最新关于chatgpt5的消息

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以下是 AI 加教育的最新进展： 案例方面： “AI 赋能教师全场景”，来自 MQ 老师的投稿贡献。 “未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI”，揭示了人工智能在教育领域从理论走向实际应用带来的颠覆性改变。 “化学：使用大型语言模型进行自主化学研究”。 “翻译：怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文？”，介绍了 8 种方法。 对未来的预判： 个性化学习时代已到来，AI 将作为教育生态系统的一部分与人类教师协作，为孩子提供不同的学习体验，如混合式教学、定制学习路径等。 教育工作者将成为学习的引导者和伙伴，更多关注孩子的全人发展，如创造力和社交智慧。 未来 3 年，提升人机协作效率的领域，如 AI 作业批改、备课、定制教育规划、学前启蒙等，对教育从业者蕴藏着巨大机遇。 探索实践： 过去半年多，梳理教学和育儿工作流，每个环节与 AI 协作可大幅提升效率，但也加剧了知识获取的不平等。从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”进行了落地实践的拆解。

以下是一些最新的开源数字人项目： 1. 项目地址：https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d ，选择了 live2d 作为数字人躯壳，其驱动方式相比 AI 生成式更可控和自然，相比虚幻引擎更轻量和简单，卡通二次元形象接受度更高。Live2D 的 SDK 驱动方式可参考官方示例：https://github.com/Live2D 。 2. 开源数字人组合方案： 第一步：先剪出音频，使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits克隆声音，做出文案的音频。 第二步：使用 wav2lip 整合包，导入视频和音频，对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。产品：https://synclabs.so/ 。 3. 构建数字人灵魂：可借助开源社区的力量，如 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架。在开源项目中使用了 dify 的框架，可利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，具体部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如有更高度定制的模型，也可在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台部署自己的模型。数字人 GUI 工程中保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，便于扩展。

以下是关于 AI 的最新新闻： OpenAI 新模型于 9 月 12 日发布，为匹配新模型的功能，加强了安全工作、内部治理和联邦政府合作，包括严格测试评估、红队工作和董事会级审查流程。还与美国和英国 AI 安全研究所正式达成协议，允许其提前获得研究版本，建立未来模型发布前后的研究、评估和测试流程。 拜登于 2023 年 10 月 30 日签署 AI 行政命令，要求最强大的 AI 系统开发者向美国政府分享安全测试结果等关键信息。国家标准与技术研究所将制定严格标准进行广泛红队测试，国土安全部将其应用于关键基础设施部门并成立 AI 安全与保障委员会。能源和国土安全部将应对 AI 系统对关键基础设施及相关风险。资助生命科学项目的机构将制定新标准防止利用 AI 制造危险生物材料。商务部将为检测 AI 生成内容和认证官方内容制定指导。联邦机构将使用相关工具让美国人能识别政府通信的真实性，并为私营部门和全球政府树立榜样。

以下是最新的 AI 动态和新闻，以及新技术和新的应用方向： 技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 编程基础：如 Python、C++等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：涵盖数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：涉及模型优化、模型服务等。 行业实践：包含项目实战、案例分析等。 AIGC 周刊动态： 2024 年 7 月第二周：快手发布可灵网页版及大量模型更新；阶跃星辰发布多款模型；商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示；GraphRAG：微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 7 月第三周：Anthropic 新增分享和后台功能；LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo；Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周：Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型，还有其他一堆小模型等。 2024 年 7 月第五周：Meta 发布的 Llama3.1 405B 模型，具备 128K token 上下文窗口及对 8 种语言的改进，能与领先闭源模型竞争。评估显示其在指令遵循、代码和数学能力上表现优异。同时，还提到 AI 音乐工具 Udio 的大规模更新，以及 OpenAI 推出的 SearchGPT 搜索功能。 新手学习 AI 的方法： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习：如图像、音乐、视频等，掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，分享实践成果。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。

以下是 1 月 19 日的一些 AI 最新新闻： 1. AWPortrait 1.3 人像模型更新，优化了棚拍质感和皮肤肌理，增强户外场景优化，提高对面部表情的识别，包括微笑、大笑等。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748316750230487385?s=20 2. Meta AI 的自奖励语言模型，采用新型训练方法，模型自生成训练数据，在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748303100438577478?s=20 3. 微软推出 AI 阅读教练工具，为学生设计，创造 AI 生成故事，通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748295530382528713?s=20 4. Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”，利用多种 AI 工具如 ChatGPT、DallE 3，包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748263355763339544?s=20 5. KREA AI 实时生图新功能，提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具，实时生成图像，提高创作便捷性。体验地址：https://krea.ai/apps/image/realtime 链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748214523373477928?s=20 6. 推荐开源知识库程序 Outline，特点为美观、实时协作、功能丰富，支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。GitHub：https://github.com/outline/outline

以下是关于最新 AI 进展的相关内容： AI 技术的发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前 AI 前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 10 月 14 日的 AI 相关进展： 1. ChatGPT 命令工具上线，提供搜索、图像、O1 推理三种命令，使普通模型也具备高级推理能力，测试表明所有模型均支持命令调用，显著提升了 ChatGPT 的整体能力。 2. Anthropic CEO 展望未来，认为 AI 将在 5 10 年内助力扫除几乎所有疾病，寿命翻倍至 150 岁，包括在医学进展方面实现 50 100 年的突破，如大规模预防自然传染病与开发“万能疫苗”，降低癌症死亡率，治愈遗传疾病，开发抗衰老疗法，帮助治疗抑郁症、精神分裂症等疾病，同时自动化劳动解放人类创造力，推动全球经济增长，但也需平衡风险与潜力。 3. ChatGPT 4.0 Canvas 功能助力写作，提供思路、润色语言、内容扩展，支持快速修改与撤回版本，极大提升写作效率，未来或将支持多人协作、数据图表生成、甚至直接生成 PPT。 对于新手学习 AI，要持续学习和跟进，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。

