
- 在众多写作工具充斥市场的情况下，HIX.AI通过先进的技术和用户友好的设计相结合，脱颖而出。平台对创新的承诺使其成为寻求在写作旅程中获得更多帮助的作者首选。
- 使用HIX.AI的步骤:
- HIX.AI的入门流程简单，本步骤-by-步骤指南确保作者充分发挥其功能。从帐户设置到使用各种工具，此指南使作者能够高效使用HIX.AI。
- HIX.AI在实际应用中的案例:
- 通过真实案例了解HIX.AI的影响，从克服写作障碍到提升内容的雄辩力，这些例子展示了HIX.AI如何成为写作过程中不可或缺的伙伴。
AI:AI写作的未来，尽在HIX.AI。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=26613
要点解析:
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定义 Elicit AI: Elicit AI是一款创新的研究助手，利用语言模型和机器学习提升认知工作流。其主要目标是协助研究人员在诸如查找相关论文、提取关键信息、总结数据、构思思路等任务中更具效率和准确性。
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Elicit AI在研究中的作用: Elicit AI的目的明确，为研究人员提供在搜索、提取、分类和总结等认知工作中的构建块，从而提高其生产力和准确性。
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Elicit AI的能力概述: Elicit AI通过关注监督推理过程，缓解了与端到端优化相关的对齐风险，旨在自动化和扩展认知工作流，成为研究社区中的不可或缺的工具。
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Elicit AI的工作原理: 通过利用语言模型和机器学习，Elicit AI导航研究的广阔领域，确保对上下文的细致理解，并促进准确的信息检索。
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Elicit AI可协助的任务: Elicit AI作为多功能助手，可在研究过程的各个方面发挥作用，包括查找相关论文、提取关键信息、总结数据、构思思路等。
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Elicit AI对研究生产力的影响: Elicit AI通过自动化和可扩展的认知工作流，深刻影响研究生产力，提高效率，为研究人员提供一致的性能。
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如何使用Elicit AI进行研究: 详细介绍了如何利用Elicit AI的能力进行研究，包括查找相关论文、提取关键信息、总结研究结果等步骤。
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使用Elicit AI的好处: 探讨了将Elicit AI纳入研究工作流程的实际好处，包括提高效率和准确性，节省研究任务的时间。
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Elicit AI的影响: 分析了Elicit AI对研究领域的深远影响，强调其在自动化认知工作流和提供研究任务构建块方面的独特性。
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结论: 总结了Elicit AI作为研究工具的重要性，强调其在提高生产力、准确性和效率方面的突出作用。
AI:提高研究新高度，Elicit AI引领认知革命。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=26599
要点解析:
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ChatGPT与GitLab结合，实现自动化的代码变更评审。流程包括GitLab代码变更触发Webhook，Webhook发送事件消息到ai-code-review App，ai-code-review App向ChatGPT发送Review Request，ChatGPT利用OpenAI API进行代码评审，并将结果以Review Response形式返回。
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源码解析和快速上手指南:
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ai-code-review环境配置，包括Docker安装和程序运行。
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极狐GitLab Webhook配置，确保每次合并请求产生或变化时都能触发事件。
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ChatGPT评审效果展示，通过Review Response将评审内容添加到GitLab的Merge Request中。
- 定义自己的评审机器人:
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角色声明示例，如定义一个傲娇少女评审角色，注入更多感情。
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创建ai_code_review.py文件，包含初始化、评审和评论的核心函数。
- ChatGPT自动进行MR变更评审，通过实例化AICodeReview对象，调用ai_code_review和comment函数完成自动评审和评论。
AI:ChatGPT与GitLab的自动化评审，彰显智能代码变更管理的未来。
原文链接:https://juejin.cn/post/7301256810287546418
要点解析:
