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🗞️｜OpenAI 組建新的安全團隊
🚀｜DomoAI 影片換成各種風格
📚｜策略 1-1：重要細節、背景
💰｜Harvey AI 8,000 萬美元
🔬｜AI 用生活事件就能預測人生
🔍｜深度文章：一個充斥著 AI 的世界，Intelligence, everywhere.
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NEWS
閱讀時間：5 分鐘
經過上個月的風波後，OpenAI 開始積極處理 AI 安全問題，OpenAI 昨天宣布組建新的安全團隊 Preparedness，並制定了計畫 Preparedness Framework。
Preparedness 團隊（中）將會成為 OpenAI 第三個安全團隊，負責對前沿模型的新興風險進行評估。
安全系統團隊（左）專注在減輕目前模型和產品（如ChatGPT）的誤用風險。
Superalignment 團隊（右）專注在對超越人類的 AGI 建立安全基礎。
Preparedness Framework 設定了 4 個風險追蹤類別：網路安全、CBRN（化學、生物、放射性、核威脅）、說服力和模型自主性；並指定了 4 個風險等級：低、中、高、嚴重。
Preparedness 團隊將進行評估並綜合報告，由 OpenAI 領導層做出最終決策，但 OpenAI 董事會有權撤銷決策。
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LAUNCH
閱讀時間：20 分鐘
最近又出現了一個討論度非常高的 AI 應用 DomoAI，這是 Video to Video 的功能，用戶只要將真實影片輸入，就能得到各種風格的影片，例如：動漫、像素、卡通。
推薦讀者可以看看下方影片的效果，目前網路上已經出現非常多用戶使用 DomoAI 製作的各種風格的電影片段，效果非常好！
有興趣的可以進入他們的 Discord 使用，明天我再來詳細教學 DomoAI 使用方法！
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PARTNERSHIP
合作夥伴：世界觀學院
AI 看似無所不能，但 AI 到底幫我們做到了什麼？我們真的知道如何使用 AI 來解決更多讓自己煩惱的複雜問題嗎？
這場講座將請到 2 位專家，來分享他們看到 AI 時代中，不同族群最容易卡關的思考盲點，以及最需要補足的思考力。
葳格國際學校總校長 李海碩
線上課「CharGPT未來式」在台灣有超過萬人選修，他將提供他看待 AI 時代學習者如何進化的洞見。
決策思考力課程創辦人 李佳達
四年來引入全球最創新大學，密涅瓦大學的「思考習慣訓練法」。上千位學生遍及各產業，半數為高階經理人，學員課後自評「問題解決能力」平均提升 50%。
他將分享提升思考力的訓練關鍵，以及線上 demo 他如何訓練可用於實戰的問題解決 GPT 模型。
講座時間：12/21（四）晚上 21:00-22:00 以 Zoom 進行
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TUTORIAL
閱讀時間：1 分鐘
OpenAI 官方 6 大 Prompt 策略的第 1 項就是「撰寫清晰的指示」，那要如何撰寫才算是「清晰的指示」呢？OpenAI 給出了幾項實際準則：
策略 1-1：每次對話包含細節，確保提供任何重要的背景
❌ 誰是總統？
✔️ 2021 年墨西哥的總統是誰，選舉頻率是多久一次？
❌ 總結會議紀錄。
✔️ 請將會議紀錄總結成一個段落。然後以 Markdown 的形式列出每位演講者及其重點。最後列出演講者建議的下一步行動。
要能將這個準則徹底應用，第一原則就是「不要讓 AI 猜測你的想法」。
這些基礎準則教學雖然看似簡單，但在應用時也會時常忘記，導致都知道準則，但卻沒有實際應用在 Prompt 當中。
希望藉由每日一則簡短的 Prompt 準則教學，讓讀者可以循序漸進地加深記憶，而不是一次看完所有準則，但還是不會應用，新手讀者也能更有系統地學習。
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FUNDRAISING
閱讀時間：4 分鐘
Harvey AI 是專注在為律師事務所提供智能化服務的 AI 新創，透過使用 AI 模型，幫助律師快速、精確地處理法律文件、合同、訴訟程序等工作。
Harvey AI 最近的 B 輪融資共融資了 8,000 萬美元，由 Elad Gil 和 Kleiner Perkins 共同領投，OpenAI 新創基金、紅杉資本也都有參與。
經過這輪融資，Harvey AI 總融資超過 1 億美元，估值達到了 7.15 億美元。
👨🏻🏫 AI 流行術語解釋
Frontier Model
Frontier Model（前沿模型）在 AI 領域中，通常指的是最新、最先進的模型，這些模型代表了當前技術的最高水準。這些模型通常具有創新的算法、結構或訓練方法，並在特定的任務或應用中達到了卓越的表現。
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RESEARCH
論文長度：56 頁
最近在《nature》上發表了一篇研究論文《Using sequences of life-events to predict human lives（使用生活事件序列來預測人類的生活）》
研究團隊透過 AI 分析了數百萬人的生活數據，竟然可以準確地預測一個人的人生結果，例如：他們的終身收入、死亡機率。
我們都知道現在的大型語言模型，是透過分析大量的文字、句子，從這些序列中預測下一個句子應該出現哪些字。而他們將這個概念應用在了「生活事件的序列」上。
研究團隊獲得了丹麥約 600 萬公民的工作和健康記錄，並將每個人的薪水、社會福利、工作職位、醫院就診紀錄等細節轉換成生活事件序列的數據。
例如：2010 年 8 月，Agnes 在哥本哈根的一家醫院擔任助產士，賺了 3 萬丹麥克朗。把這些生活事件放在時間軸上，讓模型創建每個人的生活故事。
這個模型訓練了 2008 年到 2016 年間每個人的生活資料，並讓模型預測 2020 年之前哪些會死亡？結果發現，預測準確率為 78％，也找出了幾個可能增加死亡風險的因素。
這個模型也發現可以準確預測其他方面，例如：這個人是外向，還是內向？
如果說這種方法真的能在其他國家中被證明有效，它可以為社會科學家提供一個新的工具，來探索「個人特質」和「生活事件」會如何影響一個人的命運。
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INSIGHT
閱讀時間：7 分鐘
今天的深度文章來看 Ethan Mollick 最近對於 AI 發展的想法，經過最近開源模型及前沿模型的快速發展，我們將要生活在一個充斥著 AI 的世界。
AI 普及化的影響：AI 不再是少數大型科技公司的專利。開源模型的出現使得 AI 的發展更加民主化。
AI 在日常生活中的角色：隨著硬體性能的提升和模型的優化，AI 的應用將變得無處不在，從日常用品到商業產品都將變得更加智能化。
AI 在組織中的角色：未來的組織可能會使用多層次的 AI 系統，由高級、昂貴的 AI 負責總體規劃，再由專業化、成本較低的 AI 負責具體任務。
AI 的協作和自主性：高級 AI 可能會指導低級 AI 解決特定問題，類似人類組織中經理與員工的關係。
不知道有沒有人成功把 Mistral 的開源模型安裝到自己的電腦跟手機上了，文章開頭中，Ethan Mollick 也提供了他安裝的方式，想要試試看不連接網路也能使用 AI 的讀者，可以參考看看！
