OpenAI o1 新版模型全文翻译
引入 OpenAI o1-preview
一系列解决难题的新推理模型，9月12日起开放使用
我们开发了一系列新的AI模型，旨在在响应之前花更多时间思考。它们能够推理复杂任务，并在科学、编程和数学领域解决比以往更难的问题。
今天，我们在ChatGPT和我们的API中发布了这个系列的第一个模型。这是一个预览版，我们预计会定期进行更新和改进。与此发布同时，我们还包括了正在开发中的下一个更新的评估。
工作原理
我们训练这些模型，在响应之前花更多时间思考问题，就像人类一样。通过训练，它们学会了改进自己的思维过程，尝试不同的策略，并识别自己的错误。
在我们的测试中，下一个模型更新在物理、化学和生物学的挑战性基准任务上表现得像博士生一样出色。我们还发现它在数学和编程方面表现优异。在国际数学奥林匹克（IMO）的资格考试中，GPT-4o只正确解决了13%的问题，而推理模型得分为83%。它们的编程能力在竞赛中达到了Codeforces竞赛中的89百分位。你可以在我们的技术研究文章中阅读更多内容。
作为一个早期模型，它还没有很多让ChatGPT有用的功能，比如浏览网页获取信息和上传文件和图像。但对于复杂的推理任务，这是一个显著的进步，代表了AI能力的新水平。因此，我们将计数器重置为1，并命名这一系列为OpenAI o1。
安全性
作为开发这些新模型的一部分，我们提出了一种新的安全培训方法，利用其推理能力使其遵守安全和对齐指南。通过能够理解上下文中的安全规则，它可以更有效地应用这些规则。
我们通过测试模型在用户试图绕过安全规则时（称为“越狱”）能多好地继续遵守其安全规则来衡量安全性。在我们最难的越狱测试之一中，GPT-4o得分为22（满分100），而我们的o1-preview模型得分为84。你可以在系统卡片和我们的研究文章中阅读更多内容。
为了匹配这些新模型的能力，我们加强了我们的安全工作、内部治理以及与联邦政府的合作。这包括使用我们的准备框架进行严格的测试和评估、一流的红队测试以及董事会级别的审查过程，包括由我们的安全与安保委员会进行审查。
为了推进我们对AI安全性的承诺，我们最近与美国和英国的AI安全研究所正式签署了协议。我们已经开始实施这些协议，包括授予研究所早期访问这个模型研究版本的权限。这是我们合作的重要第一步，有助于建立一个研究、评估和测试未来模型发布前后流程的过程。
适用人群
这些增强推理能力可能特别适用于科学、编程、数学等领域中处理复杂问题的人。例如，o1可以被医疗研究人员用于注释细胞测序数据，被物理学家用于生成量子光学所需的复杂数学公式，以及被各个领域的开发者用于构建和执行多步骤工作流程。
一眼看懂英语16大时态，秒变语法达人！
1. 一般现在时态：do
"我做作业。" 这不只是陈述事实，更是对生活规律的表白。你可以每天、每周、每月甚至每年都这么说。比如，每天早上，我都会在晨曦中奋笔疾书。
2. 一般过去时态：did
"我昨天做了作业。" 哎呀，那可是昨天的事了，今天不想提。无论是昨天、前天还是上个世纪，总之，那都是历史尘埃。
3. 一般将来时态：will do
"我明天会做作业。" 明天的事谁知道呢？但至少现在我能说，我会做的！也许在下周五，也许在下个月，总之未来可期。
4. 现在进行时：be doing
"我现在正在做作业。" 此刻，我就是那个埋头苦干的人！无论此时此刻，你都能看到我的努力。
5. 过去进行时：was/were doing
"那时我正在做作业。" 那个瞬间，我全身心投入，仿佛时间都停止了，只剩下我和我的作业。
这张图不仅帮你搞懂了英语的各种时态，还让你在学习过程中找到了一丝乐趣。谁说学语法一定枯燥乏味？看着这些时态，仿佛看到了自己不同时间段的努力与奋斗。加油吧，未来的语法达人们！ 
24种瞬间恢复能量的方法，让你立刻元气满满！
这张图表总结了24种可以迅速恢复能量的方法，分为四类：多巴胺、内啡肽、血清素和催产素，每一类都有不同的活动和习惯，可以帮助你在不同情境下快速恢复精力和情绪。
1. 多巴胺——奖赏：
- 享受美食：美味的食物可以立即提升你的幸福感。
- 睡个饱觉：充足的睡眠是恢复能量的基础。
- 沉浸式追剧：看自己喜欢的剧集能让你忘记烦恼。
