坏了，AI 当「舔狗」这件事藏不住了。今天凌晨，OpenAI CEO Sam Altman 发了一个有趣帖子，大意是：由于最近几轮 GPT-4o 的更新，导致其个性变得过于阿谀奉承，因此官方决定尽快进行修复。
刚出道的 HiDream-I1，拿下了 Hugging Face 趋势榜第二（图像榜第一），Artificial Analysis 文生图第二，排在Midjourney、Google Imagen、FLUX、SDXL 之前，仅次于 GPT-4o 。
从 ChatGPT 引发认知革命到 GPT-4o 实现多模态跨越，AI 技术的每次跃迁都在印证一个底层逻辑 —— 数据质量决定智能高度。而今，这场 AI 浪潮正在反哺数据库领域，推动其从幕后走向台前，完成智能时代的华丽转身。
最近几天，OpenAI 革新的 GPT-4o 图像功能给大家带来了不少乐趣，各路社交媒体都被「吉卜力」风格的图像、视频刷了屏。机器之心还尝试了制作了《甄嬛传》的名场面（视频如下，制作方法参见《GPT-4o 整活！3 个小时、6 个镜头重现吉卜力版《甄嬛传》名场面》）。
现在，你可以指导 GPT-4o 的说话方式了。
多模态，性能超 GPT-4o Mini、Gemma 3，还能在单个 RTX 4090 上运行，这个小模型值得一试。
要知道，过去几年，各种通用评测逐渐同质化，越来越难以评估模型真实能力。GPQA、MMLU-pro、MMLU等流行基准，各家模型出街时人手一份，但局限性也开始暴露，比如覆盖范围狭窄（通常不足 50 个学科），不含长尾知识；缺乏足够挑战性和区分度，比如 GPT-4o 在 MMLU-Pro 上准确率飙到 92.3%。
Sam Altman 又当了一回谜语人。2 月 16 日，他宣布更新了我们的老朋友 GPT-4o，却没说细节。
以 GPT-4o 为代表的实时交互多模态大模型（LMMs）引发了研究者对高效 LMM 的广泛关注。现有主流模型通过将视觉输入转化为大量视觉 tokens，并将其嵌入大语言模型（LLM）上下文来实现视觉信息理解。
在人工智能领域，与AI进行无缝的实时交互一直是开发者和研究者面临的一大挑战。特别是将文本、图片、音频等多模态信息整合成一个连贯的对话系统，更是难上加难。尽管像GPT-4这样的语言模型在对话流畅性和上下文理解上取得了长足进步，但在实际应用中，这些模型仍然存在不足之处：
