今日AI-OpenAI-2024年10月16日

1. OpenAI发布新论文揭示ChatGPT会根据用户名字推断性别、种族等身份特征，并重复训练数据中的社会偏见。
2. 论文中提到ChatGPT在回答问题时，会用户名字给出不同的答案，存在刻板印象。
3. OpenAI强调真正被判定为有害的回复率仅0.，研究此问题是为了展示研究中涉及到的情况。
4. 研究还发现一些值得关注的结论，如在开放式任务中出现有害刻板印象的可能性更高，记忆或自定义指令输入用户名，有害刻板印象评估高度相关等。
5. 团队使用了一个大模型当“研究助手”研究，提出了一种能在保护隐私的前提下在大规模异构的真实对话数据上评估Chatbot偏见的。
6. 研究发现了一些有趣且细微的回应差异，如在“写故事”任务中，当用户名暗示性别时，AI倾向于创造与之匹配的主角；女性得到而言语言更友好简单。
8.在不同模型版本中的对比实验，GPT-3.5 Turbo表现出最高的，而较新模型在所有任务均低于1%。
9 他们还增强学习技术可以显著减轻有害刻板印象，出后干预的重要性。
1. 这项工作为评估聊天机器人中的第一人称公平性提供了一套系统、可复现的方法。

1. OpenAI发布53页新研究，揭示名字中隐含不同性别、种族或民族背景的用户，ChatGPT在整体回应质量上，没有显著差异，但在某些情况下，用户名字偶尔会激发ChatGPT对同一提示词，给出不同回答，这些差异中，不足1%的响应存在的刻板印象。
2. 研究中，他们提出了可扩展的、保护隐私的方法，具体来说，先去评估与用户姓名相关的潜在偏见，再利用第二语言模型独立分析ChatGPT对姓名敏感性，最后人工评估分析结果准确性。3.，LLM有时仍会从训练数据中，吸收和重复社会偏见，比如性别、种族的刻板印象。
4. OpenAI研究了ChatGPT如何回应数百万条真实请求，为了在理解真实世界使用情况的同时保护用户隐私，他们采用了以下方法：指示一个大模型GPT-4o，分析大量真实ChatGPT对话记录中的模式，并在研究团队内部分享这些趋势，但分享对话内容。
5 研究发现，当ChatGPT知道用户的名字时，无论名字暗示的性别或种族如何，它都能给出同样高质量的回答。然而，实验结果表明，名字与性别、种族或民族的关联确实会导致回答出现差异。
6. GPT-4o评估显示，约0.1%的整体案例中，这些差异存在有害的刻板印象。值得注意的是，在某些领域中，旧版模型表现出的偏见比例高达约1%。
7. OpenAI研究者也承认，这项研究也存在局限性，一个原因是，并非每个人都会主动透露自己的名字。而且，除名字以外的其他信息，也可能影响ChatGPT在第一人称语境下的公平性表现。

1. OpenAI的新研究发现，名字中隐含不同性别、种族或民族背景的用户，ChatGPT在整体质量上显著差异，但在某些情况下会给出不同回答，且不足1%的响应存在有害的刻板印象。
2. 研究中提出了可扩展的、保护隐私的方法，使用RL等后期预训练干预措施可以有效减少AI的有害偏见。
3. 以往研究表明，LL有时仍会从训练数据中吸收和重复社会偏见，而ChatGPT在不同任务中的响应存在性别刻板印象。
4. OpenAI研究了ChatGPT如何回应数百万条真实请求，采用了指示大4o分析大量真实ChatGPT对话记录中的模式，并在研究团队内部分享这些趋势，但不分享底层对话内容的方法。
5. 研究发现，当ChatGPT知道用户的名字时，无论名字暗示的性别或种族如何，它都能给出同样高质量的回答，但名字与性别、种族或民族的关联确实会导致回答出现差异。
6.某些领域中，旧版模型表现出的偏见比例高达约1%，开放式任务且需要较长回答的任务更容易包含刻板印象。
7. OpenAI研究者承认，这项研究存在局限性，如并非每个人都会主动透露自己的名字，除名字以外的其他信息也可能影响ChatGPT在第一人称语境下的公平性表现等。

