近日，密歇根大学的一项新研究发现，一种训练大型语言模型的省力方法可以在相同的时间内完成，但能耗可降低30%。这种方法可以节省足够的能源，到2026年为110万美国家庭供电。研究人员开发了一款名为 Perseus 的软件工具，通过识别关键路径，即需要最长时间才能完成的一系列子任务。然后，Perseus 会降低非关键路径上的处理器速度，以便它们都能在同一时间完成工作，从而消除不必要的功耗。该团队通过训练 GPT-3、其他三个大型语言模型和一个计算机视觉模型来测试 Perseus。结果表明

Google在东京举办的Gemma开发者日上发布重磅消息:全新日语版Gemma模型正式亮相。这款小巧精悍的AI模型以仅20亿参数的规模，却能同时驾驭日语和英语，展现出与GPT-3.5相媲美的性能。这一技术突破尤为令人瞩目。在AI领域，小型模型在学习新语言时常常面临"灾难性遗忘"的挑战——即在获取新知识的过程中丢失先前掌握的能力。而日语版Gemma却成功克服了这一难题，实现了双语能力的完美平衡。为推动全球开发者社区的参与，Google不仅通过Kaggle和Hugging Face平台开放了模型权重，还提供了完整的

在驱动的人工智能时代，大型语言模型（LLM）如 GPT-3和 BERT 对高质量数据的需求日益增加。然而，从网络上手动整理这些数据不仅费时费力，而且常常难以扩展。这给开发者们带来了不小的挑战，尤其是在需要大量数据的时候。传统的网络爬虫和数据抓取工具在提取结构化数据方面的能力有限，虽然它们可以收集网页数据，但往往无法将数据格式化为适合 LLM 处理的样式。为了应对这一难题，Crawl4AI 作为一个开源工具应运而生。它不仅能够从网站上收集数据，还能将其处理和清洗成适合 LL

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经进入我们的厨房，帮助我们生成食谱。苹果、谷歌和三星等公司纷纷推出AI驱动的食谱生成器，用户只需向Siri提出请求，就能得到根据手头材料生成的晚餐派对菜单。然而，对于那些全心投入食谱开发的食物博主们来说，这却是一个噩梦。为了对比"真实食谱"与AI生成食谱的优劣，YouTube和TikTok上的众多厨师展开了一场别开生面的对决。2022年，Tasty平台进行了一次有趣的实验，将GPT-3生成的巧克力蛋糕食谱与专业美食作家的作品进行比较。尽管AI制作

面壁智能公司最近发布了MiniCPM3.0，这是一款性能卓越的AI模型，能够在仅2GB内存的设备上运行，预示着端侧AI体验的新时代。MiniCPM3.0模型拥有4B参数，性能上超越了GPT-3.5，能够在移动设备上实现与GPT-3.5水平相当的AI服务。这使得用户无需依赖云端处理即可享受快速、安全且功能丰富的本地AI服务，同时保证了更流畅和私密的智能交互体验。

谷歌推出了拥有20亿参数的Gemma22B模型，表现出在多种硬件环境下的卓越性能，尤其在“聊天机器人竞技场”中超越了GPT-3.5-Turbo-0613和Mixtral-8x7b等模型。此模型通过NVIDIA TensorRT-LLM库优化，高效部署于各种场景，从边缘设备到强大云环境。为提升安全性，谷歌还发布了ShieldGemma安全分类器和Gemma Scope工具，以过滤有害内容和分析模型决策。面对AI技术竞争的加剧，谷歌需加速创新，推出更强大的Gemma3模型以保持市场竞争力。

微软宣布推出针对Phi-3小型语言模型的无服务器微调功能，允许开发者在Azure AI平台上轻松调整模型性能，无需管理底层基础设施，且初期免费。Phi-3模型，拥有30亿参数，适合企业开发者使用，提供高效性能，成本较低。与OpenAI的GPT-3.5相比，虽参数量较小，但在多种应用中表现相近。无服务器微调简化了操作，降低了门槛，并支持小型和中型模型的微调。这一功能的发布旨在帮助企业开发者根据需求优化模型，如Khan Academy已应用于教育软件。竞争加剧，微软此举与OpenAI、Meta和Mistral等提供商的竞争，推动AI领域发展。

近日，一款以Qwen2为基础的模型 Arcee Spark ，在180万个样本数据上进行了微调，具有128k token上下文。 Arcee Spark 的发布，引起了广泛的关注，尤其是在人工智能领域的从业者中，更是引发了一股热潮。

