Google 在昨天推出 Bard Extensions 在 Bard 上就能直接連接使用其他 Google 的服務，包括：Gmail、雲端硬碟、Google 地圖、YouTube 、Google 航班和酒店。

例如，如果要計劃去旅行，可以要求 Bard 從 Gmail 中找到適合每個人的日期，尋找實時航班和酒店訊息、前往機場的 Google 地圖路線，

甚至觀看有關機場的 YouTube 影片，所有都可以在一次對話中完成。

根據 The Information 的報導，OpenAI 準備推出「多模式」的大型語言模型，來與準備推出新一代 AI 模型 Gemini 的 Google 抗衡。

OpenAI 的這個「多模式」的模型將會以「GPT-vision」的名稱推出，主要能夠處理圖像及文本，例如：從草稿生成網站程式碼、分析視覺資料等功能。

這款顯微鏡被稱為 Augmented Reality Microscope（ARM），可以幫醫生快速找到癌症，一個系統成本在 90,000 至 100,000 美元之間。

當固定好玻片後，AI 就能夠找到癌症的位置，在螢幕上畫出來（上圖綠色），醫生還可以透過黑白熱圖（右圖）看到癌症的嚴重程度。

專家認為，ARM 將能夠幫助小型實驗室的醫生應對勞動力短缺和不斷增加的病例數量。

投資銀行和財富管理巨頭 Morgan Stanley 正式推出基於 GPT-4 的 AI 財務顧問助理：Morgan Stanley Assistant。

財務顧問和內部人員只需要與 Morgan Stanley Assistant 簡單對話就能快速使用 100,000 份研究報告和文件的數據庫，不用再自己想關鍵字。

這個 AI 助理可以大幅節省顧問和客服人員的時間，讓他們可以專注在與客戶互動。

Writer 是一間專門提供企業生成式 AI 的平台，可以幫企業完全從頭開始生成文檔、廣告、電子郵件、部落格文章、傳單和網站。

Writer 的可調整模型是在沒有版權問題的數據資料下進行訓練的，而且模型比平均模型「小」，成本上更為便宜，透明度也更高。

B 輪獲得 1 億美元的投資後，Writer 的估值來到 5 億至 7.5 億美元之間。

因為 GPT-3.5 的微調（fine-tuning）成本很高，這篇文章作者想知道能不能用其他微調成本較低的模型代替，來達到接近 GPT-3.5 的效能。

結果發現，雖然 CodeLlama 34B 微調後的表現雖然還是無法超越 GPT-3.5，但已經非常接近。

而且 GPT-3.5 的訓練成本是 CodeLlama 34B 的 4-6 倍，部署成本甚至更高，如果你想得到不錯的效果，但想省點錢，Llama 2 模型是不錯的選擇。

大型語言模型之所以能夠那麼聰明，是因為它們用非常多的數據資料進行訓練，學習了非常多的知識。

那如果有外部的知識跟它原來的知識衝突時會怎麼樣？

這篇論文提出了一套架構，引入外部知識干擾模型原有的內部知識，並觀察模型的反應。

這些干擾源（distractors）被分成了

結果發現，當模型對原來知識的信心不足時，更容易被干擾源影響而產生偏差。另外，直接衝突的干擾源影響最大，間接相關的干擾源雖較弱，但也會對模型產生一定影響。

這篇文章是 Elad Gil 部落格最新的文章，主要討論「現在就開始監管 AI 是否適合」。作者給出了許多其他過去產業的例子，來說明現在還不是時候。

作者認為 AI 技術對人類具有巨大的正面意義，過度規範反而可能會影響了 AI 帶來的效益，AI 的監管應該在技術更加成熟後，再針對已經確定的高風險部分進行監管。