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你是上AI大模型的船，還是讀蘇東坡的詩？
AI領域的從業者在接觸大模型時，應該學習哪些技術？想打造AI產品的同學或者想做大模型相關應用的同學，又該如何學習相關技術？這篇文章里，作者做了梳理和總結，一起來看一下。
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大跌眼鏡！GPT-4V錯覺挑戰實錄：該錯的沒錯，不該錯的反而錯了
最近有網友嘗試給GPT-4V做了錯覺測試題，結果發現，GPT-4V似乎會和人類一樣犯錯誤，給出錯誤的回答。為什么GPT-4V有時候可以識別出錯覺，有時候卻表現得不如人意？一起來看看本文的分享。
2028年第一個AGI將到來？谷歌DeepMind提6條AGI標準，定義5大AGI等級
人類什么時候可能開發出第一個AGI？關于這個問題，DeepMind創始人Shane Legg帶領的研究團隊發表了一篇關于AGI時間表的論文，論文中給出了AGI的路線圖和時間表。一起來看看本文的分享吧。
OpenAI的首屆開發者大會，把一堆初創企業炸成了炮灰
在大模型出現之后，業內都在關注大模型的未來發展與落地，而就在最近，OpenAI開了首屆開發者大會，在這場發布會上，OpenAI某種程度上給出了他們的答案，即“建生態”。具體怎么理解？一起來看看本文的分享。
再次炸天的OpenAI，大模型生態初現
許多業內人士都在關注OpenAI的首屆開發者大會，而在這場發布會后，可以看到，OpenAI提供的生態能力或許將解決大模型發展的一些關鍵難點，大模型的應用層將迎來進一步爆發，大模型生態，正在初步顯現。
從手機App到AI原生應用
大模型沒能很好的找到自己的商業閉環這種情況下關注重點轉移到了人工智能的“啟蒙”事業。同樣規模的數據，以更高層次的數據應用方式，創造的價值更高。那么AI應用的普遍升級到底會從那里開始，又會以什么樣的特征走到我們的面前呢？
一篇文章讓你成為prompt專家
用戶在使用大模型產品的過程中，需要通過輸入精準的prompt，來得到自己想要的答案。那么，在使用大模型的時候，我們要怎么寫prompt，才可以更高效地獲得想要的答案？這篇文章里，作者便做了梳理和總結，或許會對想了解大模型的同學有所啟發。
Sam Altman再出手，投資了兩個不到20歲的小創業者
AI熱潮到來，許多AI創業團隊也吸引了不少大佬的投資。其中，Induced AI這支團隊就被Sam Altman等人看中了。只是，這支只有5個人的RPA早期團隊Induced AI及其產品，究竟有哪些過人之處？AI Agent這個概念，究竟隱藏著哪些魅力？
大模型的“成本瘦身”運動
大多數人可能都有感知，即大模型一直在變大，其存儲成本、運維成本等各項成本也在不斷增加，這就導致大模型成為了一門極其燒錢的生意。這個時候問題就來了，當一味求大的時代過去之后，我們要怎么給大模型“減負”呢？具體可以怎么實現？
不要擋在大模型前進的路上
伴隨著大模型的發展，我們或許可以深挖一個問題，即什么是擋在大模型前進路上的具體行為？關于這個問題，作者嘗試進行了探究，一起跟著作者來看一下，或許可以幫助你思考這個問題。
當虛擬人學會玩“狼人殺”：一次由大模型帶來的智能體變革
本文圍繞多技術融合的虛擬人技術，把握三個主題：虛擬人技術框架、多虛擬人互動框架、虛擬人玩轉Among Us，聚焦于如何利用大模型來驅動虛擬人，并結合 AI 智能體的概念和技術進行架構設計。
GPT-4V連小學生都不如？最新基準測試錯誤率竟高達90%：紅綠燈認錯、勾股定理也不會
具備視覺能力的GPT-4版本——GPT-4V，一定程度上被大眾寄予了期待，但最近有研究人員基于他們對于視覺能力的測試，發現GPT-4V在回答視覺問題組的錯誤率竟高達近90%。而導致這類錯誤發生的原因，可能在于視覺錯覺和語言幻覺。