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OpenAI宣布发布全新的Diffusion大模型Sora，这是一个可以生成最长60秒视频的视频生成大模型，最大的特点是可以生成非常逼真的电影画面版的视频。

MistralAI又悄悄地上线了另一个模型，即Mistral Next。相比之前的发布预训练种子引起大家猜测的方式，本次MistralAI又把模型发布玩出了花，他们没有公布任何信息，选择直接上架LM-SYS的大模型竞技场Chat Arena，让大家直接体验对比。

今天The Information独家披露了一个令人兴奋的消息，那就是OpenAI正在开发一种Agent产品，可以通过控制用户的设备来帮助用户完成复杂的任务。

MetaAI发布的LLaMA系列开源大语言模型已经是开源大模型领域最重要的力量了。相当多的所谓开源大模型都是基于这个模型微调得到。在上个月，LLaMA2发布，吸引了全球非常多的关注，也有相当多的后续模型基于LLaMA2进行优化。而今天MetaAI再次开源全新的编程大模型——CodeLLaMA系列，这是MetaAI第一次发布编程大模型，本次发布的CodeLLaMA共有9个版本，分别是CodeLLaMA系列、针对Python优化的CodeLLaMA-Python系列和针对指令优化的CodeLLaMA-Inst

DALL·E3是OpenAI推出的文本生成图片服务，背后也是一个文生图大模型。此前，该模型只能通过对话的方式让模型生成图片结果。无法通过配置信息控制模型输出的效果，包括风格、比例等。而最新的截图显示，OpenAI可能即将推出DALL·E Controls功能，可以从不同的方面来控制图片生成的效果。

在最新的ChatGPT的前端代码中，有网友发现了一个OpenAI隐藏的或者正在测试的功能，即在ChatGPT的对话中可以@ 任意GPTs商店中公开的GPTs，然后由这个GPTs为用户当前的对话进行回复，这个功能不需要用户离开当前对话页面。这意味着在一次对话中，我们可以与几百万个不同的GPTs同时协作聊天，就像一个巨大的聊天群，里面有无数个各种各样的GPT一起为你解决问题。

决定向量检索准确性的核心是向量大模型的能力，即文本转成embedding向量是否准确。今天，OpenAI宣布了他们第三代向量大模型text-embedding，模型能力增强的同时价格下降！

OpenAI的CEO Sam最近参加了世界经济论坛，发表了几场演讲。有网友听了完整的Sam的4-5场演讲，并从中抽取了Sam关于GPT-5相关的论述。从中我们可以看到未来GPT-5可能的样子。这里为大家总结翻译一下。

MLOps的主要目标是创建一个更有效、可重复和可靠的机器学习工作流程。现在，随着大语言模型的流行，LLMOps概念也随之提出。即如何高效地开发大模型应用，包括自动化管理升级如prompt、模型评估等。为此，吴恩达联合Google的研发人员推出了最新的大模型短课LLMOps，帮助大家学习大语言模型开发过程中的自动化测试、自动化Prompt管理等一系列实践，提高大模型应用开发的效率和质量。

GLM4是智谱AI发布的第四代基座大语言模型，全称General Language Model，最早由清华大学KEG小组再2021年发布。这个基座模型也是著名的开源国产大模型ChatGLM系列的基座模型。本次发布的第四代GLM4的能力相比此前的基座模型提升了60%，已经与世界最强模型Gemini Ultra和GPT-4接近！

OpenAI今天开放了ChatGPT的Team版本的订阅计划，相比较普通的Plus会员版本，Team版本的计划价格更贵，但是可以使用更多的GPT-4额度。不过，与此前传闻比较少了很多功能，唯一比较吸引人的就是更多的GPT-4使用额度了。最少两个人合买。

在1月8日的ChatGPT网站的接口中，有人发现OpenAI增加了按年订阅的选项。接口返回的信息表示，ChatGPT的按年付费200美元即可，折算之后每个月大约16.66美元，一年立省40美元~

在人工智能快速发展的今天，创新型模型如Mixtral 8x7B的出现，不仅推动了技术的进步，还为未来的AI应用开辟了新的可能性。这款基于Sparse Mixture of Experts（SMoE）架构的模型，不仅在技术层面上实现了创新，还在实际应用中展示了卓越的性能。尽管一个月前这个模型就发布，但是MistralAI今天才上传了这个模型的论文，我们可以看到更详细的信息。

大语言模型一个非常重要的应用方式就是微调（fine-tuning）。微调通常需要改变模型的预训练结果，即对预训练结果的参数继续更新，让模型可以在特定领域的数据集或者任务上有更好的效果。但是微调一个严重的副作用是可能会让大模型遗忘此前预训练获得的知识。为此，香港大学研究人员推出了一种新的微调方法，可以保证模型原有能力的基础上提升特定领域任务的水平，并据此开源了一个新的模型LLaMA Pro。

GPTs是OpenAI推出的用户自定义的GPT功能，这里的GPTs可以认为是specific GPT。用户创建GPTs主要是通过OpenAI提供的GPT Builder完成。GPT Builder提供的最基本的能力就是基于对话的方式来帮助用户创建GPTs。那么，这个对话式的GPT背后的指令是什么？官方设置了什么样的Prompt来让GPT帮助普通用户建立GPTs呢？本文基于官方最新的博客介绍一下。

PerplexityAI是通过搜索引擎检索互联网的内容，然后使用大模型总结答案。产品形态有点像Bing的Bing Chat。圣诞节前夕，PerplexityAI提供了一个优惠代码，可以免费使用他们的2个月的Pro版本订阅服务。PerplexityAI的Pro版本提供GPT-4、Claude-2.1等大模型服务，支持生成图片和基于很长的PDF问答，这2个月的服务十分划算！

在最新的OpenAI官方接口文档中，新增了top_logprobs和logprobs这2个参数。这2个参数是一起配合使用的。后者是一个布尔类型，表明模型的返回结果中是否增加输出每个token的概率，而top_logprobs参数是一个整数类型，取值范围是0-5之间。如果top_logprobs设置为true，那么模型会根据top_logprobs的设置结果，返回输出结果中每个token及其后续的n个单词的概率。

今天，OpenAI在其官网上发布了一个全新的研究成果：一个利用较弱的模型来引导对齐更强模型的能力的技术，称为由弱到强的泛化。OpenAI认为，未来十年来将诞生超过人类的超级AI系统。但是，这会出现一个问题，即基于人类反馈的强化学习技术将终结。因为彼时，人类的水平不如AI系统，所以可能无法再对模型输出的内容评估好坏。为此，OpenAI提出这种超级对齐技术，希望可以用较弱的模型来对齐较强的模型。这样可以在出现比人类更强的AI系统之后可以继续让AI模型可以遵循人类的意志、偏好和价值观。

最近一段时间，很多人普遍反映GPT-4变得懒散和愚笨，很多此前可以回答的问题在最近一段时间都无法回答，或者回答比较简单。为此，OpenAI官方也在前几天发布信息说的确收到了这样的信息，但是模型并没有在最近一个多月更新过，所以他们也在好奇是什么原因。而今天的一些测试表明，GPT-4模型会像人一样在不同的时间段有不同的效率。

MistralAI开源的混合专家模型Mistral-7B×8-MoE在本周吸引了大量的关注。这个模型不仅是稍有的基于混合专家技术开源的大模型，而且有较高的性能、较低的推理成本、支持法语、德语等特性。昨天MistralAI发布的不仅仅是这个混合专家模型，还有他们的平台服务La plateforme。在这里他们透露了MistralAI还有更加强大的模型。