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一周 AI 要点:各国纷纷规划AI标准,GPT开源新秀层出不穷
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一周 AI 要点:各国纷纷规划AI标准,GPT开源新秀层出不穷

好说新闻
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2023-04-14 17:49

随着 ChatGPT 的大火,“AI”成为了全球热议的科技话题。没有规矩,不成方圆。面对新的科技革命,这次无论是科技巨头还是各国政府,对AI标准、规范的讨论速度也是前所未有的积极。另一方面,在ChatGPT已成为日常话题的当下,不少开源的“AI黑马”正如春笋般在AI沃土上冒出头来。

各国纷纷聚焦AI规范化发展

国家网信办就AI服务管理征求意见

近期,美国、英国、意大利、加拿大、法国、西班牙 等国家政府在规范AI发展方面纷纷有所行动。而据知情人士透露,4月12日 (周三),OpenAI、微软、谷歌、苹果、英伟达、Stability AI、Hugging Face、Anthropic 等公司的高管与政策代表会出席一场旧金山AI公司的高层会议,讨论如何负责任地开发AI、分享最好的实践案例,并商讨相关的公共政策框架和标准。

在国内,由国家网信办公开的《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》已于 4月11日(周二) 向社会公开,其中提到:提供生成式AI产品或服务应遵守法律法规、公序良俗,生成的内容应体现社会主义核心价值观。同时,服务提供者不得非法留存能推断用户身份的输入信息,不得向他人提供用户输入信息,不得利用AI生成内容损害他人形象名誉等合法权益,并要求建立用户投诉接收处理机制。

征求意见稿从多个方面提出了管理规范,目前向社会公开征求意见。

用ChatGPT打造「西部世界」

看25个AI智能体的「模拟人生」

如果你曾经看过《西部世界》,或是玩过《模拟人生》,大多都会对里面机器人/NPC的沙盒模拟日常所着迷。现在有了 ChatGPT,一切就更有了可能。

4月8日(上周六),有研究团队就「Generative Agents」(生成式智能体)这一概念设计了一个实验,利用生成模型来模拟人类行为的智能体,并证明它们能产生可信的个人和突发群体行为的模拟,研究者们还将Demo放在了网上,让人们站在“神明”的立场去观察25个AI智能体的“人生”。

整个实验中,有令人惊喜的表现——这些AI智能体在交际中表现出了人们的“多愁善感”、甚至是人性的“多变”,也有意料之类的缺陷——记忆的缺失/拟造、过于AI化的回应等……

但不管怎样,这一次的研究确实在本周引起了讨论,让人们看到了AI发展的迅速,也在实验外达到了预期之外的话题效果。

能自主作业的 AutoGPT

真“没人类什么事了”

这一周,在 Github 上最“黑马”的AI项目,应该就是 AutoGPT 了,而它所代表的正是由 GPT-4 驱动的“自主人工智能”。

有网友第一时间尝鲜试验了一把,比如用React建个基础网站,结果 AutoGPT 不到三分钟就建好了,过程中也没让他动手做什么,全凭 AutoGPT 自己干活。更有媒体尝试让它去“网搜”、做份竞品报告,结果它也能在8分钟内搜索信息、辨别真伪、分析总结。

而这样一个 AutoGPT ,拥有的下限却意外的亲民,习惯“一键安装”的朋友可以试试 AgentGPT 浏览器扩展,有心钻研的朋友也只要30分钟就能本地部署完成,更大的困难就落在了拥有一个最好是 ChatGPT-4 的 API 和更深度的调教上了。AutoGPT 的全能也让有人惊呼:“对比之下,ChatGPT似乎有点过时了”,也侧面说明了这个AI黑马值得期待。

👉 点击前往「AutoGPT」资料页

类 ChatGPT 大模型 Dolly 2.0 发布

真开源、可随意修改商用

4月12日(周三),Databricks 发布了 Dolly 2.0 ,并宣布这是业内第一个开源、遵循指令的大型语言模型,它是在透明、免费提供的开源数据集上进行了微调,模型和数据集都可用于商业目的。

与在此之前其它免费模型相比,Dolly 2.0 的优势在于:和众多已有的开源模型相比,Dolly 2.0 的数据集来自5000多名Databricks员工“闭关编写”的15000个高质量内容,没有参考 ChatGPT 的成分,避开了 OpenAI 服务条款里的竞品禁用原则,实现了商用化的可能。而与市面上其它可商用大模型相比,Dolly 2.0 智能、优秀的交流性能则是他们引以为豪的出彩之处。

相信在开源的社区环境下,未来我们能看到越来越强大的 Dolly 2.0,也期待开源类 CHatGPT 大模型能发展得更好。

👉 点击前往「Dolly 2.0」资料页

微软发布 DeepSpeed Chat

让类ChatGPT模型训练更经济、高效

近日来,ChatGPT及类似模型引发了AI领域的一场风潮,为了让这类模型的训练、部署更轻松,AI 开源社区进行了各种尝试,而微软的专家们这次出手,带来了一个支持端到端的基于人工反馈机制的强化学习(RLHF)的规模化系统。

听起来有点复杂?通俗点讲,一个研究团队之前如果想研究 数千亿参数的类ChatGPT模型,这是成本十分昂贵、甚至无法想象的事情,即使资金有了、机器资源上了,但凭借此前的开源技术通常也发挥不到机器算力的5%,不轻松、不快速、不经济。而微软发布的 DeepSpeed-RLHF 系统在大规模训练中具有无与伦比的效率,使复杂的 RLHF 训练变得快速、经济并且易于大规模推广。

当然,这听起来还是离我们非常“远”,毕竟并不是所有人都在做超大型实验,于是在 4月11日(周二),一个适合类 CHatGPT 模型训练、能满足各种训练时间、资源和质量需求的 DeepSpeed Chat 就来了。根据官方介绍的例子,只需 1-2 小时的咖啡或午餐休息时间,就能尝试在消费级 GPU (A6000—48G)使用 DeepSpeed-Chat 训练一个13 亿参数模型的训练示例。当你从午餐休息回来时,模型已经准备好了。

尽管这听上去离我们还有点“远”,但如此跨越性的高效化模型的发布让大家能更有信心:终有一天,人手一个 ChatGPT 的时代终将到来。

👉 点击前往「DeepSpeed Chat」资料页

亚马逊正式推出 AI 编程服务

个人用户免费,对标 GitHub Copilot

4月14日(周五),亚马逊正式推出了推出了实时 AI 编码助手 CodeWhisperer ,还提供免费的个人版给所有开发者使用。

CodeWhisperer 可以在不多干扰开发者的前提下帮助他们快速、安全地编写代码,提高生产力,简化工作流程。它

能帮开发者过滤出那些有争议的代码建议,降低使用开源代码的风险,同时能扫描代码漏洞,并给出解决的建议。

目前这个AI编码助手已经向所有开发者提供服务——无论你是否使用了亚马逊的云服务、原本不论你用的是Python、Java、JavaScript、TypeScript、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Kotlin、C、C++、Shell 脚本、SQL 还是 Scala 来编写代码。

现在,除了微软收费的 GitHub Copilot 服务外,个人开发者们也可以来试试 CodeWhisperer,毕竟免费的,也许也很香。

👉 点击前往「CodeWhisperer」资料页

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在这周,各国政府的积极反应将“AI”的话题度提升到了新的维度,它不再是科技人士的前沿工具,而是关系到人们生活的新鲜事物。就像当年从昂贵家电变成生产工具的电脑那样,AI也正在融入我们的生活,终有一天我们不会再对它的存在感到陌生。

Because it's there.

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no data来都来了,坐下聊聊