OpenAI 创始人之一离开公司 | ChatGPT 有了记忆|AI 快讯20240214

OpenAI 创始人之一离开公司 | ChatGPT 有了记忆|AI 快讯20240214

OpenAI为ChatGPT增加持久记忆功能

原文链接:OpenAI为ChatGPT增加持久记忆功能

OpenAI最近宣布对其ChatGPT应用程序进行了重要升级,新增了持久记忆功能。这一特性允许ChatGPT跨会话记住用户提供的信息,与之前每次会话结束即忘记的方式不同。这项功能首先面向ChatGPT的免费用户和每月20美元的ChatGPT Plus付费订阅用户推出。

  • 主要特点:
    • 跨会话记忆:ChatGPT现能记住用户在聊天中提供的信息,并在未来的对话中调用这些信息,从而节省用户重复输入的时间。
    • 用户控制:用户可以通过“记住这个”指令让ChatGPT记住特定信息,所有记忆信息都存储于用户账户中,以优化未来对话。同时,用户可以选择关闭记忆功能,或管理、删除特定记忆。
    • 隐私保护:OpenAI采取措施评估和减轻偏见,并避免主动记住敏感信息,如非明确要求,不记住健康细节。
  • 竞争与展望:
    随着AI助手领域的竞争加剧,OpenAI通过引入持久记忆功能增强ChatGPT的能力,以便更好地竞争。此外,OpenAI计划将这一功能推广到企业和团队用户,甚至允许构建GPT的企业在其产品中嵌入记忆功能,提供更个性化的客户体验。

此次更新体现了OpenAI在AI技术发展和用户体验改进方面的持续努力,旨在通过持久记忆功能,为用户提供更加个性化和高效的交互体验。

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OpenAI 研究员 Andrej Karpathy 离职

原始链接:OpenAI Researcher Andrej Karpathy Departs

OpenAI 创始成员之一、杰出的人工智能研究员 Andrej Karpathy 已经离开了公司。他曾致力于开发一款被称为 AI 助手的产品,并与研究主管 Bob McGrew 紧密合作。尽管 ChatGPT 获得了消费者的广泛好评,OpenAI 仍旨在推出能自动完成复杂计算机任务的软件,例如自动填写费用报告并录入会计软件。Karpathy 的离开可能标志着 OpenAI 在扩展其产品线和深化计算机任务自动化方面的一个重要转变,这不仅反映了公司研究方向的调整,也可能对 AI 助手及自动化软件的未来发展产生重要影响。

Nvidia 的 Chat with RTX:一款有前景的本地 AI 聊天机器人

原始链接:Nvidia 的 Chat with RTX 是一款有前景的 AI 聊天机器人,可以在你的个人电脑上本地运行

Nvidia 最近推出了 Chat with RTX 的早期版本,这是一个让用户在个人电脑上运行 AI 聊天机器人的演示应用。用户可以利用这一工具,将 YouTube 视频和个人文档作为数据输入,生成摘要并获取基于个人数据的相关答案。该应用程序完全在本地运行,唯一的要求是用户的电脑需配备至少8GB VRAM的RTX 30或40系列GPU。尽管应用尚处于初级阶段且略显粗糙,但其分析文档集的能力对于记者或需要大量数据研究的人来说极具价值。

Chat with RTX 能够处理 YouTube 视频,并支持搜索特定字幕或总结整个视频。此外,该工具对本地文档的搜索能力尤为突出,能够迅速找到视频中的特定引用或分析法庭文件等重要文档。尽管存在一些已知问题和限制,如源归因的不准确性和不记得上下文的问题,但 Nvidia 通过这一技术演示展示了 AI 聊天机器人未来在个人电脑上本地执行的潜力,尤其是对于那些不希望订阅云服务即可分析个人文件的用户。

Sam Altman 将当今的 ChatGPT 比作“勉强有用的手机”

原始链接:Sam Altman compares today's ChatGPT to a 'barely useful cellphone'

OpenAI 的 CEO Sam Altman 把目前的 ChatGPT 模型比作早期的、功能有限的手机,强调该技术尚处于初级阶段。他指出,尽管 ChatGPT 受到广泛欢迎,但目前还未实现公司期望的世界性改变。