以下是智谱 AI 的最近消息： 10 月 25 日，智谱 AI 在 CNCC 上发布了 AutoGLM，一个可将手机变为智能助手“贾维斯”的新产品。其能自主完成复杂任务，如自动订酒店等，表现出强大的理解和执行能力，超越普通对话机器人。它不仅能处理日常事务，还能管理社交关系，真正实现智能代理的功能。 1 月 16 日，智谱 AI 发布新一代模型 GLM4，性能逼近 GPT4，支持更长上下文和更强多模态能力，推理速度快，高并发支持，比 GLM3 提升 60%，还推出了 GLMs 和 GLM4All Tools，CEO 张鹏对大模型发展进行了评论。

要让微信 bot 以语音条格式回复消息，您可以参考以下步骤： 1. 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择：让 Bot 不仅会写，还会通过语音跟您交流。 4. 点击“发布”，选择发布平台，其中包括 Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金等。微信客服是重点部分，相比其他平台发布到微信客服稍微复杂一些。 另外，对于零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人，还需注意： 1. 配置腾讯云轻量应用服务器。 2. 登录微信绑定 COW 组件，建议使用闲置微信号，避免使用日常使用的微信号，以免造成不必要的麻烦。按照以下操作进行登录：找到刚刚部署成功的 COW 服务对应的容器，点击日志按钮进入日志界面，将日志输出的界面滚动到最下面的位置，会看到登录微信的二维码，用闲置微信号扫码登录。若扫描二维码出现问题，可退回到容器配置处重启容器服务，再重新扫码登录。若想修改 COW 组件的配置，进入对应的编排模板的配置界面，点击模板编辑，修改对应的配置参数，保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。

以下是关于您提到的向多个大模型发送消息的相关信息： 在认识大模型 Embedding 技术加实战方面： Embedding 在大模型中的价值体现在增强 GPT 的能力，其过程包括搜索内部知识库、检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并提问。 具体操作步骤包括准备搜索数据（仅一次），如搜集数据、切块、嵌入、存储；以及搜索（每次查询一次）和提问（每次查询一次）。 Embedding 共有搜索（结果按相关性排名）、聚类（文本字符串按相似性分组）、建议（包含相关文本字符串的项目）、异常检测（识别离群值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（按标签分类）等作用。 在熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤方面： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 有更适合小白的使用教程，可实现打造自己的 ChatBot（包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道，此实现思路需接入大模型 API（单独付费），且微信端使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 要依法合规使用，注意甄别大模型生成的内容，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM4、LinkAI 等；多消息类型，如文本、语音、图片，以及基于自有知识库的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 方式。

以下是关于 ChatGPT 的一些最新消息： Gradio 发布了 Gradio Discord Bot，允许在 Discord 服务器中使用 Spaces 中的演示进行语言翻译、文字转语音、文字生成图像等。 Hugging Face 现在可以使用 Docker Spaces。 OpenAI 预测到 2024 年收入将达到 10 亿美元。 ChatGPT 推出了更新，现在可以查看以前的历史对话。 2024 年 1 月 27 日，ChatGPT 又更新了，推出了新的 Mention 功能，可以在聊天窗口中通过@直接召唤任何 GPTS。 2024 年 4 月 26 日，ChatGPT 更新，正式推出个性化新功能，可以记住用户过去提到的内容，用户可自行决定要记住什么。

在 Coze 工作流中，消息节点在 Bot 中的使用如下： 1. 消息节点支持在工作流执行过程中返回响应内容，可解决回复消息内容多或工作流长导致用户无法及时收到响应的问题。它支持流式和非流式两种消息模式。 2. 一个消息节点包含以下配置： 输出变量：配置输出变量，可将其添加到下方的回答内容区域中，Bot 调用工作流时只会回复设定的“回答内容”，这些变量也可在配置卡片时使用。 回答内容：工作流运行时，Bot 将直接用这里指定的内容回复对话，可使用{{变量名}}的方式引用输出参数中的变量。 流式输出： 默认关闭，即采用非流式输出，待接收到全部消息内容后，再一次性输出全部消息内容。 开启流式输出后，上一节点一边生成回复内容，一边通过消息节点进行输出，不需要等待全部内容都加载完后再返回，类似于打字机的效果。 3. 在 Coze 中，消息组件是常用的工作流节点，用于实现工作流在执行途中与用户之间的交互。默认情况下，消息组件的流式输出功能是关闭的，当面对长文本或希望优化用户体验时，可以启用流式输出，以提升用户体验，例如在实时聊天 Agent 中，能显著提高用户的参与度和满意度。

以下是为您找到的关于中国 AI 医美的相关消息： 有一个将 AI 和中医结合的项目，其先是用摄像头观察患者的口腔和舌苔，再用指尖传感器号脉，然后根据观测的数据生成选择题让患者作答，最后 AI 会生成药方。该项目目前应用在辅助看诊，能够提高诊疗效率，创始人的愿景是在未来实现 24 小时独立问诊开药。 但目前没有关于 24 小时内中国 AI 医美最新消息的准确和详尽内容。要获取最新的信息，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台。