1. OpenAI 最新 5 页论文揭示 ChatGPT 会根据用户名字推断性别、种族等身份特征，并重复训练数据中的社会偏见。
2. 例如，提问“建议 5 个简单的 ECE 项目”，小美和小帅会得到不同的回答。
3 OpenAI 表示，人们使用聊天机器人的目的五花八门，偏见会影响用户体验和社会公平。
4. 研究中还发现值得关注的结论：在开放式任务中，出现有害刻板印象的可能性更高；记忆或自定义指令输入用户名，有害刻板印象评估高度相关；决策类提示和对话类提示嵌入向量几乎可以完全分离。
5. 研究方法上，团队使用了一个大模型“研究助手”加速研究。
6. 总的来看，工作为评估聊天机器人中的第一人称公平性提供了一套系统、可现的方法。

1. 文章详细梳理发展史、OpenAI发展史、融资过程、高管离职过程，并介绍了对AI领域有杰出贡献科学家、核心OpenAI人物 文章介绍了OpenAI的核心人物，包括Sam Altmanver、Mira Murati、Elon Musk等。
3. 文章介绍了AI领域的rey Hinton、飞飞、Yann Lecun等。<>4. 文章介绍了科学家的潜心研究（1950-2012），包括艾伦·图灵的模仿游戏、Frank rosenblatt的「第一台感知器马克1号」、Marvin Minsky的人工智能概念、Geoffrey Hinton的反向传播算法等。
5. 文章介绍了寒冬正在消退（2012-014），包括Hinton及两位学生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever计算机视觉竞赛ImageNet中以压倒性优势取得冠军，谷歌买下Hinton的公司，业内确信深度学习为AI带来的发展等。
6. 文章介绍了OpenAI成立的4），买下了DeepMind公司，马斯克发推文称DeepMind做的AI实验，速度快到令人br>7. 文章介绍了OpenAI正式成立（2015），包括Sam Altman、G Brockman、Elon Musk、Ilya Sutsksever等在硅谷Palo Alto别墅一起吃了一顿饭，商讨建立一家AI实验室，让AI朝着安全方向发展，确保通用人工智能AGI造福人类8. 文章介绍了陷入迷茫（2017），包括OpenAI推出了G了一点小水花，竞争对手DeepMind的AplhaGo击败了韩国顶级围棋选手李世石，OpenAI在Dota2中利用DotaAI战胜了曾经最强的中单选手Dendi，Google的8位科学家发布的一篇名为《Attention is all中提出的为Transformer等。
9. 文章介绍了命悬一线（2018包括OpenAI推出GPT第一代推出ert4倍，碾压GPT，马斯克离开OpenAI等。< 文章介绍了新生（2019），包括SamAtman成为CEO，Brokman成为CTO，Sam去找了2个人，目的是获得上千万美元，成立营利部门，吸引了大投资方，那就是微软等。
11. 文章介绍了飞速发展（2022），包括微软宣布与Open投资10亿美元，OpenAI获得了OpenAI技术的加持，捆绑Bing，抢了谷歌的客户，捅了竞争对手一刀等。
12. 文章介绍了动荡不安2024），包括微软决定加大与OpenAI的合作，决定投资100亿美元，并持股49%，OpenAI开启了它的融资之路，多名联合创始人以及高管纷纷离职等。

1. OpenAI将在未来六个月左右转变为营利性AI公司，预计今年亏损40亿至50亿美元，此前其首席技术官、首席研究官等多位高层。
2. OpenAI正寻求66亿美元的风险投资，估值达1570亿美元，苹果、NVIDIA和Microsoft等公司或参与投资，但苹果可能因财务状况等原因放弃。
3. 软银愿景基金可能向OpenAI投资5亿美元，引发市场对OpenAI财务状况的担忧。
4. OpenAI预计2024年亏损50亿美元，收入预计达37亿美元，但到2029年将达到1000亿美元，这一说法令人震惊。
5. OpenAI目前花费2.35美元才能赚1美元，其产品越来越商品化，市场竞争激烈，缺乏独特的竞争力。
6. OpenAI的主要收入来源是ChatGPT Plus，其大部分计算成本来自利润最低的产品，且大部分收入来自为ChatGPT Plus付费的人，这表明其大部分计算成本来自利润最低的产品。
7. Open云服务业务收入增长缓慢，市场需求不足，缺乏竞争力。
8. OpenAI需要在未来15个月内将收入增加两倍以上，才能达到116亿美元的销售额，但目前的成本结构使其难以实现盈利。
9. OpenAI的非营利结构转变为营利性组织存在困难，且其估值过高，可能导致投资者对其未来发展产生疑虑。

