上週有一位匿名網友在 Hugging Face 上傳了一款新的開源 AI 模型 miqu-1-70b，馬上讓全球的開源 AI 社群注意到這個模型。

因為這個匿名的開源 AI 模型竟然在 EQ-Bench 測試（評估語言模型情感的測試）中，超過除了 GPT-4 以外的全部 LLM。

有人發現這個模型裡面的 Prompt 格式與 Mistral 之前的模型很像，所以大家開始懷疑這可能是 Mistral 內部「洩漏」出來的 Quantization 版本模型（miqu 代表 MIstral QUantized）。

過不久 Mistral 的 CEO 就出來證實 miqu-1-70b 確實是早期接觸客戶員工「洩漏」出來的舊模型版本，Mistral 可能已經在訓練能夠媲美 GPT-4 的開源模型。

Quantization 在 Machine Learning (ML) 是一種技術，它透過將模型架構中特定的長數字序列替換為較短的序列，使得某些 AI 模型能夠在較不強大的電腦和晶片上運行。這個過程有助於縮小模型的大小，從而降低了運行這些模型所需的計算資源和儲存空間。

最近 Google Bard 迎來了最新的更新，超過 40 種語言（包括繁體中文）和 230 多個國家和地區（包括台灣）已經能夠使用 Bard 的新模型 Gemini Pro。

同時，他們也推出了 AI 生成圖片功能，模型使用的是 Google 的 Imagen 2 模型，全球大多數使用者都能透過「英文 Prompt」來生成圖片了。

為了確保 Bard 所生成出來的圖片與人類藝術作品有明確的區別，Bard 也使用了之前介紹過的數位浮水印技術 SynthID。

大家現在進入 Bard 就能直接開始使用，但要注意的是「生成圖片」一定要使用「英文」，「繁體中文」是無法生成圖片的。

beehiiv 是一個電子報平台，創辦人 Tyler Denk 是知名電子報 Morning Brew 的第一個員工，從 2021 年成立到現在，已經募集了 1,670 萬美元的資金。

beehiiv 內建了發送電子報所有必備的工具，包含訂閱數成長、電子報客製化和數據分析工具。後續也不斷推出專為電子報經營設計的功能，包含：內建表單、反饋投票、推薦計畫、SEO 網頁優化…等。

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英國高等教育獨立智庫 HEPI 最近發表了一篇英國首個全國性研究，對超過 1,200 名大學生進行調查，研究「學生對生成式 AI 的使用情況」。

大約兩個月前， Google 新增了 YouTube 的擴充功能，提供用戶可以直接使用 Bard 來搜尋、總結 YouTube 影片的內容。

但這些功能在台灣版本的 Bard 一直無法使用，所以今天來教大家一個可以跳過限制的小技巧，輕鬆使用 Google Bard 總結 Youtube 內容：

推薦大家可以把上述的連結設成我的最愛，透過這個連結進入 Bard，其他擴充功能，例如：Google Workspace、Google Map，也就都能使用了。

在一月份的 Microsoft 研究論壇上，Microsoft Research Lab 和 AI Frontiers 的高級研究員 Dipendra Misra 解釋了如何透過 LASER（Layer-Selective Rank Reduction）來提高大型語言模型的準確性。

LASER 的原理是針對大型語言模型中的特定權重矩陣進行簡化處理，來改善模型的性能和減少其記憶體使用。

LASER 這種方法，雖然看似會減少模型的準確性，但實驗結果卻發現，如果正確執行 LASER ，模型的損失不會增加，反而會降低。

這項技術已經成功應用在 3 個開源模型：RoBERTa、Llama 2 和 GPT-J，在某些情況下甚至使模型性能提高了 20%-30%。

德意志銀行 CTO Bijit Ghosh 這個月初寫了一篇 2024 的 AI Roadmap 預測，以下為文章的重點整理：