十一假期第1天， OpenAI一年一度的开发者大会又来了惹！今年的开发者大会分成三部分分别在美国、英国、新加坡三个地点举办，刚刚结束的是第一场。
去年，OpenAI在旧金山举办了一场引发业界轰动的开发者大会（DevDay 2023），推出了一系列新产品和工具，包括支持128K上下文的GPT-4 Turbo，API价格下调，新的Assistants API，具备视觉功能的GPT-4 Turbo，DALL·E 3 API，以及大幅改进的JSON模型，还有命运多舛的GPTs和类App Store平台GPT Store。
曾几何时，LLM还是憨憨的。 脑子里的知识比较混乱，同时上下文窗口长度也有限。 检索增强生成（RAG）的出现在很大程度上提升了模型的性能。
扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
上下文学习(In-Context Learning， ICL)是指LLMs能够仅通过提示中给出的少量样例，就迅速掌握并执行新任务的能力。这种“超能力”让LLMs表现得像是一个"万能学习者"，能够在各种场景下快速适应并产生高质量输出。然而，关于ICL的内部机制，学界一直存在争议。
Anthropic推出Claude企业版，集成GitHub和500K上下文长度。
AI编程初创公司Magic发布1亿上下文窗口模型，编码能力超级加倍
这篇文章介绍了一个名为MemLong的模型，它通过使用外部检索器来增强长文本建模的能力。
Transformer 在深度学习领域取得巨大成功的关键是注意力机制。注意力机制让基于 Transformer 的模型关注与输入序列相关的部分，实现了更好的上下文理解。然而，注意力机制的缺点是计算开销大，会随输入规模而二次增长，Transformer 也因此难以处理非常长的文本。
Jamba是第一个基于 Mamba 架构的生产级模型。Mamba 是由卡内基梅隆大学和普林斯顿大学的研究人员提出的新架构，被视为 Transformer 架构的有力挑战者。