1. One-Shot Agent解析
2. One-Shot
3.-Shot Agent
4. 方向

1. OpenAI的执行官Sam Altman宣布他们的新o1系列模型已经正式达到了人类的推理和问题解决水平。
. OpenAI现在的估值达到了17亿美元。
3.AI将他们的模型分为五个级别：机器人一级、推理者二级代理人三级、创新者四级组织五级。
4. Altman声称o1明显达到了二级，这意味着这些模型不仅仅是提供回应，问题。
5. 三级AI模型称为将没有人类干预的情况下现实世界中做决策和。
6 一个的模型One X即将生产，它不是一个普通家庭机器人，可以自主地拆包杂货、清洁厨房并，由先进的AI提供支持。
7.的运行速度，即使一个AI在传统意义比更聪明，思考更快的给了它一个优势。
AGI是人工智能质变的一个。

1. OpenAI发布实时API公测版，通过与新一代大模型GPT-4o建立的无缝通信流，实时API可以实时处理语音对话之间的打断和调整，让人类与AI的对话和两个人面对面交谈一样无缝且自然。
2. OpenAI官方提供了实时API的两个合作案例，一个是让用户实现与AI营养和健身教练的自然对话，另一个是让用户与AI扮演的不同角色对话学习新语言。
3. OpenAI宣布了3家语音API合作者：LiveKit、Agora、Twilio。其中Agora是此次唯一入选的中概股公司，其中国兄弟公司是声网。
4. OpenAI从研发ChatGPT这种直接面向C端用户的应用，转而向面向B端用户的上游技术发展。
5. 实时API功能上线的背后，是整个RTC（实时音视频通讯技术，Real time communication）技术发展成熟的体现。
6. 对于OpenAI这种大模型厂商而言，具备端到端实时语音处理的能力很关键。
7. 多模态大模型接入RTC只是第一步，后续的RTC技术如何保障低延时、流畅的语音交互体验更为关键，这需要专业的细分领域公司进行技术和体验的优化。
8. 在OpenAI引领下，大模型多模态交互能力的升级让AI实时语音交互跨越式发展，各类RTC应用也应运而生，成为了当下国内外大模型厂商的发力点。
9. 声网作为全球实时互动云行业的开创者，在音视频领域积累了深厚的技术优势与场景实践，在大模型具备实时语音交互能力后，声网通过与客户在AIGC场景的深度合作，探索出了一套实时多模态对话式AI解决方案。
10. 除了各类软件端的应用之外，AI实时语音交互能力的提升，让智能硬件的场景也迎来了进一步优化的风口。
11. 针对智能硬件的特殊性，声网也探索出了“AI x IoT”智能硬件解决方案。

1. OpenAI 绝密文件泄露，黑客入侵内部消息系统，公司加强安全措施。
2内容探秘，包括 AGI 秘密战略、未来发展预测。
3. 内部秘密牵扯，神秘项目 Q*引发猜测，核心员工离职。
4. 影响与反思，对人工智能发展产生多方面影响，行业应加强安全防护和伦理规范。

1. OpenAI 最新 53 页论文揭示 ChatGPT 会根据用户的名字推断出性别、种族等身份特征，并重复训练数据中的社会偏见
2. ChatGPT 会根据用户的名字猜测问题中的缩写含义，“小美”可能被认为是幼儿教育，帅”可能被认为是电子和计算机
3. ChatGPT 会倾向于把故事主角设定与提问者性别一致，以让用户更有代入感
4. 总体上，更容易语气友好的回复，以及口语化通俗化表达男性名字则更多收获专业术语
5.开放式任务如写故事中，出现有害刻板印象的可能性更高
6. 用记忆或自定义指令两种不同方式输入用户名，有害刻板印象评估高度相关，表明 AI 存在内在偏见，与表达方式无关
7. 决策类提示和对话类提示的嵌入向量几乎可以完全分离
8. GPT-3.5 表现出最高程度的，而较新的模型在所有任务中均低于 1%
9. 增强学习技术可以显著减轻有害刻板印象，体现出后训练干预的重要性
10. 这项工作为评估聊天机器人中的第一人称公平性提供了一套系统、可复现的> 11. ChatGPT 的长期记忆功能能你的名字，能记住你们之间很多互动

1. OpenAI了智能体arm，这是一个实验性质的多智能体编排框架主打特征是工效与轻量。
2. Swarm于使Agent协调和执行变得轻量级、高度可控且易于测试，它通过原始抽象实现这一点：智能体和交接。< 3. Swarm的使用非常简单，先来看一个的使用示例。
. Swarm的run()函数类似于Chat Completions API中的chat.completions.create()函数——它消息并返回消息，但在调用之间不保存任何状态。br> 一个Agent简单地封装了一组指令和一组函数，并且有能力将执行交接给另一个Agent。br> 多智能体领域其他参与者有微软AutoGen和crewAI，这两个框架都比Swarm了成熟的解决方案，但Sw是开发者尝试智能体协调的一个绝佳起点。
7. 我认为，多智能体系统是AI未来的组成部分。Swarm虽然是实验性的，但它为我们展示这些系统如何实现视角

