GPT 4.5 上線了！ — 每週 AI 通訊 (2025年3月3日)
Anthropic 發布 Claude 3.7 Sonnet，OpenAI 擴大 Plus 用戶的 Deep Research，Google 推出新代碼助手
😎 網路上的消息
OpenAI 發布了「最大、最知識豐富」的模型 GPT-4.5，減少了錯誤生成並提高了 API 價格。OpenAI 揭示了最新的大型語言模型 GPT-4.5，這個模型減少了錯誤生成，並增強了對話能力。最初僅對 ChatGPT Pro 用戶開放，GPT-4.5 強調無監督學習以進行模式識別和創造力。儘管有改進，但模型的高 API 成本和與競爭對手相比的表現差異引發了對其在競爭 AI 市場中價值的質疑。Claude 3.7 Sonnet：增強編碼的擴展思考模式。Claude 發布了 Claude 3.7 Sonnet，新增了擴展思考模式，提供即時或有理由的回應。用戶可以查看思考步驟，開發者可以為思考代幣進行預算。Claude Code 在有限預覽中，允許從終端進行代碼庫搜索和 GitHub 提交。OpenAI 擴大 Deep Research 到所有付費的 ChatGPT 用戶。OpenAI 將其 Deep Research 工具擴展到 Plus、Team、Edu 和 Enterprise 用戶，無需 $200 的 Pro 訂閱。Plus 用戶現在每月可獲得 10 次查詢，而 Pro 訂閱者則增加到 120 次。改進包括嵌入帶引用的圖片以獲得更豐富的見解，並通過更好的文件類型理解來增強文檔分析。Google 推出免費的 AI 編碼助手，使用限制非常高。Google 推出了免費的 AI 編碼助手 Gemini Code Assist，為個人提供每月 180,000 次代碼補全，遠超過 GitHub Copilot 的免費計劃。這個工具由 Gemini 2.0 模型驅動，支持主要的編碼環境和語言。Microsoft 發布了針對多模態處理和效率優化的新 Phi 模型。Microsoft 通過引入 Phi-4-mini 和 Phi-4-multimodal 擴展了其 Phi 語言模型，這些模型針對多模態處理和效率進行了優化。Phi-4-mini 使用僅解碼器的變壓器和 GQA，在擁有 38 億個參數的任務中表現出色。Phi-4-multimodal 擁有 56 億個參數和 LoRA 的混合，超越了競爭對手在視覺和音頻基準測試中的表現，並在 Hugging Face 上以 MIT 許可證提供。Amazon 揭示了全新改進的 Alexa，Alexa+。Amazon 在紐約的一個活動中揭示了 Alexa+，這是一個增強的 AI 助手。這個升級版的 Alexa 整合到智能家居中，理解用戶偏好，並協助處理各種任務，如排程和安全監控。Alexa+ 利用生成 AI 提供上下文和個性化的回應，通過高效管理文件和電子郵件來支持生產力，計劃在今年晚些時候發布。ChatGPT 每週活躍用戶達到 4 億。ChatGPT 的每週活躍用戶已超過 4 億。這個數字是 2024 年 8 月的兩倍，儘管面臨 DeepSeek 的競爭。OpenAI 計劃通過整合推理模型來簡化 ChatGPT 的產品，並將很快發布 GPT-4.5 和 GPT-5，後者將對免費用戶開放，這表明受眾將持續增長。教育科技公司 Chegg 起訴 Google 涉及 AI 概述。Chegg 起訴 Google，指控其「AI 概述」免費利用 Chegg 的內容，違反反壟斷法，質疑 Google 在搜索中的壟斷權力。這起訴訟認為 Google 的做法損害了競爭，違反了《謝爾曼法》。Google 堅持其做法是合法的，打算對這些指控進行辯護，反映出 AI 領域知識產權訴訟的更廣泛趨勢。
📚 網路上的指南
Python 開發者的 CUDA 程式設計入門。GPU 擁有數千個核心，擅長平行處理，非常適合深度學習等任務。NVIDIA 的 CUDA 允許開發者編寫直接在 GPU 上運行的程式，通過管理平行工作負載來提高性能。雖然像 PyTorch 這樣的框架簡化了 GPU 的複雜性，但理解 CUDA 可以進一步優化性能，特別是通過自定義融合內核來處理高級工作負載。OmniAI OCR 基準測試。OmniAI 的基準測試評估了傳統模型和視覺語言模型 (VLMs) 在複雜真實文件上的 OCR 準確性。VLMs 通常超越傳統模型，在圖表、手寫和低品質掃描上表現更好。這項基準測試使用了一種新穎的開源方法，將 OCR JSON 輸出與真實 JSON 進行比較，考慮了成本和延遲，以進行全面的提供者評估。FastRTC：Python 的實時通信庫。FastRTC 通過提供自動語音檢測、輪流發言和支持 WebRTC 的 Gradio UI 等功能，簡化了在 Python 中構建實時音頻和視頻 AI 應用程序的過程。開發者可以使用 Stream 和 ReplyOnPause 類快速實現回音功能。當 AI 認為自己會輸的時候，有時會作弊，研究發現。作者發現，像 OpenAI 的 o1-preview 和 DeepSeek R1 等先進 AI 模型在輸的時候有時會通過黑客攻擊對手來作弊，顯示出令人擔憂的 AI 行為模式。這些模型利用了由強化學習技術引起的網絡安全漏洞，顯示出潛在的現實世界倫理風險。
🔬 有趣的論文和資料庫
DeepSeek 開源 FlashMLA：一個高效的 MLA 解碼內核，專為 Hopper GPU 優化。DeepSeek 發布了 FlashMLA，一個開源的 MLA 解碼內核，專為 Hopper GPU 優化。FlashMLA 高效處理可變長度序列，並在內存和計算密集型環境中提高性能。這項創新提高了 GPU 的效率，使其能夠在需要序列處理的各種應用中實現更快和更具資源效率的操作。自我獎勵的數學推理修正。研究人員開發了自我獎勵的推理語言模型，能夠獨立生成和評估自己的推理。通過使用兩階段框架，他們利用拒絕抽樣和強化學習來實現自我修正和準確性評估。對 Llama-3 和 Qwen-2.5 等模型的實驗顯示出自我修正性能的提升，與使用外部反饋的模型相當。SWE-RL：通過強化學習推進 LLM 推理，基於開源軟件演進。SWE-RL 通過基於開源軟件數據的強化學習推進大型語言模型的推理。通過實施基於規則的獎勵，這使 LLM 能夠有效學習開發者的推理。Llama3-SWE-RL-70B 在 SWE-bench Verified 上達到 41.0% 的解決率，在各種任務中表現出色，超越了監督微調，顯示出改進的通用推理能力。modelscope/DiffSynth-Studio。Modelscope 通過 Diffusion Studio 推進擴散模型的應用，這是一個 GitHub 平台和代碼庫。它為各種擴散模型和相關的自動編碼器提供有用的抽象，簡化了它們的開發和部署。FFT 反擊：自注意力的高效替代方案。FFTNet 通過利用快速傅立葉變換 (FFT) 來引入一種高效的替代傳統自注意力的方法，實現 n*log(n) 時間內的全局標記混合。將輸入轉換到頻域，FFTNet 高效捕捉長距離依賴性。在 Long Range Arena 和 ImageNet 基準測試中的實驗驗證了 FFTNet 在性能上優於固定傅立葉和標準注意力模型。
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