IQ.wiki 是一个基于区块链的百科全书，现已推出基于 OpenAI 的 ChatGPT 技术的搜索引擎，以帮助加密货币用户搜索各种来源的信息。

　　该搜索引擎名为 IQ GPT，通过简单提问的方式解决了用户阅读长篇百科全书的困扰，并帮助对抗错误信息和方便新用户入门。IQ GPT 集成了 OpenAI 的 GPT-4加密货币领域特定模型，并通过与 CoinGecko、The Associated Press、CoinNess 等信息平台的数据进行训练。搜索结果会包含原始来源，以帮助用户辨别信息的准确性。

　　IQ.wiki 于2014年成立，最初名为 Everipedia，旨在成为一个更开放的基于区块链的维基百科。在2018年，该公司从 Galaxy Digital 获得了3000万美元的融资，并于2022年更名为 IQ.wiki，并转为仅提供加密货币相关内容。

　　未来，IQ.wiki 计划推出更多的人工智能工具，以扩大加密货币知识的规模。

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　　由于Transformer的出现，使得ChatGPT等大语言模型在处理自然语言任务上的能力得到了大幅度提升。但生成的内容却包含大量错误或过时的信息，同时缺乏事实性评估体系，来验证内容的真伪。FRESHPROMPT对提升大语言模型的动态适应能力具有重要意义，这也是大语言模型未来技术研究的一个重要方向。

　　OpenAI宣布，其聊天机器人ChatGPT现在可以「看、听、说」，或者至少能够理解口语，用合成的声音回应并处理图像。这次更新是自引入GPT-4以来OpenAI最大的一次改进。但该公司还指出，在此过程中转录被视为输入，并可能用于改进大型语言模型。

　　正在悄然切换，进入AI时代。现在打开淘宝，搜索“淘宝问问”，你可以直接跳转到一个全新的页面。它还不是最终形态，如何让电商和AI更好地结合，找到那条打通最佳的用户体验和购物链路的路径，才是真正的挑战。

　　给自己放个假吧ChatGPT，再更新的这么快，网友的脑洞可就跟不上了。ChatGPT宣布了一次重要更新，然后有了全面的多模态能力。

　　9月29日，Appleinsider消息，苹果CEO蒂姆·库克在接受《伦敦标准晚报》采访时回应，正在加大对人工智能、机器学习人才的招聘，用于开发生成式AI产品。AI功能几乎遍布苹果的所有产品，例如，AppleWatch的跌倒检测、碰撞检测、心房颤动检测、心电图等，这些都是最典型的应用案例。相信在不远的将来，我们会在siri、iphone、iwatch等产品中，使用上苹果版ChatGPT。

　　微软对大语言模型的道德推理能力进行了测试，但在电车问题中大尺寸的模型表现反比小模型差。但最强大语言模型GPT-4的道德得分依旧是最高的。这与研究最初的假设:大型模型总是比小型模型具有更强的能力相反，说明利用这些较小的模型开发道德系统具有很大的潜力。

　　9月27日，世界排名第一ERP厂商SAP在官网宣布，推出生成式AI助手Joule，并将其集成在采购、供应链、销售、人力资源、营销、数据分析等产品矩阵中，帮助客户实现降本增效。Joule是一款功能类似ChatGPT的产品，通过文本问答方式就能自动生成各种内容、分析数据等，同时结合SAP的云平台、BusinessAI等智能产品，为客户提供跨平台、应用的个性化生成式AI服务。SAP的产品和服务被全�

　　自从ChatGPT问世以来，大模型如何落地、盈利，就成了无数创业者都在思考的问题。一个尴尬的现实是，现阶段C端最受欢迎的一类AI应用，实在让人很难以启齿……尽管ChatGPT发布后，OpenAI十分注重模型的安全性、合规性，但还是有很多开发者攻破了ChatGPT的安全漏洞，让GPT实现了“越狱”，并开发出了各种突破限制的AI应用。这样的“预演”，在C端大模型落地困难的今天，无疑提供了一种另类的“经验”。

　　重磅升级：可以看图、听声音、说线日，OpenAI在官网宣布，对ChatGPT进行重磅升级实现看图、听声音、输出语音内容三大功能。早在今年3月OpenAI发布GPT-4模型时，就展示过看图的功能，但由于安全、功能不完善等原因一直没有开放。BeMyEyes将ChatGPT的看图功能，植入在应用中，为盲人和弱视群体提供服务。

　　9月20日，谷歌在官网宣布推出BardExtensions。借助该扩展用户可在谷歌的Gmail、谷歌文档、网盘、Google地图、视频等产品中使用Bard。当用户在Gmail、谷歌文档、网盘、Google地图、视频等产品中使用Bard时，其敏感数据将受到多重加密保护，不会被Bard查看、搜集用于训练AI模型。

　　MoMask 是一个用于基于文本驱动的 3D 人体运动生成的模型。它采用了分层量化方案，以高保真度的细节将人体运动表示为多层离散运动令牌。MoMask 通过两个不同的双向 Transformer 网络进行生成，以从文本输入预测运动令牌。该模型在文本到运动生成任务上优于现有方法，并可以无缝应用于相关任务，如文本引导的时间修复。

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