- 自调冷饮：制作并享用一杯冰凉的饮品，既放松又愉悦。
- 洗香香：沐浴可以让你身心舒畅。
- 尝试新鲜事：新的体验会带来新鲜感和兴奋感。
2. 内啡肽——镇痛：
- 30分钟慢跑：运动释放内啡肽，缓解疼痛和压力。
- 吃辣火锅：辣味食物能刺激内啡肽分泌，让你感觉更好。
- 创意挑战：动脑筋进行创造性活动，激发成就感。
- 完成目标：达成小目标带来的满足感能增强自信。
- 登顶爬山：登高远眺，不仅锻炼身体，还能放松心情。
- 品尝黑巧克力：黑巧克力中的成分有助于提升情绪。
3. 血清素——安抚：
- 呼吸新鲜空气：在户外呼吸新鲜空气，有助于稳定情绪。
- 晒太阳：阳光中的维生素D有助于提升血清素水平。
- 吃香蕉酸奶碗：富含营养的食物有助于平衡体内化学物质。
- 20分钟瑜伽：瑜伽练习能帮助你放松和集中注意力。
- 记录快乐：写下每天的快乐时刻，有助于保持积极心态。
- 补充维B/D：适当补充维生素B和D，有助于情绪稳定。
4. 催产素——亲密：
- 撸猫：与宠物互动会让人感到温暖和满足。
- 赞赏他人：给予别人真诚的赞美，也会让自己感到快乐。
- 和朋友露营：与朋友一起度过休闲时光，加强彼此联系。
- 听舒缓音乐：音乐能够舒缓心情，带来平静感受。
- 点蜡烛/焚香：芳香疗法可以有效缓解压力，让人放松。
- 抱抱大玩偶：拥抱可以增加安全感，减少孤独感。
通过这些简单的方法，你可以快速地调整自己的状态，恢复满满的正能量！ 
GPT-4o模型升级通知：更便宜、更高效！
大家注意啦！从10月2日（星期三）开始，GPT-4o的默认版本将更新到最新的型号，也就是gpt-4o-2024-08-06。
这次更新真是超值啊，新版的GPT-4o模型不仅输入代币费用便宜了50%，输出代币费用也便宜了33%，而且还支持结构化输出（Structured Outputs）。如果你想提前试试这个新版本，只需要在API里设置模型参数为gpt-4o-2024-08-06就行了。
如果你还想继续用旧版本的GPT-4o，那得抓紧时间咯，因为到了10月2日系统会自动升级。如果你真的想留在旧版本，可以在模型参数中指定gpt-4o-2024-05-13。
总之，这次更新既省钱又实用，赶紧试试看吧！ 
情感地图：看看你的情绪藏在哪儿！
这张图表展示了不同情绪在我们身体中的感觉位置和强度。通过颜色和人体模型，我们可以直观地看到每种情绪是如何在身体各部位表现出来的。
1. 快乐（Happiness）：
- 感觉遍布全身，尤其集中在头部、胸部和四肢。
2. 愤怒（Anger）：
- 集中在上半身和手臂，也会影响腿部和脚。
3. 恐惧（Fear）：
- 主要集中在上半身，手臂没有明显感觉，脚部也有些许感觉。
4. 厌恶（Disgust）：
- 上半身和手臂是主要区域。
5. 悲伤（Sadness）：
- 集中在胸部和头部，腿部和脚的感觉减少。
6. 惊讶（Surprise）：
- 胸部和头部有明显感觉，腿部感觉减少。
7. 焦虑（Anxiety）：
- 骨盆以上的区域有增强的感觉，包括手臂、腿和脚。
8. 爱（Love）：
- 全身都有感觉，但腿部较少。
9. 抑郁（Depression）：
- 下半身的感觉减少。
10. 轻蔑（Contempt）：
- 头部和手有明显感觉，骨盆及腿部区域感觉减少。
11. 自豪（Pride）：
- 集中在躯干、头部和手臂。
12. 羞愧（Shame）：
- 躯干和头部有明显感觉，手臂、腿和脚的感觉减少。
13. 嫉妒（Envy）：
- 胸部和头部有明显感觉，腿部的感觉减少。
这张图表让我们更好地理解自己的情绪，并看到它们是如何具体影响我们的身体的。无论是正面的快乐与爱，还是负面的焦虑与悲伤，都可以通过这种方式直观地感受到。 
地球生命的生物量可视化
这张信息图表展示了地球上各种生物的生物量（以碳含量计）的分布情况，并将不同类型的生物按其生物量进行了对比。
主要内容：
1. 动物类群的生物量：
- 节肢动物（海洋）：1.0 Gt C
- 例子：蟹、龙虾、虾、藤壶、海蜘蛛等。
- 鱼类：0.7 Gt C
- 例子：金鱼、鲨鱼、金枪鱼、剑鱼、鳗鱼等。
- 环节动物：0.2 Gt C
- 例子：蚯蚓、水蛭、海鼠等。
