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🗞️｜Hugging Face 與 Google 合作！
🚀｜OpenAI 新模型、更新模型價格
📊｜Apple 已收購 21 家 AI 新創
📚｜如何在 Copilot 正確選擇 GPT-4？
🔬｜MambaByte：無需 Token 的模型
🔍｜「Prompt Engineering」是否會持續存在？
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NEWS
閱讀時間：3 分鐘
去年 AI 高速發展，Hugging Face 已經成為 AI 領域的 GitHub，擁有超過 50 萬個 AI 模型和 25 萬個數據集，超過 5 萬家組織依賴該平台進行 AI 工作。
Google Cloud 也一直在為企業提供 AI 相關的基礎設施和工具，發展開放 AI 研究。
昨天 Google Cloud 與 Hugging Face 正式宣布達成戰略合作。
未來將允許開發人員利用 Google Cloud 的基礎設施來使用所有 Hugging Face 服務，並讓 Hugging Face 模型在 Google Cloud 上進行訓練和服務。
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LAUNCH
閱讀時間：5 分鐘
OpenAI 在今天早上發佈了新消息，將推出 2 個新的 Embedding 模型、降低GPT-3.5 Turbo 的價格，並更新了使用模型 API 的新方法。
推出了 2 個新的 Embedding 模型
text-embedding-3-small：體積更小效率更高，價錢只有原來的 1/5，從每 1,000 個 token ：$0.0001 降至 $0.00002。text-embedding-3-large：新一代大型 Embedding 模型，定價為每 1,000 個 token：$0.00013，是小模型的 6.5 倍。
GPT-3.5 Turbo 模型更新、降低價格
下週將推出
gpt-3.5-turbo-0125，價格降低 50%，為每 1,000 個 token：0.0005 美元，輸出價格降低 25%，為每 1,000 個 token：0.0015美元。GPT-4 Turbo 模型預覽版更新
推出
gpt-4-0125-preview，在程式任務上比之前更加全面，減少了模型先前「懶惰」的情況，並修復了非英語生成的錯誤。模型 API 的新方法
推出兩項平台讓開發者更清楚地了解他們 API 的使用情況，並對 API key 有更多控制權。
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CHART
閱讀時間：4 分鐘
去年所有大型科技巨頭 Microsoft、Google、Amazon 都在大力宣揚 AI，唯獨 Apple 對「AI」這詞保持保密態度，甚至在去年幾乎沒有正式提到 AI。
但 Apple 可能只是在悄悄佈局自己的 AI 計畫，目標似乎是透過「行動設備」來運行 AI，讓 AI 不再需要依賴數據中心的雲端服務。
根據 PitchBook 的數據顯示，Apple 在收購 AI 新創公司方面比其他大型科技公司都來得更積極，自 2017 年初以來就已經收購了21 家 AI 新創。
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TUTORIAL
如何在 Copilot 免費正確選擇 GPT-4 模型？
操作時間：2 分鐘
之前很多讀者詢問為什麼 Microsoft 的 Copilot 號稱能免費使用 GPT-4 模型，但結果輸出的結果好像沒有 ChatGPT GPT-4 那樣的品質。
那可能是因為你在「選擇交談樣式」時，選錯了。
Microsoft Copilot 分為以下 3 種不同的交談樣式，也分別使用不同的模型：
富有創意：GPT-4 或 GPT-4 Turbo（升級 Copilot Pro）
平衡：GPT 3.5
精確：GPT-4
當進入 Microsoft Copilot 時，預設都會是在「平衡」，需要調整到「富有創意」或是「精確」才能使用！
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RESEARCH
論文長度：22 頁
不知道大家記不記得之前電子報有介紹過「可能改變目前 AI 模型」的最新 AI 模型架構 Mamba，最近 Mamba 架構的論文不斷出現，很多研究員都開始研究這個架構！
傳統的 Transformers 模型在處理語言時，通常需要先將文本切割成更小的單位，這有助於模型理解和處理語言。
但這種方法也有局限性，因為切割過程可能會忽略或改變原始文本的某些細微意義。
因此這篇論文提出了以 Mamba 架構進行改良，開發出了新型模型 MambaByte，避免了因為切割單詞可能帶來的理解偏差，同時能處理大量數據。
實驗結果發現，MambaByte 在效能上不僅可以媲美，甚至超越當前最先進的Transformers 模型，推論速度也比傳統模型快很多。
👨🏻🏫 AI 流行術語解釋
API
Application Programming Interface（API）是一種讓不同軟體或系統能夠互相溝通、交換資料或功能的方式。用於建立和整合應用軟體，，無需了解彼此的內部工作機制。
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INSIGHT
閱讀時間：5 分鐘
最近有讀者詢問未來還會需要「Prompt Engineering」這項技術嗎？剛好今天看到 Coinbase 前 CTO Balaji Srinivasan 談到了這個話題，來分享給大家。
Balaji 認為 Prompt Engineering 不僅是一時之需，而是一個長久的技術。
他認為 Prompt 就像是用人類的語言編寫的小型程式碼。但這些 API 並不固定，而且在不同的模型中各不相同。因此，如何巧妙地挑選合適的詞彙來「呼叫函數」就成了一門技巧。
如果我們將能與 AI 溝通的「Prompt」看作是一種特殊的「程式碼」，那麼我們就能開發出新工具來更有效地與 AI 模型互動。
而且每當引入一個新的 AI 模型，就好比在程式開發環境中加入了一種全新的程式語言。就像開發者需要重新學習如何使用 Rust 語言，我們也需要花時間來熟悉如何與最新的 Mistral 模型溝通。
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