本文讨论了OpenAI即将退役GPT-3.5(ChatGPT)API，并介绍了其新款模型GPT-4omini的发布。根据TheVerge对OpenAI平台负责人Olivier Godement的采访，GPT-3.5 API的退役时间尚不确定。OpenAI在2024年7月18日推出了GPT-4omini，这款新模型被称为GPT-4o的子弹版，价格更低、性能更强。GPT-4omini不仅在文本理解和多模态推理上超越了GPT-3.5Turbo，而且支持更多的语种和多模态处理，包括文本和视觉。其长文本处理能力以及在函数调用和视听处理方面的优势使其在开发者社区和商业应用中具有潜力。
在成本方面，GPT-4omini比GPT-3.5Turbo便宜60%，这一降价策略与OpenAI在AI落地应用中的战略一致。AI模型的价格一直是业界关注的焦点，而GPT-4omini的推出被视为使AI技术更加普及化的一步。这种趋势表明，随着模型尺寸的缩小和性能的优化，AI技术逐渐变得更加实惠和可用。
除了在技术性能上的优势外，GPT-4omini还在商业化应用方面展现了潜力。例如，与金融科技公司Ramp合作的收据费用数据提取应用，利用GPT-4omini处理上传的收据图片，实现了文本分类的自动化。这种功能不仅提升了效率，还拓展了AI在实际场景中的应用可能性。
GPT-4omini的发布标志着OpenAI在降低AI技术成本和推动多模态处理能力方面的重要进展。这不仅为开发者提供了更多创新空间，也为广大用户群体带来了更便捷、更经济实惠的AI解决方案。
虽然ChatGPT机器翻译技术不断发展，但是目前的机器翻译水平还远远不能与人类翻译相比。 在数字化时代，机器翻译已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。 从谷歌翻译到网络翻译，人们可以通过这些智能化的工具将语言翻译成自己的母语或者其他语言。 随着技术的不断发展，人们开始探讨一个重要的问题：机器翻译是否会取代文学翻译，尤其是在当今全球化和数字化的时代。 机器翻译和文学翻译是两个不同的概念，机器翻译是一种自动化的语言翻译技术，它基于人工智能和自然语言处理技术，可以快速地将一种语言转换成另一种语言，但是它的翻译质量还不够好，不能够完全替代人类翻译。 而文学翻译则需要翻译者有良好的语言基础，对文学领域有深入的理解和认识，并且需要进行艺术性的表达和调整。 机器翻译存在许多问题，例如难以识别上下文、语言难以适应不同的文化背景等等。 机器翻译不可能完全替代文学翻译。 尤其是在文学翻译领域，文学作品需要表达作者的情感和意图，需要进行意译和调整，这是机器翻译技术无法实现的。 机器翻译技术可以作为文学翻译的辅助工具，例如机器翻译可以帮助翻译者快速地了解原文的内容和基本含义，节省时间和精力。 此外，机器翻译还可以帮助翻译者更好地理解不同语言之间的文化差异，从而更好地进行翻译。 但是机器翻译只是一个工具，翻译者的判断和翻译能力才是最重要的。 文学翻译不仅是一项技术活动，更是一项文化传承的工作。 通过文学翻译可以让不同的文化相互交流，促进文化的融合和交流。 这对于促进世界文化的多样性和发展。
欢迎来到全栈工程师修炼指南，每天致力于基础-实践-提升。 在这里，我们将深入探讨计算机科学导论，特别是第18章，聚焦于人工智能的深度学习之旅。 不要错过，快来一起踏上这段知识探索的征程吧！在计算机科学的广阔领域中，我们从数据安全与人工智能的交叉点出发，涵盖数据压缩、安全传输、计算理论，以及人工智能的历史和基础知识。 18.1节，我们将一起回顾AI的简史，从古希腊哲学家亚里士多德到布尔代数，再到图灵测试，感受AI智慧的演变之路。 人工智能的应用无比广泛，涵盖了机器学习，如通过数据驱动的预测模型；异常检测，比如识别信用卡欺诈和工业生产中的异常；计算机视觉，如Seeing AI帮助视力障碍者感知世界；自然语言处理，让VR游戏中的对话流畅自如；以及对话式AI，如ChatGPT，让交互变得更自然。 然而，AI并非无懈可击，它受限于数据依赖、信息确定性和静态环境。 为了确保公平、可靠和安全，开发者需要遵循一系列原则，如避免偏见，确保生命安全，并在所有阶段透明地解释AI决策。 在实践层面，我们需要设定明确的开发指南，以保证AI全生命周期的负责任运用。 让我们深入到具体技术细节：异常检测通过算法检测潜在问题，如信用卡欺诈预警；计算机视觉则是通过图像处理技术，如Seeing AI，实现对视觉信息的解析。 自然语言处理则是AI理解文字和语音的关键，例如VR游戏中的语言交互。 编程语言在AI领域扮演重要角色，Python凭借丰富的库支持在AI开发中大放异彩，而LISP和ProLOG则专为AI设计，各有其独特之处。 知识表示方法如语义网和框架，帮助我们组织和理解复杂的逻辑关系。 图灵测试和专家系统在AI理解智能体分类中起着基础作用，而机器学习模型的训练，就像植物识别应用，通过数据驱动不断学习和成长。 在人工智能感知部分，我们聚焦于视觉和语言处理的实用性，如工业制造中的自动化应用。 在自然语言理解和生成中，搜索技术如广度优先和启发式搜索，为问题解决提供策略。 从语音识别到语义分析，再到启发式搜索，每一环节都是构建智能AI不可或缺的组成部分。 最后，我们提到了神经网络，它模拟人脑的学习机制，是OCR和信用评估等领域的重要工具。 生物神经元和多层网络架构，为我们揭示了人工智能学习的奥秘。 继续你的学习之旅，【WeiyiGeek】提供了全栈入门教程系列，深入讲解Docker与Jenkins、K8S证书管理等内容，长按二维码获取更多精华。 如果你觉得有价值，别忘了分享给志同道合的朋友。 点击【阅读原文】，让我们一起深入探索人工智能的无限可能！
2023年人工智能研究亮点：十大突破性论文揭示未来趋势
2023年，人工智能领域如日中天，一系列革新性的研究论文照亮了前沿探索的路径。 以下是其中的十大关键发现，从语言模型到多模态交互，展示了技术在向通用人工智能（AGI）迈进的步伐。
微软的GPT-4：迈向AGI的火花 - 论文: [Sparks of AGI](演讲视频: [实验展示](以其卓越的多领域任务表现，展现了接近人类水平的能力，被视为AGI的雏形。然而，研究者不忘强调，尽管成果瞩目，但潜在局限性和未来挑战同样值得深入探讨。
Google的PaLM-E：跨模态交互的新高度 - 论文: [PaLM-E: Embodied Multimodal LM](展示: [交互体验](博客: [详细解读](代码暂无
PaLM-E的出现，展示了在实际问题解决中，多模态模型的威力，推动了技术的实用化应用。
Meta AI的LLaMA 2：对话场景中的稳健提升 - 论文: [开源与调整模型](博客: [更多详情](2的安全微调与负责任发展策略，为对话模型的进一步优化提供了关键思路。
其他前沿研究亮点 - LLaVA: 命令理解与执行模型 这些论文不仅揭示了人工智能技术的最新进展，也为我们预见了未来AI的发展方向。 深入研究这些成果，将有助于我们更好地理解AI的力量，以及如何在实践中推动其安全、负责任地发展。 想要了解更多详细信息，探索这些论文背后的创新，敬请访问相关链接。
