OpenAI 发布 GPT-4V(ision) 系统卡
OpenAI 发布 GPT-4V(ision) 系统卡，介绍 GPT-4V 的相关信息。
模型发布
全部主题新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
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第 161–179 条 · 共 179 条OpenAI News精选AI 评分7070
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 Hugging Face 迎来 TII 的 Falcon 180B 开源模型
Hugging Face 官方博客宣布 TII 的 Falcon 180B 加入 HuggingFace 生态，这是当时最大的公开可用语言模型，拥有 180B 参数、在 RefinedWeb 数据集上训练 3.5 trillion tokens，是开源模型中最长的单轮预训练。
推荐理由：文章给出了硬件需求和量化实测，读者可据此评估自己能否跑起这个 180B 模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6464 Hugging Face 开源发布多模态模型 IDEFICS
Hugging Face 发布开放获取的视觉语言模型 IDEFICS，作为 DeepMind 未公开的 Flamingo 的开放复现，可接受任意图像与文本序列输入并生成文本输出。
推荐理由：原文交代了复现所用的公开数据与模型组件，读者可据此理解开放复现闭源模型的具体路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Hugging Face 全面支持 Meta Llama 2 发布并提供推理与微调指南
Meta 发布 Llama 2 系列开放大语言模型，Hugging Face 完成生态集成，Hub 上提供 12 个开放模型（3 个基础模型与 3 个微调模型及对应 transformers 版本），采用宽松社区许可并支持商用。
推荐理由：文章给出从推理部署到单卡微调的完整路径，可直接迁移用于自己的 Llama 2 实践。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Hugging Face 与 ServiceNow 联合发布代码大模型 StarCoder
Hugging Face 与 ServiceNow 联合的 BigCode 项目发布代码大模型 StarCoder 和 StarCoderBase，基于 80+ 编程语言等许可数据训练，约 15B 参数、1 trillion tokens。
推荐理由：原文给出评测数据和提示词技巧，读者可了解开源代码模型的水平及提升分数的具体做法。
OpenAI News精选AI 评分8787 OpenAI 发布 GPT-4 多模态模型
OpenAI 发布 GPT-4，称其为该公司扩展深度学习进程中的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型，接受图像和文本输入、输出文本，在多种专业和学术基准上展现人类水平表现，同时在许多真实场景中仍不及人类。
推荐理由：原文点明了GPT-4的多模态输入能力和基准表现定位，读者可据此理解这一代模型相对前代的关键变化。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 GPT-4
OpenAI 发布 GPT-4，官方介绍称它能在创意与技术写作任务上与用户共同生成、编辑和迭代，例如作曲、编写剧本或学习用户的写作风格。
OpenAI News精选AI 评分8787 OpenAI 发布对话式模型 ChatGPT
OpenAI 宣布训练出名为 ChatGPT 的模型，它以对话方式交互，可通过对话格式回答后续问题、承认自身错误、质疑不正确的前提并拒绝不当请求。
OpenAI News精选AI 评分6767 OpenAI 开源语音识别模型 Whisper
OpenAI 宣布训练并开源神经网络 Whisper，称其在英文语音识别上接近人类水平的鲁棒性和准确性。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Hugging Face 发布 176B 参数开源多语言模型 BLOOM
Hugging Face 发布 BLOOM，这是首个完全透明训练的多语言大语言模型，拥有 176B 参数，可生成 46 种自然语言和 13 种编程语言的文本。该项目由 70+ 国家、250+ 机构的 1000 多名研究人员协作完成，在法国巴黎南部的 Jean Zay 超算上训练 117 天（3 月 11 日至 7 月 6 日），算力资助价值约 €3M。
推荐理由：原文交代了训练协作规模与开放许可细节，读者可据此理解大模型研究门槛如何被降低。
OpenAI News精选AI 评分7676 OpenAI 发布 InstructGPT 并设为 API 默认模型
OpenAI 发布 InstructGPT 系列语言模型，称其遵循用户意图的能力优于 GPT-3，同时更真实、毒性更低，采用对齐研究中的人类参与训练技术，现已在 API 中设为默认语言模型。
推荐理由：说明了用人类反馈对齐技术让模型更好遵循指令并降低毒性，可迁移至同类模型训练。
OpenAI News精选AI 评分7676 OpenAI 发布 CLIP：用自然语言监督连接文本与图像
OpenAI 发布名为 CLIP 的神经网络，通过自然语言监督高效学习视觉概念。CLIP 只需提供待识别的视觉类别名称即可应用于任意视觉分类基准，其零样本能力与 GPT-2 和 GPT-3 类似。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 DALL·E 文本生成图像模型
OpenAI 宣布训练出名为 DALL·E 的神经网络，可根据文本描述为自然语言可表达的广泛概念生成图像。
推荐理由：原文点明了从文本生成图像这一能力方向，读者可据此理解多模态生成的早期定位。
OpenAI News精选AI 评分7272 OpenAI 发布 GPT-2 最大 1.5B 参数版本，完成分阶段发布
OpenAI 发布 GPT-2 最大的 1.5B 参数版本，同时开放代码和模型权重以便利对 GPT-2 输出的检测，这是 GPT-2 分阶段发布的最终模型。作者表示自 8 月以来已有更大的语言模型发布，但仍按原计划推进，希望这一完整分阶段发布流程能为未来强大模型的开发者提供参考，并继续与 AI 社区讨论负责任的发布方式。
推荐理由：原文交代了分阶段发布计划的收尾背景，读者可借此理解负责任发布这一做法的完整流程。
OpenAI News精选AI 评分7272 OpenAI 用机器人手在模拟训练中学会解魔方
OpenAI 训练了一对神经网络，让类人机器人手解开魔方。训练完全在模拟环境中进行，使用了与 OpenAI Five 相同的强化学习代码，并结合一种名为 Automatic Domain Randomization (ADR) 的新技术。系统能应对训练中未见过的情况，例如被毛绒长颈鹿戳碰，表明强化学习可解决物理世界中要求极高灵巧度的问题。
推荐理由：原文点明训练完全在模拟中完成并迁移到物理世界，读者可据此理解强化学习在真实机器人上的可行性路径。
OpenAI News精选AI 评分7676 OpenAI 发布 774M 参数 GPT-2 模型并开源法律协议
OpenAI 在发布 124M 小模型、分阶段发布 355M 中模型及相关误用与社会效益研究后，正式发布 774M 参数的 GPT-2 语言模型。同时发布一份开源法律协议，方便组织之间发起模型共享合作，并公布技术报告介绍其与 AI 研究社区协调发布规范的经验。
推荐理由：原文交代了分阶段发布路径与配套法律协议，读者可了解其模型共享合作的落地方式。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI Five 连胜 Dota 2 世界冠军 OG
OpenAI Five 在本周末的 Finals 中连胜两局，击败 Dota 2 世界冠军战队 OG，成为首个在电竞项目中战胜世界冠军的 AI。原文指出，OpenAI Five 与 DeepMind 的 AlphaStar 此前都曾在私下击败过顶尖职业选手但输掉了现场直播的比赛，因此这也是 AI 首次在直播中战胜电竞职业选手。
推荐理由：原文点明这是 AI 首次在直播中战胜电竞职业选手，提供了与 AlphaStar 此前战绩的对照背景。
OpenAI News精选AI 评分7272 OpenAI 发布大规模无监督语言模型并阐述其影响
OpenAI 宣布训练出一个大规模无监督语言模型，能生成连贯段落，在多个语言模型基准上取得 state-of-the-art 表现，并在未经任务特定训练的情况下完成初步的阅读理解、机器翻译、问答和摘要任务。
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。