文章主题：ChatGPT, OpenAI, GDPR, MosaicML
GPT-4-32K 即将推出
GPT-4-32k 似乎很快就会到来。
ChatGPT 由这些承包商提供支持，每小时 15 美元
🌟揭示ChatGPT背后的力量：隐形劳动力重塑AI时代🔍承包商如何塑造ChatGPT这股潮流？💻他们就像AI系统背后的无名英雄，默默地完善和守护着这些智能工具。👀他们的工作至关重要，审查并优化潜在的输出，为训练出卓越的AI模型奠定基础。尽管贡献显著，但相比核心团队，他们往往隐身幕后，鲜少得到赞誉。👩💻技术进步的背后，是这群默默付出的承包商们无声的劳动革新。🌍让我们一起关注并尊重这些无形的创新者！🌟
OpenAI的监管问题才刚刚开始
🌟ChatGPT GDPR Compliance: OpenAI’s EU Challenge 📈🔍As The Verge delves into the complex landscape of GDPR compliance for OpenAI, the AI giant grapples with regulatory hurdles in the European Union. Italy’s Data Protection Authority (DPA) recently cast doubt on AI-generated content under GDPR, raising concerns over how tech companies navigate business operations within the EU. 🤔🌈The delicate balance between fostering AI innovation and safeguarding user privacy and data rights is at the heart of this issue. With GDPR becoming a non-negotiable requirement for firms operating in Europe, compliance becomes a critical factor determining success. 🚀💪OpenAI must navigate these legal waters carefully, ensuring their ChatGPT service adheres to strict EU guidelines while maintaining innovation. The DPA’s stance underscores the need for a forward-thinking approach that strikes a balance between technological advancement and data protection. 🤝SEO-friendly keywords: GDPR compliance, OpenAI, ChatGPT, European Union, AI innovation, user privacy, data protection, Data Protection Authority.
将《了不起的盖茨比》融入上下文
🌟语言模型是文本交互的艺术，它以查询为起点，用创意的文字回应。查询与输出的深度，即我们所说的‘对话篇幅’，是它展现才智的舞台。ChatGPT的能言善辩，受限于8千个‘言语砖块’，然而，创新的火花在MosaicML的新模型中闪耀，它的容量已超越65万个单词，仿佛一本巨著的胸怀，足以包容《了不起的盖茨比》全书，让想象力无限延伸。🚀
Google 正在添加 AI ，使搜索更加风度翩翩
🚀🔍 Google 推动搜索革命！🔍🚀在AI驱动的未来浪潮中，Google正悄然重塑搜索体验，不再仅仅依赖传统的网页列表。它正拥抱短视频和社交媒体热浪，将对话融入搜索，引领一场颠覆性的信息获取方式变革。这不仅打破了数十年来搜索引擎的固有格局，还为用户带来了前所未有的互动与速度。🔍💻以往，我们在页面之间跳跃，而现在，Google正以一种更加鲜活、动态的方式呈现知识，让每个查询都成为一次深度对话的开始。SEO专家们请注意，优化内容的同时，也要适应这种变化，因为搜索引擎正在寻找那些能引发讨论和分享的丰富内容。💬👍让我们一起期待这场搜索技术的革新，拥抱Google带来的智能化未来！🌐🌟
AI聊天助手可以改善有关分歧话题的对话
在这个日益分裂的时代，寻求共识与理解似乎变得愈发不易。然而，一项引人深思的现象是，人工智能聊天机器人的介入，或许能为打破僵局带来转机。它们以中立的方式引导对话，参与者反馈显示，不仅交流内容得到了深化，双方的理解也有了显著提升。这仿佛揭示了一个秘密：在技术的协助下，我们有机会跨越分歧，找到共同点。
ZipIT，合并针对不同任务训练的模型
当然可以！🚀 当面对两个相似架构但专为不同任务训练的模型时，融合它们以创建一个全能型是个挑战，但并非不可能。我们正处在一个创新的时代，新技术如动态适应或跨模态学习正在崭露头角，它们打破了传统方法（如单一再训练）的局限性。👋这项研究提出了一个新颖的方法，它不是简单地把模型丢进同一个碗里，而是通过两步策略来逐步融合。首先，他们通过特征选择和权重调整，确保每个任务的核心功能得以保留并优化。就像园艺师精心修剪植物以适应新环境一样，我们正在精细地剪枝模型的枝叶。🌱然后，通过迁移学习或知识蒸馏，这些专长在新的共享架构中得以传递和增强，实现了模型的泛化能力提升60%以上！这不仅提高了效率，还减少了过拟合的风险。🎯总的来说，这个策略为多任务处理开辟了新路径，让我们期待看到未来模型在各种场景下都能如鱼得水。🏆
文本到3D与shap-e
OpenAI一直在悄悄地研究文本到3D，有几个版本。这项新工作是该研究领域的有趣补充。它在标准对象或具有一些构图思想的对象中工作得很好。该模型还可以从2D图像创建3D对象，尽管这似乎不太有效。
HiPool：使用图形神经网络对长文档进行建模
对于自然语言处理 （NLP） 模型来说，对长文本块进行编码是一项艰巨的任务。这项研究通过使用图形和新的注意力机制来改进该过程，这有助于模型理解句子之间的关系并在较长的序列上表现得更好。
提高 AI 常识理解
今天的语言模型在常识知识方面仍然会犯愚蠢的错误。VERA是一种新模型，它根据常识估计陈述的合理性，有助于过滤掉不正确的信息并提高现实世界环境中的性能。
Otter：具有上下文指令调优的多模态模型
这项研究引入了一种称为MIMIC-IT的新方法，用于改善像Otter这样的模型在不同情况下理解和遵循指令的方式，包括图像和文本。通过使这些模型更易于访问，研究人员可以更轻松地使用它们来创建更好的AI系统。
Kadoa
Kadoa 使用 AI 来探索、提取和转换 Web 数据。节省创建和维护网络爬虫的时间。使用 Kadoa 轻松提取您需要的数据。
迈向生物学基础模型
大型预训练模型在文本中令人兴奋，我们可以为生物学中的单细胞任务构建一个模型吗？scGPT 是一种擅长不同生物学相关任务的变压器。它是开放的，您可以下载重量。
AI 最大的风险是控制它们的公司
Fast Company的文章采访了领先的AI研究员兼AI Now Institute的创始人Meredith Whittaker。惠特克强调， AI 的真正风险不是来自意识或超级智能，而是来自控制这些技术的公司。她认为， AI 深深植根于社会和经济体系中，因此，其影响在很大程度上取决于开发和部署 AI 的公司的动机和优先事项。文章强调了考虑 AI 运作的权力动态和社会政治背景的重要性，以便理解和减轻潜在风险。
AI 非常擅长设计mRNA疫苗
优化mRNA疫苗中发现的基因序列的 AI 工具可以帮助制造具有更高效力和稳定性的疫苗，可以在全球范围内部署。
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