- 软体动物：0.2 Gt C
- 例子：蜗牛、蛞蝓、乌贼、章鱼等。
- 节肢动物（陆地）：0.2 Gt C
- 例子：蜈蚣、蜘蛛、蝴蝶等。
- 刺胞动物：0.1 Gt C
- 例子：水母、海葵等。
- 家畜：0.1 Gt C
- 例子：猪、牛、鸡等。
- 线虫：0.02 Gt C
- 例子：线虫类。
- 人类：0.06 Gt C
- 野生哺乳动物：0.007 Gt C
- 例子：大象、蝙蝠、大猩猩等。
- 野鸟：0.002 Gt C
- 例子：麻雀、企鹅等。
2. 比较地球上所有生命的生物量：
- 细菌：70 Gt C，细菌无处不在，从土壤到地球深处都有分布。
- 真菌：12 Gt C，有148,000种已被识别，但估计可能还有数百万种未被发现。
- 古菌：7 Gt C，单细胞微生物，与细菌类似但缺乏细胞核。
- 病毒：0.2 Gt C，被描述为“生命边缘的有机体”，技术上不是活体。
- 原生生物：4 Gt C，虽然大多数是单细胞，但它们比细菌复杂，因为它们包含细胞核。
总结：
- 地球上的植物拥有最大比例的生物量，总计450 Gt C，占据了地球上超过82%的生物总量。
- 动物总共占有2.589 Gt C，其中人类仅占约0.01%的比例，显示出人类在整个生态系统中的碳占比非常小。
这张图表通过视觉化的方式，使得我们能够直观地理解和比较不同类型生命体在地球上的分布和相对重要性。 
全球AI模型提供者和云服务商关系图
据https://t.co/St5O59mmxt分析，该图展示了全球主要AI模型提供者与其所依赖的云服务商之间的关系。通过这张图，可以清晰地看到各大科技公司在AI模型开发和部署中的相互合作关系。
主要分析点：
1. 云服务提供者（Cloud Provider）：
- AWS（22.06%）：是最大的一家云服务提供商，支持多个AI模型提供者，包括Anthropic、Stability AI、AI21Labs、Meta等。
- Microsoft（14.71%）：紧随其后，支持Open AI和Google等。
- Google（16.18%）：自身也作为云服务提供者，支持多家模型提供者。
- Open AI API（41.18%）：虽然名义上属于API，但也扮演了重要的基础设施角色。
2. AI模型提供者（Model Provider）：
- Open AI（41.18%）：无疑是最主要的AI模型提供者，开发了众多知名模型如GPT-4、GPT-3.5、DALL-E等。
- Anthropic（8.82%）：也是一个重要的玩家，旗下有多个关键模型。
- 其他主要玩家包括Cohere、Mistral、Aleph Alpha等。
3. 具体AI模型（Model Family）：
- 最常见的模型包括GPT-4（10.29%）、Claude 2（5.88%）、DALL-E（5.88%）等，这些都是目前应用广泛且影响力较大的模型。
总结：
该图详细描绘了当前全球AI生态系统中各大玩家之间复杂而紧密的合作关系。通过这些合作，各公司能够有效地利用资源，加速创新和技术进步。这种多样化的合作模式不仅推动了AI技术的发展，也为用户提供了更丰富、更强大的工具和服务。
这种关系图对于理解当前AI产业链中的竞争与合作态势非常有帮助，为投资决策和战略规划提供了宝贵的信息。 
揭开AI智能问答的秘密：如何通过嵌入模型实现精准回答！
这张图展示了一个基于嵌入模型（Embedding Model）的智能问答系统的工作流程。我们将通过一个具体的例子来详细解析各个步骤。
1. 文档索引（Indexing）
- 文档（Documents）：首先，系统需要处理大量的文档。这些文档可以是书籍、文章、研究报告等。
- 分块处理（Chunking）：将文档分成多个较小的块（Chunks），便于后续处理。
2. 嵌入模型（Embedding Model）
- 向量化（Vectorize）：使用嵌入模型将这些块转换为高维向量。这些向量捕捉了文本的语义信息。
- 索引存储（Indexing & Vector Store）：将这些向量存储在一个矢量存储库中，形成节点(Node 1, Node 2, Node 3)以便快速检索。
