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不容错过的每一期，让我们与科技同行，共同探索AI的无限可能。
🌈热点内容直通车
1. ChatGPT 推出 6 项更新
OpenAI 针对 ChatGPT 推出一系列更新以改善用户使用体验，包括 ：
1.提示示例，当用户打开 ChatGPT 聊天界面时，入栏上方将出现一些预设提示示例，例如推荐生日礼物、建议周末活动、比较商业策略等
2. 推荐回复，对话过程中，ChatGPT 会根据聊天内容和语境，提供相关的回复建议，帮助推进对话，用户只需点击一下，即可进入更深入丰富的话题探索
3. 默认使用 GPT-4，对于所有 Plus 用户，新建对话时将默认选择 GPT-4 模型，而不是原来的 GPT-3.5
4. 可上传多个文件，用户可以上传多达 10 个文件，来命令 ChatGPT 分析整理数据，并生成观点
5. 保持登录状态，不再受每两周被强制下线的限制。只要自己不退出账号，就可一直保持在登录状态
6. 新增 8 个快捷键，用户将可以在 ChatGPT 中使用快捷键，例如用⌘ (Ctrl) + Shift + 来复制最后一个代码块，用⌘ (Ctrl) + / 查看整个列表等。
2.猿辅导UI设计工具Motiff推出三大AI功能 正式开放试用申请
近日，猿辅导旗下SaaS业务公布新进展。由看云控股研发的“AI时代的设计工具”Motiff亮相IXDC2023国际体验设计大会，正式发布AI布局、AI设计系统、AI魔法框等三大AI功能，并宣布对外开放试用申请。
在Motiff的AI布局模式下，AI可以自动识别结构化图层，帮助设计师完成结构化的调整间距、边距、响应式布局等操作。Motiff的AI设计系统已实现一键扫描、AI智能识别，并能批量获取组件库和样式。同时，AI能完备地整理好组件和样式分类，最终一目了然地呈现出组件和样式使用的频次及对应场景。但是，AI无法替代设计师或者降低设计师门槛，而是和设计师共同协作。
“AI辅助搭建设计系统只是第一步，AI同时也在持续学习设计系统，最终将进化为一个‘懂设计系统的AI’、赋能团队，从而更精确地帮助团队生产出更贴近用户需求、更符合业务发展的设计。我们已在Motiff上做好了长期投入的准备。“我们对Motiff的期待是，做一个真正发挥AI价值、大幅提升生产力的工具，并持续引领行业创新发展。””Motiff总裁杨元祖表示。
3. SIGGRAPH 2023 NVIDIA 与 Hugging Face 将连接数百万开发者与生成式 AI 超级计算
NVIDIA DGX 云集成到 Hugging Face 平台将加速大语言模型（LLM）的训练和调优，简化了几乎每个行业的模型定制。此次合作将使开发者能够使用 Hugging Face 平台内的 NVIDIA DGX 云 AI 超级计算为高级 AI 模型进行训练及调优，借助为智能聊天机器人、搜索、摘要等特定行业应用的业务数据定制的大语言模型（LLM），推动生成式 AI 在各个行业中的应用。
Hugging Face 将提供一项名为“训练集群即服务”的新服务，用以简化企业创建新的自定义生成式 AI 模型的过程。该服务由 NVIDIA DGX 云提供支持，将在未来几个月内推出。
Hugging Face 联合创始人兼首席执行官 Clément Delangue 表示：“世界各地的人们正在利用生成式 AI 工具建立新的联系，进行新的探索，而我们仍处于这一技术转型的早期阶段。双方的合作将为 Hugging Face 带来 NVIDIA 最先进的 AI 超级计算，使企业能够通过开源并以他们需要的速度将 AI 的命运牢牢掌握在自己手中，推动未来发展。”
4. 伦敦证交所正与微软等合作开发AI模型
伦敦证券交易所（LSE）正与微软和几家银行合作，创建定制的生成式AI模型，此举表明金融服务业正寻求在不暴露专有数据的情况下利用这项技术。伦敦证券交易所正与微软合作创建“定制的大型语言模型”。
“我们正在与客户进行对话，讨论他们是否有机会使用我们现有的大量数据，以安全的专有方式将这些数据与他们的数据融合在一起。” 伦敦证券交易所首席执行官David Schwimmer称，银行对创建自己的生成式AI模型感兴趣，因为他们希望确保自己的数据不会被用到任何其他大型语言模型。
