1.更强的Llama 2开源，可直接商用：一夜之间，大模型格局变了
2.微软Office全家桶版GPT-4定价每月30美元，Azure牵手Llama 2
3.清华造了个游戏公司！十余个ChatGPT上岗，7分钟开发一款游戏
更强的Llama 2开源，可直接商用：一夜之间，大模型格局变了
文章来源：机器之心
概述
Meta发布了大家期待已久的免费可商用版本Llama 2，这是一种强大的开源大模型。Llama 2模型系列包含70亿、130亿和700亿三种参数变体，训练数据比Llama 1多了40%，上下文长度也翻倍，并采用了分组查询注意力机制。Llama 2在包括推理、编码、精通性和知识测试等许多外部基准测试中都优于其他开源语言模型。
要点
- [🚀] Meta发布了免费可商用版本的Llama 2，这是一种强大的开源大模型。
- [📊] Llama 2模型系列包含70亿、130亿和700亿三种参数变体。
- [📈] 相比于Llama 1，Llama 2的训练数据多了40%，上下文长度也翻倍，并采用了分组查询注意力机制。
- [🏆] Llama 2在包括推理、编码、精通性和知识测试等许多外部基准测试中都优于其他开源语言模型。
- [💻] Llama 2-Chat针对对话用例进行了专门优化，其训练流程包括预训练和微调两个阶段。
- [🔒] 根据Meta对有用性和安全性的人工评估，Llama 2-Chat可能是闭源模型的合适替代品。
- [🔬] Meta详细介绍了Llama 2-Chat的微调和安全改进方法，使社区可以在其工作基础上继续发展，为大语言模型的负责任发展做出贡献。
- [🌐] Llama 2的训练语料库包含了来自公开可用资源的混合数据，并且不包括Meta产品或服务相关的数据。
- [🛡️] Llama 2在安全性方面进行了全面的评估，包括真实性、毒性和偏见三个关键维度的评估。
- [🔍] Llama 2-Chat模型在单轮和多轮提示方面均显著优于开源模型，表现出了75%以上的整体胜率。
微软Office全家桶版GPT-4定价每月30美元，Azure牵手Llama 2
文章来源：机器之心
概述
微软在Microsoft Inspire活动中公布了其AI领域的一系列新技术和产品，包括基于GPT-4的技术栈。微软CEO萨提亚·纳德拉表示，自然语言理解交互和AI逻辑推理能力正在重塑我们的所有业务。微软发布了40余个新升级，包括Bing搜索的常规升级、企业版Bing Chat、Microsoft 365 Copilot部分上线，以及Azure OpenAI服务等。
要点
- [🔬] 微软在Microsoft Inspire活动中公布了其AI领域的一系列新技术和产品，包括基于GPT-4的技术栈。
- [🔍] 微软发布了Bing搜索的常规升级，正式上线了符合GPT-4水平的视觉搜索，这项功能可以为全球超过1.6亿人提供服务。
- [💼] 微软推出了企业版Bing Chat，这是一个「企业内部版ChatGPT」，可以放心处理敏感的商业数据，聊天数据不被微软访问，且不会被用于训练模型。
- [✍️] Microsoft 365 Copilot部分上线，这是一款人工智能大语言模型（LLM）工具，可以帮助用户在Microsoft Office应用程序中进行写作、总结和创建。定价为企业账户每用户每月30美元。
- [☁️] Azure OpenAI服务是微软推出的一项AI基础设施服务，让用户访问由OpenAI开发的一系列模型，比如GPT-4、GPT-3和Embeddings。
- [🌐] Meta正式开源了LLaMA 2版本，并可免费用于商业用途。这一最新的模型，将在微软的Azure和Windows平台上线。
- [📈] 微软CEO纳德拉预测，未来AI技术将为全球增加7-10%的GDP。
清华造了个游戏公司！十余个ChatGPT上岗，7分钟开发一款游戏
文章来源：量子位
概述
清华大学的研究团队利用ChatGPT打造了一个全自动的”游戏公司”，名为”ChatDev”。这个”公司”的所有角色，包括CEO、程序员、设计师等，都由AI扮演，可以在7分钟内完成一款游戏的开发，成本仅为0.3美元。
要点
- [🤖] 清华大学的研究团队利用ChatGPT创建了一个全自动的”游戏公司”，名为”ChatDev”。
- [⏱️] “ChatDev”可以在7分钟内完成一款游戏的开发，成本仅为0.3美元。
- [👥] 在”ChatDev”中，所有角色，包括CEO、程序员、设计师等，都由AI扮演，实现了从设计到测试的完整流程。
- [🎮] “ChatDev”开发游戏的平均时间是409.84秒，最快的甚至不到三分钟，最慢的也不过17分钟。
- [💡] “ChatDev”的工作流程包括设计、编程、测试和文档编写四个大环节，每个环节都由两个AI bot共同完成。
- [🔁] “ChatDev”引入了”记忆流”和”自我反思”两种工作机制，以提高设计工作的质量和保证思路的连贯性。
- [👀] 人类可以随时查看”ChatDev”的对话、代码等信息，确保开发的灵活性，如有需要，也可以进行人工干预。
- [🔬] “ChatDev”是由清华大学NLP实验室孙茂松教授指导打造的，他的研究方向是自然语言理解、中文信息处理等。
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