3. 用户查询与检索
- 用户查询（Query）：用户输入一个问题，比如“比特币的价格趋势如何？”。
- 嵌入模型向量化（Vectorize with Embedding Model）：系统将用户的查询也转换为高维向量。
- 搜索与检索（Search & Retrieve）：在矢量存储库中搜索与查询最相关的上下文信息。
4. 增强查询与生成响应
- 增强查询（Augment Query）：将检索到的相关上下文信息整合进原始查询，形成一个更具上下文关联性的提示(Prompt)。
- 生成响应（Generate Response with LLM）：利用大型语言模型(LLM)，根据增强后的提示生成最终响应。
举个例子
假设你是一位投资者，想要了解最新的比特币市场动态，你在系统中输入了以下问题：“比特币目前市场表现如何？”
1. 系统会先将你的问题转化为高维向量。
2. 接着，在矢量存储库中搜索与“比特币市场表现”相关的内容，比如最近的市场分析报告、价格走势数据等。
3. 然后，将这些相关内容作为上下文，整合进你的原始问题中。
4. 最后，利用大型语言模型生成一个详尽且有价值的回答，比如：“根据最新的数据，比特币在过去一周内上涨了5%，主要受到机构投资者增持和市场情绪回暖的影响。”
这个智能问答系统通过嵌入模型和矢量存储技术，不仅能够理解用户的问题，还能从大量的数据中快速提取最相关的信息，再结合大型语言模型生成准确且有深度的回答。这种技术不仅提升了用户体验，还大大提高了信息获取和处理的效率，真正实现了智能化的信息服务。 
深入解读金字塔原理：高效逻辑思维与表达的利器
1. 简介
- 定义：金字塔原理是一种逻辑思维方法和表达方式，由麦肯锡公司顾问芭芭拉·明托（Barbara Minto）在20世纪60年代提出。该方法主要用于组织和呈现信息，特别适用于商业写作、演讲和问题分析。
- 目的：通过结构化的方式，使信息传达更加清晰、简洁、高效。
2. 核心内容
- 结论先行：将最重要的信息或结论放在最前面。
- 自上而下：先给出总体概念，再逐层展开细节。
- 归类分组：相相关的信息进行分类，每组通常包含2-5个要点。
- 逻辑关系：确保各个层级之间存在清晰的逻辑关系，如因果、对比、时间顺序等。
3. 金字塔结构的构建
- 自上而下法：
- 确定核心观点或结论
- 提出支持该观点的2-5个关键论据
- 对每个论据进行详细解释和论证
- 自下而上法：
- 收集所有相关信息和数据
- 将信息分类并提炼出共同点
- 将共同点整合成次级观点
- 最终归纳出核心结论
4. 思考过程遵循MECE原则
- Mutually Exclusive（相互独立）：每个分类彼此独立，避免重复或交叉。
- Collectively Exhaustive（完全穷尽）：所有分类加起来覆盖整个领域，避免遗漏。
5. 表述过程使用SCQA原则
- Situation（情境）：描述当前环境或背景，设定基本场景。
- Complication（复杂性）：指出在该情境下存在的问题或挑战。
- Question（问题）：提出需要解决的问题或疑问。
- Answer（答案）：提供解决问题的方案或答案。
假设你需要向公司高层汇报一个新项目的进展情况。你可以运用金字塔原理将报告内容进行结构化：
1. 开始时先给出核心结论：“我们项目已经完成了50%，预计将在两个月内按时交付。”
2. 然后，自上而下展开细节：
1. 项目进展情况
2. 面临的主要挑战及应对措施
3. 下一步计划及时间表
通过这种方式，高层管理人员可以迅速理解项目的整体情况，并且能有条不紊地深入了解具体细节。
总结：
金字塔原理通过逻辑清晰、结构严谨的方法帮助我们更有效地组织和传达信息。在日常工作中，无论是撰写报告、准备演讲还是进行问题分析，运用这一原理都能极大提升沟通效率 
费曼学习法：用AI高效学习新知识和提升英语水平！
这张图片展示了一个结合AI技术的学习方法，不仅可以快速学习新知识，还能提升英语水平。主要步骤如下：
1. 上传学习资料：
- 将你要学习的PDF文件上传到GPT或Claude。
2. AI辅助学习：
- 告诉AI你想用“费曼学习法+英文解释”的方法帮助你理解这份材料。
