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全部动态

今日 0 条
5月13日周一
  1. OpenAI News91

    OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o

    OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o(GPT-4 Omni),可实时跨音频、图像和文本进行推理。

    推荐理由:OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o,支持实时处理音频、图像和文本,可关注其多模态交互能力带来的应用变化。

4月24日周三
3月25日周一
9月25日周一
8月22日周二
3月14日周二
  1. OpenAI News98

    OpenAI 发布 GPT-4

    OpenAI 发布 GPT-4,这是其深度学习规模化推进的最新里程碑。GPT-4 是大型多模态模型,接受图像和文本输入并输出文本;虽然在许多真实场景中能力不及人类,但在多项专业和学术基准上表现出人类水平。

    推荐理由:官方说明给出了 GPT-4 的多模态输入能力与基准表现定位,读者可据此判断它相对前代的能力边界。

  2. OpenAI News92

    GPT-4

    GPT-4 可与用户共同生成、编辑并迭代创意与技术写作任务,例如作曲、撰写剧本或学习用户的写作风格。

    推荐理由:官方介绍了 GPT-4 在创意与技术写作任务上的生成、编辑和迭代能力,读者可了解其如何与用户协作完成写作。

1月31日周二
12月16日周五
12月15日周四
11月30日周三
  1. OpenAI News91

    OpenAI 发布 ChatGPT

    OpenAI 发布了名为 ChatGPT 的对话式模型。对话格式使其能够回答追问、承认错误、质疑错误前提并拒绝不当请求。原文链接:https://openai.com/index/chatgpt

    推荐理由:这是 OpenAI 发布 ChatGPT 的原始公告,对话格式让它能回答追问、承认错误、质疑错误前提并拒绝不当请求,适合了解该产品的最初定位。

9月21日周三
7月20日周三
7月18日周一
7月14日周四
  1. OpenAI News44

    DALL·E 2:拓展创造力

    DALL·E 2 研究预览期间,来自 118 个国家的 3000 多位艺术家已将 DALL·E 融入其创作工作流。早期访问组的艺术家帮助发掘了 DALL·E 的新用途,并作为关键意见方参与了 DALL·E 功能相关决策。

6月28日周二
3月15日周二
  1. OpenAI News67

    GPT-3 新功能:编辑与插入

    OpenAI 发布 GPT-3 与 Codex 新版本,支持对现有文本进行编辑或插入内容,而不仅是补全文本。

    推荐理由:相比此前只能补全文本,新版本 GPT-3 和 Codex 可直接编辑或在现有文本中插入内容,读者可据此判断其适用场景是否扩展。

1月27日周四
  1. OpenAI News82

    InstructGPT:OpenAI 对齐语言模型以遵循用户指令

    OpenAI 训练出比 GPT-3 更能遵循用户意图的 InstructGPT 模型,现已作为 API 的默认语言模型部署。这些模型采用人在回路方式训练,同时提高了真实性并降低了毒性,所用技术来自其对齐研究。

    推荐理由:原文给出了 InstructGPT 相对 GPT-3 在意图遵循、真实性与毒性上的改进,读者可据此理解人在回路训练对模型对齐的作用。

12月16日周四
10月29日周五
8月10日周二
1月5日周二
  1. OpenAI News81

    OpenAI 发布 CLIP:连接文本与图像

    OpenAI 发布神经网络 CLIP,可从自然语言监督中高效学习视觉概念。只需提供待识别类别的名称,CLIP 即可用于任何视觉分类基准,具备类似 GPT-2 和 GPT-3 的 zero-shot 能力。原文链接:https://openai.com/index/clip

    推荐理由:CLIP 用自然语言监督学习视觉概念,让视觉分类不再依赖人工标注,可对照 GPT 的 zero-shot 思路理解其迁移方式。

4月30日周四
  1. OpenAI News63

    OpenAI 发布并开源 Jukebox 音乐生成神经网络

    OpenAI 发布 Jukebox,这是一个能按多种流派和艺人风格生成原始音频音乐、包括简单演唱的神经网络。官方同时开源了模型权重和代码,并发布了一款用于浏览生成样本的工具。

    推荐理由:原文给出了模型按流派和艺人风格生成原始音频的能力,以及开源权重、代码和试听工具,读者可据此判断它在音乐创作流程中的可用性。

11月5日周二
  1. OpenAI News77

    OpenAI 发布 GPT-2 最大版本(1.5B 参数)

