OpenAI产品的吸引力在于便利、价格和性能之间的某个最佳平衡点。
OpenAI产品的吸引力在于便利、价格和性能之间的某个最佳平衡点。
这项高级语音功能,大家可是等了好久。
两个多月前那个对标GPT-4o的端到端语音模型,终于开源了。大神Karpathy体验之后表示:nice!
AI玩黑神话,第一个精英怪牯护院轻松拿捏啊。
LLaMA-Omni能够接收语音指令,同步生成文本和语音响应,响应延迟低至 226ms,低于 GPT-4o 的平均音频响应延迟 320ms。
MMMU-Pro通过三步构建过程(筛选问题、增加候选选项、引入纯视觉输入设置)更严格地评估模型的多模态理解能力;模型在新基准上的性能下降明显,表明MMMU-Pro能有效避免模型依赖捷径和猜测策略的情况。
AI的能力终于癫成了和这个世界匹配的样子——来自UCB等机构的研究者们用GPT-4o,开发出了一个「AI预言家」。
在OpenAI最早提出打造「Her」想法的的人,也离职创业了。
即便是最强大的语言模型(LLM),仍会偶尔出现推理错误。除了通过提示词让模型进行不太可靠的多轮自我纠错外,有没有更系统的方法解决这一问题呢?
提示工程师Riley Goodside小哥,依然在用「Strawberry里有几个r」折磨大模型们,GPT-4o在无限次PUA后,已经被原地逼疯!相比之下,Claude坚决拒绝PUA,是个大聪明。而谷歌最近的论文也揭示了本质原因:LLM没有足够空间,来存储计数向量。