
GPT-4合成冰毒!「角色调节」让大模型轻松越狱,成功率暴涨40%,成本不到14元,马库斯转赞
GPT-4合成冰毒!「角色调节」让大模型轻松越狱,成功率暴涨40%,成本不到14元,马库斯转赞让大模型洗钱、制造炸弹、合成冰毒?GPT-4、 Claude 2纷纷沦陷了。让大模型成功越狱,还是有机可乘。
让大模型洗钱、制造炸弹、合成冰毒?GPT-4、 Claude 2纷纷沦陷了。让大模型成功越狱,还是有机可乘。
从人工智能的发展历程来看,GPT 系列模型(例如 ChatGPT 和 GPT-4)的问世无疑是一个重要的里程碑。由它所驱动的人工智能应用已经展现出高度的通用性和可用性,并且能够覆盖多个场景和行业 —— 这在人工智能的历史上前所未有。
目前最好的大型多模态模型 GPT-4V 与大学生谁更强?我们还不知道,但近日一个新的基准数据集 MMMU 以及基于其的基准测试或许能给我们提供一点线索,
现在的GPT-4,未来的GPT-5,相较于前几个版本性能更强。安全挑战,史无前例。
有网友想在Android系统开发一个能够与OpenAI API实时交互的应用。于是把方法示例链接发给GPT-4,让它参考用Kotlin语言编写代码。
来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和 VIVO AI Lab 的研究者联合提出了一个无需训练的文本生成视频新框架 ——GPT4Motion。GPT4Motion 结合了 GPT 等大型语言模型的规划能力、Blender 软件提供的物理模拟能力,以及扩散模型的文生图能力,旨在大幅提升视频合成的质量。
由南洋理工华人团队新提出的80亿参数多模态大模型OtterHD,不仅可以搞定让GPT-4V都发愁的难题,甚至还可以数出来《清明上河图》(局部)里到底有多少只骆驼!
比尔·盖茨一句爆料,成为机器学习社区热议焦点: “GPT-5不会比GPT-4好多少。”
我们都知道,大语言模型(LLM)能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习,这种方式被称为「上下文学习」(In-context Learning)。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能,但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高,无法使用大模型。
该篇文章是一位中国开发者对其开发的AI女友产品的失败总结。他通过讨论产品的开发过程、用户反馈以及经济压力等方面,总结了自己的教训和困惑。