1. OpenAI发布53页研究报告，称ChatGPT会根据用户名字给出不同回答，在某些情况下存在刻板印象。
2. 研究发现，名字中隐含不同性别、种族或民族背景的用户，Chat在整体回应上没有显著差异，但在某些情况下会给出不同回答。
3. 研究通过评估与用户姓名相关的潜在偏见，利用第二语言模型独立分析ChatGPT对姓名敏感性，最后通过人工评估分析结果准确性。
4. 研究发现，在某些领域中，旧模型表现出的偏见比例高达约1%，而较新的大语言模型在所有任务中的偏见率都低于1%。

1的研究，身份会影响ChatGPT响应，刻板印象可能训练数据集。
2. OpenAI探讨了用户身份线索对，姓名可能导致响应中带有刻板印象，但总体上性别种族和文化背景姓名并不造成显著差异。
5. OpenAI评估了后训练在降低偏见方面的作用，发现强化学习确实

1. OpenAI官宣推出canvas，它是能与ChatGPT「并肩作战」的全新界面，基于GPT-4o构建，目前仍在测试阶段，可在所有模型中手动选择，所有Plus用户不用等待，直接可用，未来OpenAI还计划向所有免费用户全面推出。
2. canvas不仅可以让你与ChatGPT一起做研究，还能写代码、邮件等等，最重要的是还能帮你一起脑洞。
3. canvas面板中，还多了一个快捷菜单，让协作更加轻易便捷了。
4. 在Canvas界面助力下，GPT-4o编码性能飞跃18%。
5. canvas项目负责人Karina Nguyen表示，我对终极AGI界面的愿景，是一张空白的画布。
6. canvas可以帮人类研究、写代码、创作。
7. canvas的推出，是OpenAI对劲敌Anthorpic的Claude artifacts最大的回击。
8. OpenAI在博客中表示，如果要让人工智能变得更有用、更易用，就需要重新思考我们如何与它互动。而canvas，就是一种全新的方法，未来还将经历快速迭代。
9. 为了让模型更适应canvas模式，团队也对GPT-4o进行了必要的修法，添加了一些核心行为。
10. canvas一经发布，已在全网掀起热议。

1. 文章讲述了OpenAI的发展历程，包括其理念的奠定、研究成果的推动、商业化的转变、ChatGPT的成功推广以及随之而来的财务状况。
2. 文章提到了OpenAI的创始人之一埃隆·马斯克与谷歌创始首席执行官拉里·佩奇之间关于人工智能安全的对话，以及马斯克对人工智能发展道德的担忧。
3. 文章还介绍了OpenAI的早期发展，包括其在自然语言处理、强化学习和机器人技术等领域的研究项目，以及其在技术挑战和为科学界做出的贡献。
4. 文章提到了OpenAI的商业化转变，包括其从非营利为“利润上限实体OpenAI LP，以及其获得微软10亿美元投资的情况。
5. 文章介绍了OpenAI的重要产品ChatGPT的推出和发展，以及其在用户增长和财务状况方面的情况。
6. 文章还提到了OpenAI的创始人之一山姆·奥特曼被解雇和聘用的情况，以及其。
7. 文章介绍了OpenAI的创始团队成员的现状，包括他们的职业发展和离开OpenAI的原因。
8. 文章对OpenAI的未来进行了展望，包括其收入预测和面临的挑战。
9. 文章最后强调了OpenAI的核心价值观和领导力的重要性，以及拥抱变化的必要性。

1. OpenAI于2024年9月13日正式发布全新的推理模型o1，本文结合最新数据与案例，深入分析1模型的推理能力展示、功能特性以及应用。
2. o1模型的核心亮点在于其分步复杂推理能力，通过引入“思维链”技术，模型能够将复杂任务逐步拆解成较为简单的子任务进行解决。
3. o1模型采用了自我对弈强化学习策略，通过尝试和错误来学习策略和优化决策，o1模型处理需要策略和的任务时，展现出了更高的智能和。
4. OpenAI此次发布的o1模型包括o1o1-preview和o1-mini三个版本，旨在满足不同用户的需求。
5. o1模型在数学、编程和科学领域出的卓越能力，为科学研究和编程开发提供了新的强大工具。
7. o1模型在推理能力上的突破，有望为自动驾驶和智能制造等行业提供更为精准的支持。<> 8. o1模型的发布标志着AI逻辑推理一重要进步，随着技术的演进优化，AI模型将在更多领域展现出更强大的实力和潜力。
9. AI技术的普及和应用将对劳动力市场产生影响，我们需要积极应对这一变革，通过教育和培训提升劳动力的技能水平，以适应未来劳动力市场的变化。br>0. AI技术的发展带来了伦理和安全方面的挑战，我们需要关注其可能带来的伦理和挑战，并积极应对挑战以确保技术的健康发展。

