Oscar 用 AI 降低健康保险成本并改善医疗护理
Oscar 将 AI 引入健康保险，以降低保险成本并改善患者护理。原文仅简要说明了这一方向，未披露具体模型、性能数据或价格细节。
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OpenAI NewsAI 评分1010
OpenAI NewsAI 评分88 Zelma 用 GPT-4 让教育数据更易获取
Zelma 使用 GPT-4 让教育数据更易获取。
OpenAI NewsAI 评分2929 Holiday Extras 用 ChatGPT Enterprise 打造数据驱动的高效文化
Holiday Extras 在所有团队全面部署 ChatGPT Enterprise，每周提升 500 小时生产力。
OpenAI NewsAI 评分1818 OpenAI 与 Healthify 合作，用 AI 健康教练助力可持续减重
Healthify 与 OpenAI 合作，借助 AI 健康教练帮助用户实现可持续减重，改善数百万人的健康状况。
OpenAI NewsAI 评分1212 用 AI 改善患者获取临床试验的机会
Paradigm 使用 OpenAI 的 API 改善患者获取临床试验的机会。
OpenAI News精选AI 评分6666 ChatGPT 测试记忆功能并新增记忆控制选项
OpenAI 官方宣布正在测试 ChatGPT 的记忆能力，使其能记住用户讨论过的内容，从而让后续对话更有帮助；用户可以掌控 ChatGPT 的记忆。
Hugging Face BlogAI 评分4444 Hugging Face Transformers 集成 IBM PatchTSMixer 时序模型
IBM Research 与 Hugging Face 合作，将轻量级时序模型 PatchTSMixer 开源并集成进 Transformers 库，支持在 patches、通道和隐藏特征上进行轻量混合，以及 gated attention 到 self-attention 等多种注意力机制。
OpenAI NewsAI 评分3636 OpenAI AI 民主化资助项目：经验总结与实施计划
OpenAI 资助了来自全球的 10 支团队，设计共同治理 AI 的想法与工具，并总结了这些创新成果与经验教训。OpenAI 同时公布了后续实施计划，呼吁研究人员和工程师加入这项工作。
OpenAI NewsAI 评分1010 Digital Green 用 OpenAI 帮助农民增收
Digital Green 使用 OpenAI 构建农业数据库，帮助农民提高收入。
OpenAI NewsAI 评分5858 OpenAI 推出 GPT Store
OpenAI 官方宣布推出 GPT Store。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 首届 Open Source AI Game Jam 结果公布：Snip It 夺冠
Hugging Face 首届 Open Source AI Game Jam 于 7 月 7 日至 7 月 11 日举办，吸引超过 1300 人报名，共收到 88 个游戏作品，ohmlet 的 Snip It 获评冠军。
OpenAI NewsAI 评分5858 ChatGPT 推出自定义指令功能
OpenAI 官方宣布为 ChatGPT 推出自定义指令（custom instructions）功能，用户可设置自己的偏好，ChatGPT 在之后的所有对话中都会记住这些偏好，从而让用户对回复方式有更多控制。
OpenAI NewsAI 评分2020 OpenAI 与 American Journalism Project 合作支持本地新闻
OpenAI 宣布与 American Journalism Project 建立一项 500 万美元以上的合作，探索人工智能如何支持本地新闻业的发展与创新，并确保本地新闻机构参与塑造这项新兴技术的未来。
Hugging Face BlogAI 评分2525 Hugging Face Spaces 上线 Panel 模板
Hugging Face 与 Panel 达成合作，在 Hugging Face Spaces 中集成了 Panel 模板，帮助用户快速上手构建并部署 Panel 应用。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face 宣布首届 Open Source AI Game Jam
Hugging Face 宣布举办首届 Open Source AI Game Jam，参赛者需在 7 月 7-9 日的周末内用至少一个开源 AI 工具（如 Stable Diffusion）制作一款游戏，可用于纹理生成、AI NPC 或 text-to-speech 等环节。