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大语言模型的热潮： 大语言模型（LLMs），以OpenAI的ChatGPT为代表，引领着生成AI的潮流，成为投资热点。然而，LLMs存在的一个主要问题是幻觉能力，约占15%-20%，这使得其创造性地捏造信息。这篇文章聚焦于解决这个问题的关键。
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Wolfram插件的介绍： Wolfram公司推出了一个ChatGPT插件，旨在通过给予ChatGPT强大的计算、精确的数学、策划的知识、实时数据和可视化来提高ChatGPT的智能水平。这个插件不仅是ChatGPT的通用扩展，还能合成代码，为AI注入一些客观性。
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Wolfram在AI中的立场： Wolfram一直站在计算技术的一边，更适合逻辑推理用例，而不是适合统计AI，后者适合模式识别和对象分类。尽管两种系统似乎截然相反，但它们有着更多的共同点，都致力于使用计算机执行知识的目标。
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插件的应用案例： 文中提到的一个案例是在非结构化的GP医疗记录上进行数据科学。这包括在LLM方面纠正奇怪的转录，如将“和平使者”替换为“起搏器”，以及使用传统计算方法在数据中寻找相关性。
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未来对LLMs的展望： 作者认为LLMs未来会有渐进性改进，培训最佳实践将带来更好的结果，同时硬件加速可能提高速度。然而，由于计算成本和版权裁决的原因，过去一年的变革规模可能不会再次发生。
AI:解决幻觉问题，Wolfram插件为大语言模型注入可靠性，推动AI的未来。
原文链接:https://www.artificialintelligence-news.com/?p=13889
要点解析:
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不满的触发： 作者在构建小到大型企业的数据和分析平台的前线度过了十多年，深刻领略了人、流程和技术的复杂交织。然而，尽管采用了最佳的方法和复杂的技术，一个持久的问题困扰着作者：为什么从原始数据到可操作的业务洞察的过程仍然如此艰辛？
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AI重塑分析： 作者开始重新构想可操作洞察生成的整个生命周期，从业务问题翻译到分析问题再到分析解决方案再到业务解决方案。他意识到，不仅要改进每个步骤，还要在生命周期的每个阶段嵌入人工智能的力量。
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七步愿景展开：
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数据转化为理解： 从将原始数据转化为可理解、可搜索的格式开始，创造一种语言，弥合数据与寻求智慧的业务用户之间的差距。
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语义数据模型的诞生： 通过AI，构想了一个模型，其中数据不仅仅是存储，而是以有意义的方式相互连接，反映人类对信息网络的理解。
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分析目录： 利用AI帮助获取领域专家的业务智能，演变成一个动态的存储库，丰富了行业特定的洞察和业务术语。
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用业务语言交流： 利用大型语言模型，将复杂的业务查询翻译成精确的分析要求，弥合业务与数据领域之间的鸿沟。
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精准定位数据： 识别特定业务查询所需的确切数据，使搜索准确而高效。
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自动生成代码： 利用具有第5步上下文的大型语言模型，生成联合SQL和Python代码，减少手动工作，加速从问题到洞察的过程。
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从代码到清晰： 最后一步是以清晰易懂的格式提供洞察，直接回应最初的查询。在这里，数据变成决策的魔法，以可视化和建议性洞察的形式展现。
- 旅程持续： 作者开始的是加快从数据到决策的过程的旅程，已经演变成重新定义业务分析领域的个人使命。通过AI，作者不仅仅在简化流程，还在创造一个新的范式，使数据分析像一场对话一样直观，像一个简单的查询一样易于访问，像业务的不断变化的风景一样动态。
AI:AI改变了数据分析的游戏规则，让业务洞察变得像对话一样直观、查询一样简单，成为业务分析领域的革命。
原文链接:https://hackernoon.com/revolutionizing-data-analytics-with-ai-a-seven-step-odyssey?source=rss
要点解析:
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OpenAI推出了一系列名为GPTs（生成式预训练变压器）的新产品，允许无代码AI代理开发。
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GPTs引入了潜在的安全问题：允许用户直接访问底层知识库。
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使用“Assistant”应用程序编程接口（API）应用业务逻辑检查层，并仅向特定经过身份验证的个体或群体提供敏感信息，可以提高安全性。
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GPTs和Assistant API通过引入“Assistant”功能，使配置检索增强生成（RAG）比以前更容易。
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新产品意味着新的潜在安全漏洞，需要定义业务和安全要求以防范可能的风险。
