大家可能看到过很多类似的结论：针对特定任务，对开源模型进行 LoRA 微调可以干翻 GPT-4 这类闭源模型。
前谷歌 CEO Eric Schmidt 在不久前与华盛顿邮报专栏作者 Bina Venkataraman 的对话中透露了对中美科技竞争以及 AI 发展的最新观点。
自从 Chatgpt 诞生以来，LLM（大语言模型）的参数量似乎就成为了各个公司的竞赛指标。GPT-1 参数量为 1.17 亿（1.17M），而它的第四代 GPT-4 参数量已经刷新到了 1.8 万亿（1800B）。
去年，OpenAI在旧金山举办了一场引发业界轰动的开发者大会（DevDay 2023），推出了一系列新产品和工具，包括支持128K上下文的GPT-4 Turbo，API价格下调，新的Assistants API，具备视觉功能的GPT-4 Turbo，DALL·E 3 API，以及大幅改进的JSON模型，还有命运多舛的GPTs和类App Store平台GPT Store。
大模型卷了一年后之后，今年 OpenAI 发布的节奏明显放缓，但最新的模型已经在路上了。
大型语言模型（LLM）展现出了令人印象深刻的智能水平。因此，确保其安全性显得至关重要。已有研究提出了各种策略，以使 LLM 与人类伦理道德对齐。然而，当前的先进模型例如 GPT-4 和 LLaMA3-70b-Instruct 仍然容易受到越狱攻击，并被用于恶意用途。
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大语言模型（LLMs）如 GPT-4 和视觉语言模型（VLMs）如 CLIP 和 DALL-E，这些模型在多个技术领域取得了显著的进展。
北京时间 7 月 26 日凌晨，OpenAI 发布 AI 搜索产品 SearchGPT，GPT-4 系列模型驱动。
大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例，在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异，准确率高达 90% 以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过 80%。
还记得去年 AI 大牛 Andrej Karpathy 大力宣传的「AutoGPT」项目吗？它是一个由 GPT-4 驱动的实验性开源应用程序，可以自主实现用户设定的任何目标，展现出了自主 AI 的发展趋势。
