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在一篇最新的衡量AI生产力的论文里，有一些非常有趣的数据。 - 质量和速度的全面提升，使用人工智能的顾问平均完成了12.2%更多的任务，并且产生的结果质量比没有使用人工智能的顾问高40%。 - 拉平技能，得分最低的顾问在使用人工智能后，他们的表现有了最大的提升，达到了43%，而顶级的顾问只提升了 17% 。 论文地址： https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4573321

OpenMoE 仅使用 30% 的成本达到 LLaMa-7B 水平。 https://github.com/XueFuzhao/OpenMoE/tree/main

Open Interpreter 开源版本的 ChatGPT code Interpreter It’s an open-source version of OpenAI’s Code Interpreter https://vxtwitter.com/mckaywrigley/status/1699409632396198393

Meta's Segment Anything Model on the CPU https://vxtwitter.com/ggerganov/status/1699092329607450880

code llama 的基座太好了… ft 也很猛…

基于开源模型的代码能力超过 GPT4。 一个标志性的事件。 https://www.phind.com/blog/code-llama-beats-gpt4

Introducing SeamlessM4T, the first all-in-one, multilingual multimodal translation model. This single model can perform tasks across speech-to-text, speech-to-speech, text-to-text translation & speech recognition for up to 100 languages depending on the task. https://vxtwitter.com/MetaAI/status/1694020437532151820?s=20

GPT-3.5 API 支持 Fine-tuning 了。 通过写一系列的问答对来进行FT，可以训练自己指定风格的角色或具有特定功能的工具。 还可以把Prompt压缩到模型里，优化最多 90% 的prompt占用。 对应的 API 价格也水涨船高，FT 后的价格会变为原来的9倍，仍然比4便宜。（这次定价非常狠） https://openai.com/blog/gpt-3-5-turbo-fine-tuning-and-api-updates

为了理解AI-Native，我们做了几款AI应用https://mp.weixin.qq.com/s/QCpGXsqYRzfHIPBiHAlsRw?utm_source=substack&utm_medium=email

Using GPT-4 for content moderation 使用GPT-4进行内容审核 https://openai.com/blog/using-gpt-4-for-content-moderation

大模型赛道的技术与应用分析 https://whjlnspmd6.feishu.cn/wiki/DBnWwik1piTB6Iki02CcXoVQn3S?from=from_copylink

BeeBee AI 是一个用对话来看美股财报的网站。相当于财报版的 ChatPDF。 财报冗长，直接通过 GPT 来抽取关键信息，写成回答。 网站汇集了美国主流大公司的财报，省去了自己搜索和导入的繁琐流程。 本来想和他们聊一聊他们的后续计划，但是7月太忙没顾上。 有需要记得收藏： https://beebee.ai

昨天 Google 发布了 http://idx.dev，一款支持全栈框架、多平台应用程序的云端集成开发工具，并且内置了由 PaLM 2 驱动的 Codey，帮你实现代码转换、修改和撰写！https://twitter.com/indigo11/status/1689416290044411905

海外公司、银行账户、Stripe 注册全流程 https://twitter.com/lai_jia_wei/status/1689633714358378496

芽势：AI数字人服务，短视频直播替身 https://yashi.yiwise.com/

Github: 斯坦福小镇开源《生成代理：人类行为的交互模拟》https://github.com/joonspk-research/generative_agents

这周六8月12日在北京有个线下沙龙 主题涉及LLM的codex，infra，agent，技术应用。（帮忙做了一点微小的选题工作） 有兴趣的欢迎来玩。 《大模型的崛起：解析大语言模型的训练和应用》 https://www.bagevent.com/event/8483713?bag_track=jiangkol