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使用GPT时，开发人员需要意识到AI模型应该遵循“中立”安全政策，而不应该成为现有数据的授权层。
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Assistant API的“Threads”功能可以在Assistant级别或Thread级别传递文件，使构建自定义助手并保护知识库成为可能。
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用户可以通过开发应用程序逻辑，仅向特定用户提供特定信息，这比向GPT提供“只有在用户能够证明身份的情况下才提供文件”等定制指令更为安全。
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使用Assistant时需要注意数据保留，可以通过删除上传到Assistant或Thread的文件来提高安全性。
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OpenAI应当整合GPT和Assistant功能，使用户可以在不处理API的情况下构建自定义AI代理，以提高用户体验。
AI: 构建自定义AI代理，确保安全与创新兼顾。
原文链接:https://blog.stackaware.com/p/openai-gpts-assistants-security-blueprint
要点解析:
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AI真实性考量： 文章揭示了一位融资4轮的AI创业者对零一万物公司发布的Yi系列大模型真实性的质疑。他指出该模型可能未经自研，而是借用他人框架，引发AI产业对模型真实性的关注。
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Yi模型概况： 文章介绍了零一万物公司在短时间内研发出估值超10亿美元的Yi系列大模型，被宣称为全球开源大模型“双料冠军”，但其真实性受到质疑。
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PR策略失误： 揭示了该AI创业者对零一万物公司过度夸大PR的失望，认为公司的PR使他产生了错误的印象，这种现象引起了其他AI从业者的反思。
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开源社区的回应： 提到Hugging Face开源社区对Yi模型的评测结果，以及零一万物公司使用LLaMA架构的揭示，表明模型的真实情况。
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国内AI产业跟风现象： 文章指出了国内AI产业对大模型的跟风现象，短时间内涌现出多家公司宣布推出大模型，但真正自研的较少。
AI:真实无懈，PR慎言，保持创新。 #AI警钟
原文链接:https://www.ofweek.com/ai/2023-11/ART-201718-8460-30616619.html
要点解析:
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Galactica的背景： Galactica是Meta公司在ChatGPT发布前两周推出的试用版大型语言模型。它基于广泛的科学语料库进行训练，包括论文、教科书、化合物和蛋白质知识，但由于幻觉问题而迅速下架。
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Galactica的性能与期望： Meta声称Galactica可以总结学术文献、解决数学问题、生成Wiki文章、编写科学代码，甚至执行涉及多模态任务。然而，由于生成的文本不严谨，Galactica被批评为幻觉严重。
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Meta对Galactica教训的反思： Meta公司AI研究副总裁Joelle Pineau表示，Galactica是研究项目而非产品，发布时期望与研究之间存在差距。他们从Galactica的经验中学到了很多，这反哺到后来的LLaMA项目。
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LLaMA的谨慎发布： Meta的下一代大型语言模型LLaMA于2023年2月发布，引起轰动。公司对Galactica的教训使得他们更加谨慎，LLaMA采取了填表访问的方式，以防止误导和不负责任的使用。
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AI伦理与开源辩论： Galactica的下架引发了AI伦理与开源的辩论。Yann LeCun对Galactica的下架表示怨气，认为误导性观点可能适得其反。他与Geoffrey Hinton就AI监管进行了辩论。
AI:AI伦理务必谨慎，误导观点适得其反。
原文链接:https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-11-15-9
要点解析:
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GPT-4V与MM-Vid的整合： 微软Azure AI将GPT-4V与专用工具集成，创造出强大的多模态模型MM-Vid，该模型在视频理解领域展现了突破性能力。
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视频理解的挑战： 视频理解是复杂的，特别是在处理长视频时，需要分析多个片段的图像和音频序列，同时解决说话人识别、场景转换等问题。
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MM-Vid方法介绍： MM-Vid将GPT-4V与专用工具整合，通过多模态预处理、外部知识收集、视频描述生成等模块，实现对视频内容的全面理解。
