前不久微软宣布将Microsoft 365接入GPT-4，当使用Office办公软件（Word、Excel、PowerPoint

前不久微软宣布将Microsoft365接入GPT-4，当使用Office办公软件（Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等）时，在侧边栏上召唤Copilot现在可以升级到microsoft365copilot，不过目前只能word可以使用其他的还不行这个是教程链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DCsURHPF1vyjzG1WhJVIQg另一个群友的教程：https://mp.weixin.qq.com/s/mmu52jyTZYH1WKvkBnOGlQ投稿：@ZaiHuabot频道：@TestFlightCN

GPT-4大量技术细节不再公开

GPT-4大量技术细节不再公开根据OpenAI的说法，GPT-4在一些考虑中已经超越了90%的人类，今天大家可以看到大量GPT-4可以干什么的内容刷屏，几乎所有人又一次被它震撼了。随着GPT-4越来越成熟，OpenAI公司不仅在收费上涨价，还开始变得更封闭，在GPT-4发布时该公司明确表示不再公布GPT-4的架构、硬件、训练、数据构建、训练方法等技术细节。此前推出ChatGPT的时候，OpenAI在这方面比较开放，虽然没有开源，但之前会透露很多技术细节，其他公司至少可以了解OpenAI实现的路径。现在OpenAI对GPT-4模型愈发保守，该公司表示这样做主要是考虑到了竞争和安全影响，不过他们也没有具体指明是哪些对手。总之，其他厂商要想通过了解GPT-4的动向来给自己的AI模型提供帮助，这个路子越来越难了，还是要靠自己努力了。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1349571.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1349571.htm

OpenAI最新“神”操作：让GPT-4去解释GPT-2的行为

OpenAI最新“神”操作：让GPT-4去解释GPT-2的行为即：让一个AI“黑盒”去解释另一个AI“黑盒”。工作量太大，决定让GPT-4去解释GPT-2OpenAI之所以做这项研究的原因，在于近来人们对AI伦理与治理的担忧：“语言模型的能力越来越强，部署也越来越广泛，但我们对其内部工作方式的理解仍然非常有限。”由于AI的“黑盒”性质，人们很难分辨大模型的输出结果是否采用了带有偏见性质的方法，也难以区分其正确性，因而“可解释性”是亟待重要的一个问题。AI的发展很大程度上是在模仿人类，因而大模型和人脑一样，也由神经元组成，它会观察文本规律进而影响到输出结果。所以想要研究AI的“可解释性”，理论上要先了解大模型的各个神经元在做什么。按理来说，这本应由人类手动检查，来弄清神经元所代表的数据特征——参数量少还算可行，可对于如今动辄百亿、千亿级参数的神经网络，这个工作量显然过于“离谱”了。于是，OpenAI灵机一动：或许，可以用“魔法”打败“魔法”？“我们用GPT-4为大型语言模型中的神经元行为自动编写解释，并为这些解释打分。”而GPT-4首次解释的对象是GPT-2，一个OpenAI发布于4年前、神经元数量超过30万个的开源大模型。让GPT-4“解释”GPT-2的原理具体来说，让GPT-4“解释”GPT-2的过程，整体分为三个步骤。（1）首先，让GPT-4生成解释，即给出一个GPT-2神经元，向GPT-4展示相关的文本序列和激活情况，产生一个对其行为的解释。如上图所示，GPT-4对GPT-2该神经元生成的解释为：与电影、人物和娱乐有关。（2）其次，再次使用GPT-4，模拟被解释的神经元会做什么。下图即GPT-4生成的模拟内容。（3）最后，比较GPT-4模拟神经元的结果与GPT-2真实神经元的结果，根据匹配程度对GPT-4的解释进行评分。在下图展示的示例中，GPT-4得分为0.34。通过这样的方法，OpenAI共让GPT-4解释了GPT-2中的307200个神经元，其中大多数解释的得分很低，只有超过1000个神经元的解释得分高于0.8。在官博中，OpenAI承认目前GPT-4生成的解释并不完美，尤其在解释比GPT-2规模更大的模型时，效果更是不佳：“可能是因为后面的layer更难解释。”尽管绝大多数解释的得分不高，但OpenAI认为，“即使GPT-4给出的解释比人类差，但也还有改进的余地”，未来通过ML技术可提高GPT-4的解释能力，并提出了三种提高解释得分的方法：对解释进行迭代，通过让GPT-4想出可能的反例，根据其激活情况修改解释来提高分数。使用更大的模型来进行解释，平均得分也会上升。调整被解释模型的结构，用不同的激活函数训练模型。值得一提的是，以上这些解释数据集、可视化工具以及代码，OpenAI都已在GitHub上开源发布：“我们希望研究界能开发出新技术以生成更高分的解释，以及更好的工具来使用解释探索GPT-2。”（GitHub地址：https://github.com/openai/automated-interpretability）“再搞下去，AI真的要觉醒了”除此之外，OpenAI还提到了目前他们采取的方法有很多局限性，未来需要一一攻克：GPT-4给出的解释总是很简短，但神经元可能有着非常复杂的行为，不能简洁描述。当前的方法只解释了神经元的行为，并没有涉及下游影响，希望最终能自动化找到并解释能实现复杂行为的整个神经回路。只解释了神经元的行为，并没有解释产生这种行为的背后机制。整个过程都是相当密集的计算，算力消耗很大。在博文的最后，OpenAI展望道：“我们希望将我们最大的模型解释为一种在部署前后检测对齐和安全问题的方式。然而，在这些技术能够揭露不诚实等行为之前，我们还有很长的路要走。”对于OpenAI的这个研究成果，今日在国内外各大技术平台也引起了广泛关注。有人在意其得分不佳：“对GPT-2的解释都不行，就更不知道GPT-3和GPT-4内部发生了什么，但这才是许多人更关注的答案。”有人感慨AI进化的方式愈发先进：“未来就是用AI完善AI模型，会加速进化。”也有人担心AI进化的未来：“再搞下去，AI真的要觉醒了。”那么对此，你又有什么看法呢？...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1359101.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1359101.htm

