OpenAI CEO Sam Altman 前天在 𝕏 上詢問「大家期待 OpenAI 在 2024 年做到什麼？」，昨天他收集統整了大家的回覆，除了 AGI ，可能都有機會達成。

根據美國賓州大學的最新研究，在導入 GPT-4 後，大量重複性、歸納性的工作被取代，讓本來能力較弱的後段班已經快速追上，反而是前段班能靠 AI 提升的生產力有限，原因就在於前段班的高手想進步，如果自己思考力不提升，無法結構化的拆解複雜問題，AI 也幫不上忙。

目前全球實證提升思考力最有效的方法，就是密涅瓦大學（Minerva University）獨創的思考習慣訓練（Habits of Mind）。受過思考習慣訓練的密涅瓦大一學生，可以在美國最難的問題解決分析測驗中，勝過 99% 的全美大四生。

「決策思考力」是全球目前唯一中文的密涅瓦大學官方合作課程，經過十週的思考力訓練，上千位學員自評可提升 50% 問題解決力。

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前陣子造成轟動的 AI 影片生成工具 Pika 剛剛宣布將在今天之內向所有人開放 Pika 1.0 試用資格，如果你之前就已經加入等待名單，現在應該已經可以使用了！

目前測試下來，效果感覺好像沒有宣傳影片那樣厲害（宣傳影片的片段應該都是萬中選一的），但目前都是免費的，還沒嘗試過 AI 影片生成工具的讀者可以去玩看看！

網站 Everypixel Journal 最近在他們最新的 Blog 文章「2023: The Year of AI」中，重點介紹了 2023 年的 AI 發展，並將最重要的 AI 進展製作成了時間軸。

雖然今年的 AI 進展沒有像去年 11 月底 ChatGPT 推出時那樣地突破性進展，但每次應用功能更新、模型不斷推出、效能升級，每天研究論文的發佈，還是非常有感覺，可以感受到 AI 進步的幅度非常快！

經過前面幾天的說明，「策略 1：撰寫清楚指示」已經有了 4 個詳細的應用方法，這邊幫大家複習一下：

接下來就是「提供範例」。雖然一般情況提供「通用的 Prompt」比透過「範例展示任務」更有效率，但在某些情況下，直接給出「範例」可能會更簡單。

例如：如果你想要 AI 模仿一種特別風格的回答方式，而這種方式不容易用文字詳細說明，這種方法就被稱作「Few-Shot（少樣本）」Prompt。

Embedding 是指將大量的數據（例如文字、圖片或聲音）轉換成一種更簡潔、密集的數值形式的過程。這些數值形式通常是一個數值向量，能夠捕捉到原始數據的重要特徵和關聯性。經過這種轉換後，計算機就能更容易地處理和分析這些數據，用於各種應用。

最近這篇論文的討論度非常高，是由 Carnegie Mellon University 和 Emerald Cloud Lab 共同發表，他們介紹了一種基於多個大型語言模型的 AI 系統「 Coscientist」，能自主設計、規劃並執行複雜的化學實驗。

Coscientist 可以透過搜尋網路的相關資料，並使用機器人實驗的應用程式 API，藉助其他大型語言模型來完成各種實驗任務。

他們在論文中也展示了 Coscientist 在六大任務的高效能力，包括：

結合實驗室自動化技術和大型語言模型，未來我們人類的科學實驗都能透過 AI 自動完成了。

這篇文章是最近 Meta 的 CTO Andrew Bosworth 接受 Semafor 訪問，談到了這次生成式 AI 浪潮對 Meta 的影響以及未來策略。

雖然之前 Meta 在前兩年元宇宙那波熱潮中，短期做出了很多錯誤的決定，但這次面對 AI 的出現反倒表現得很好，開源模型 Llama 及許多 AI 產品都有不錯表現。

為了感謝 2023 年一路支持的忠實讀者，到 2023/12/31 之前，將開放【2023 年忠實讀者終生優惠】！倒數 6 天！