OpenAI公司刚刚发布了一款名为GPT-4o mini的小型AI模型，这款模型不仅价格便宜，而且速度更快。GPT-4o mini将首先为开发者推出，并从今天起通过ChatGPT的网页和移动应用为消费者提供服务。
企业用户将于下周获得访问权限。GPT-4o mini在包括文本和视觉在内的推理任务上表现出色，且比当前领先的小型AI模型更具成本效益和速度。它也将取代GPT-3.5 Turbo，成为OpenAI提供的最小模型。
资讯来源：AGI光年微信公众号
2 天前
OpenAI在2025年4月29日为ChatGPT添加了购物功能。以下是具体信息： 运作方式 这一购物功能深度整合了第三方供应商的产品数据以及合作伙伴的实时内容。用户能够通过自然语言对话完成产品价格比较、个性化推荐以及直接购买。例如，输入“我需要一个用于露营的轻便帐篷，预算为500美元”，ChatGPT就会列出符合条件的产品，并附上价格比较链接、用户评价以及购买入口，还会自动调用合作电商平台的库存信息。 产品类别 目前，该功能仅适用于有限的一些产品类别，包括电子产品、时尚产品、美妆产品和家居用品。OpenAI计划在未来扩展到更多类别。 用户群体 该功能最初向ChatGPT Plus和团队订阅用户开放，未来将逐步扩展到免费用户。 特色之处 个性化体验：它不像传统搜索那样基于关键词匹配，而是侧重于理解用户的评价和讨论，分析产品的优缺点，并提供个性化推荐。例如，如果用户表明偏好从特定零售商处购买黑色衣服，ChatGPT会记住这一点，并相应地推荐相关产品。 无付费广告：OpenAI强调产品结果是独立挑选的，并非广告或赞助内容。该公司不会从交易中获利。 此外，OpenAI还为ChatGPT搜索添加了诸如改进引用、热门话题、自动补全以及WhatsApp搜索等新功能，进一步提升了用户体验。
20 天前
📢 OpenAI即将发布GPT-4.1，多模态能力再升级！ 据多家科技媒体报道，OpenAI计划于下周（2025年4月中旬）推出GPT-4.1，作为GPT-4o的升级版本，进一步强化多模态推理能力，并推出轻量级mini和nano版本。 🔍 关键升级点 更强的多模态处理 GPT-4.1将优化对文本、音频、图像的实时处理能力，提升跨模态交互的流畅度。 相比GPT-4o，新模型在复杂推理任务（如视频理解、语音合成等）上表现更优。 轻量化版本（mini & nano） GPT-4.1 mini 和 nano 将面向不同应用场景，降低计算资源需求，适合移动端或嵌入式设备。 配套新模型（o3 & o4 mini） OpenAI还将推出o3推理模型（满血版）和o4 mini，优化特定任务性能。 部分代码已在ChatGPT网页端被发现，表明发布临近。 ⏳ 发布时间与不确定性 原定下周发布，但OpenAI CEO Sam Altman 曾预警可能因算力限制调整计划。 同期，ChatGPT已升级长期记忆功能，可回顾用户历史对话，提供个性化服务（Plus/Pro用户已开放）。 🌍 行业影响 谷歌（Gemini AI）和微软（Copilot）近期也强化了AI记忆功能，竞争加剧。 GPT-4.1可能进一步巩固OpenAI在多模态AI领域的领先地位，推动商业应用（如智能客服、内容创作等）。 📌 总结：GPT-4.1的发布标志着OpenAI在多模态AI上的又一次突破，但具体性能提升和落地效果仍需观察。我们将持续关注官方更新！ （综合自腾讯新闻、The Verge、搜狐等）
1 个月前
OpenAI近期发布了GPT-4o模型，新增的原生图像生成功能在网络上引发了广泛关注。用户可以通过上传图片并输入提示词，将其转换为吉卜力 ( Ghibli ) 风格的艺术作品。这种简单易用的创作方式迅速降低了艺术创作的门槛，使任何人都能轻松生成具有宫崎骏标志性手绘风格、柔和色调和梦幻自然元素的图片。 由于该功能的火爆，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）在社交媒体上表示：“看到大家如此喜爱ChatGPT的图像功能非常有趣，但我们的GPU快扛不住了。”他提到，虽然目前对生成次数进行了限制，但这只是暂时的，公司正在努力提升处理效率，免费用户将“很快”每天最多可生成三张图像。 然而，这一热潮也引发了关于版权的讨论。有网友指出，OpenAI可能未经授权使用了吉卜力工作室的作品进行训练，涉嫌侵犯版权。此前，有开发者因推出将照片转换为吉卜力风格的应用程序，收到了吉卜力工作室的律师函，要求下架相关应用。 此外，吉卜力工作室的创始人宫崎骏曾在2016年公开表达对AI生成动画的反感，认为其“令人作呕”，并称这是对生命的侮辱。 尽管存在争议，GPT-4o的这一功能无疑展示了AI在艺术创作领域的强大潜力，但也提醒我们在享受技术便利的同时，需要关注并尊重原创作品的版权和艺术家的权益。