Altman 期待在未来十年内,人工智能技术将取得显著进步,成为每个人的个人导师、提供个性化医疗建议、帮助科学家治疗疾病和解决环境问题。他认为,通过让每个人都能访问高质量的智能工具,可以大幅提升生活标准。同时,Altman 透露 OpenAI 正在开发更加智能的下一代大型语言模型 GPT-5,并呼吁公众在技术发展过程中保持耐心,期待着 AI 在未来几年内的显著改进和长远影响。


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AI 智能体工作流:用 Dify 打造本地、开源长文翻译神器

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今天我们来完成一个既有挑战性又有启发性的任务:我们来使用开源的 AI 开发平台 Dify 创建一个高质量的 AI 翻译助手。同时我们可以学习一种可以应用于不同平台的通用的方法。 虽然现在的 AI 翻译比传统的机器翻译提升了很多,但是依然不够令人满意。这就是为什么我们今天要学习一种新的方法来提升翻译的质量。这种方法就是 AI 界大神吴恩达老师最新开源的反思工作流。简单来说它就是一种让 AI 对自己的输出结果进行思考并进一步改进的方法。 反思工作流它的具体步骤实际上就是三步法:先让一个 AI 进行初始翻译打一个草稿,然后再让第二个 AI 去挑毛病,然后再让第三个 AI 对草稿进行最终的优化,形成最后的翻译结果。这就相当于是一个团队作业,三个臭皮匠胜过诸葛亮。这个过程不仅能够提高翻译的准确性,还可以让翻译更加符合目标语言的表达习惯。 在上期智图派,Coze 复刻吴恩达开源 AI 翻译神器 | 「智图派」 当中我使用 Coze 平台来实现过这个翻译的工作流,今天我们将使用另外一个 AI 开发平台 Dify 来再次实现这个工作流。我们可以通过这次实例来学习到如何把同一套思想同一套工作流在不

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Coze 复刻吴恩达开源 AI 翻译神器 | 「智图派」

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AI 最大的应用场景之一,就是翻译。虽然说现在的 AI 翻译比以前的机器翻译好了很多,但是常常还是不够完美。不过现在呢,有一种超强的方法可以显著提升 AI 翻译的水准,这就是 AI 界大神,吴恩达 Andrew Ng 教授最新开源的「反思工作流」 它利用prompt engineering,让AI不仅能翻译,还能"思考"如何改进翻译!这意味着,无论你要翻译的文档有多专业、多复杂,都能得到一个高度定制化的优质翻译。我们可以先看一下翻译效果。 吴恩达老师的反思翻译核心思路 吴恩达老师的翻译工作流可以归纳为两个核心要点: 第一,采用"初始翻译-反思-优化"的三步迭代流程,不断改进翻译质量。首先使用一个 AI 进行初始的翻译,然后让另一个 AI 对初始的翻译结果进行思考和评判,找出可以改进的地方,最后,由第三个

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Jina Reader API 的四种用法 | 「智图派」

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Coze 工作流获取 Tweets 详解 | 「智图派」

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Coze是一个可以不用代码来搭建AI聊天机器人的平台。我在这期视频当中已经详细地讲解了Coze的各种功能,以及如何用到GPT-4 Turbo的模型。感兴趣的朋友可以回看一下。 自从 Twitter 被马斯克买了之后,如果你想从 Twitter 网站的外面来获取推文信息,也就是用 Twitter API,就需要每个月充值100美元了。但是 Coze 却很大方地让你可以免费地用部分 Twitter API 的功能了。今天我就先给大家演示一个可以批量获取多个 Twitter 作者的推文的工作流,把这个工作流嵌入到你的 AI 聊天机器人里面。比如我这里加了两个 Twitter 账号,我的和马斯克的,这样就可以一次性地获取到我们两个人的推文了。 今天我首先给大家演示一下在 Coze 上可以用到的 Twitter API 的功能,然后再演示一下批量获取推文的工作流,最后我们再聊一聊 Coze 的局限性。 Plugins 的基本功能 getUsers 首先第一个 "get users"

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