研究：GPT-4登场展示了专有模型与次优开源替代品之间的能力鸿沟，同时验证了从人类反馈中进行强化学习的力量。
人们正在努力通过较小的模型更好的数据集，更长的高下文...以及由LLAMa-1/2供应支持来克隆或超越专有模型的性能。

目前尚不清楚人类天生的数据能否坚持AI的规模化趋势(有人估计到2025年"LLMs将耗尽数据)以及添加合成数据会带来什么影响？2020年发卖总额提升50%。
***和被企业锁定的数据可能是下一个目标。

LLMs和扩散模型连续为生命科学社区供应礼物，为分子生物学和药物创造产生新的打破，多模态成为新的前沿，各种类型的代理人引发的愉快感大幅增长。
家当：英伟达凭借其来自各国初创公司大型科技公司和研究者的对其GPU的强烈需求一跃成为市值1万亿美元的俱乐部成员。

出口牵制限定了对中国的前辈芯片发卖，但紧张的芯片供应商创造了适应出口牵制的替代品。
在ChatGPT的带领下天生式AI运用在图像，***编码语音或者针对每个人的AI助手方面实现了打破，推动了180亿美元的风投和企业投资。

政治：天下已经分为清晰的监管阵营，但环球管理的进展仍旧较慢，最大的AI实验室正在补充这个空缺。
芯片战役连续升级美国正在动员其盟友，而中国的反应仍旧参差不齐，估量AI将影响一系列敏感领域包括选举和就业。

但我们尚未看到显著的影响安全：生存风险的辩论首次进入主流视野并显著加剧，许多高性能模型随意马虎被"越狱"。
为理解决寻衅研究者正在探索替代方案，例如自对齐和预演习人类偏好。
随着能力的提升要始终评估大措辞模型变得越来越困难。
仅凭觉得是不足的报告的关键要点如下：

·SN4，目前是其不雅观察范围的主宰者，它在经典基准和一些设计用于评估人类的考试上超越了所有其他的大措辞模型(LLM)，验证了专有架构和从人类反馈，中进行强化学习的强大力量，考试测验克隆或超越专有性能的努力正在增长。

通过更小的模型更好的数据集和更长的高下文，鉴于人们对人类天生的数据可能只能在未来几年内坚持AI规模化趋势的担忧，这些努力可能会得到新的紧迫感、LLMs和扩散模型连续推动现实天下的打破。
特殊是在生命科学领域，分子生物学和药物创造都有本色性的进步，算力成为新的石油。

英伟达NVIDIA创下了记录的收益，初创公司将他们的GPU作为竞争上风。
随着美国加强对中国贸易制裁，并在芯片战役中动员其盟友英伟达NVIDIA、英特尔Intel和AMD已开始大规模地发卖适应出口牵制的芯片，天生式AI拯救了风险投资界。
由于在科技估值不振的情形下，专注于天生性AI运用(包括***、文本和编码)的AI初创公司。

从风险投资者和企业投资者那里筹集了超过180亿美元，安全性辩论已经在主流社会中引爆，匆匆使环球确当局和监管机构采纳行动。
然而这股热潮粉饰了AI社区内部的深刻不合，同时环球管理方面的详细进展缺少。
由于天下各地确当局正在追求相互冲突的方法，随着标准LLM在鲁棒性上常常碰着困难，评估最新技能模型的寻衅在增加，考虑到风险"基于觉得"的方法显然不足。

原文如下：https：/www.stateof.ai/2023-report-launch。
笔墨内容完全PPT***方法：加入知识星球AIGC部落。