Hugging Face BlogAI 评分1818 Hugging Face Hub 推出 BERTopic 集成
Hugging Face Hub 推出 BERTopic 集成，可直接在 Hub 上对模型和数据集进行主题建模。集成后可自动聚类并生成主题标签，例如 dialogue（14247）、speech asr（1833）、tuning（1369）等，覆盖问答、摘要、情感分析等常见 NLP 任务。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI 推出区分 AI 与人类撰写的文本分类器
OpenAI 推出一个经过训练的分类器，用于区分 AI 撰写的文本与人类撰写的文本。
OpenAI NewsAI 评分1010 用 GPT-3 从客户反馈中快速提取细致洞察
OpenAI 用 GPT-3 从客户反馈中快速提取细致洞察，帮助企业更快理解用户意见。
OpenAI NewsAI 评分1515 OpenAI 用 GPT-3 打造新一代 AI 角色
OpenAI 用 GPT-3 打造新一代 AI 驱动角色。原文仅简要说明以 GPT-3 为基础创建下一代 AI 角色，未给出更多技术细节或数据。
Hugging Face BlogAI 评分4545 Hugging Face 推出 Model Card 创建工具与指南
Hugging Face 推出 Model Card Creator Tool 和 Model Card Guide Book，前者提供图形界面，无需编程即可协作创建模型卡。同时更新了 huggingface_hub 库中的模型卡模板，提供默认提示文本，并附带带注释模板、Hugging Face 用户研究及 ML 文档现状的文献综述。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 深度强化学习课程第一章：强化学习入门
Hugging Face 免费深度强化学习课程第一章讲解强化学习基础，涵盖 RL 过程、奖励假设、马尔可夫性质、动作与状态空间、探索/利用权衡，以及基于策略和基于价值两大方法。
OpenAI NewsAI 评分1212 OpenAI 征集大语言模型经济影响研究意向
OpenAI 发布征集，邀请研究者表达研究大语言模型经济影响的意向。
OpenAI NewsAI 评分4141 OpenAI：基于能量模型的隐式生成与泛化方法研究
OpenAI 在能量模型（EBM）的稳定与可扩展训练上取得进展，生成样本的质量和泛化能力优于现有模型。EBM 生成过程会投入更多算力持续优化答案，在低温下可生成与 GAN 竞争的样本，同时具备基于似然模型的模式覆盖保证。OpenAI 希望这些发现能推动对这一模型类别的进一步研究。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI 开源 Neural MMO：面向强化学习智能体的大规模多智能体游戏环境
OpenAI 开源了 Neural MMO，一个面向强化学习智能体的大规模多智能体游戏环境，支持在持久、开放式的任务中运行大量数量可变的智能体。引入多智能体与多物种机制可带来更好的探索、分化生态位形成以及整体能力提升。
OpenAI NewsAI 评分4141 OpenAI 发布 Spinning Up in Deep RL 深度强化学习教育资源
OpenAI 发布了名为 Spinning Up in Deep RL 的深度强化学习教育资源，面向希望成为熟练实践者的学习者。该资源包含清晰的 RL 代码示例、教育练习、文档和教程。
OpenAI NewsAI 评分4141 OpenAI 用能量函数学习概念
OpenAI 开发了一个能量模型（energy-based model），仅用 5 个示例即可快速学会识别并生成 near、above、between、closest、furthest 等以 2d 点集表达的概念。该模型还实现了跨领域迁移，能将在 2d 粒子环境中习得的概念用于解决 3 维物理机器人任务。
OpenAI NewsAI 评分4444 OpenAI 用基于预测的奖励实现强化学习探索
OpenAI 开发了 Random Network Distillation (RND)，一种基于预测、通过好奇心驱动强化学习智能体探索环境的方法，首次在 Montezuma's Revenge 上超过人类平均水平。
OpenAI NewsAI 评分1818 OpenAI Scholars 2019 开放申请
