这两天，相信大家都被GPT-4满分轻松拿下MIT本科数学考试的事儿给刷屏了。给先不知情的小伙伴们说一下，这次的测试是MIT、波士顿大学和康奈尔大学的研究团队共同根据MIT所有获得学位所需的数学、电气工程和计算机科学 （EECS） 课程整理出来了4550个问题。参与测试的AI模型有GPT-3.
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自动摘要技术取得了长足的进步，这主要归功于范式的转变——从在标注数据集上进行有监督微调转变为使用大语言模型进行零样本prompt，例如GPT-4。不需要额外的训练，细致的prompt就能实现对摘要长度、主题、风格等方面特征的精细控制。更多论文细节，可参考原论文。
对标GPT-4代码解释器，港中大最新研究放了个“大招”:他们开发了一个叫做MathCoder的大模型，数学能力直接在竞赛级“题库”Math上超过GPT-4。做到这一点靠的就是无缝集成代码的能力——在遇到数学问题时，它不仅能用自然语言推理能自动编写和执行代码来建模、推导公式与方程。通讯作者为李鸿升，为港中大电子工程系副教授，同时也就职于上海人工智能研究室。
智谱AI发布MathGLM数学模型，旨在增强大模型在数学推理方面的性能。它能够精确计算算术运算，包括基础算术运算和复杂混合运算，并提升模型的中文数学解决能力。MathGLM还在解决不同年级数学问题和数学应用题上进行了实验，取得了较好的结果。
GitHubRepo上的一个名为Odin的新项目引起了业界的广泛关注。该项目的主要功能是利用GPT-4技术从用户的数据中生成知识图谱。这是Obsidian社区一个非常有前景的插件。
布朗大学的计算机科学研究人员发现了OpenAI的GPT-4存在的安全性问题。通过使用不常见的语言，如祖鲁语和盖尔语，他们成功绕过了GPT-4的限制性设置。尽管他们意识到这一研究可能会给网络犯罪分子提供想法，但他们仍然认为将这一漏洞公之于众是必要的，因为利用现有的翻译API轻松实施这些攻击，因此那些试图绕过安全防护的恶意行为者最终会发现这一漏洞。
根据来自哈佛商学院的一项新研究，GPT-4语言模型可以显著提高员工的工作质量，提高超过40%。研究也发现，不熟练地使用人工智能可能会导致工作绩效下降高达19个百分点。专业技能需要通过正规教育、在职培训和员工提升来培养。
OpenAI宣布，其聊天机器人ChatGPT现在可以「看、听、说」，或者至少能够理解口语，用合成的声音回应并处理图像。这次更新是自引入GPT-4以来OpenAI最大的一次改进。但该公司还指出，在此过程中转录被视为输入，并可能用于改进大型语言模型。
微软搜索主管MikhailParakhin在Twitter上正式宣布，BingChat在创意和精确模式下100%采用GPT-4。这一消息为微软在人工智能领域的发展迈出了重要的一步。市场竞争激烈，微软需要继续努力以实现其市场份额的增长目标。
谷歌联合多所高校的一项最新研究，让大模型开始拥有了人类的“心智”。在新的提示策略下，大模型不仅能推测出人类所面临的问题学会了用推测的结论调整自己的行为。来自谷歌、卡耐基梅隆大学和的芝加哥大学的学者也参与了本项目。
你是否还在与GPT-4进行一问一答回答的互动?如果是，那么你可能还没有体验到GPT-4的全力。我要和你深入探讨“超级Prompt”的神奇功能，这个功能就像是你与GPT-4沟通的瑞士军刀，一切都变得触手可及。你可以尝试创建自己的“超级Prompt”，看看这个功能如何让你的工作和生活更加便捷和高效。