["谷歌成功攻击 OpenAI GPT-3.5-turbo 模型，成本低至 150 元","攻击方法简单，通过 API 不到 2000 次查询即可获取整个投影矩阵和隐藏维度","攻击揭示即使大型语言模型也可能面临安全威胁","OpenAI 已修改模型 API 以防类似攻击再次发生"]

["60% 的 GPT-3.5 输出存在抄袭问题","Copyleaks 报告指出 60% 的输出存在抄袭","GPT-3.5 在不同学科展示不同相似性得分","抄袭问题引发 OpenAI 与纽约时报的法律纠纷"]

["抄袭检测公司Copyleaks发布报告指出,GPT-3.5模型输出中有60%含有某种形式的抄袭内容","Copyleaks使用自主评分方法,考虑文本相似度、微小改动、释义等因素划分“相似分数”","计算机科学、物理学、心理学等学科相似度最高,戏剧、人文学科、英语相似度最低","OpenAI表示已采取措施限制无意记忆,使用条款也禁止故意反编内容","除纽约时报诉讼案外,创作者也试图主张AI训练用到自己作品要求分成"]

["研究发现，ChatGPT等大型语言模型经常重复阴谋论、有害的刻板印象等错误信息。","他们发现GPT-3经常出错，在一次回答过程中自相矛盾，并重复有害的错误信息。","研究人员使用了四种不同的调查模板，涵盖了六个类别的事实和错误信息。"]

["Mistral最近发布了Mixtral8x7B模型，这一举动在AI圈引起了巨大反响。","这一模型超越了业界知名的GPT-3.5和Meta的Llama2家族，在开源AI领域掀起了轩然大波。","Mistral8x7B的性能让早期用户感到惊艳，但也引发了对安全性的担忧。","发布的Mistral开源模型Mixtral8x7B，性能超越了业界知名的GPT-3.5和Meta的Llama2家族。然而其安全性仍存疑。"]

["加州大学研究发现，GPT-4未通过图灵测试，表现不如人类智能。","GPT-3.5模型在与60年前的AI聊天机器人ELIZA的对话中失利。","研究采用图灵测试探讨人工智能模型的人性化特征，引发学术关注。","调查员判断主要基于语言风格和社会情感特征，对教育程度无显著预测。"]

["微软首席执行官Satya Nadella在云开发者大会上宣布Azure将推出更新的生成式AI模型。","新模型包括GPT-4 Turbo和GPT-3.5 Turbo，提供更先进、高效的人工智能工具。","GPT-4 Turbo在成本效益上高出3倍，输出效益上高出2倍，引入并行调用和JSON模式等新功能。","Azure OpenAI服务扩展到挪威东部、印度南部和美国西部三个新地区，总计14个区域。","新模型将向大多数客户提供预览版，并通过微软的预配置吞吐量使其更广泛地可访问。"]

["微软论文揭示GPT-3.5参数量仅20B，与官方宣称差距巨大。","CodeFusion小型模型性能惊人，仅7500万参数。","争议中，关于模型规模与性能的深刻思考。","AI界竞争激烈，ChatGPT与ClaudeAI角逐上位。","GPT-4审稿人、陶哲轩使用GPT-4解决数学问题。"]

["OpenAI 首席科学家 Ilya 在 GPT-3 发布前夕做了一次深度访谈","他谈到了神经网络的发展历程和与大脑的类比","他对深度学习的发展和未来充满信心","深度学习的突破将需要大规模计算和持续努力","他认为深度学习仍有许多未被发现的美丽和神秘的属性"]

["昆仑万维自研的天工大模型在 Benchmark GSM8K 测试中取得 80% 的正确率。","天工大模型的推理能力超过了 GPT-3.5 和 LLaMA2。","天工大模型在多个数据集上的表现出色。","天工大模型的解题思路更为简单、清晰。","天工大模型将为用户和企业提供强大的智能化助力。"]

["OpenAI 指定 Scale AI 为提供 GPT-3.5 微调的 “首选合作伙伴”","Scale AI 将利用 OpenAI 强大的 API 帮助更多企业构建最强大的定制 LLM","Scale AI 和 Brex 的微调案例展示了不错的效果"]

["OpenAI 推出 GPT-3.5 Turbo 微调功能，并更新 API，使企业、开发人员可以使用自己的数据，构建专属 ChatGPT。","微调功能是当前企业应用大语言模型的主要方法，可以改进模型的性能和适应特定业务场景。","通过微调，模型可以学习如何更好地解读、生成和预测特定领域的问题。"]