OpenAI 评估 ChatGPT 的公平性
OpenAI 分析了 ChatGPT 如何根据用户姓名做出不同回应，并借助 AI 研究助手保护隐私。该评估聚焦于模型输出中的公平性问题。
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OpenAI NewsAI 评分4141 OpenAI 发布 MLE-bench：评估 AI 智能体的机器学习工程能力
OpenAI 推出 MLE-bench，用于衡量 AI 智能体在机器学习工程任务上的表现。该基准测试评估智能体完成机器学习工程工作的能力。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Intel Labs 与 Hugging Face 提出动态推测解码，加速文本生成最高 2.7 倍
Intel Labs 与 Hugging Face 提出动态推测解码（dynamic speculative decoding），根据草稿模型对每个 token 的置信度动态调整推测前瞻长度，最高可加速文本生成 2.7 倍。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Daily Papers 页面功能全解析
Hugging Face 的 Daily Papers 页面已收录超 3,700 篇论文、订阅者超 12k，作者可一键认领论文并关联到自己的账号。用户还能提交论文、在评论区与作者直接对话，并通过 @librarian-bot 获取相似论文推荐。页面支持多语言评论与翻译，并可将论文关联的模型、数据集和 demo 集中展示。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 FineVideo：43k 条视频、3.4k 小时的开源视频数据集
Hugging Face 发布 FineVideo，一个包含 43k 条视频、3.4k 小时的开源视频数据集，标注了丰富描述、叙事细节、场景切分和 QA 对。
推荐理由：原文完整披露了从 1.9M 视频筛选到 43k 条标注数据的过滤、分类与标注流程，可迁移到自建视频数据集。
Hugging Face BlogAI 评分2222 LAVE：用 LLM 在 Docmatix 上做零样本 VQA 评测，我们还需要微调吗？
Hugging Face 提出 LAVE（LLM-Assisted VQA Evaluation）指标，用 Llama-2-Chat-7b 以 1-3 分制对候选答案打分，在 Docmatix 的 200 张图像子集上评测 MPLUGDocOwl1.5，LAVE 得分为 0.58，而 CIDER、BLEU、ANLS 分别仅为 0.1411、0.0032 和 0.002。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 发布 Docmatix：超大规模文档视觉问答数据集
Hugging Face 发布 Docmatix，一个包含 240 万张图像、950 万问答对（源自 130 万份 PDF）的 DocVQA 数据集，规模是此前数据集的 240 倍。
OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 用证明者-验证者博弈提升语言模型输出的可读性
OpenAI 提出用证明者-验证者博弈（Prover-Verifier Games）提升语言模型输出的可读性，让 AI 给出的解答更清晰、更易被验证，从而对人和机器都更可信。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 用 GPT-4 训练 CriticGPT 查找 ChatGPT 回复错误
OpenAI 发布基于 GPT-4 的模型 CriticGPT，用于对 ChatGPT 的回复撰写批评意见，帮助人类训练员在 RLHF 过程中发现错误。
推荐理由：OpenAI 提出用 GPT-4 训练的 CriticGPT 辅助人类标注者发现 ChatGPT 回复中的错误，可用于理解 RLHF 环节的质量控制思路。
OpenAI NewsAI 评分2222 OpenAI 提出面向真实世界内容审核的整体性不良内容检测方法
OpenAI 提出一套构建稳健自然语言分类系统的整体性方法，用于真实场景下的内容审核与不良内容检测。该方法强调从整体视角打造可用于实际部署的审核系统。
OpenAI NewsAI 评分2727 OpenAI 提出训练一致性模型的改进技术
OpenAI 提出改进的一致性模型训练技术。一致性模型是一类新兴生成模型，无需对抗训练即可一步采样出高质量数据。
OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 提出 Consistency Models 一致性模型
OpenAI 提出 Consistency Models，可在不依赖迭代采样的情况下生成图像、音频和视频，从而解决扩散模型生成速度慢的问题。扩散模型虽推动了图像、音频和视频生成领域的发展，但其迭代采样过程导致生成缓慢。
Hugging Face BlogAI 评分3838 BigCodeBench：下一代 HumanEval 代码生成基准发布
Hugging Face 发布 BigCodeBench，一个面向 LLM 代码生成的新基准，包含 1,140 个函数级任务，要求模型调用 139 个库中的多个函数作为工具，每个任务平均含 5.6 个测试用例、分支覆盖率约 99%。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 从 GPT-4 中提取概念
OpenAI 使用新的稀疏自编码器扩展技术，从 GPT-4 的计算中自动识别出 1600 万个模式。
推荐理由：OpenAI 用可扩展的稀疏自编码器从 GPT-4 计算中自动识别出 1600 万个模式，读者可了解可解释性研究的新方法。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face 与 Dottxt 实验：结构化生成提升提示词一致性
Hugging Face 的 Leaderboards and Evals 团队与 Dottxt 合作实验发现，结构化生成能减少提示词格式变化带来的评测方差。在 GSM8K 和 GPQA 上，使用 Outlines 约束输出结构后，Mistral-7B-v0.1 和 Zephyr-7B-beta 的分数方差降低，模型排名也更稳定。团队指出这仍需在更多模型和任务上验证。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 开源通用智能体 JAT：一个 Transformer 玩转 Atari、机器人控制与导航
Hugging Face 发布通用智能体项目 Jack of All Trades（JAT），基于 GPT-Neo 的 Transformer 架构，用单一网络在 Atari 57。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 提出指令层级：训练 LLM 优先执行特权指令
OpenAI 提出"指令层级"方法，通过训练让 LLM 优先执行特权指令，以抵御提示词注入、越狱等攻击。当前 LLM 易被对抗者用恶意提示词覆盖原始指令，该方法旨在解决这一问题。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Cosmopedia：如何为 LLM 预训练构建大规模合成数据
Hugging Face 发布 Cosmopedia，一个由 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 生成的合成数据集，包含超 3000 万个文件、250 亿 token，用于复现 Phi-1.5 的预训练数据。
推荐理由：Hugging Face 公开了复现 Phi-1.5 合成预训练数据的完整流程与代码，读者可据此了解大规模合成数据的提示词设计与工程细节。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 发布 WebSight 数据集，用截图生成 HTML 代码
Hugging Face 推出 WebSight 数据集，用于训练 AI 将网页截图转换为 HTML 代码。该数据集从 v0.1 的 823,000 对合成数据扩展至 v0.2 的 200 万对，改用真实截图和 Tailwind CSS。基于此微调的视觉语言模型 Sightseer 可将截图转为可用 HTML，并还原其中的图像。
Hugging Face BlogAI 评分3131 Hugging Face 发布 ConTextual：多模态模型在图文场景中的联合推理能力评测基准
加州大学洛杉矶分校研究者推出 ConTextual，一个面向 LMM 的上下文敏感文本丰富视觉推理数据集，含 506 条指令，覆盖时间阅读、购物、导航、信息图等 8 类真实场景，并同步上线排行榜。
OpenAI News精选AI 评分8888 OpenAI 发布视频生成模型 Sora，可生成一分钟高清视频
OpenAI 公开视频生成模型 Sora，在可变时长、分辨率和宽高比的视频与图像上联合训练文本条件扩散模型，采用作用于视频和图像 latent code 时空 patch 的 Transformer 架构。其最大模型 Sora 能生成一分钟高保真视频，OpenAI 认为扩展视频生成模型是构建通用物理世界模拟器的一条有前景的路径。
