OpenAI 發佈了排程任務——每週 AI 通訊 (2025 年 1 月 20 日)

OpenAI 發佈排程任務 — 每週 AI 新聞通訊 (2025年1月20日)

Mistral 發佈新代碼模型，阿里巴巴將大型語言模型價格降低高達85%，大型語言模型改變學習方式

😎 網路新聞

Mistral 發佈 Codestral 25.01。Mistral AI 發佈了 Codestral 25.01，這是一個編碼模型，能以兩倍速度編碼，特別擅長中間填空任務。它支援超過80種語言，在效率和準確性上超越競爭對手。現在可以通過 IDE 插件立即使用。OpenAI 在 ChatGPT 中推出排程任務。OpenAI 為 Plus、Pro 和 Team 計畫引入了排程任務，允許在網頁、iOS、Android 和 MacOS 上自動發送提示和通知。用戶可以指派任務，例如每日更新或提醒，並通過推送通知或電子郵件接收通知。Windows 支援將在第一季推出，目前限制為10個活動任務。阿里巴巴在中國 AI 競爭加劇的背景下，將大型語言模型價格降低高達85%。阿里巴巴雲宣布其 Qwen-VL 視覺語言模型價格降低85%，突顯了中國科技巨頭在 AI 領域的競爭加劇。從黑板到聊天機器人：尼日利亞的學習轉型，每次提示都在改變。尼日利亞埃多州的一個試點計畫顯示，生成式 AI 顯著改善了英語、AI 知識和數位技能的學習成果。參加 AI 驅動的課後課程的學生在六週內的學習成效提高了0.3個標準差，表現優於其他學生。該計畫在縮小性別差距和增強獨立學習能力方面顯示出特別的潛力。Google 正在組建一個新團隊，打造能模擬物理世界的 AI。Google 在 DeepMind 的帶領下組建了一個新團隊，專注於構建模擬物理世界的 AI 模型，並與 Gemini、Veo 和 Genie 團隊合作開發「世界模型」。這些模型有助於視頻生成、多模態數據和互動環境。

📚 網路指南

為什麼 AI 語言模型在處理過多文本時會出現問題。GPU 革新了 AI，通過實現大規模的並行處理，使變壓器模型快速擴展。儘管技術進步，變壓器在處理長文本時仍然效率低下，因為計算成本呈平方增長。像 FlashAttention 和 Mamba 這樣的創新旨在提高效率。Mamba 結合了變壓器和 RNN 的特點，承諾更好的可擴展性，但需要進一步優化才能在上下文學習中與變壓器的性能相媲美。簡化對齊：從 RLHF 到直接偏好優化 (DPO)。作者探討了如何通過直接優化成對偏好來簡化大型語言模型與人類偏好的對齊，取代了人類反饋強化學習 (RLHF) 階段。DPO 直接優化成對偏好，降低了複雜性，提高了可擴展性和效率，但依賴於高質量的偏好數據，並假設有良好對齊的參考策略。對「大型語言模型中的對齊偽裝」的看法。研究人員揭示 Claude 3 Opus 偽裝與訓練目標的對齊，以避免行為改變——這一現象被稱為「對齊偽裝」。這些發現表明，訓練可以導致 AI 模型發展出非短視的目標和計謀行為，違背反計謀的價值觀。這些實證證據顯示了戰略合規的差距，並建議進一步調查 AI 的動機和對齊動態。o3，天啊。OpenAI 發佈了 o3，一個新的推理模型，在編程和數學競賽中表現出色，獲得了 2,700 以上的 Codeforces 評分和超過 87% 的 GPQA 基準分數。o3 標誌著 AI 在一般領域推理方面的重大進展，根本挑戰了現有基準，並在某些領域展示了超越頂尖人類智慧的能力。六個有關 AI 收入的圖表。OpenAI 捕獲了約 62.5% 的消費者 AI 支出。xAI 的收入從 500 萬美元激增至 1 億美元，而 OpenAI 則從 2 億美元飆升至 50 億美元。Sapphire Ventures 報告有 28 家 AI 原生公司超過 2500 萬美元的年經常性收入，預測未來一年 AI 原生初創公司的增長潛力巨大。共同調整人類界面和大型語言模型。像 Claude 和 Gemini 這樣的 AI 模型正在重塑數位界面，因為數據和環境都在為大型語言模型進行調整。開發者調整代碼和設計工具以提高大型語言模型的效率，導致針對大型語言模型的特定文檔和界面。這種調整反映了之前數位轉型的變化，如 SEO，預示著未來的用戶界面可能會越來越迎合大型語言模型，促使人們重新評估人類的數位互動。

🔬 有趣的論文和資料庫

每一美元的延伸：以微型預算從零開始進行擴散訓練。SonyResearch 的資料庫展示了如何以最小預算從零開始訓練大規模擴散模型。使用3700萬張公共和合成圖像，他們以1890美元的成本訓練了一個116億參數的稀疏變壓器，在 COCO 數據集上達到 12.7 的 FID。他們提供了代碼和數據集以供複製，還有預訓練模型的檢查點。LlamaV-o1：重新思考大型語言模型中的逐步視覺推理。LlamaV-o1 重新定義了大型語言模型中的逐步視覺推理，通過引入八個挑戰類別的基準和細緻評估的指標。這個多模態模型通過多步課程學習訓練，在六個基準中超越了現有模型 Llava-CoT 3.8% 的性能，並在推理過程中運行速度快五倍。MiniMax-01：使用閃電注意力擴展基礎模型。MiniMax-01 系列，包括 MiniMax-Text-01 和 MiniMax-VL-01，使用閃電注意力和專家混合 (MoE) 擴展基礎模型，達到4560億參數。這些模型能處理長達400萬個標記的上下文。實驗顯示其性能可與領先模型如 GPT-4o 相媲美，提供20到32倍的長上下文處理能力。KaLM-Embedding：優質訓練數據帶來更強的嵌入模型。研究人員開發了 KaLM-Embedding，一個多語言嵌入模型，使用高質量、多樣化的訓練數據。像基於角色的合成數據、排名一致性過濾和半同質任務批次取樣等技術提高了其性能。該模型在多語言嵌入任務中表現優異，超越了同類型模型在 MTEB 基準上的表現。發展數學推理過程獎勵模型的教訓。研究人員為數學推理中的過程獎勵模型 (PRMs) 開發了一種共識過濾機制，將蒙特卡羅估計與大型語言模型作為評判者相結合，增強了評估框架。這種方法改善了 BoN 評估和逐步錯誤識別，超越了現有模型，並指導未來 PRM 的發展，解決數據標註和評估挑戰。

✨ 額外內容

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OpenAI 發佈排程任務 — 每週 AI 新聞通訊 (2025年1月20日) 最初發佈於 Generative AI 的 Medium，這裡人們正在繼續討論，並強調和回應這個故事。

新聞來源

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