【新智元导读】谁能想到，训练GPT-5竟不用手写代码。MIT微软最新研究发现，GPT-4在代码修复中的有效性。以后，OpenAI工程师能做的只有——Critique is all you need。我们都知道，大模型具有自省能力，可以对写出的代码进行自我纠错。这种自我修复背后的机制，究竟是怎样运作的?对
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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。
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。
【新智元导读】GPT-4参数规模扩大1000倍，如何实现?OpenAI科学家最新演讲，从第一性原理出发，探讨了2023年大模型发展现状。「GPT-4即将超越拐点，并且性能实现显著跳跃」。「不管怎么说，从第一原理出发理解核心思想是唯一可扩展的方法」。
多模态大模型的战场上，已有人闻到风声。OpenAI的全新多模态模型Gobi似乎已在筹备中。顺便提一句，OpenAI即将在11月召开的首届开发者大会，已经开始注册了，快上手申请吧。
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。
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。
【新智元导读】谷歌研究院和斯坦福HAI的两位专家发文称，现在最前沿的AI模型，未来将会被认为是第一代AGI。最前沿的LLM已经用强大的能力证明，AGI即将到来!通用人工智能，其实已经实现了?最近，来自谷歌研究院和斯坦福HAI的大佬发文称，现在的大预言模型就是通向AGI的正确方向现在最前沿的模型，已经拥有AGI的能力了!这两位作者都是AI业界大佬，BlaiseAgüerayArcas现在是Google
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。
微软近期发布了GPT-4加持的Copilot，这一深夜炸弹为用户提供了全新的办公和操作系统体验。从9月26日起，Copilot将集成到Windows11、Office365全系产品和Edge浏览器中，为用户提供更加智能、创造性和高效的工作环境。微软的GPT-4加持的Copilot为用户提供了更加智能、高效的办公环境，将极大提升用户的工作效率和体验。
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。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
