📰 最近消息
Google 基于 PaLM API 的产品：AI Test Kitchen体验报告：https://twitter.com/xinqiu_bot/status/1635923410097405954
Midjourney V4 和 V5 的效果对比https://twitter.com/storybyphil/status/1636135645817995266
在 M2 的 Macbook Air 上进行 LLaMA 7B 模型的本地推理 🤯虽然目前生成的效果还比较差，但是推理速度极快。真正做到了消费级硬件推理，开源社区生态发展太快了。项目地址：https://github.com/antimatter15/alpaca.cpp
让 GPT-4 自动修复代码一段包含错误的 Python 代码 -> 运行 -> 报错 -> GPT-4 修复 -> 运行 -> 报错 -> GPT-4 修复 -> 成功运行自监督 debugginghttps://twitter.com/i/status/1636880208304431104https://twitter.com/bio_bootloader/status/1636880208304431104
在 Google Pixel 7 Pro 上运行 LLaMA 7B 的模型现在 LLaMA 已经在以下设备上运行过了：- Macbook M1 & M2- 树莓派- Google Pixel 7 Prohttps://twitter.com/rupeshsreeraman/status/1637124688290742276
复现 Stanford Alpaca InstructLLaMA 的代码库https://github.com/tloen/alpaca-lora
Langchain agent 已经支持解析 OpenAI ChatGPT Plugin 来执行了。- ChatGPT + ChatGPT Plugin -> iOS- Other LLM + Langchain -> Android
Copilot Hub 现在正式发布了，并开放了自定义创建 Copilot 的能力https://twitter.com/Tisoga/status/1640261647267938304欢迎加入中文用户讨论组：https://t.me/+9oanfbRm-hxiYTA1
朋友们非常抱歉，最近一周多一直在忙着迭代 Copilot Hub，没有分出精力来更新这个频道，这个周末参加完 Hackathon 后，下周会重新开始更新。这个频道后面不太想仅仅只做汇总信息，想做点不太一样的（具体还没构思好，评论区也可以讨论讨论）。另外这个频道永远不会收费（不靠这个赚钱），不当信息差的镰刀，如果想要支持我们，可以去体验我们产品。https://app.copilothub.co/大家周末愉快😄
微软在昨天宣布开源了 Deep Speed Chat，能够帮助用户快速训练类 ChatGPT 的大语言模型。未来可能大模型人手一个了，花个几百到几千刀就可以有一个自己的模型，私有部署。这会衍生带来很多中间层的机会，比如做 LLM 的 optimization & fine-tuning，model serverless 服务等，甚至是全傻瓜式的一键 fine-tune & 部署的平台。Copilot Hub 正在做这方面的研究 & 开发，目标是能够让每个人都能训练出自己 Copilot，可以跑在我们平台，也可以自己私有部署。微软的开源项目地址：https://github.com/micros