1 个月前
2025 年 3 月 12 日消息，OpenAI 发布 Agent 工具包，推出一组新的 API 和工具以简化 Agent 应用程序开发，包括新的 Responses API、网络搜索、文件搜索、计算机使用工具和 Agents SDK 等，还计划在接下来的几周和几个月内发布其他工具和功能。
2 个月前
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年发布的一种预训练语言模型，基于Transformer架构，用于自然语言处理（NLP）任务。它的双向（Bidirectional）上下文理解能力使其在文本理解、问答系统、文本分类等任务中表现卓越。 BERT的核心特点 1. 双向上下文理解 传统语言模型（如GPT）通常是单向的（从左到右或从右到左）。 BERT采用Masked Language Model（MLM，掩码语言模型），即在训练过程中随机遮挡部分词语，并让模型根据上下文预测这些被遮挡的词，从而实现双向理解。 2. 预训练+微调（Pre-training & Fine-tuning） 预训练（Pre-training）：在海量无标注文本数据（如维基百科、BooksCorpus）上进行训练，使BERT学会通用的语言知识。 微调（Fine-tuning）：针对具体任务（如情感分析、问答系统、命名实体识别）进行轻量级训练，只需少量数据，即可获得良好效果。 3. 基于Transformer架构 BERT使用多层Transformer编码器，通过自注意力（Self-Attention）机制高效建模文本中的远程依赖关系。 Transformer结构相比RNN和LSTM，更适合并行计算，处理长文本能力更强。 BERT的两大核心任务 Masked Language Model（MLM，掩码语言模型） 在训练时，随机遮挡输入文本中的15%单词，让模型根据上下文预测这些词。 这种方法使BERT学习到更深层次的语言表示能力。 Next Sentence Prediction（NSP，下一句预测） 让模型判断两个句子是否是相邻句： IsNext（相关）：句子A和B是原始文本中相连的句子。 NotNext（无关）：句子B是随机选择的，与A无关。 这一任务有助于提高BERT在问答、阅读理解等任务中的能力。 BERT的不同版本 BERT-Base：12层Transformer（L=12）、隐藏层768维（H=768）、12个自注意力头（A=12），总参数110M。 BERT-Large：24层Transformer（L=24）、隐藏层1024维（H=1024）、16个自注意力头（A=16），总参数340M。 DistilBERT：更小更快的BERT变体，参数量约为BERT的一半，但性能接近。 RoBERTa：改进版BERT，去除了NSP任务，并采用更大数据量进行训练，提高了性能。 BERT的应用 BERT可以应用于多种NLP任务，包括： 文本分类（如垃圾邮件检测、情感分析） 命名实体识别（NER）（如人名、地名、组织识别） 阅读理解（QA）（如SQuAD问答） 文本摘要 机器翻译 搜索引擎优化（SEO）（Google已将BERT用于搜索算法） BERT的影响 推动NLP进入预训练时代：BERT的成功引发了NLP领域的“预训练+微调”范式（如GPT、T5、XLNet等）。 提升搜索引擎性能：Google 在搜索引擎中使用BERT，提高查询理解能力。 加速AI技术发展：BERT的开源推动了自然语言处理技术在学术界和工业界的广泛应用。 总结 BERT是Transformer架构的双向预训练模型，通过MLM和NSP任务学习通用语言知识，在NLP领域取得巨大突破。它的成功奠定了现代大模型预训练+微调的范式，被广泛用于搜索、问答、文本分类等任务。
2 个月前
