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Answer

以下是关于 OpenAI 的相关信息：

  • AGI 的 5 个等级：
    • 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。
    • 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，可根据上下文和文件提供详细分析和意见。
    • 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体水平。
    • 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。
    • 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
  • 模型：
    • GPT-4（Beta）：一组改进 GPT-3.5 的模型，可理解和生成自然语言或代码。
    • GPT-3.5：一组改进 GPT-3 的模型，可理解并生成自然语言或代码。
    • DALL·E（Beta）：可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。
    • Whisper（Beta）：可以将音频转换为文本的模型。
    • Embeddings：一组可以将文本转换为数字形式的模型。
    • Codex（Limited Beta）：一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码。
    • Moderation：可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型。
    • GPT-3：一组可以理解和生成自然语言的模型。
  • GPT、DALL·E、Sora 相关：Sora 的出现证明了 OpenAI 试图让计算机模拟真实物理世界的野心及对自身技术路线的坚持。从 OpenAI 发布的 Sora 的技术报告中可看到对过往大语言模型训练成功经验的复用。加州大学伯克利分校计算机科学 PHD、知乎作者 SIY.Z 从技术实现上分析了 Sora 成功的部分原因，以及从商业和技术趋势上分析了 OpenAI 能跑通全部技术栈的原因，并尝试预测了 OpenAI 下一步的进展。
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References

问：AGI 的 5 个等级是什么？

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能（AGI）的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来，一直将AGI作为其战略目标之一，随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为：1.聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。2.推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的AI，能够解决复杂问题，如ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。4.创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的AI，如谷歌DeepMind的AlphaFold模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。5.组织（Organizations）：最高级别的AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

模型（Models）

OpenAI API由具有不同功能和价位的多种模型提供支持。您还可以通过[微调（fine-tuning）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ATYCwS5RRibGXNkvoC4ckddLnLf)，针对您的特定用例对我们的原始基本模型进行有限的定制。|模型|描述||-|-||[GPT-4](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4)Beta|一组改进GPT-3.5的模型，可以理解和生成自然语言或代码||[GPT-3.5](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3-5)|一组改进GPT-3的模型，可以理解并生成自然语言或代码||[DALL·E](https://platform.openai.com/docs/models/dall-e)Beta|可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型||[Whisper](https://platform.openai.com/docs/models/whisper)Beta|可以将音频转换为文本的模型||[Embeddings](https://platform.openai.com/docs/models/embeddings)|一组可以将文本转换为数字形式的模型||[Codex](https://platform.openai.com/docs/models/codex)Limited Beta|一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码||[Moderation](https://platform.openai.com/docs/models/moderation)|可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型||[GPT-3](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3)|一组可以理解和生成自然语言的模型|

GPT、DALL·E、Sora，为什么 OpenAI 可以跑通所有 AGI 技术栈？

原创Founder Park Founder Park 2024-02-19 19:16北京原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Trlbl0RF1umCi_FeSKJI4wSora的出现，再次证明了OpenAI试图让计算机去模拟真实物理世界的野心，以及它对于自身技术路线的坚持。从OpenAI发布的Sora的技术报告中，我们可以看到很多OpenAI对于过往大语言模型训练成功经验的复用。从文本生成模型GPT、文生图模型DALL·E，到文生视频模型Sora，OpenAI可以说成功跑通了AGI的所有技术栈，为什么是OpenAI而不是谷歌、Meta？加州大学伯克利分校(UC Berkeley)计算机科学PHD、知乎作者SIY.Z从技术实现上分析了Sora成功的部分原因，以及从商业和技术趋势上分析了OpenAI能跑通全部技术栈的原因，并且尝试预测了OpenAI下一步的进展，Founder Park授权转载，并进行了部分删减。01

