最初的功能，是可以上传文档，然后针对文档向AI提问，请AI根据文档生成学习指南、提纲、自测题等。“音频概览”功能生成一段类似播客的音频，一男一女两位“主播”会一唱一和，将你文档中的内容“聊”一遍。

最近，Google推出了NotebookLM，你可以把一整本书丢给它......你对AI提的要求越多，它能提供给你的东西就越好，这就是所谓“训练”的过程。最近，Google又推出了一个“学点儿什么”的项目，我打算年底的时候试试看。

这篇论文的理论假设是“大语言模型会的只是模式匹配，而不是实际推理”。结论可能与很多人使用大语言模型的体验是一致的，那就是“它不会真正的逻辑推理”。这个结论应该让很多担心AI的智能水平就要超越人类、控制人类的人感到一些安心。

拉德福德用一个包含8200万条亚马逊产品评论的数据库训练了一个人工智能模型，以预测给定输入序列的下一个字符。在此过程中，他发现自己意外地构建了一个能够做其他事情的先进系统，而这些功能并不是他设计的初衷...

小参数规模可以大幅节省推理成本，模型训练与调整所需的硬件成本远远低于大模型，成熟开发者甚至可以低成本训练垂直模型。OpenAI创始成员、特斯拉前AI高级总监Andrej Karpathy最近的预测颇有代表性，他提出，生成式模型的尺寸竞争将会逆转，比拼谁的模型更小、更智能。

瑞典哲学家尼克·波斯特洛姆和英国哲学家大卫·皮尔斯1998年创立了世界超人类主义协会，推动超人类主义不断向社会层面扩散。拉里·佩奇贝佐斯马斯克等都是这种运动的热情拥趸。这一运动目前沿着三个方向前进：一是人的机器化，主要指利用生物技术对人的生命形态进行技术干预，如基因剪辑；二是机器的人化...

苹果介绍，当全部更新都落实后，Siri在获得用户允许后，可以访问苹果设备上的一切，并能跨App来工作。比如，一个会议改到了傍晚，你想知道开完会还能不能赶上女儿的演出。你问Siri，它就会处理相关数据，包括会议时间、地点，从办公室到演出地点的车况，来给出建议。

「个人智能系统的基石，是在设备上处理。我们将其深度集成到你的 iPhone、iPad 和 Mac 中，并贯穿于你的应用程序中，因此它可以了解你的个人数据，却无需收集你的个人数据。」苹果高管称。

随着数据需求不断增长，找到新的学习材料、与数据所有者的合作，让AI系统变得更加聪明，就成了这个行业的重要备战区。AI公司正在尝试各种方法来寻找新的信息源。比如OpenAI正在考虑用YouTube视频里的对话来训练它们的下一代智能模型GPT-5。

Anthropic在159个国家开放使用Claude3系列的两款模型（Opus和Sonnet），最强版本Haiku也即将推出。联合创始人Dario Amodei and Daniela Amodei表示，Claude3的发布再次表明，Anthropic更像是一家企业公司，而不是一家消费者公司。

基于此次交易，亚马逊AWS将成为Anthropic关键任务工作负载的主要云提供商，并将通过融合Anthropic的生成式AI功能，增强现有应用程序，提升各项业务的智能化体验。

GPT4出现后，微软当初那篇全面评测的论文，取名通用人工智能的火花，它的团队原本起的标题叫做：与通用人工智能的第一次接触。而从迈向更通用的智能的意义来看，Sora更适合这个标题。OpenAI比谁都明白，有了上下文长度就有了一切，不管你叫什么模态的模型。这一切都指向今天还被认为是最强大的GPT——它也只是个中间