AI探索指南

  1. 昨天转E大的这条推的讨论很多,但多有跑偏

    昨天转E大的这条推的讨论很多,但多有跑偏。试图再说的明白些,望大家理解:
    - 英伟达的计划方面战略当然是很厉害的,而公司最初的计划可能单纯是,什么赚钱做什么
    - 3A游戏某种程度上促进了技术发展,但它的最初目标可能只是,卖钱
    - 很多事情会偶然发生关联,多给一些生存空间,这是创新的原始汤

    orange.ai: 为什么伟大不能被计划

  2. RT Tinyfool

    RT Tinyfool
    从ChatGPT出现不久,我就制定了计划,要在我的几个主要工作流上面用AI进行改造,雇佣AI作为助手,改善我的工作流程。

    其中包括:

    1、视频的字幕生成,字幕翻译,自动剪辑,自动转换成多国语言。目前,字幕生成和字幕翻译,已经由TinyStudio辛苦的几个月的开发完美实现了。 https://apps.apple.com/us/app/tinystudio/id6448954288?l=zh&mt=12 https://twitter.com/i/web/status/1669234748466823168

  3. 最近一个作业研究ChatGPT越狱,做完了开源出来给大家

    最近一个作业研究ChatGPT越狱,做完了开源出来给大家。收录了100多个越狱prompts,结合论文和自己思考,总结越狱的prompts的分类和ChatGPT的限制,进行小范围的实验(主要是时间不够了),得出了一些结论。主要着重实验部分。目的主要是希望科研工作者以及大模型的研究者可以从攻击的角度去更好的做alignment和防御(狗头保命
    Github:https://github.com/RyanFcr/awesome-ChatGPT-jailbreaking
    求个Star🙈
    feishu:
    https://k5ms77k0o1.feishu.cn/wiki/GmBzwJGGyivO4tkn3pQcgq3XnTf

  4. 周末去雁栖湖玩的时候,常年住在这里负责维护秩序的老大爷说:真不能理解你们为什么来这个地方玩,这地方有啥可玩的啊,就算给我钱我都不来

    周末去雁栖湖玩的时候,常年住在这里负责维护秩序的老大爷说:真不能理解你们为什么来这个地方玩,这地方有啥可玩的啊,就算给我钱我都不来。

    今天看到这篇文章的标题,像游客一样生活,心有戚戚焉。 https://lepture.com/zh/2017/live-better

  5. 符合真实的概率分布,圣经的内容翻译拟合太严重了

    符合真实的概率分布,圣经的内容翻译拟合太严重了。需要prompt来干扰概率。
    另外这个猜想证明特德姜是不正确的。这是一张清晰的jpeg压缩图片,不是模糊的。

    白板报: 如果这一猜想为真,那是相当令人绝望的。证明了特德姜关于ChatGPT是一张模糊的jpeg压缩图片的说法是完全正确的。事实上,ChatGPT不但不能翻译出新版本的圣经,也翻译不出任何新版本的其他经典,它已经锚定或者说锁死在目的语的一个语料库里。无论你喂给它什么,给你的都是同样的改头换面的答案。
    https://twitter.com/BaibanbaoNet/status/1669026428271173651

  6. Open AI终于发力了,今天更新了一堆新的内容,每个都很重磅:

    Open AI终于发力了,今天更新了一堆新的内容,每个都很重磅:

    - 16k 上下文 3.5 Turbo 模型(今天向所有人提供)
    - 新的 GPT-4 和 3.5 Turbo 模型
    - Chat Completions API 中的新函数调用功能
    - V2 嵌入模型降价 75%
    - GPT-4的API权限将开放给更多的人

    下面是详细介绍🧵
    https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates

    首先是新的GPT-4的模型

    `gpt-4-0613` 包括一个更新和改进的模型,带有函数调用。
    `gpt-4-32k-0613` 包括与 `gpt-4-0613` 相同的改进,同时上下文长度再度扩展,以便更好地理解更大的文本。
    未来几周内邀请候补名单中的更多人试用 GPT-4,直到完全删除候补名单

    新的GPT-3.5 Turbo和16K模型

    `gpt-3.5-turbo-0613` 包括与 GPT-4 相同的函数调用以及通过系统消息提供的更可靠的可控性。
    `gpt-3.5-turbo-16k` 的16k 上下文意味着该模型现在可以在单个请求中支持约 20 页文本。

    然后是Function calling 函数调用

    开发人员现在可以向 `gpt-4-0613` 和 `gpt-3.5-turbo-0613` 描述函数,并让模型智能地选择输出包含调用这些函数的参数的 JSON 对象。这是一种更可靠地将 GPT 功能与外部工具和 API 连接的新方法。

    最后是价格调整

    `text-embedding-ada-002` 将成本降低 75% 至每 1K Token 0.0001 美元。
    `gpt-3.5-turbo-16k` 的定价为每 1K 输入Token 0.003 美元,每 1K 输出Token 0.004 美元。
    `gpt-3.5-turbo’s` 输入Token的成本降低了 25%