随着AI生成内容的广泛应用，大家是不是越来越难以区分AI和人类创作的内容？
5月8日，OpenAI在官网宣布，将推出面向其文生图模型DALL·E 3 的内容识别器，以及一个媒体管理器，这个识别器可以帮助开发人员快速识别内容的真假。
而且，这次ChatGPT的内容也有所改进：OpenAI最近在ChatGPT生成的内容中加上了原始网站链接，以保护知识产权并增加内容的可信度。
以下是案例：达拉斯最适合午夜约会的5家餐厅。ChatGPT会在回答的每一条内容上加上餐厅的官网地址。
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4月24日，苹果开源了大语言模型OpenELM。这与微软刚开源的Phi-3 Mini类似，是一款专门针对手机等移动设备的模型。
以下是一些重点信息的摘要： 1. 开源OpenELM: 苹果公司开源了一个名为OpenELM的大语言模型，这与微软开源的Phi-3 Mini类似，是专为移动设备设计的模型。 2. 模型参数: OpenELM提供了四种不同参数规模的模型，分别是2.7亿、4.5亿、11亿和30亿参数。 3. 功能: 该模型能够执行生成文本、代码、翻译、总结摘要等功能。 4. 预训练数据: 尽管最小的模型只有2.7亿参数，但苹果使用了1.8万亿tokens的数据进行预训练，这是其小参数下仍能表现出色的原因之一。 5. 深度神经网络库CoreNet: 苹果同时开源了用于训练OpenELM的深度神经网络库CoreNet，该库在开源后不久就在GitHub上获得了超过1100个星标。 6. 苹果的开源策略: 苹果通常在手机领域采取闭源策略，但此次开源可能是为了吸引用户，未来可能会推出闭源产品实现商业化。 7. 技术贡献: 苹果不仅发布了模型权重和推理代码，还发布了完整的训练和评估框架，包括数据准备、模型训练、微调和评估流程，以及多个预训练检查点和训练日志。 8. OpenELM架构: OpenELM的架构，包括其技术创新点，如无编码器的transformer架构、层级缩放策略、不使用全连接层中的可学习偏置参数等。 9. 训练流程与数据集: 苹果使用CoreNet作为训练框架，Adam优化算法，以及动态分词和数据过滤的方法。
开源地址：https://huggingface.co/collections/apple/openelm-instruct-models-6619ad295d7ae9f868b759ca?ref=maginative.com CoreNet地址：https://github.com/apple/corenet?ref=maginative.com 论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.14619
小伙伴们，Microsoft Copilot 的重大更新！定制 Copilot GPT 现已推出。这意味着你可以在微软的工具里创建自己的 GPT 并共享它们~
具体方法如下：
→ 创建Copilot GPT ①访问官网：https://copilot.microsoft.com/ ②点击右侧的“查看所有 Copilot GPT” ③然后选择“创建新的 Copilot GPT”
→设置你的Copilot ①关注 creation chat ②设置名称、任务等 ③流程与 ChatGPT Plus 相同，无需个人资料照片
→配置你的Copilot ①可以单击“配置”选项卡 ②在这里你可以直接选择名称、描述、提示... ③你还可以添加知识文件并启用/禁用互联网访问和 Dall-E 3
→发布和使用 ①在发布之前单击“预览”按钮进行尝试 ②你只能为自己或任何有链接的人发布你的Copilot ③它将自动添加到右侧的 GPT 列表中
