OpenAI推DALLE3；Github Copilot广泛使用；丰田新方法训练AI；红杉谈AI第二幕；谷歌让AI怀疑自己

DALL·E 3 比以前的系统更能理解细微差别和细节，使用户能够轻松地将您的想法转化为非常准确的图像。它很快就会被本地集成到ChatGPT中。

GitHub正在扩大其 AI 编码聊天机器人Copilot Chat的可用性。Copilot Chat以前是针对商业用户的公开测试版，现在可供Visual Studio和Visual Studio Code中的个人用户使用。

丰田研究所（TRI）正在展示研究的进步，可以在一夜之间教机器人一项新技能。TRI利用传统的机器人学习技术和类似于生成AI模型的扩散模型。其系统已经过60项技能培训，专注于不同环境中的多功能性，旨在使机器人能够在各种环境中有效运行并适应新任务。

生成式 AI 开发基础模型和新颖性应用程序的第一步即将结束。取而代之的是第二幕，生成 AI 端到端地解决人类问题。

谷歌的巴德聊天机器人现在提供了一个“双重检查”功能，当用户提示时，它通过检查网络是否有确凿或矛盾的信息来评估其响应。这一添加旨在提高准确性和问责制，但可能仍要求用户自己验证搜索结果和解释。

谷歌开发了PROmpting优化（OPRO），这是一种使用人类式鼓励来提高LLM数学技能的技术，例如“让我们一步一步地思考”。

Microsoft正在计划举办一场特别活动，以公布其将AI集成到Windows，Microsoft 365，Surface等中的愿景。

这项研究介绍了RenderIH，这是一个大量超逼真的图像集合，显示手处于各种位置，解决了过于简单的旧数据集的问题。它还介绍了TransHand，这是一种非常准确地读取这些手部位置的新工具。

这项研究着眼于正在彻底改变许多技术领域的LLM如何更好地提出顺序建议（例如建议接下来会有什么歌曲或电影）。

这项研究的重点是制作大型语言模型，这些模型已经非常擅长理解和生成文本，甚至更好地回答医学问题。

DFormer是研究图像颜色和深度的独特方法。与旧方法不同，DFormer 专为 RGB-D 图像而设计。

OpenPipe是一种通过少数描述进行模型蒸馏的工具。

语言模型经常对事实查询产生幻觉。通过检索事实，我们可以减少这些不准确之处。但是，嵌入查询和搜索向量存储的检索增强生成 （RAG） 的幼稚形式通常表现不佳。这篇文章讨论了如何使用查询对象和信息检索技术显著提高性能。

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真正伟大的创新是成对的。技术创新和商业模式创新共同提供异常结果。AI 是下一个技术创新，但我们是否在商业模式方面找到了它的对应物？

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