OpenAI 宣布开放第二期 OpenAI Scholars 项目申请，将提供 6–10 份津贴和导师指导，面向代表性不足群体的个人，资助其全职学习深度学习 3 个月并开源一个项目。
OpenAI NewsAI 评分5151 OpenAI 发布 Gym Retro 完整版，游戏数增至 1000 款以上
OpenAI 发布了用于强化学习研究的游戏平台 Gym Retro 完整版，支持游戏数量从此前公开的约 70 款 Atari 游戏和 30 款 Sega 游戏，扩展到覆盖多种底层模拟器的 1000 款以上游戏。OpenAI 同时开源了用于向该平台添加新游戏的工具。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI 发布 Requests for Research 2.0：七个未解决的研究问题
OpenAI 发布 Requests for Research 2.0，公开其研究过程中出现的七个尚未解决的问题。这批问题来自 OpenAI 自身研究实践，面向研究社区征集解法。
OpenAI News精选AI 评分6161 OpenAI 发现自博弈让 AI 自主学会体育动作技能
OpenAI 表示自博弈让模拟 AI 无需专门设计环境即可自行发现铲球、躲闪、假动作、踢球、接球和鱼跃扑球等身体技能，并确保环境难度始终适合 AI 提升。结合此前 Dota 2 的自博弈结果，OpenAI 表示对自博弈将成为未来强大 AI 系统核心部分的信心在增加。
推荐理由：原文把 Dota 2 与足球自博弈结果并列，说明自博弈可迁移到不同环境并自动匹配难度。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI Baselines 新增 ACKTR 与 A2C 实现
OpenAI 发布了两个新的 OpenAI Baselines 实现：ACKTR 和 A2C。A2C 是 A3C 的同步、确定性变体，性能与 A3C 相当；ACKTR 是比 TRPO 和 A2C 更样本高效的强化学习算法，每次更新所需计算量仅比 A2C 略多。
OpenAI News精选AI 评分7070 OpenAI 发布能击败 Dota 2 顶尖职业选手的 1v1 自对弈机器人
OpenAI 宣布其开发的机器人在标准赛事规则下的 Dota 2 1v1 对战中击败了世界顶尖职业选手。该机器人完全通过自对弈从零学会游戏，不使用模仿学习或树搜索，OpenAI 称这是迈向在复杂真实人类场景中完成明确目标的 AI 系统的一步。
OpenAI NewsAI 评分5555 OpenAI 发布强化学习算法 Proximal Policy Optimization (PPO)
OpenAI 发布新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization (PPO)，其表现与当前最先进方法相当或更好，同时实现和调参更简单。PPO 因易用性和良好表现已成为 OpenAI 内部默认的强化学习算法。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI 开源 OpenAI Baselines：DQN 及三个变体
OpenAI 开源了内部强化学习算法复现项目 OpenAI Baselines，首批发布 DQN 及其三个变体，性能与已发表结果持平。OpenAI 表示将在未来几个月陆续发布更多算法。
OpenAI NewsAI 评分4444 OpenAI：进化策略作为强化学习的可扩展替代方案
OpenAI 发现进化策略（ES）这一已知数十年的优化技术，在 Atari/MuJoCo 等现代强化学习基准上能匹敌标准强化学习（RL）技术的表现，同时克服了 RL 的诸多不便。
OpenAI NewsAI 评分1212 OpenAI 自组织机器学习会议报告
OpenAI 在办公室举办了首届自组织机器学习会议，邀请了超过 150 名 AI 从业者参与。
OpenAI NewsAI 评分55 OpenAI Special projects
OpenAI 推出 Special projects，聚焦具有实际影响力的科学研究项目。文章指出，有价值的科研工作需要选对问题——不仅要有趣，其解决方案更要真正重要。
OpenAI NewsAI 评分88 OpenAI 技术目标
OpenAI 表示其使命是构建安全的 AI，并确保 AI 的益处尽可能广泛、均匀地分布。原文仅以一句话概括了这一技术目标，未给出具体模型、参数或评测数据。
OpenAI NewsAI 评分1818 OpenAI：生成式模型
OpenAI 发布文章介绍四个围绕生成式模型的项目，生成式模型是机器学习中无监督学习技术的一个分支。文章同时讲解生成式模型是什么、为何重要以及未来可能的发展方向。