推荐理由：OpenAI 首次公开视频生成模型 Sora 的技术路线，读者可了解其时空 patch 训练思路与生成能力边界。
OpenAI NewsAI 评分5252 OpenAI 构建 LLM 辅助生物威胁的早期预警系统
OpenAI 正在为评估大语言模型可能协助制造生物威胁的风险制定蓝图。在一项包含生物学专家和学生的评估中，OpenAI 发现 GPT-4 对生物威胁制造准确率的提升最多只是轻微的。这一提升幅度尚不足以得出确定结论，但该发现是后续研究和社区讨论的起点。
Hugging Face BlogAI 评分3737 Hugging Face 发布 Hallucinations Leaderboard，开放评测大语言模型幻觉
Hugging Face 推出 Hallucinations Leaderboard，用一系列幻觉相关基准评测大语言模型的幻觉问题，并已发布 arXiv 论文。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 推出 AI Secure LLM Safety Leaderboard
Hugging Face 发布 LLM Safety Leaderboard，基于 DecodingTrust 对 LLM 安全性进行评估，该平台曾获 NeurIPS 2023 杰出论文奖。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 提出弱到强泛化：用弱监督者控制强模型
OpenAI 提出面向超级对齐的新研究方向“弱到强泛化”，并给出初步结果，探讨能否利用深度学习的泛化特性，用较弱的监督者控制更强的模型。
推荐理由：OpenAI 提出用弱监督者控制强模型的研究方向，并给出初步结果，可供了解超级对齐的一种思路。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 RLHF with PPO 的 N 个实现细节：复现 OpenAI 原始代码库
Hugging Face 博客发布对 OpenAI 2019 年 RLHF 代码库 openai/lm-human-preferences 的复现工作，在情感和描述性任务上匹配了原代码库的学习曲线，并整理出一份实现细节清单。
推荐理由：作者复现 OpenAI 原始 RLHF 代码并逐条列出实现细节，其中 PyTorch 与 TensorFlow 版 Adam 的差异会直接影响训练稳定性。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 GPT-4V(ision) 系统卡
OpenAI 发布 GPT-4V(ision) 系统卡，介绍该多模态模型的能力与安全评估情况。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 研究：基础模型能否像人类一样标注数据？
Hugging Face 用 327 条提示词对比了 Koala 13b、Vicuna 13b、OpenAssistant 12b 和 Dolly 12b 四个开源指令模型，让 Scale AI 人类标注员按 1-8 分 Likert 量表打分并生成 Elo 排名，Vicuna-13B 以 1140 分居首，Dolly-12B 以 802 分垫底。
OpenAI News精选AI 评分6767 OpenAI 用过程监督提升数学推理能力
OpenAI 训练了一个模型，通过奖励每一步正确的推理（过程监督）而非仅奖励最终正确答案（结果监督），在数学问题求解上取得新的 SOTA。相比结果监督，过程监督除了提升性能，还带来对齐上的好处：直接训练模型产出被人类认可的思维链。
推荐理由：OpenAI 用过程监督替代结果监督训练数学推理模型，读者可了解奖励每一步推理这一训练思路及其对齐收益。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 研究用语言模型解释语言模型中的神经元
OpenAI 使用 GPT-4 自动为大型语言模型中的神经元行为撰写解释，并对这些解释打分。团队同时发布了覆盖 GPT-2 全部神经元的解释与评分数据集，并说明这些解释尚不完美。
推荐理由：OpenAI 用 GPT-4 自动解释并评分 GPT-2 神经元行为，并公开全部神经元的解释与评分数据集。
OpenAI News精选AI 评分6262 GPTs are GPTs：大语言模型对劳动力市场潜在影响的早期观察
OpenAI 发布题为 GPTs are GPTs 的研究，初步考察大语言模型对劳动力市场的潜在影响。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI 与乔治城大学、斯坦福互联网观测站联合研究：语言模型如何被用于虚假信息宣传及风险缓解
