可汗学院GPT试点；SlackGPT更新；Google停止分享AI研究，Bard植入Pixel手机｜Daily Summary

Khan Academy GPT：Khanmingo

Fast Company报道称，非营利组织Khan Academy正在试点一个名为“Khanmigo”的GPT版本。这个由AI驱动的工具旨在通过提供个性化反馈、回答问题和提供各种学科的解释来帮助学生学习。Khan Academy的目标是通过利用GPT等AI技术，使教育更具可访问性和吸引力。通过将AI纳入其平台，Khan Academy希望增强学习体验，帮助全球学生克服教育挑战。

SlackGPT

TechCrunch报道了Slack的最新更新，重点是将人工智能整合到用户体验的核心中。这些更新旨在通过利用AI驱动的功能来帮助用户更有效地管理工作量，从而提高生产力。这可能包括任务优先级确定、智能建议和改进的搜索功能。通过将AI整合到其平台中，Slack展示了其致力于利用先进技术来改善用户体验和优化人们在工作场所中协作方式的承诺。

Google正在努力将Bard带到Pixel手机上

Google正在准备让其Bard AI在Pixel手机和平板电脑上更容易访问，首先推出一个专为该公司设备设计的即将推出的主屏幕小部件。

StarCoder发布

TechCrunch报道了Hugging Face和ServiceNow之间的合作，结果是一个免费的代码生成AI模型StarCoder。该模型旨在通过自动生成代码来帮助开发人员，从而减少编写代码所需的时间和精力。该合作伙伴关系旨在简化软件开发流程，使其对开发人员更加高效，同时保持生成代码的质量。此次发布标志着将AI技术应用于各行各业以提高生产力和促进创新的趋势不断增长。

VPGTrans：跨LLM传输视觉提示生成器

创建新的视觉语言AI模型可能非常昂贵和耗时，但研究人员找到了一种通过从现有模型中传输部分来降低成本的方法。这种名为VPGTrans的新方法速度更快，使用的数据更少，更容易创建功能强大的AI模型而不会破产。

Replit的开放式pass@20代码模型（HuggingFace）

最近在mosaic ML平台上引起了很多关注。这个模型尺寸惊人地小，但功能非常强大，是该平台的一个构件。它是由前Google程序综合专家在转到Replit后训练的。它在标准的HumanEval基准测试中与更大的模型具有竞争性能。

RLHF由最佳人士解释

这篇文章详细介绍了当今人工智能领域最热门的主题之一，RLHF代表人类反馈强化学习。这是一种使语言模型表达不确定性并改变它生成文本的方式，使其更符合人类要求的方法。这很棘手，难以做到正确。

使用压缩或注释以获得最佳小型模型

当你想训练一个语言模型时，通常越大越好。但当你想在生产中使用它时，更小的模型更胜一筹。为了让一个较小的模型匹配一个较大的模型的性能，我们可以压缩模型或注释更多的数据以进一步调整较小的模型。尽管压缩模型（例如，删除权重）相当昂贵，但它通常比试图训练较小的模型更具成本效益。

使用字体颜色来控制图像生成

在这项研究中，研究人员调查了富文本中的各种格式化元素，如字体大小、颜色、样式和脚注，用于从文本生成图像。他们的方法允许轻松控制本地样式、准确的颜色创建以及在处理长文本提示时提供附加信息。通过利用富文本的这些方面，研究人员旨在有效、高效地将文本转化为图像的过程。

从笔记本电脑中实现ML可观测性（GitHub Repo）

数据漂移、模型漂移、模型性能或人类偏好！这些都对部署实际系统非常重要，但很难正确处理。这是一个很好的工具，可以帮助解决这个问题。它是一种基于笔记本的方式，用于跟踪生产中模型和数据的不同指标。

DeepDoctection（GitHub Repo）

DeepDoctection是一个Python库，使用深度学习模型编排文档提取和文档布局分析任务。

Databerry (GitHub Repo)

Databerry提供了一个用户友好的解决方案，可以在不需要任何技术知识的情况下快速设置一个语义搜索系统，用于在个人数据上进行搜索。

AudioPen

AudioPen将把您的非结构化语音笔记转换为清晰的摘要文本。使用它可以在一小部分时间内写消息、电子邮件、博客文章等。

Google将停止分享AI研究

由于发布了ChatGPT，Google已经命令其AI研究人员停止在产品发布之前发布他们的工作成果。

Google泄露的文件：“我们不会赢，但OpenAI也不会赢”

目前尚不清楚这是否是真实的文件，但其传达的信息是真实的。开源模型正在迅速赶上闭源模型，并“吃掉”它们的市场份额。那么这些大型机构该如何应对？一个想法是成为生态系统的领导者，类似于Android或Pytorch。无论如何，这是社区为自己构建实用工具的强有力例证。

白宫敦促科技公司CEO限制AI风险

白宫在上周四敦促硅谷首席执行官限制人工智能的风险，告诉他们他们有“道义上的”义务保证产品的安全，这是政府迄今为止最显而易见的AI监管努力。