拾象科技及其公众号「海外独角兽」一直关注海外大模型产品的技术和商业进展，近日，拾象科技 CEO 李广密和商业作者张小珺一起讨论了 2023 年全球大模型竞赛，以及接下来大模型格局会如何演进、GPT-4 的超越难度、以及需要解决的关键问题等。
前段时间，Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区，其架构与 GPT-4 非常相似，很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。
2023 年是 AI 发展的关键一年，ChatGPT 以及 GPT-4 的发布引发了全社会对于大模型以及生成式 AI 的关注。
即便是GPT-4 API「灰盒」也逃不过安全漏洞。FAR AI实验室的团队从微调、函数调用、搜索增强三个方向入手，成功让GPT-4越狱。
相比GPT-3，GPT-4 （包括GPT-3.5） 的能力有了非常巨大的进步。这背后其实得益于一个很重要的过程引入：微调。
这个由 GPT-4 驱动的“AI 实验室伙伴”名为 Coscientist，由来自卡内基梅隆大学和 Emerald Cloud Lab 的研究团队共同提出，刚刚登上了权威科学期刊 Nature。
RAG或许就是大模型能力飙升下一个未来。RAG+GPT-4，4%的成本，便可拥有卓越的性能。
Bing Chat正式更名Copilot后，让微软成为一家Copilot公司。未来几周，Copilot将迎来重磅更新，最重要的是GPT-4 Turbo可以免费用。
Zoom CTO黄学东发文，讨论了Zoom对于高效处理AI任务需求采用的技术——Zoom联邦AI。达到GPT-4性能的同时，Zoom AI只用了不到10%的成本。
AGI 到底离我们还有多远？在 ChatGPT 引发的新一轮 AI 爆发之后，伯克利和香港大学的马毅教授领导的一个研究团队给出了自己的最新研究结果：包括 GPT-4 在内的当前 AI 系统所做的正是压缩。