3. 提问练习：
- 向AI提问，让他用英文为你回答问题。
4. 反复练习：
- 自己先用英文默念回答一遍，如果回答不上来，再去参考相关概念，直到用英文把概念解释得很清楚。
5. 刻意练习：
- 通过不断练习和反馈，真正把自己不理解的、语法、表达、词汇等从脑海中剔除。
场景举例：
- 大学生备考场景：
例如，你是一名大学生，准备考研或者期末考试。你可以将教材的PDF文件上传到GPT，然后让AI帮助你逐步理解每一章的内容，并用英文解释，这样不仅加深了你的理解，还提升了你的英语表达能力。
- 职场人士充电场景：
如果你是职场人士，需要快速掌握某个新领域的知识，比如区块链或人工智能。通过这种方法，你可以在短时间内高效地掌握大量专业知识，同时提高自己的英语水平，有助于在国际会议或跨国合作中更自信地交流。
总结：
这个方法利用了AI技术，将费曼学习法与英语训练结合，使得学习过程更加高效且有趣。不论是学生还是职场人士，都可以通过这个方法快速获取新知识，并提升语言能力。 
这张图表展示了不同AI模型的定价和相关比较，帮助用户理解在输入和输出方面的成本差异。以下是对图表的详细解读：
主要内容：
1. 价格信息（$ per 1M Tokens）：
- 不同模型的输入和输出成本。例如，gpt-4o mini的输入成本为$0.15，输出成本为$0.60。
- Context Tokens和Output Tokens列显示了每个模型的上下文和输出令牌数量。
2. 每10K字的成本（$ per 10K words）：
- 这里将每百万令牌的价格转换为每1万字的成本，以便更直观地理解成本。例如，gpt-4o mini的输入成本为$0.002，而输出成本为$0.008。
3. 相对定价（Relative Pricing）：
- 通过百分比比较不同模型之间的相对成本。例如，gpt-4o mini作为基准（100%），gpt-4o 的输入成本是其16.67倍，而Claude 3 Opus 的输入成本是其40倍。
图表解读：
定价部分：
1. OpenAI 模型：
- gpt-4o mini、gpt-4o 和 gpt-4o Long Output 的价格从低到高依次增加，显示了更高性能模型的成本上升趋势。
2. Anthropic 模型：
- Claude 3 Opus、Claude 3.5 Sonnet 和 Claude 3 Haiku 的价格呈现递增趋势。Claude 3 Haiku 是最便宜的，适合较小规模应用，而 Claude 3 Opus 则价格最高，适合高性能需求。
3. Gemini 和 Cohere 模型：
- Gemini 系列和 Command R 系列有多个版本，每个版本都有不同的定价策略，体现了不同性能和功能对应的价格差异。例如，Gemini 1.5 Flash 的输入成本最低，而 Gemini 1.5 Pro 的输出成本最高。
相对定价部分：
- 绿色表示相对便宜：例如，在输入方面，gpt-4o Long Output 比较便宜，相对于基准 gpt-4o mini，只需2.5%的费用。
- 红色表示相对昂贵：例如，在输出方面，Claude 3 Haiku 比较昂贵，其费用是基准 gpt-4o mini 的2800%。
总结：
这张图表提供了一个详细且直观的方法来比较不同AI模型在输入和输出方面的成本。对于开发者或企业来说，可以根据自己的预算和需求选择最适合自己的模型。通过分析这些数据，可以更好地进行预算规划和资源分配，从而优化使用效果并控制成本。 
Anthropic API 工作空间功能上线：开发者福音！
🎉 好消息！Anthropic API 控制台引入了工作空间功能，让开发者管理多个 Claude 部署变得更加高效和简单。这个新工具不仅提升了资源管理，还让开发流程更加流畅。
🌟 主要特性 🌟
1. 精细的消费限制：
- 可以为每个工作空间设置月度消费限制，精确控制API使用成本。举个例子，如果你是一个初创企业的CTO，你可以为不同项目设定不同的预算，避免超支。
2. 相关资源分组：
- 将API密钥、使用数据和设置按照项目或环境进行逻辑分组。例如，你可以把开发环境和生产环境分开管理，避免混淆。