OpenAI 联合乔治城大学安全与新兴技术中心及斯坦福互联网观测站，研究大语言模型可能被用于虚假信息宣传的方式，并发布了一份基于一年多研究的联合报告。报告梳理了语言模型若被用于增强虚假信息宣传会对信息环境构成的威胁，并提出了一套分析潜在缓解措施的框架。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 MTEB 文本嵌入基准
Hugging Face 发布 MTEB（Massive Text Embedding Benchmark），用于在多种嵌入任务上衡量文本嵌入模型性能，包含 56 个数据集、8 类任务，覆盖多达 112 种语言，榜单已汇总超过 2000 条结果。
推荐理由：MTEB 把 56 个数据集、8 类任务和 2000 多条结果汇总成统一榜单，读者可据此理解文本嵌入模型的选型依据。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Nyströmformer：用 Nyström 方法以线性时间与内存近似自注意力
Hugging Face 博客介绍 Nyströmformer，一种用 Nyström 方法近似标准自注意力的高效 Transformer，将时间和内存复杂度从 O(n²) 降至 O(n)。
OpenAI News精选AI 评分7070 OpenAI 用 Video PreTraining 训练神经网络玩 Minecraft
OpenAI 通过 Video PreTraining（VPT）在大量无标注的人类 Minecraft 游戏视频数据集上训练神经网络，仅使用少量承包商标注数据。经微调后，模型能学会制作钻石工具，这一任务通常需要熟练人类花费 20 多分钟、约 24000 次操作。模型使用键盘按键和鼠标移动这类原生人类交互接口，具有较强通用性，是迈向通用计算机使用智能体的一步。
推荐理由：OpenAI 用大量无标注人类游戏视频预训练网络，仅需少量标注数据即可学会制作钻石工具。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 训练批评写作模型，帮助人类发现摘要缺陷
OpenAI 训练了批评写作模型，用于描述摘要中的缺陷。人类评估者在看到模型给出的批评后，发现摘要缺陷的频率明显提高。研究还发现，模型规模越大自我批评能力越强，且规模对批评写作的提升大于对摘要写作的提升，这为用 AI 系统辅助人类监督 AI 系统提供了可能。
推荐理由：OpenAI 用模型写批评来辅助人类发现摘要缺陷，并观察到规模对自我批评能力的提升更明显。
Hugging Face BlogAI 评分4040 TAPEX：无需真实数据的高效表格预训练
微软提出 TAPEX，通过让 BART 学习充当神经 SQL 执行器，在合成 SQL 查询语料上完成表格预训练，无需真实数据。该方法在 WikiSQL、TabFact、SQA 和 WikiTableQuestions 四个基准上均取得 SOTA，其中 WikiSQL 准确率达 89.6%，WikiTableQuestions 达 57.5%。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 构建神经定理证明器，用 Lean 求解部分数学奥赛题
OpenAI 构建了一个面向 Lean 的神经定理证明器，能够求解多道高难度高中数学奥赛题，包括来自 AMC12 和 AIME 的题目，以及两道改编自 IMO 的问题。
推荐理由：OpenAI 用神经定理证明器在 Lean 中解出 AMC12、AIME 及两道改编自 IMO 的题目，可了解形式化数学推理的早期进展。
OpenAI News精选AI 评分6060 OpenAI 发布 WebGPT：通过网页浏览提升语言模型事实准确率
OpenAI 对 GPT-3 进行微调，使其能借助基于文本的网页浏览器更准确地回答开放式问题。
推荐理由：OpenAI 用文本浏览器微调 GPT-3 提升开放问答事实准确率，可了解早期检索增强思路。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 训练系统求解小学数学应用题，准确率约为微调 GPT-3 的两倍
OpenAI 训练了一个求解小学数学应用题的模型，准确率接近微调 GPT-3 模型的两倍。该系统能解出约 90% 的题目数量，在数据集测试中得分 55%，而 9-12 岁儿童小样本在同一批题目上得分 60%。
推荐理由：OpenAI 用小学数学应用题对比自家系统与微调 GPT-3 及 9-12 岁儿童的表现，可了解当时模型推理能力的边界。