如何整合大模型API并提供开发者服务 随着人工智能技术的快速发展，越来越多的开发者希望在自己的应用中集成AI能力，如自然语言处理、图像生成、语音识别等。如果你计划搭建一个AI平台，并向开发者（B2C）提供AI API服务，那么本文将详细介绍如何整合现有大模型的API，并成为官方分销商。 1. 选择合适的大模型API 当前市场上已有多个强大的AI大模型提供API服务，以下是几家主流供应商： OpenAI（ChatGPT/GPT-4）：适用于通用对话、文本生成、代码补全等。 Anthropic（Claude）：擅长安全对话和长文本理解。 Google Gemini（原Bard）：适合多模态（文本、图像）AI应用。 Mistral AI：提供高效、开源的AI模型，适合灵活集成。 Hugging Face：开放API，可用于多种NLP任务。 Stable Diffusion/DALL·E：用于图像生成。 Whisper API：优秀的语音识别能力。 选择API时，需要考虑成本、调用限制、商业许可、模型能力等因素。 2. 如何获得大模型API的分销权限？ 如果你希望不仅是API的用户，还能将API分发给开发者，需要与AI公司建立更深层次的合作关系。不同公司有不同的合作方式： OpenAI（ChatGPT/GPT-4） 标准API使用：直接在OpenAI官网注册并获取API Key。 企业级API访问：通过 OpenAI Enterprise 申请更高额度的API。 成为OpenAI API Reseller（API分销商）：需要直接联系OpenAI商务团队（sales@openai.com）并提供业务计划，通常要求较大的流量或消费额度。 Anthropic（Claude） 访问 Anthropic API 并申请企业合作。 需要提供详细的业务应用场景，并确保数据安全合规。 直接联系 sales@anthropic.com 申请API分销权限。 Google Gemini（原Bard） 使用 Google AI Studio 获取API。 申请Google Cloud AI企业级API，并与Google商务团队合作。 通过 Google Cloud AI Solutions 申请大规模API使用权限。 Mistral AI 访问 Mistral API 并申请企业级合作。 直接联系 Mistral 商务团队申请API分销许可。 Hugging Face 访问 Hugging Face Inference API。 联系 Hugging Face 申请企业API许可，并可能合作进行API优化。 3. 技术架构：如何整合多个API？ 如果你希望提供一个集成多个AI API的服务平台，你需要构建一个API管理系统，包括： （1）API网关与管理 API网关（API Gateway）：使用 Kong、AWS API Gateway、Apigee 统一管理所有API。 身份认证（Authentication）：使用 JWT Token 或 OAuth2 进行用户管理。 负载均衡与缓存：结合 Redis 或 Cloudflare 优化API请求速度。 （2）用户管理与计费系统 API密钥管理：允许用户注册并申请API Key。 调用监控与限流：防止滥用，确保稳定性。 计费系统：使用 Stripe、PayPal 提供按量计费或订阅计划。 （3）前端支持与开发者体验 API文档：使用 Swagger UI 或 Redoc 提供清晰的API说明。 SDK支持：开发 Python/Node.js SDK 方便开发者集成。 在线测试环境：允许开发者在Web端试用API调用。 4. 商业模式：如何盈利？ 如果你计划向开发者提供API服务，可以采用以下盈利模式： （1）免费+付费模式 提供 免费调用额度（如每月100次），超出后按量付费。 按不同模型提供不同的价格（GPT-4 高级版 vs GPT-3.5 免费版）。 （2）订阅模式 个人套餐：低价格，适合独立开发者。 企业套餐：支持高并发调用，并提供专属API密钥。 定制服务：为大型企业或团队提供专属AI API。 （3）增值服务 提供高优先级的API访问，减少延迟。 允许用户定制API模型参数，提高个性化。 结合其他工具，如AI自动化工作流、数据分析等。 5. 未来展望 随着AI技术的普及，越来越多的开发者希望将大模型能力集成到他们的产品中。如果你能整合多个AI API，并提供易用的开发者服务，将能在这一市场获得先机。通过与OpenAI、Anthropic、Google等公司建立合作，并搭建高效的API管理系统，你可以打造一个强大的AI API分发平台，为全球开发者提供优质的AI服务。 如果你有意向进入这一领域，不妨立即申请各大AI公司的企业级API，并开始搭建你的API分发平台！
2 个月前