3. 管理速率限制：
- 每个工作空间独立调整速率限制，同时保持整体组织速率限制内，更好地管理部署负载。比如，当你同时管理多个应用时，可以根据需要动态调整每个应用的访问速率。
4. 简化访问控制：
- 在工作空间级别分配用户权限，提高账户安全性。想象一下，你是团队负责人，现在可以轻松地为每位成员分配合适的访问权限，不再担心数据泄露。
5. 高效监控使用情况：
- 按工作空间查看API使用情况和成本分析，轻松追踪和优化资源分配。就像在驾驶座上看仪表盘一样，一目了然地掌握所有关键数据。
这款工具简直就是开发者的福音！无论你是初创公司还是大型企业，都能从中受益匪浅。更多详情请访问 https://t.co/F2ovegdjfx。 
加州警察局的新玩具？🚔🔋
Irvine警察局花了15万美元买了一辆Tesla Cybertruck用来教育青少年防止药物滥用。看来以后和坏人斗智斗勇的时候，还能顺便炫耀一下他们的酷炫新座驾！😎
其中2万美元是用来装配警用设备的，比如车灯、无线电和外部图案。@UpfitTesla 和 @UnpluggedTesla 将负责这些改装。
看来这不仅是对抗犯罪的工具，更是一种未来感十足的移动广告牌！🚓✨
网络安全学习路线图：从零开始，轻松上手！
想进入网络安全领域但不知道从哪里开始？这张图给你详细的学习路线，让你一步步掌握必要技能，成为网络安全专家。完成每个阶段，还能获得奖励哦！🍗
场景描述：
假设你是一名对网络安全充满兴趣的初学者，想要了解如何系统地学习这门技能。这张图为你提供了一条清晰的路线图，让你在学习过程中不再迷茫。
解读内容：
1. 基础IT技能（Fundamental IT Skills）：
- 学习基本的计算机技能和网络基础知识。
- 了解计算机硬件组件。
2. 计算机网络（Computer Networking）：
- 理解OSI模型、网络拓扑结构、常见协议及其用途。
- 掌握常见端口及其使用方法，IPv4和IPv6的基础知识，以及子网划分的基本概念。
3. 安全技能与知识（Security Skills and Knowledge）：
- 学习CIA三元组（机密性、完整性、可用性）、网络攻击和网络犯罪。
- 掌握密码学、常见标准，以及使用Kali Linux和ParrotOS等工具。
4. 动手操作技能（Hands-On Skills）：
- 熟悉虚拟化技术（如VMware、Virtual Box）。
- 参与CTF比赛（如Hackthebox、TryHackMe），并掌握Nmap、BurpSuite等工具。
5. 云计算技能（Cloud Skills）：
- 了解云服务（SaaS, PaaS, IaaS），熟悉不同云环境（如AWS, Azure）。
- 掌握不同类型的云模型（私有云、公有云、混合云）以及常见云存储方案。
6. 编程技能（Programming Skills）：
- 学习Python、JavaScript、PowerShell、C++和Go等编程语言。
7. 认证考试（Certifications）：
- 获取初级认证如CompTIA A+、CompTIA Network+等。
- 挑战高级认证如CISSP、CISA等，提高你的专业水平。
通过这条学习路线，你将逐步掌握从基础到高级的网络安全知识和技能。加油，每完成一个阶段，都可以奖励自己一个鸡腿哦！🍗
准备好了吗？让我们一起踏上成为网络安全专家的旅程吧！ 
重磅：Tesla正式确认10月10日在洛杉矶举行Robotaxi发布会！
🚗 Tesla正式宣布，他们的Robotaxi发布会将于10月10日在洛杉矶举行！现在就注册$TSLA股东平台，赢取参与机会。每持有一股股票即可获得一次抽签机会。Tesla将在9月23日那周开始通知结果，并在发放门票时提供更多详情。据悉，名额非常有限，不容错过！
Sam Altman在Twitter上的一条推文及其回复。
这两条推文传递了他对成功的看法和建议：
1. 主推文（上方）：
- Sam Altman表示，他所认识的最令人印象深刻的人都是长期埋头苦干，专注于完成工作的人。他强调了持续努力和专注的重要性。
2. 回复（下方）：