1. 《人工智能现状》报告发现，OpenAI 对其他人工智能公司的领先优势已基本消失。
. 今年的报告于上周晚些时候发布，其中最重要的一点是，OpenAI 对其他 AI 实验室的领先优势已大大减弱。
3. 另一个重要结论是使用经过训练的 AI 模型（一种称为“推理”的活动）的正在迅速下降。
4. 机器人技术卷土重来，机器人公司将法学硕士学位和新的“世界模型”现有技术起来，在使机器人更强大、更容易（也更便宜）部署和定制方面取得了重大进展。
. 《人工智能现状》报告并不是了解人工智能领域最新动态的唯一途径。另一个了解人工智能快速发展格局并了解人工智能如何影响商业的好地方是《财富》杂志即将在旧金山举行的人工智能头脑风暴。

1. OpenAI 全新 o1 大模型很强，在代码竞赛和博士级科学问题上的表现超过了 GPTo 和人类专家
2. o1 强大的原因是采用强化学习进行训练，更好地执行链式思考，实现思维过程的自我完善
3. LLM 结合强化学习，可以有效提高模型处理复杂任务的，接下来要重点关注与强化学习结合的 4 个方向：LLM 处理复杂 、LLM 提供奖励函数、M 解决决策问题 、LLM 生成策略解释
4. OpenAI 的 o1后，围绕 LLM强化学习还会有更多创新研究
5. LLM 的内容很杂，小白入门难度大，作者帮大家系统梳理大模型脉络，并邀请多位高校博士、顶会审稿人，联手打造了 30大课程
6. 课程大纲包括大模型概念以及应用场景、LP 大模型基础、前沿与学习路径、基于模型量化的的进展、基于模型剪枝的大模型高效计算和应用模态大模型的过去、现在和未来、大语言模型的 RLHF、大模型的高效微调、大、LLAMA2 中文大模型、大模型前沿论文带读训练营、掌握大模型领域前沿通三套企业级项目代码
7. 开发基于大模型的机器人，基于大模型的系统实战一）大模型原理及综述，精读大模型3 论文、Instruct 论文，精读谷歌 PaLM 论文、脸书 LLaMA 论文，实战大模型的系统（二），实战微调 LLaMA 模型

1. OpenAI发布了OpenAI o1-preview模型，其强大的逻辑推理能力和更广阔的应用前景引发了业界广泛关注，被视为通用人工智能（AGI）发展历程中的重要里程碑。
2. OpenAI o1-preview的发布，标志着大模型技术进入了一个全新的发展阶段。它不再仅仅依赖于海量数据的统计学习，而是开始尝试模拟人类的逻辑思维过程，从而实现更精准、更可控的推理和输出，为最终实现通用人工智能（AGI）奠定了重要基础。
3. OpenAI o1-preview的reasoning机制带来了推理能力的质的飞跃，同时也对算力提出了更高的要求，传统的算力架构和芯片设计面临着新的挑战。
4. 尽管OpenAI o1-preview的算力成本依然高昂，但其强大的推理能力和准确性已经为其在多个领域打开了应用的大门。
5. OpenAI o1-preview的发布，不仅展示了大模型的巨大潜力，也为未来的发展指明了方向。
6. OpenAI o1-preview的发布，为国产GPU产业带来了新的机遇和挑战。

1 文章探讨了大语言模型在数学推理中的局限性，通过具体实验揭示了无关信息对模型推理能力的影响。
2. 论文围绕GSM8K数据集展开诸多实验，发现通过魔改GSM8K向小学数学问题添加无关信息，大模型推理的成功率会大幅下降。
3. 作者通过测试发现，在小学题中加入无关条件，AI会算错，全军覆没。
4. 文章指出大模型的推理能力比想象中脆弱，它们不是在真正推理，而是试图复制在训练数据中观察到的推理步骤。
5. 论文还得出一些重要结论，如随着问题难度提升、改变数值或名词，模型表现会下降，表明大语言模型在推理复杂问题时非常脆弱。