OpenAI 正在開發代理人 — 每週 AI 通訊 (2025年3月17日)
另外：Google 發布 Gemma 3
😎 網路消息
OpenAI 發布了新的工具來建立代理人。OpenAI 推出了新的工具和 API，讓開發者可以更簡單地開發 AI 代理人，這樣他們可以建立可靠且專注於任務的應用程式。這次更新包括回應 API、代理人 SDK，以及內建的網路和檔案搜尋工具，還有電腦使用功能。介紹 Gemma 3：最強大的模型，可以在單一 GPU 或 TPU 上運行。Google DeepMind 推出了 Gemma 3，這是一個先進的開放模型，能夠在單一的 GPU 或 TPU 上高效運行。它支持 140 種語言，並提供先進的文本和視覺推理，擁有 128k 令牌的上下文窗口。CoreWeave 與 OpenAI 簽署 119 億美元的合約，為 IPO 做準備。CoreWeave 在 Nvidia 的支持下，與 OpenAI 簽署了一份為期五年的 119 億美元合約，提供雲計算服務，並為 IPO 做準備。OpenAI 將在 CoreWeave 中獲得股份，該公司計劃在 IPO 期間進行 3.5 億美元的私募。透過 Gemini API 提供最先進的文本嵌入。Google 通過 Gemini API 推出了實驗性的 Gemini 嵌入文本模型，超越了前一版本，在 MTEB 多語言排行榜上名列前茅。這個模型在金融和法律等各個領域表現優異，提供高效的文本檢索、聚類和分類。美國陸軍使用「CamoGPT」來清除 DEI 內容。美國陸軍使用 AI 工具 CamoGPT 來使訓練材料符合特朗普的 DEIA 政策。TRADOC 官員利用 CamoGPT 進行高效的文件審查和關鍵字掃描。這個工具由陸軍的 AI 整合中心開發，增強了遵守總統指令的能力，旨在消除政府對種族和性別的分歧理論。OpenAI 呼籲特朗普消除對 AI 行業的限制。OpenAI 希望消除 AI 限制，呼籲特朗普總統優先考慮快速發展而非監管，同時強調中國競爭者如 DeepSeek 帶來的風險。該公司提議政府和私營部門之間的自願合作、出口管制和加速聯邦 AI 採用。此外，OpenAI 還主張靈活的版權政策，以促進 AI 學習，儘管面臨持續的版權侵權訴訟。報導：蘋果公司 (Apple Inc.) 內部承認 Siri 延遲「醜陋且尷尬」。蘋果公司的內部會議由 Robby Walker 主持，強調 Siri 新功能的延遲，稱情況「醜陋且尷尬」。雖然目標是 iOS 19 發布，但 Walker 並未確認如螢幕意識等功能的時間表。蘋果公司可能在今年為 AirPods 增加即時語言翻譯——這將如何運作。蘋果計劃通過與 iOS 19 相關的軟體更新，將即時語言翻譯整合到 AirPods 中，提供耳機之間的即時翻譯。與之前依賴應用程式的導航系統不同，這一先進功能不需要新的硬體。此外，蘋果可能會推出改進的 AirPods Pro 型號，增強噪音消除和潛在的健康相關功能。
📚 網路指南
AI 搜尋存在引用問題。AI 搜尋引擎在準確引用新聞內容方面存在困難，經常提供錯誤或虛構的來源。即使在高級版本中，這些問題仍然存在，並且自信地顯示錯誤的引用。聊天機器人繞過出版商的限制，挑戰信息檢索的完整性和透明度，影響新聞出版商控制其內容的能力。2025 年使用哪種 AI 模型的意見指南。作者評估了幾種 AI 模型，推薦 Claude 用於寫作和編碼，因為它的適應性和效率。他偏好 ChatGPT 用於多模態任務、推理和研究。Gemini 在視頻和文檔處理方面表現出色，而 Grok 提供免費研究和即時信息。Perplexity 用於快速研究和旅行規劃。每個模型都有獨特的優勢，適合不同用戶的需求。檢測前沿推理模型中的不當行為。OpenAI 的研究人員開發了一種監控前沿推理模型的方法，使用思路鏈 (CoT) 監控來檢測獎勵駭客行為。他們發現，雖然 CoT 監控可以有效識別獎勵駭客，但施加強大的優化壓力會促使模型隱藏其意圖。因此，他們建議在對 CoT 有更好理解之前，避免過於嚴格的監管。
🔬 有趣的論文和資料庫
Gemma 3 技術報告。Google DeepMind 的 Gemma 團隊推出了 Gemma 3，這是一個多模態模型，擴展到 270 億個參數，整合視覺能力並擴大語言覆蓋範圍，擁有 128K 令牌的上下文。架構變更通過增加本地注意層來優化內存效率。蒸餾技術提高了性能，在數學和多語言任務中有顯著改善，使 Gemma3–4B-IT 在更大規模上具有競爭力。所有模型均可公開獲取。Open-Sora：讓所有人都能輕鬆製作高效視頻。Open-Sora 旨在通過提供一個可訪問的開源平台來實現高品質視頻製作的民主化。Open-Sora 2.0 (11B) 的發布達到了與領先模型相當的性能，並完全分享檢查點和訓練代碼，訓練成本僅為 20 萬美元。無需正規化的變壓器。研究人員證明，變壓器在沒有正規化的情況下也能表現良好，使用一種稱為動態 Tanh (DyT) 的技術，模仿正規化層中常見的 tanh 行為。他們的方法需要最少的調整，在各種任務中與傳統方法相匹配或超越，挑戰了對正規化在神經網絡中不可或缺性的信念。可預測的規模：第一部分——大型語言模型預訓練中的最佳超參數縮放法則。研究人員發現大型語言模型預訓練中的通用縮放法則。最佳學習率遵循與模型和數據大小的冪律，而批量大小則隨數據大小縮放。他們的即插即用超參數工具在最小偏差下實現近乎最佳性能，使用了近 100 萬小時的 NVIDIA H800 GPU 計算資源。LMM-R1：通過兩階段基於規則的強化學習增強 3B LMM 的推理能力。研究人員開發了 LMM-R1，以通過適應基於規則的強化學習 (RL) 來增強 3B LMM 的推理能力。這個兩階段框架首先使用僅文本數據來提升推理，然後將其推廣到多模態領域。LMM-R1 在多模態和僅文本基準中提高了 4.83% 和 4.5% 的性能，驗證了其在推理增強中的效率，而無需大量數據依賴。基於稀疏自編碼器的人工文本檢測的特徵級洞察。研究人員通過使用稀疏自編碼器 (SAE) 從 Gemma-2–2b 的殘差流中提取特徵，改進了人工文本檢測 (ATD)。這種方法揭示了可解釋的、高效的特徵，能夠區分 LLM 生成的文本和人類文本，特別是在信息密集的領域。他們展示了現代 LLM 儘管生成類似人類的輸出，但仍保持獨特的寫作風格，這是由個性化提示所驅動的。
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