【OpenAI CEO推文暗示GPT-4可能会迎来升级】

【OpenAICEO推文暗示GPT-4可能会迎来升级】2024年02月05日02点13分老不正经报道，OpenAI首席执行官SamAltman在X平台发文表示，ChatGPT-4“在其新年计划方面起步缓慢，但现在应该不再那么懒惰了”。这一声明暗示了GPT-4的大型语言模型（LLM）可能会升级，特别是在最近出现了一系列投诉之后。此前据一些用户反馈称，GPT-4无法完成在某些时间提示执行的任务，甚至会出现服务中断的情况。OpenAIGPT-4开发团队解释说，该聊天机器人自11月11日以来就没有更新过，因此Altman的最新推文或在暗示GPT-4可能会进行升级。

OpenAI CEO 最新演讲：GPT-5 性能远超 GPT-4，保持迭代部署很重要

OpenAICEO最新演讲：GPT-5性能远超GPT-4，保持迭代部署很重要4月25日，OpenAI联合创始人兼首席执行官萨姆・奥尔特曼（SamAltman）在斯坦福大学发表演讲，提及AGI（通用人工智能）发展、OpenAI的迭代节奏等。有消息称，这场演讲在英伟达礼堂进行，超一千人在门口排队，热度颇高。"GPT-5会更加智能，这将是历史上最令人瞩目的事件之一。"在一段流出的视频中，奥尔特曼表示，以高度的科学确定性来说，GPT-5将比GPT-4智能很多，GPT-6将比GPT-5智能很多，而我们远未触及极限。此前OpenAI已推出GPT-3.5和GPT-4。对于OpenAI的产品迭代，奥尔特曼认为尽早且频繁推出AI产品，保持迭代部署非常重要，即便现在看来ChatGPT还有点令人尴尬，GPT-4还显得愚蠢。要让社会为技术进步做好准备，依赖于迭代部署。（第一财经）

OpenAI CEO 推文暗示 GPT-4 可能会迎来升级

OpenAICEO推文暗示GPT-4可能会迎来升级OpenAI首席执行官SamAltman在X平台发文表示，ChatGPT-4“在其新年计划方面起步缓慢，但现在应该不再那么懒惰了”。这一声明暗示了GPT-4的大型语言模型（LLM）可能会升级，特别是在最近出现了一系列投诉之后。此前据一些用户反馈称，GPT-4无法完成在某些时间提示执行的任务，甚至会出现服务中断的情况。OpenAIGPT-4开发团队解释说，该聊天机器人自11月11日以来就没有更新过，因此Altman的最新推文或在暗示GPT-4可能会进行升级。