Scaling Law 在人工智能领域的解释 Scaling Law（缩放定律）是人工智能（AI）领域中的一个核心概念，用于描述模型性能如何随着模型规模（如参数数量）、数据集大小和计算资源的增加而变化。这一规律通常遵循幂律关系，即模型性能随规模的增长呈指数或幂次提升，但提升速度会逐渐放缓并趋于上限。 核心概念 模型规模：包括模型的参数数量、层数等。例如，GPT系列模型通过不断增加参数数量实现了性能的显著提升。 数据集大小：训练数据的规模对模型性能有直接影响。更大的数据集通常能带来更好的泛化能力。 计算资源：包括训练所需的计算量（如GPU/TPU资源）和时间。计算资源的增加可以加速训练过程并提升模型性能。 幂律关系 Scaling Law 的核心是幂律关系，即模型性能 ( Y ) 与模型规模 ( X ) 的关系可以表示为 ( Y = kX^n )，其中 ( k ) 为常数，( n ) 为幂指数。例如，腾讯的 Hunyuan-Large 模型的 Scaling Law 公式为 ( C \approx 9.59ND + 2.3 \times 10^8D )，揭示了模型性能与参数数量和数据量的关系。 实践意义 资源优化：通过 Scaling Law，研究人员可以预测增加模型规模或计算资源是否能够带来显著的性能提升，从而优化资源配置。 模型设计：Scaling Law 为大规模模型的设计提供了理论支持，例如 OpenAI 的 GPT 系列和百度的 MoE 模型。 性能预测：帮助研究人员在资源有限的情况下，平衡模型规模、数据量和计算资源，以达到最佳性能。 应用实例 GPT 系列：OpenAI 通过系统性地增加模型规模，展示了 Scaling Law 在实践中的有效性。 Hunyuan-Large：腾讯的开源 MoE 模型，其 Scaling Law 公式为模型开发提供了重要指导。 迁移学习：斯坦福大学和谷歌的研究表明，预训练数据集大小与下游任务性能之间的关系也遵循 Scaling Law。 挑战与未来方向 数据资源枯竭：随着互联网数据的接近枯竭，Scaling Law 面临数据不足的挑战。 算法创新：当前 Transformer 架构的局限性促使研究人员探索更高效的算法，如 DeepSeek-R1-Zero 通过强化学习实现了突破。 新范式探索：Scaling Law 正在向后训练和推理阶段转移，研究重点从单纯追求规模转向优化数据质量和挖掘模型潜力。 结论 Scaling Law 是 AI 领域的重要理论工具，为大规模模型的设计和优化提供了科学依据。尽管面临数据资源和算法创新的挑战，但其在推动 AI 技术进步中的作用不可替代。未来，随着研究的深入，Scaling Law 的应用将更加精细化和多样化。
2 个月前
2月18日，阶跃星辰联合吉利汽车集团开源了两款阶跃Step系列多模态大模型——Step - Video - T2V视频生成模型和Step - Audio语音模型，采用MIT协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发。 两款模型的具体信息如下： Step - Video - T2V 参数与生成能力：参数量达到300亿，可以直接生成204帧、540P分辨率的高质量视频，能确保生成的视频内容具有极高的信息密度和强大的一致性。 生成效果优势：在复杂运动、美感人物、视觉想象力、基础文字生成、原生中英双语输入和镜头语言等方面具备强大的生成能力，且语义理解和指令遵循能力突出。对复杂运动场景把控能力强，能展现各种高难度运动画面；是运镜大师，支持多种镜头运动方式和景别切换；像“十级画师”，生成的人物形象逼真、生动，细节丰富，表情自然。 评测情况：阶跃星辰发布并开源了针对文生视频质量评测的新基准数据集Step - Video - T2V - Eval。评测结果显示，Step - Video - T2V的模型性能在指令遵循、运动平滑性、物理合理性、美感度等方面的表现，均显著超过市面上既有的效果最佳的开源视频模型。 Step - Audio 功能特性：是行业内首个产品级的开源语音交互模型，能够根据不同的场景需求生成情绪、方言、语种、歌声和个性化风格的表达，能和用户自然地进行高质量对话。可支持不同角色的音色克隆，满足影视娱乐、社交、游戏等行业场景下应用需求。 模型性能：在LlaMA Question、Web Questions等5大主流公开测试集中，模型性能均超过了行业内同类型开源模型，位列第一。在HSK - 6（汉语水平考试六级）评测中的表现尤为突出，被称为最懂中国话的开源语音交互大模型。阶跃星辰自建并开源了多维度评估体系StepEval - Audio - 360基准测试，经人工横评后，Step - Audio的模型能力均衡，在各个维度上均超过了此前市面上效果最佳的开源语音模型。