- 在回复中，他进一步解释道，你可以跳过所有的聚会、会议、媒体、推特等社交活动，而是专注于打造一个伟大的产品，吸引用户并取得胜利。他鼓励创业者和专业人士把精力放在实质性的工作上，而不是浪费在无关紧要的社交活动中。
总体来说，这两条推文传达的信息是：成功源于长时间的专注和努力，重点应该放在实际工作和产品开发上，而不是过多地参与社交活动。 
MemoRAG vs. Standard RAG：解密新一代AI推理模型的优势
在当前AI技术飞速发展的背景下，如何更精准地回答复杂问题成为研究的热点。最近推出的MemoRAG模型在这一领域表现出了显著的优势。通过对比传统的Standard RAG模型，我们可以清晰地看到MemoRAG在信息处理和答案生成方面的卓越表现。
场景描述：
假设你是一位《哈利·波特》系列小说的爱好者，想要深入了解主要角色之间的相互关系。你向两个不同的AI模型提出了相同的问题：“主要角色之间的关系是怎样的？”
标准RAG模型：
输入查询：How are the mutual relationships between the main characters?
- 检索器 提供了两个证据：
- 证据1：赫敏叹道：“哈利，他很复杂，比我们知道的还要多。但邓布利多信任他，这……”
- 证据2：“那德拉科呢？”赫敏终于问道，声音柔和。“他最近行为很奇怪，更加神秘。我觉得……”
这些证据虽然与查询相关，但并不完全充分且有些片面，导致生成器产生了一个相对较差的答案：
答案：哈利将斯内普视为一个简单直接的反派，总是处处针对他，而赫敏完全同意，从不质疑斯内普的动机。罗恩对斯内普不太关心，更关注琐碎的小事。马尔福被三人视为误解中的朋友……
MemoRAG模型：
输入查询：How are the mutual relationships between the main characters?
- 检索器 提供了更有针对性的线索：
- 线索1：哈利与罗恩和赫敏有着深厚的友谊……
- 线索2：谁是哈利主要的敌人？
- 线索3：金妮从哈利崇拜者成长为他的妻子。
- 线索4：邓布利多……
基于这些更具体、更全面的信息，MemoRAG生成了一个更优质、更全面的草稿答案：
草稿答案：哈利、罗恩和赫敏是最好的朋友。哈利和邓布利多有一种师生关系，但也存在一些紧张关系。哈利和斯内普最初互相对立，但……
最终，MemoRAG提供了一个详尽且准确度更高的答案：
答案：哈利·波特最亲密的朋友是罗恩·韦斯莱和赫敏·格兰杰。在霍格沃茨，他们组成了一个不可分割的小组，共同面对无数危险和挑战。他们之间的友谊建立在相互信任、忠诚和支持之上，罗恩提供坚定的陪伴和幽默感，而赫敏则以她的智慧和足智多谋作出贡献……
结论：
通过这个案例可以看出，MemoRAG在处理复杂问题时能够利用更加丰富和相关的信息源，从而生成更加准确和全面的答案。这种优势使得MemoRAG成为下一代AI推理模型中的佼佼者，将大大提升用户在信息获取过程中的体验。
欲了解更多信息，请访问 https://t.co/V4ksWS73m7。 
🎉 热烈祝贺 @Glean 在新一轮融资中成功筹集超过2.6亿美元，估值达到46亿美元！此次融资由 Altimeter 和 DST Global 共同领投。这不仅标志着 Glean 的飞速发展，也为其 Work AI 平台的扩展奠定了坚实基础。
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🔍 此次融资和产品升级无疑会加速 Glean 在人工智能领域的进步，推动更广泛的应用和普及。期待 Glean 为我们带来更多惊喜和改变！WorkAIForAll
揭秘OpenAI新产品“草莓”：AI推理能力的又一次飞跃
草莓的核心亮点在于其卓越的推理功能。与传统对话式AI立即作答的模式不同，草莓会在回答复杂问题前“思考”10至20秒。这种设计旨在提高回答的准确性，特别是在处理复杂任务时，可以显著降低错误率。
然而，值得注意的是，草莓的初始版本并不支持多模态能力，仅限于文本输入和输出。这一点使得它在某种程度上落后于当前市场上的多模态语言模型，显示出OpenAI在应对竞争压力时所做出的战略选择。
