OpenAI 发布 Point-E:基于复杂提示词生成 3D 点云的系统
OpenAI 发布 Point-E 模型,该系统能够从复杂提示词生成 3D 点云。
推荐理由:官方发布3D点云生成模型,展示了从复杂提示词生成三维空间结构的技术能力。
内容形态
新模型的发布、开源与迭代:大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
110 条精选近 30 天 34 条共收录 175 条
OpenAI 发布 Point-E 模型,该系统能够从复杂提示词生成 3D 点云。
推荐理由:官方发布3D点云生成模型,展示了从复杂提示词生成三维空间结构的技术能力。
OpenAI 发布能进行对话式交互的模型 ChatGPT,支持回答追问、承认错误、反驳错误前提并拒绝不当请求。
推荐理由:ChatGPT 官方首次介绍,明确了对话式交互和纠正错误、拒绝不当请求等能力边界。
OpenAI 训练并开源了名为 Whisper 的神经网络,其在英语语音识别上具备接近人类水平的鲁棒性和精度。
推荐理由:官方开源了具备类人鲁棒性和精度的英语语音识别模型。
Hugging Face 发布 176B 参数开源模型 BLOOM,支持 46 种自然语言和 13 种编程语言。该模型由 70 多个国家的 1000 余名研究者历时一年协作完成,并首次开放训练中间检查点与推理 API,支持学术界和独立开发者下载、运行及基于 Responsible AI 许可进行二次开发。
推荐理由:BLOOM 作为 176B 参数开源模型,开放了 46 种自然语言和 13 种编程语言的能力验证与二次开发入口。
OpenAI 发布了 InstructGPT 模型,该模型比 GPT-3 更擅长遵循用户意图,同时具有更高的真实性且毒性更低。InstructGPT 通过人类在环的技术进行训练,目前已成为 OpenAI API 的默认语言模型。
推荐理由:InstructGPT 将人类在环训练引入默认 API 模型,展示了提升指令遵循与降低毒性对齐的具体路径。
OpenAI 微调 GPT-3,利用文本网页浏览器回答开放性问题,以提升模型的事实准确性。
OpenAI 介绍了一种名为 CLIP 的神经网络,它通过自然语言监督高效学习视觉概念。CLIP 可用于任何视觉分类基准,只需提供要识别的视觉类别名称即可,具有类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。
推荐理由:展示了通过自然语言监督学习视觉概念的方法,确立了零样本图像分类的新范式。
OpenAI 发布 Jukebox,这是一个能生成多风格、含基础演唱的原始音频音乐的神经网络模型。官方同时开源了模型权重、代码以及用于探索生成样本的工具。
OpenAI 发布 GPT-2 阶段发布计划的最后一版,即 1.5B 参数模型,并开放代码与模型权重,便于检测 GPT-2 模型输出。原文说明,尽管 8 月以来已有更大的语言模型发布,OpenAI 仍按原计划推进,希望这一完整的阶段发布实践能对未来开发强大模型的团队有帮助,并继续与 AI 社区讨论负责任的发布方式。
推荐理由:GPT-2 1.5B 作为阶段发布计划最后一版同步开放代码与权重,为社区提供了检测 GPT-2 输出的工具。
OpenAI 发布 7.74 亿参数的 GPT-2 语言模型,这是继今年 2 月发布 1.24 亿参数小模型、5 月发布 3.55 亿参数中等模型后的后续行动。官方同步推出开源法律协议以便机构建立模型共享伙伴关系,并发表技术报告说明与 AI 研究界协调发布规范的经验。
推荐理由:官方说明分阶段发布774M参数模型及开源协议,展示了协调AI社区处理潜在滥用的具体实践。