大数据文摘出品家人们，继人工智能（AI）攻占象棋、围棋、Dota之后，转笔这一技能也被AI机器人学会了。上面这个笔转的贼溜的机器人，得益于名叫Eureka的智能体（Agent），是来自英伟达、宾夕法尼亚大学、加州理工学院和得克萨斯大学奥斯汀分校的一项研究。得Eureka“指点”后的机器人还可以打开抽屉和柜子、扔球和接球，或者使用剪刀。据英伟达介绍，Eureka有10种不同的类型，可执行29种不同的任务。要知道在之前，单就转笔这一功能，仅靠人类专家手工编程，是无法如此顺滑的实现的。机器人盘核桃而Eureka能够自主编写奖励算法来训练机器人，且码力强劲：自编的奖励程序在83%的任务中超越了人类专家

在学习方面，GPT-4是一个厉害的学生。在消化了大量人类数据后，它掌握了各门知识，甚至在聊天中能给数学家陶哲轩带来启发。与此同时，它也成为了一名优秀的老师，而且不光是教书本知识，还能教机器人转笔。这个机器人名叫Eureka，是来自英伟达、宾夕法尼亚大学、加州理工学院和得克萨斯大学奥斯汀分校的一项研究。这项研究结合了大型语言模型和强化学习的研究成果：用GPT-4来完善奖励函数，用强化学习来训练机器人控制器。借助GPT-4写代码的能力，Eureka拥有了出色的奖励函数设计能力，它自主生成的奖励在83%的任务中优于人类专家的奖励。这种能力可以让机器人完成很多之前不容易完成的任务，比如转笔、打开抽屉和

GPT-4V来做目标检测？网友实测：还没有准备好。虽然检测到的类别没问题，但大多数边界框都错放了。没关系，有人会出手！那个抢跑GPT-4看图能力几个月的迷你GPT-4升级啦——MiniGPT-v2。△（左边为GPT-4V生成，右边为MiniGPT-v2生成）而且只是一句简单指令：[grounding]describethisimageindetail就实现的结果。不仅如此，还轻松处理各类视觉任务。圈出一个物体，提示词前面加个[identify]可让模型直接识别出来物体的名字。当然也可以什么都不加，直接问~MiniGPT-v2由来自MiniGPT-4的原班人马（KAUST沙特阿卜杜拉国王科技大学

 10月17日，李彦宏在百度世界2023上表示。当天，李彦宏以《手把手教你做AI原生应用》为主题发表演讲，发布文心大模型4.0版本。今天，咱们就开门见山啊。这一回要测一测，昨天才发布的文心一言大模型4.0。之所以要测它，是因为李彦宏昨天在会上说的那句：“综合能力比GPT-4毫不逊色！” 这话一出，很多人就沸腾了。据李彦宏这边的说法，文心4.0在记忆、理解、逻辑和生成四块，进步神速。尽管他也在现场亲自演示了很多案例，但很多用户是压根不买账的。不少人调侃说：“骗骗兄弟就可以了，别把自己也骗了啊。” 这回，业内人员世超也是很幸运地拿到了抢先内测的资格。既然他吹自己和GPT-4比毫不逊色，那我们就让这

文章目录📌提炼❓什么是AlpacaEval🔎AlpacaEval排行榜包含的测试模型和数据💯在不同的测试集上各个大模型的能力评分🚀AlpacaEvalLeaderboard大模型的能力综合评分💼普遍国内白领如何快速应用大模型👑TomChat（https://www.tomchat.fun）🤖支持gpt4/gpt-3.5/claude/code-llm🎨支持AI绘画🆓每天十次免费使用机会🪄无需魔法🤖️在这个AI爆发的元年🎨🤖️AI不能取代我们不会用AI的人才会被取代🎨📌提炼GPT-4登顶商用模型微软WizardLM登顶开源模型❓什么是AlpacaEvalAlpacaEva是来自斯坦福的团队发布的

LMM将会全面替代大语言模型？人工智能新里程碑GPT-V美国预先公测，医疗领域/OCR实践+166页GPT-V试用报告首发解读ChatGPTVision，亦被广泛称为GPT-V或GPT-4V，代表了人工智能技术的新里程碑。作为LMM(LargeMultimodalModel)的代表，它不仅继承了LLM(LargeLanguageModel)的文本处理能力，还加入了图像处理的功能，实现了文本与图像的多模态交互。与传统的LLM相比，GPT-V更加强大和灵活，能够更深入地理解和生成与图像相关的内容。这种进化打开了无数新的应用可能性，从图像描述、创意设计到复杂的图文结合任务，GPT-4V都展现出了卓越

公众号关注 “GitHubDaily”设为“星标”，每天带你逛GitHub！今年3月，GitHub对外正式发布了新一代编程神器GitHubCopilotX，其中的CopilotVoice功能，可直接通过语音向AI描述需求，然后批量生成项目代码，让一众开发者直呼「牛X」。除此之外，还能让AI自动撰写测试代码、PullRequest、自动补全项目文档等功能。在该工具发布之初，我还为此写了一篇文章《动动嘴，就能帮你生成代码！焕然一新的代码编辑器：GitHubCopilotX，来了！》，详细介绍了它的各项特性，感兴趣的同学可前往查看。现如今半年过去了，AI在计算机编程领域的发展并未止步不前，在诸多业内

GPT-4近日开放了视觉模态（GPT-4V）。以GPT-4V、谷歌Bard为代表的多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModels,MLLMs)将文本和视觉等模态相结合，在图像描述、视觉推理等各种多模态任务中展现出了优异的性能。然而，视觉模型长久以来存在对抗鲁棒性差的问题，而引入视觉模态的MLLMs在实际应用中仍然存在这一安全风险。最近一些针对开源MLLMs的研究已经证明了该漏洞的存在，但更具挑战性的非开源商用MLLMs的对抗鲁棒性还少有人探索。为了更好地理解商用MLLMs的漏洞，清华朱军教授领衔的人工智能基础理论创新团队围绕商用MLLM的对抗鲁棒性展开了研究。尽管