    OpenAI 发布 GPT-2 的最大版本,参数量 1.5B,并同步开放代码与模型权重,用于检测 GPT-2 模型的输出。这是 GPT-2 分阶段发布计划的最后一个模型,OpenAI 希望该完整过程为未来更强模型的开发者提供测试案例,并继续与 AI 社区讨论负责任发布。

    推荐理由:原文交代了 GPT-2 分阶段发布计划收尾的动机与完整过程,读者可据此理解负责任发布策略如何从设想落地为可操作的流程。

10月15日周二
  1. OpenAI News62

    OpenAI 用类人机器人手解魔方

    OpenAI 训练了一对神经网络,让类人机器人手解魔方。网络完全在模拟环境中训练,使用与 OpenAI Five 相同的强化学习代码,并配合新技术 Automatic Domain Randomization (ADR)。系统能应对训练中未见过的情形,例如被长颈鹿毛绒玩具戳碰,表明强化学习也能解决需要前所未有灵活性的物理世界问题。

    推荐理由:原文给出了模拟训练加 Automatic Domain Randomization 的方法路径,可迁移到其他需要物理灵活性的机器人任务。

8月20日周二
  1. OpenAI News68

    OpenAI 发布 774M 参数 GPT-2 模型并开源模型共享法律协议

    OpenAI 发布 774M 参数的 GPT-2 语言模型,这是继 2 月发布 124M 小模型、5 月发布 355M 中模型之后的第三阶段释放。同时开源了一份法律协议,方便机构之间开展模型共享合作,并发布技术报告介绍与 AI 研究社区协调发布规范的经验。

    推荐理由:这是 GPT-2 分阶段发布的第三步,读者可对照 124M 与 355M 版本理解其开放节奏与发布策略。

4月25日周四
  1. OpenAI News58

    OpenAI 发布 MuseNet 音乐生成模型

    OpenAI 发布 MuseNet,这是一个深度神经网络,可生成 4 分钟、含 10 种乐器的乐曲,并融合从乡村、莫扎特到披头士的风格。它没有被显式编程音乐知识,而是通过学习预测数十万 MIDI 文件中的下一个 token,自己发现和声、节奏与风格规律。MuseNet 使用与 GPT-2 相同的通用无监督技术,即一个训练来预测序列中下一个 token 的大规模 Transformer 模型。

4月23日周二
4月15日周一
  1. OpenAI News83

    OpenAI Five 击败 Dota 2 世界冠军 OG

    OpenAI Five 在周末的 Finals 中连续两局击败 Dota 2 世界冠军战队 OG,成为首个在电竞游戏中战胜世界冠军的 AI。此前 OpenAI Five 与 DeepMind 的 AlphaStar 都曾在私下击败过职业选手但在直播比赛中落败,这次也是 AI 首次在直播中战胜电竞职业选手。

    推荐理由:对比 OpenAI Five 与 AlphaStar 此前私下击败职业选手、直播却落败的经历,本场胜利让 AI 在直播赛事中越过电竞职业选手门槛。

2月14日周四
  1. OpenAI News90

    OpenAI:更好的语言模型及其影响

    OpenAI 训练了一个大规模无监督语言模型,能生成连贯的文本段落,并在多项语言建模基准上达到 SOTA。该模型无需任务专属训练,即可完成基础的阅读理解、机器翻译、问答和摘要。

    推荐理由:原文记录了大规模无监督语言模型在无需任务专属训练时即可完成阅读理解、翻译、问答与摘要,可作为理解通用语言能力演进的背景。

8月23日周四
8月6日周一
  1. OpenAI News77

    OpenAI Five 公布 Dota 对战基准结果

    昨天,OpenAI Five 在现场观众和 10 万名同步直播观众面前,以三局两胜击败了一支由 99.95 百分位 Dota 玩家组成的队伍:Blitz、Cap、Fogged、Merlini 和 MoonMeander,其中四人曾有职业 Dota 比赛经历。

    推荐理由:原文记录了 OpenAI Five 击败高水平 Dota 玩家的赛果,为评估当时游戏 AI 的能力边界提供了参照。

7月18日周三
7月9日周一
6月25日周一
6月11日周一
  1. OpenAI News65

    OpenAI 用无监督学习改进语言理解

    OpenAI 在一系列多样的语言任务上取得 SOTA 结果,所用系统可扩展且任务无关,并同时开源。该方法结合 Transformer 与无监督预训练,表明将监督学习方法与无监督预训练配合使用效果良好,OpenAI 希望该结果推动在更大、更多样数据集上应用这一思路的研究。

    推荐理由:原文记录了 OpenAI 将 Transformer 与无监督预训练结合的验证,可据此理解该思路在语言任务上的效果。

12月6日周三
10月19日周四