📖新鲜论文早知道
1. ToolLLM让大模型掌握16000多种真实世界API，媲美ChatGPT
Cornell大学的研究者近期发表了一篇介绍ToolLLM的论文。ToolLLM是一个通用的工具使用框架，通过自动构建数据集，开发DFSDT增强规划和推理能力，以及设计自动评估器ToolEval，来提升开源LLM在复杂指令执行方面的能力。该研究从 RapidAPI Hub 收集了 16464 个真实世界的 RESTful API，涵盖 49 个类别。该研究在 ToolBench（指令调优数据集）上对 LLaMA 进行微调，得到了 ToolLLaMA。ToolEval（自动评估器）评估显示，ToolLLaMA 展现出了出色的执行复杂指令和泛化到未知 API 的能力，并且在工具使用方面性能与 ChatGPT 相媲美。
- 动机：当前开源大型语言模型(LLM)在执行高级任务(如遵循人类指令使用外部工具API)方面受限，现有的指令微调主要集中在基本语言任务而非工具使用领域。为了在开源LLM中实现工具使用能力，本文引入ToolLLM，一个通用的工具使用框架。
- 方法：使用ChatGPT自动构建ToolBench数据集，该数据集用于指令微调，涵盖了16,464个真实世界的RESTful API，并生成涵盖单一工具和多工具场景的多样人类指令。本文还开发了深度优先搜索决策树(DFSDT)来增强LLM的规划和推理能力。本文还提出用于工具使用评估的自动评估器ToolEval，并通过在ToolBench上对LLaMA进行微调得到了ToolLLaMA模型。
- 优势：提出一个通用的工具使用框架ToolLLM，该框架可以增强开源LLM在执行复杂指令时的能力，同时具有较好的泛化性和评估准确性。
论文地址：
https://github.com/OpenBMB/ToolBench
https://arxiv.org/abs/2307.16789
2. 英伟达发布CALMAI模型 可模拟50亿个人体动作
英伟达近日和以色列理工学院、巴伊兰大学和西蒙弗雷泽大学合作，发布了一篇关于CALMAI模型的技术论文。英伟达表示CALM的全称是条件对抗潜在模型（Conditional Adversarial Latent Models），用于训练定制虚拟角色。英伟达表示，在真实世界训练10天，相当于在模拟世界里训练10年时间。CALMAI模型在训练之后，可以模拟50亿个人体动作，涵盖行走、站立、坐姿、跑步、用剑战斗等人类动作。
论文链接：https://research.nvidia.com/labs/par/calm/assets/SIGGRAPH2023_CALM.pdf
🎤观点方向多了解
OpenAI超级对齐团队Leader之一Jan表示乐观：人类可以监控、理解和设计机器学习模型，使其能够与模型本身的复杂性同步发展
OpenAI 宣布成立了一支新团队「Superalignment（超级对齐）」，引起了广泛关注，详见机器之心报道《四年、投入 20% 计算资源，OpenAI 成立专门团队构建解决对齐问题的超强 AI》。该团队由 Jan Leike 和 Ilya Sutskever 领导，还囊括了一些顶尖的研究者，其目标是在四年内解决超智能 AI 的对齐问题，即搞清楚如何构建一种值得信任的人类水平的研究器，然后将其用于解决对齐问题。但这项计划究竟涉及什么内容？
专注于 AI 风险（尤其是人类的灾难性生存风险）的播客节目 AI X-risk Research Podcast（AXRP）邀请到了超级对齐团队的领导者之一Jan Leike 并与其进行了两小时的长谈。Jan Leike 在其中分享了 OpenAI 这个新成立的超级对齐团队的目标和研究策略以及许多细节。
播客地址：四年、投入20%计算资源，OpenAI成立专门团队构建解决对齐问题的超强AI-阿里云开发者社区 (aliyun.com)
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