今日要點(diǎn)

1、英偉達科學(xué)家Jim?Fan強烈安利研究：自我修復機制是GPT4無(wú)法被超越的優(yōu)勢

2、AI新玩法—用心跳分析完成用戶(hù)推薦，將提高用戶(hù)付費意愿

3、騰訊云推出AI原生向量數據庫，能夠幫助企業(yè)利用大模型釋放數據價(jià)值

(相關(guān)資料圖)

4、Bing出現一些搜索問(wèn)題，被ChatGPT暫時(shí)下架

每日見(jiàn)智AI

1、英偉達科學(xué)家強烈安利研究：自我修復機制，這是GPT4無(wú)法被超越的優(yōu)勢

MIT和微軟的學(xué)者發(fā)現，GPT-4表現出自修復能力，可以對寫(xiě)出的代碼進(jìn)行自我糾錯；甚至還能給GPT-3.5生成的程序提供反饋。英偉達科學(xué)家Jim?Fan強烈推薦探究大模型自主修復的底層邏輯是什么？

結果顯示：GPT-4能夠進(jìn)行自我修復的核心原因是其強大的反饋能力。它能夠有效地自我反思代碼的問(wèn)題所在，使其他模型無(wú)法與之競爭。反饋模型和代碼生成模型不必相同。事實(shí)上，反饋模型才是瓶頸。

值得一提的是：自修復需要強大的模型和多樣化的初始樣本

見(jiàn)智點(diǎn)評：

這項研究的意義在于探索如何在模型中融合更多關(guān)于編程語(yǔ)言和代碼的知識，以提高代碼理解和自動(dòng)修復的能力。大語(yǔ)言模型在生成代碼方面，表現出了非凡的能力，這或許對于開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)可能是一個(gè)有益的工具，可以提高代碼質(zhì)量和開(kāi)發(fā)效率。

2、AI新玩法—用心跳分析完成用戶(hù)推薦，將提高用戶(hù)付費意愿

研究人員利用AI分析聽(tīng)眾心跳來(lái)預測熱門(mén)歌曲，實(shí)現了音樂(lè )行業(yè)的重大突破。他們發(fā)現心跳的微妙變化與注意力和情緒共鳴相關(guān)。

通過(guò)無(wú)創(chuàng )心臟傳感器，33名志愿者聽(tīng)了24首歌曲，結果顯示熱門(mén)歌曲在“沉浸感”得分上更高。利用這些數據創(chuàng )建的合成數據集，訓練出的人工智能在預測熱門(mén)歌曲方面達到了97%的準確率。

見(jiàn)智點(diǎn)評：

這項技術(shù)有望改變傳統的熱門(mén)挑選方法，重塑音樂(lè )產(chǎn)業(yè)，提高歌曲推薦的準確性，并提升流行音樂(lè )消費的體驗。盡管該研究的范圍有限，無(wú)論是參與者數量還是評估的歌曲，但其影響卻是深遠的，這一突破可能帶來(lái)更高的參與度、訂閱保留率和收入增長(cháng)。

3、騰訊云推出AI原生向量數據庫，能夠幫助企業(yè)利用大模型釋放數據價(jià)值

騰訊云發(fā)布AI原生（AI Native）向量數據庫Tencent Cloud VectorDB。該數據庫能夠被廣泛應用于大模型的訓練、推理和知識庫補充等場(chǎng)景，是國內首個(gè)從接入層、計算層、到存儲層提供全生命周期A(yíng)I化的向量數據庫，將于8月正式登陸騰訊云。

向量數據庫專(zhuān)門(mén)用于存儲和查詢(xún)向量數據，業(yè)界稱(chēng)之為大模型的“海馬體”。據介紹，騰訊云向量數據庫最高支持10億級向量檢索規模，延遲控制在毫秒級，相比傳統單機插件式數據庫檢索規模提升10倍，同時(shí)具備百萬(wàn)級每秒查詢(xún)（QPS）的峰值能力。

見(jiàn)智點(diǎn)評：

向量數據庫對產(chǎn)業(yè)的影響和意義主要體現在降本增效、加速大模型應用落地。向量數據庫通過(guò)將數據向量化存儲和查詢(xún)，能夠極大地提高數據處理的效率。相比傳統的數據存儲和查詢(xún)方式，向量數據庫可以實(shí)現更高的查詢(xún)速度和更低的計算成本。

這對于需要處理大規模數據和復雜計算任務(wù)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，具有重要的經(jīng)濟效益。它能夠為企業(yè)提供更便捷、高效的大模型應用解決方案，從而幫助企業(yè)更好地利用大模型釋放數據的價(jià)值。

4、Bing出現搜索問(wèn)題，被ChatGPT暫時(shí)下架

自美區時(shí)間?2023?年?7?月?3?日起，ChatGPT出于謹慎考慮，禁用“使用?Bing?瀏覽”測試版功能，官方表示:ChatGPT?Browse?測試版顯示出不滿(mǎn)足請求的內容。

目前ChatGPT把bing搜索暫時(shí)下架了，可能會(huì )在問(wèn)題修復后，再次上線(xiàn)。

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