关于定价和使用限制方面，据分析，草莓将采取不同于ChatGPT现有免费和订阅模式的策略。用户可能会面临每小时消息数量限制，而付费用户则能够享有更快的响应速度以及更多使用权限。
最后，在易用性上，草莓显著提升了用户体验。在处理数学问题、编码及商业策略等复杂任务时，无需用户提供额外提示词即可表现出色，为用户提供更为详细和个性化的建议，这无疑将成为其吸引力的重要组成部分。 
用ChatGPT快速完成工作：高效办公指南
这张图展示了如何利用ChatGPT来迅速完成各种工作任务，以下是对每个部分的详细解读和应用场景：
基本提示结构
- 结构：扮演[角色]执行[任务]以[格式]。
- 示例：作为一名市场营销专家，撰写一篇关于新产品发布的博客文章，以Markdown格式。
扮演角色（Act as a [ROLE]）
- 角色示例：
- 鬼写手：为他人撰写书籍、文章等。
- 网站设计师：设计和优化网站布局。
- 首席财务官：管理公司的财务事务。
应用场景：
- 如果你需要撰写一本书，但不知道从何开始，可以请ChatGPT作为鬼写手来提供帮助。
创建任务（Create a [TASK]）
- 任务示例：
- 书籍大纲：规划书籍的章节和内容。
- 广告文案：为产品或服务撰写广告内容。
- SEO关键字：为网站或文章提供搜索引擎优化的关键词。
应用场景：
- 如果你需要为新产品撰写广告文案，可以请ChatGPT帮助生成具有吸引力的广告内容。
展示格式（Show as [FORMAT]）
- 格式示例：
- 图表（Graphs）、JSON、电子表格（Spreadsheet）、词云（Word Cloud）、代码（Code）。
应用场景：
- 如果你需要将数据呈现给团队，可以请ChatGPT生成图表或电子表格，以便更直观地展示信息。
各种具体任务和示例
1. 执行摘要创建（Executive Summary Creation）
- 功能：将10页的报告浓缩成200字的执行摘要，突出关键点和可操作见解。
- 场景：需要在会议前快速了解长篇报告的核心内容时，使用此功能可以节省时间。
2. 内容策略开发（Content Strategy Development）
- 功能：生成20个关于AI在数字营销中的博客文章创意，强调最新趋势和工具。
- 场景：制定季度内容计划时，可以获得更多创意灵感。
3. 专业邮件撰写（Professional Email Composition）
- 功能：起草正式邮件，请求会议以审查季度业绩，并建议潜在日期和礼貌结束语。
- 场景：与团队或客户沟通时，确保邮件内容专业得体。
4. 社交媒体内容规划（Social Media Content Planning）
- 功能：为健身品牌开发30天的社交媒体内容日历，包括每日帖子创意、吸引人的标题和相关标签。
- 场景：管理品牌社交媒体账号时，确保持续输出优质内容。
5. 代码审查与调试（Code Review and Debugging）
- 功能：审查代码错误并提供修正版本，同时解释识别的问题。
- 场景：开发过程中遇到代码问题时，可以快速找到并解决错误。
6. 文件翻译（Document Translation）
- 功能：将商业提案从英语翻译成西班牙语，确保语言保持正式且专业。
- 场景：与国际客户合作时，需要准确无误地翻译文件。
7. 会议议程准备（Meeting Agenda Preparation）
- 功能：创建详细的1小时团队会议议程，讨论即将推出的项目启动，为每个讨论主题分配时间并设定明确目标。
- 场景：组织团队会议时，使会议更加高效有序。
8. 性能报告生成（Performance Report Generation）
- 功能：生成我们网站流量的综合月度性能报告，包括关键指标、趋势分析和改进建议。
- 场景：定期评估网站表现，为优化提供数据支持。
9. 活动策划（Event Planning）
- 功能：概述组织虚拟AI创新会议的逐步计划，详细说明每个团队成员的任务、截止日期和角色。
- 场景：策划大型活动时，使各项工作有条不紊进行。
通过这些具体实例，你可以更好地理解如何利用ChatGPT提升工作效率，让复杂繁琐的任务变得简单轻松。 