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openai 发布的sora最新模型中，生成视频的提示词与一般问答提示词有什么区别或者注意事项？
Sora 是 OpenAI 于 2024 年 2 月发布的文本到视频的生成式 AI 模型。 生成视频的提示词与一般问答提示词的区别和注意事项如下： 1. 对于视频生成，神经网络是单射函数，拟合的是文本到视频的映射。由于视频的动态性高，值域大，因此需要丰富且复杂的提示词来扩大定义域，以学好这个函数。 2. 详细的文本提示能迫使神经网络学习文本到视频内容的映射，加强对提示词的理解和服从。 3. 和 DALL·E 3 一样，OpenAI 用内部工具（很可能基于 GPT4v）给视频详尽的描述，提升了模型服从提示词的能力以及视频的质量（包括视频中正确显示文本的能力）。但这会导致在使用时的偏差，即用户的描述相对较短。OpenAI 用 GPT 来扩充用户的描述以改善这个问题，并提高使用体验和视频生成的多样性。 4. 除了文本，Sora 也支持图像或者视频作为提示词，支持 SDEdit，并且可以向前或者向后生成视频，因此可以进行多样的视频编辑和继续创作，比如生成首尾相连重复循环的视频，甚至连接两个截然不同的视频。 以下是一些 Sora 的案例提示词，如：“小土豆国王戴着雄伟的王冠，坐在王座上，监督着他们广阔的土豆王国，里面充满了土豆臣民和土豆城堡。”“咖啡馆的小地图立体模型，装饰着室内植物。木梁在上方纵横交错，冷萃咖啡站里摆满了小瓶子和玻璃杯。”“一张写有‘SORA’的写实云朵图像。”“一群萨摩耶小狗学习成为厨师的电影预告片‘cinematic trailer for a group of samoyed puppies learning to become chefs’”
2024-12-27
openai
OpenAI 的相关信息如下： 模型： OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持，还可通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限定制。 具体模型包括：GPT4（Beta），是一组改进 GPT3.5 的模型，能理解和生成自然语言或代码；GPT3.5，是一组改进 GPT3 的模型，能理解并生成自然语言或代码；DALL·E（Beta），能在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像；Whisper（Beta），能将音频转换为文本；Embeddings，能将文本转换为数字形式；Codex（Limited Beta），能理解和生成代码，包括将自然语言转换为代码；Moderation，能检测文本是否敏感或不安全的微调模型；GPT3，能理解和生成自然语言。 为何能跑通所有 AGI 技术栈： 方法论明确：通用模型能用到更多数据，减少技术栈，OpenAI 未来可能会继续走通用模型的道路，降低微调等特化的需求，继续增加模型的上下文长度。 用一个模型为另一个模型提供标注：OpenAI 的 Dall E 和 Sora 都用到了大量可能来自于 GPT vision 的数据标注，未来可能会继续加强各个模型的连接。 Transformer 架构：其在各个模态和技术栈具有优势，能复用模型参数和使用一套基础设施框架训练不同模型，新模型若要取代，需通过缩放定律的检验。 稀疏模型。
2024-12-25
openai 12天都有哪些内容
以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？
2024-12-20
openai发布会内容
以下是关于 OpenAI 发布会的相关内容： 1. 12 月 20 日，OpenAI 发布 AI 大模型风险防范框架文件，OpenAI 董事会有权决定发布新 AI 模型，框架文件提出防范 AI 大模型灾难性风险的路线图，董事会可推翻领导团队关于 AI 模型发布的决策。相关链接：https://openai.com/safety/preparedness 2. 12 月 12 日，OpenAI 连续 12 天 AI 发布会的第五天完整视频（中英文双语字幕），亮点功能包括苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作，多平台无缝衔接，涵盖多种应用场景，实用场景包括圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。相关链接： 3. OpenAI 将在 11 月 6 日举办首次开发者大会，会上将发布重要更新，目标是让开发者能够更快捷和廉价地开发基于大模型的应用。此次更新最让人期待的部分是将推出 Stateful API，理论上可将大模型应用的开销削减为原来的二十分之一。相关链接：https://mp.weixin.qq.com/s/NPqAeSl3NQ0_wbHzsJSw
2024-12-19
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偏好微调（Direct Preference Optimization）是 OpenAI 的一种新的微调方式。其操作方式是通过向模型展示两个不同的输出结果并指出哪个更好，模型将倾向于生成类似更“好”的结果。这种微调方式可以调整模型输出的风格，增加某种类型输出的权重，减少其他类型的权重。
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以下是 OpenAI 前六场发布会的部分内容提炼： OpenAI 第六天发布会：ChatGPT 的高级语音模式获得公开访问权限，能通过自然语音与用户对话并理解屏幕内容，降低使用门槛，展示多模态能力和个性化发展潜力。 相关报告：甲子光年发布的《2024 人工智能产业 30 条判断——万千流变，一如既往》涵盖 AI 技术历史发展、当前趋势和未来预测，提到 Transformer 模型和 GPT 系列发展及在多行业应用，探讨了 AI 芯片进步、在科学研究中的角色和对社会的广泛影响，还预测了 AI 产业增长。中信建投证券的海外 AI 应用行业专题《旧金山草根调研与海外 AI 应用进展》长达 100 多页，聚焦旧金山草根调研及海外 AI 应用进展，显示旧金山及硅谷地区 AI 企业众多，AI 应用在 To B 场景如广告、助手、数据分析等领域受关注，长期看好，尤其是 C 端应用潜力，列举了多家公司及其业务领域、功能进展，并提供相关上市公司数据。 OpenAI 首届开发者大会：短短 45 分钟发布会，Sam Altman 表示团队对开发者关注的问题做了六大升级，包括更长的上下文长度、更强的控制、模型的知识升级、多模态、模型微调定制和更高的速率限制，前四条主要关于新模型性能提升，后两点针对企业开发者痛点，同时宣布 API 价格下调。
2024-12-17