自从ChatGPT发布后，各种基于大模型的产品也快速融入了普通人的生活中，但即便非AI从业者在使用过几次后也可以发现，大模型经常会胡编乱造，生成错误的事实。
瑞士信息与通信科技公司Lakera成立于2021年，该公司为生成式AI应用程序开发的安全工具拥有专有的威胁情报数据库，可防御对大型语言模型（LLM）的各类攻击并对AI应用程序进行压力测试检测漏洞，为AI应用程序提供企业级的安全保护。
AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法，让Llama2一举击败GPT-4 0613、Claude 2、Gemini Pro领先模型。
要真正的实现AGI的话，需要有强大的模型和数量庞大且高质量的数据、可扩展的基础训练以及符号化的方法。
昨天，Meta、纽约大学的研究者用「自我奖励方法」，让大模型自己生成自己的微调数据，从而在 Llama 2 70B 的迭代微调后超越了 GPT-4。今天，英伟达的全新对话 QA 模型「ChatQA-70B」在不使用任何 GPT 模型数据的情况下，在 10 个对话 QA 数据集上的平均得分略胜于 GPT-4。
自 ChatGPT 等大型语言模型推出以来，为了提升模型效果，各种指令微调方法陆续被提出。本文中，普林斯顿博士生、陈丹琦学生高天宇汇总了指令微调领域的进展，包括数据、算法和评估等。
主题驱动的文本到图像生成，通常需要在多张包含该主题（如人物、风格）的数据集上进行训练，这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等，但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练，往往无法很有效地兼容社区已有的模型，并无法在真实场景中快速且低成本应用。
谷歌CEO劈柴在公开信中承认：谷歌的裁员计划还要持续一整年，还有更多岗位会被淘汰，且持续一整年。根据Layoffs数据，开年不到一个月，科技公司总共已裁掉7,785名员工。AI真来淘汰人类了？
本文探讨了应用人工智能（AI）的未来前景。作者指出规则引擎和数据在AI发展中的重要作用，同时提到了大模型的持续进化和AI Agent技术的发展。然而，作者也提到了目前中国在大模型方面的不足和一些技术的虚假宣传。最后，文章还介绍了RAG技术和向量搜索引擎的发展趋势。
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