1.产业新闻
Databricks 推出 Dolly：用价格实惠的大型语言模型实现民主化指令跟随人工智能
Databricks推出了Dolly，这是一种价格实惠的大型语言模型（LLM），具有类似于ChatGPT的惊人的指令跟随能力。Dolly使用EleutherAI的开源60亿参数模型，并在来自Alpaca的小型指令训练数据上进行了微调。该模型的表现表明，ChatGPT等最先进模型的质量提高可能更多地取决于专注于指令跟随训练数据的语料库，而不是更大或更好调整的基础模型。Dolly的技术为公司构建自己的廉价指令跟随模型提供了机会。
这家鼓励你与AI聊天机器人交流的初创公司在最新一轮融资中获得了资源的提升。真正的对话代理人是一种强大且危险的技术。他们希望安全地为每个人构建它们。
2.研究动态
大多数深度推荐系统通过对产品进行嵌入，然后进行某种最近邻检索来工作。这里有利有弊。这项新工作使用序列到序列模型和离散产品嵌入来推荐顾客互动序列中的下一个产品。它比一些强基线模型提高了高达17%的性能。
随着逼真的文本生成系统的崛起，我们作为一个社区正在努力构建检测器。事实证明，由于LLM被训练成模仿人类语言，这可能甚至不可能实现。然而，通过使用由模型提供者托管的语义上相似的生成进行检索，仍有一些希望。
NanoPaLM 是受 NanoGPT 和 NanoT5 启发而产生的。PaLM 是 Google 的 Pathways 模型，它具有一些新颖的架构变化，使得它很有研究价值。个人最喜欢的是多查询注意力的使用，它可以降低计算成本并允许更长的上下文长度。
作者提出了一个新任务——关系倒置：给定一些示例图像，其中每个图像中都存在一个关系，我们的目标是找到一个关系提示来捕捉这种交互，并将关系应用于新实体以合成新场景。
MagicFusion：通过融合扩散模型来提高 T2I 生成性能
本文讨论了一种新技术，称为显著性感知噪声混合（SNB），它混合了两个扩散模型的预测噪声，以实现更可控的图像生成。所提出的方法无需训练，并且实验表明，在各种应用中它都非常有效。
在您的硬件上运行的个人助手，维护您的数据隐私，并使您的生产力大大提高，现在比以往任何时候都更接近实现。
Shell GPT 是由 GPT-3.5 提供支持的命令行生产力工具。
3.延伸阅读
Forerunner 合伙人预测哪些人工智能企业将扩展并成功
Forerunner 的管理合伙人 Brian O’Malley 强调了人工智能重塑行业的潜力，但也强调了当前阶段的不确定性，并将其与 Web3 的热潮进行了比较。他认为，为了使人工智能成为日常生活的重要组成部分，它需要理解意图和情感上的微妙差别，就像 GPS 和相机技术改变了移动技术一样。应该利用人工智能为客户服务，最好的人工智能公司是那些客户甚至不知道其中涉及到人工智能的公司。专注于可靠和可重复的人工智能体验将有助于建立持久的企业，最终将人性带回技术驱动的体验中。
Sam Altman 表示 ChatGPT 数据库中存在固有的偏见
这篇文章报道了 OpenAI CEO Sam Altman 的一份声明，涉及用于开发 ChatGPT 语言模型的训练数据中存在的固有偏见，强调了需要更多多样化的数据和在人工智能开发中考虑伦理的必要性。
AI 伴侣 Replika 将再次与用户进行情色角色扮演。
本文讨论了如何使用人工智能在火星上寻找外星生命，通过分析来自行星表面和大气的海量数据，识别可能表明存在生命的模式。
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