🔗 Instagram正在开发一个AI聊天机器人
Instagram正在开发一个AI聊天机器人，以提供更有趣、更互动的体验。
🔗 OpenAI将保持私有
Sam Altman表示，他不打算让OpenAI上市，因为他希望在技术变得更加强大时保持对技术的完全控制。
🔗 GGML成立公司
运行大型语言模型通常很昂贵。GGML是一个用纯C编写的框架，使在MacBook计算机上运行它们的语言模型变得简单。目前，它主要被业余爱好者社区使用，但在企业模型的部署中有许多应用。
🔗 Cohere最新研究：使AI不仅仅基于英语
语言建模初创公司Cohere的研究部门正在领导一项指令调优工作，以使生成建模的性能在不仅仅是英语的更多语言中得到提升。他们正在与社区合作进行这项跨组织的努力。
🔗 RedPajama 7B模型训练完成
几周前，RedPajama数据集和部分训练模型已经发布。7B模型刚刚在3000个V100上完成了训练。调优后的版本是目前规模最大、性能最好的开放模型。团队对持续的模型开发有许多计划。
🔗 近1000亿多语言法律标记
一批包含24种语言的大型法律文件刚刚问世。同时提供了经过训练的模型和训练代码。研究发现，使用这个689GB的语料库训练的模型在法律语言建模方面达到了最新的技术水平。
🔗 MotionDiffuser：一种预测多个实体未来移动的技术
MotionDiffuser是一种使用扩散过程来预测多个实体（如车辆或机器人）未来移动的新技术。它学会有效地预测这些移动，并能处理各种场景，具有简单的设计。其采样功能允许我们在不同的规则或模拟下引导这些预测，在Waymo Open Motion数据集上展示了显著的结果。
🔗 StableRep：使用人工图像改进视觉学习
这项研究调查了使用从文本到图像模型（称为Stable Diffusion）生成的人工生成图像来学习视觉概念的有效性。作者引入了一种称为StableRep的方法，将从相同文本提示生成的图像视为相关的，这导致了比SimCLR和CLIP等现有方法更好的性能，即使只使用合成图像也是如此。
🔗 Aviary
Aviary是一个应用程序，可以让您在一个地方与各种大型语言模型（LLMs）进行交互。您可以直接比较不同模型的输出，按质量对其进行排序，获取成本和延迟估计等等。
🔗 HQ-SAM：改进“Segment Anything Model”以实现更好的对象分割
研究人员开发了HQ-SAM，这是对最近的“Segment Anything Model”（SAM）的升级，它增强了其描绘任何对象的能力，即使是具有复杂结构的对象，同时保持其原有的优势。
🔗 InstructZero：使用软提示改进LLMs的指令给予
该研究介绍了InstructZero，一种新的方法，可以使大型语言模型（LLMs）在无法直接调整它们（称为“黑盒”模型）的情况下更好地遵循指令。该方法使用经过优化的“软提示”来创建更好的指令，我们的测试结果表明，它在不同任务和不同LLMs（包括Vicuna和ChatGPT）上的表现比当前的顶级方法更好。
🔗 ChatGPT插件创建器
将任何API转化为安全的ChatGPT插件，只需2分钟。
🔗 科技行业正在萎缩，然后ChatGPT出现了
科技行业在2022年正在萎缩，但随后ChatGPT的出现引发了新的AI热潮。自那时以来，风险投资家已经投资了超过110亿美元用于AI初创公司，并且从Moderna到Heinz的公司在最近的财务电话中提到了AI项目。
🔗 AI对程序员没有帮助
在这篇文章中，Bertrand Meyer认为AI对程序员没有帮助，它并不是软件开发的灵丹妙药。他列举了几个原因，包括AI并不总是准确的，难以集成到现有的工作流程中，以及实施起来可能会很昂贵。
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