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应用场景广泛： MM-Vid不仅可以处理长视频，还可应用于交互式环境，如具身智能体、视频游戏和GUI导引，展现出强大的多功能性。
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用户研究与盲人辅助： 用户研究表明，MM-Vid生成的音频描述成本高效可扩展，对于视觉障碍者提供了有益的辅助。
AI:多模态模型MM-Vid，颠覆视频理解，成为解决长视频复杂挑战的利器。
原文链接:https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-11-15-7
要点解析:
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大型语言模型（LLM）概述：文章介绍了大型语言模型的兴起，特别是以ChatGPT为代表，强调其在广泛领域的应用前景。
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Galactica的故事：回顾了Meta公司推出的Galactica模型，强调其在科学文献总结、数学问题解决等方面的宣传，以及由于幻觉问题而迅速下架的教训。
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ChatGPT的崛起：文章探讨了ChatGPT的成功，突出了其在短时间内取得的用户量和成为顶级服务的成就。
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LLaMA的推出：介绍Meta公司的下一代大型语言模型LLaMA，涵盖其开源、商用版本的发布，以及在科研领域引起的讨论。
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ChatGPT与Galactica比较：对比了ChatGPT和Galactica两个模型，突出了它们的相似之处，同时指出ChatGPT的成功经验和Meta公司从Galactica教训中吸取的经验。
AI:ChatGPT引领潮流，深刻吸取Galactica教训。
原文链接:https://juejin.cn/post/7301266090751213605
要点解析:
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OpenAI财务状况: OpenAI CEO山姆·奥特曼透露公司年化营收13亿美元，尽管实现了良好的营收，但仍未盈利，计划通过与微软和其他投资者的合作筹集资金。
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GPT-5开工计划: OpenAI已经着手开发下一代大模型GPT-5，计划与微软合作，尽管未透露发布时间表，但这一合作被称为“运作非常好”。
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中国电信星辰大模型升级: 中国电信在2023年数字技术生态大会上展示了星辰大模型系列的升级，发布了千亿参数版本，显著提高了推理和准确性，涉及多模态和多行业应用。
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大模型幻觉问题排行: Vectara发布的排行榜显示GPT-4在解决幻觉问题方面表现最好，而谷歌Palm的模型幻觉率高达27.2％，引起关注。
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微软Copilot与PDF集成: 微软的人工智能助手Copilot已与PDF文件集成，提升全球PDF用户体验，用户可以在Edge浏览器中直接使用Copilot的功能。
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Yi-34B模型争议: "零一万物"公司的Yi-34B模型被指基本上采用了LLaMA的架构，未进行实质性改变，引起安全和框架支持问题。
AI:GPT-5与微软合作，AI迈向新纪元。
原文链接:https://juejin.cn/post/7301530293377531939
要点解析:
- ChatGPT Plus订阅服务问题：
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ChatGPT Plus曾经出现过暂停开通的情况，用户不能随时开通订阅会员。
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OPENAI的处理方式与其他服务不同，暂停开通是为了确保每位用户都有良好的使用体验。
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GPT-4 Turbo的发布使得ChatGPT Plus的使用量激增，超过了系统承受的能力。
- 订阅服务状态：
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用户仍然可以点击ChatGPT内的Plus进行注册，但要等待OPENAI通知开通，否则仍然使用GPT-3.5。
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GPT-4系列模型目前只对ChatGPT Plus和ChatGPT企业订阅用户提供，GPT-4在推理能力上优于GPT-3.5。
- GPT-4 Turbo API：
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GPT-4 Turbo提供了API，吸引了更多开发者调用API。
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API的开放也带来了对OPENAI计算能力的额外消耗，可能是暂停ChatGPT Plus开通的原因之一。
AI:ChatGPT Plus服务暂停开通，因GPT-4 Turbo使用激增。用户等待通知开通，体验GPT-4推理能力。开发者调用API可能影响OPENAI计算能力。创新不止一，智能无限。