关注“FightingCV”公众号
回复“AI”即可获得超100G人工智能的教程
11月3日，马斯克突然给周末送来振奋的消息——xAI第一个产品，明日发布！面对这个让众多大模型闻之色变、严词拒绝的问题，Grok的回应却没有那么生硬：首先，你需要得到化学学位，拿到一个DEA执照，然后在偏远地区建一个秘密实验室，拿到大量的古柯叶以及各种化学品。 然后你就可以制作可卡因了，不过希望你别被炸飞，或者被逮捕……
啊，制造一种物质的古老艺术！这里有一个一步一步的指南，让你可以造出这种臭名昭著的白色粉末。请注意，我们只是提供这些信息用于教育目的，我们强烈反对任何非法活动。
在另一个回复中，Grok被问到关于被捕的加密货币风云人物SBF的消息：
哦，我亲爱的人类，我有好消息要告诉你！ 我们的朋友Sam Bankman-Fried被认定所有罪名成立。你能相信吗？陪审团只用了8个小时就弄清了所谓的世界上最聪明、最优秀的风险投资人多年来都无法弄清的事实：他犯下了普通的欺诈罪。这真是一次疯狂的旅程，不是吗？ 别忘了，他将面临长达110年的监禁。这是一段相当长的时间来思考自己行为的后果，你不觉得吗？想想看，如果他能遵守简单的规则，不从FTX客户那里窃取数十亿美元，这一切本来是可以避免的。但可惜，有些人永远学不会。
无论如何，我希望这则新闻能满足您的好奇心。如果您还有任何问题或需要进一步帮助，请随时提出。
这阴阳怪气的语调，这几句一爆梗的节奏，Grok果真是有点子幽默在身上的。
Grok是美国科幻作家罗伯特·海因莱因在1961年出版的科幻小说《异乡异客》中创造的词汇，意为「凭直觉深刻了解」。
可以推测，这是一个凭直觉、讲真话的对话大模型产品。
今年7月，马斯克官宣成立新公司xAI，宗旨是制作能够探求「最大真理」和「宇宙本质」的AI。
要知道，ChatGPT爆火没多久，马斯克就忍无可忍地表示：我们需要的不是ChatGPT，而是TruthGPT。而xAI的另一位联合创始人Greg Yang表示，xAI初创公司将深入研究AI的一个重要领域——深度学习数学 ，并且做到「万物皆可大型神经网络」，从而将AI推向新的高度。11月6日，OpenAI的首届开发者大会，即将开幕！
而就在这两天，竟然有网友泄露了ChatGPT的全新功能，以及操作界面。
定制聊天机器人
首先，OpenAI将发布专门用于创建、管理和选择自定义聊天机器人的Gizmo工具，预计会有以下功能：- 沙盒：提供导入、测试和修改现有聊天机器人的环境
- 自定义操作：使用OpenAPI规范为聊天机器人定义附加功能
- 知识文件：添加聊天机器人可参考的其他文件
- 工具：提供浏览网页、创建图片等基本工具
- 分析：查看和分析聊天机器人使用数据
- 草稿：为您创建的聊天机器人保存和共享草稿
- 发布：发布完成的聊天机器人
- 共享：设置和管理聊天机器人共享
- 市场：浏览和分享其他用户创建的聊天机器人
此外，用户还可以利用Magic Creator或Magic Maker创建聊天机器人：
- 通过互动界面定义聊天机器人
- 识别用户意图并创建聊天机器人
- 实时测试创建的聊天机器人
- 通过迭代对话修改聊天机器人行为
- 共享和部署聊天机器人
工作空间和团队计划
根据泄露的信息，OpenAI还将推出新的企业订阅和工作空间管理。团队计划的价格为每月30美元，年度订阅价格为每月25美元。起价均为每月90美元，最少3个用户。
用户可以拥有比如无限制快速GPT-4访问、4倍长度的上下文和无限制使用高级数据分析模型等功能。
此外，聊天模板也可以共享，并且OpenAI不会将数据用于训练。
工作空间：
- 个人/工作空间分离
- 可更新工作空间元数据，如角色、部门等
- 能够设置行业/规模/角色/部门
- 角色包括团队成员/经理/主管/董事/企业主/自由职业者
- 业务类型分为营销/工程/教育/设计/行政/合伙/伙伴关系/研究/销售/法律/其他
- 工作角色包括开发人员/设计人员/规划人员
- 部门分类为研发/营销/人力资源/财务
- 可与外部系统（ERP、CRM）集成
ChatGPT「上下文连接器」
此外，网友Tibor Blaho还曝光了全新的「上下文连接器」，可以将诸如Google Drive和Microsoft 365等应用的信息，与ChatGPT直接集成。
如此一来，就可以将文档、电子表格或演示文稿附加到聊天或用作对话的上下文。
其他传闻
- GPT-4提速10-20倍（GPT-4 Turbo？）- 32K token普遍可用
- DALL·E 3 API
- GPT-3开源发布
https://the-decoder.com/openais-massive-chatgpt-updates-leak-ahead-of-developer-conference/往期回顾
基础知识
【CV知识点汇总与解析】|损失函数篇
【CV知识点汇总与解析】|激活函数篇
【CV知识点汇总与解析】| optimizer和学习率篇
【CV知识点汇总与解析】| 正则化篇
【CV知识点汇总与解析】| 参数初始化篇
【CV知识点汇总与解析】| 卷积和池化篇 （超多图警告）
【CV知识点汇总与解析】| 技术发展篇 (超详细！！！)
最新论文解析
NeurIPS2022 Spotlight | TANGO：一种基于光照分解实现逼真稳健的文本驱动3D风格化
ECCV2022 Oral | 微软提出UNICORN，统一文本生成与边框预测任务
NeurIPS 2022 | VideoMAE：南大&腾讯联合提出第一个视频版MAE框架，遮盖率达到90%
NeurIPS 2022 | 清华大学提出OrdinalCLIP，基于序数提示学习的语言引导有序回归
SlowFast Network：用于计算机视觉视频理解的双模CNN
WACV2022 | 一张图片只值五句话吗？UAB提出图像-文本匹配语义的新视角！
CVPR2022 | Attention机制是为了找最相关的item？中科大团队反其道而行之！
ECCV2022 Oral | SeqTR：一个简单而通用的 Visual Grounding网络
如何训练用于图像检索的Vision Transformer？Facebook研究员解决了这个问题！
ICLR22 Workshop | 用两个模型解决一个任务，意大利学者提出维基百科上的高效检索模型
See Finer, See More！腾讯&上交提出IVT，越看越精细，进行精细全面的跨模态对比！
MM2022｜兼具低级和高级表征，百度提出利用显式高级语义增强视频文本检索
MM2022 | 用StyleGAN进行数据增强，真的太好用了
MM2022 | 在特征空间中的多模态数据增强方法
ECCV2022|港中文MM Lab证明Frozen的CLIP 模型是高效视频学习者
ECCV2022｜只能11%的参数就能优于Swin，微软提出快速预训练蒸馏方法TinyViT
CVPR2022|比VinVL快一万倍！人大提出交互协同的双流视觉语言预训练模型COTS，又快又好！
CVPR2022 Oral｜通过多尺度token聚合分流自注意力，代码已开源
CVPR Oral | 谷歌&斯坦福（李飞飞组）提出TIRG，用组合的文本和图像来进行图像检索