2 个月前
前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 宣布与杰出科学家和工程师共同创立 Thinking Machines Lab，专注 AI 研究和应用，该公司初创团队汇聚众多 AI 领域人才，旨在让 AI 更加透明、可定制、更强更通用。 关于 Thinking Machines Lab 成立时间与背景 当地时间2025年2月18日，人工智能巨头OpenAI的前首席技术官米拉·穆拉蒂官宣了新公司Thinking Machines Lab的成立。 核心团队 米拉·穆拉蒂：担任公司CEO，在AI领域经验丰富，2018年加入OpenAI，曾主导ChatGPT、DALL-E等项目开发，2023年10月离开OpenAI进行“个人探索”。 约翰·舒尔曼（John Schulman）：OpenAI联合创始人，担任首席科学家。 巴雷特·佐夫（Barret Zoph）：OpenAI前研究副总裁，出任CTO。 翁荔（Lilian Weng）：北大校友、OpenAI前研究副总裁，也是联合创始人之一。 公司目标与愿景 公司目标：正在做三件事，即帮助人们调整人工智能系统以满足他们的特定需求；为构建能力更强的人工智能系统奠定坚实的基础；培养开放的科学文化，帮助整个领域了解和改进这些系统。 公司愿景：让人工智能系统被更广泛地理解、可定制并具有普遍能力，通过坚实的基础、开放的科学和实际的应用，让人工智能变得更有用、更易懂，从而推动人工智能的发展。 研究方向与重点 开源共享：计划经常发布技术博文、论文和代码，与更广泛的研究人员和构建者社区合作，推动人类对人工智能的理解。 人机协作：不专注于制造完全自主的人工智能系统，而是建立与人协作的多模态系统，打造更具灵活性、适应性和个性化的人工智能系统。 模型智能：在科学和编程等领域构建能力前沿的模型，重视基础设施质量，以长期正确地构建事物，提高生产力和安全性。 产品安全：强调在实践中学习，研究与产品共同设计，通过部署实现迭代学习。认为最有效的安全措施来自前瞻性研究和细致的实际测试的结合，重点了解系统如何在现实世界中创造真正的价值。 人才团队 初始团队约30人，半数有OpenAI工作背景，还有来自谷歌、Meta和X等公司的人员，他们曾构建过ChatGPT、Character.ai、Mistral等开放权重模型，以及PyTorch、OpenAI Gym、Fairseq和Segment Anything等流行的开源项目。
2 个月前
随着DeepSeek-R1的出现，相较于以往的大模型，带来了更先进的语义理解和数据处理能力，AI技术迎来了新的里程碑。喆塔科技作为国产领先的数智化平台领跑者，其“喆学大模型”通过融合行业Know-How与AI、大数据和云计算技术，在良率提升、效率优化及成本控制方面已取得显著成效。 Zeta科技宣布喆学模型接入R1模型 DeepSeek-R1的接入，“喆学大模型”能够更精准地分析复杂工业数据，提前预测设备故障，并提供科学决策建议，优化资源利用。这一结合为半导体、光电显示、新能源等高端制造行业注入了新的变革力量，帮助企业在这个竞争激烈的时代中保持领先。 接入DeepSeek-R1以后，喆学大模型显著增强了其在智能问答、决策支持、自我进化、易用性和垂直应用开发等方面的能力。这一创新不仅大幅降低了企业的学习门槛和技术障碍，还显著提升了工作效率和准确性，为企业实现更高效的生产和管理提供了强有力的支持。通过将复杂的数据转化为可操作的见解，并为决策提供科学依据，喆学大模型帮助企业应对工业AI时代的挑战，推动其实现数字化、智能化转型的新飞跃。 这些应用场景大模型智能问答超便捷： 工程师在工作中遇到困难，只要输入问题，就能马上得到详细的答案，它能为你画图表、做分析、写报告就像身边随时有个百事通，工作效率想不高都难。 良率分析小助手：紧盯分析数据，多轮智能问答，智能问答出图，快速给出建议，节省繁琐、重复操作步骤，提升分析效率。 Text2SQL真方便：业务人员不用再费劲去学复杂的 SQL 语言了，轻松就能查询数据，工作变得更轻松。 智能 BI 很直观：它能把业务数据深度分析，还能以可视化的形式呈现出来，市场预测和策略建议都能精准给出，企业发展更有方向。 例如： 在半导体行业，面对复杂良率分析和新员工上手难的问题，喆塔科技提供了融合喆学大模型与自动良率分析的解决方案。通过智能问答模块，新手能快速掌握分析流程和数据获取；指令生成功能依据用户偏好一键创建图表，简化操作；智能根因分析则迅速定位良率问题并提供决策支持。 （信息来源：芯湃资本）
