抖音的母公司字節跳動 ByteDance 最近被發現使用 OpenAI GPT 模型的 API 來開發自家的大型語言模型（LLM）。

OpenAI API 已被用於開發其 AI 模型幾乎每個開發階段，包括模型的訓練和評估，這直接違反了 OpenAI 的服務條款。

該條款明確規定其模型輸出不能用於「開發與 OpenAI 產品和服務競爭的任何 AI 模型」。目前 Open AI 已經暫停了字節跳動的 API 使用權。

OpenAI 官方最近推出了 Prompt Engineering 的指南，其中的 6 大項策略可以幫助你更好與 AI 模型溝通：

在這每一項策略中， OpenAI 都附上 3-5 個實際可以應用的方法，讓我們能夠非常系統化地學習 Prompt Engineering。

P.S. 這些 Prompt 的應用方法，我會在未來幾期電子報的 📚TUTORIAL 欄位一一介紹給大家，形成一個教學系列，幫助大家可以在未來真正落地使用。

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。

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。

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。

《Brief AI 電子報》是繁體中文圈最具影響力且成長速度最快的「AI 電子報」。讀者多為企業家、經理人、投資人、高階主管、工程師、分析師、創作者…等專業知識工作者。提供 PARTNERSHIP 欄位協助企業品牌推廣產品、服務、活動、工作職缺...等等 👉 了解更多

最近在 Github 上找到了一個很棒的 AI 學習資源，作者是在 Youtube 上擁有 85 萬訂閱的 Krish Naik，主要分享教學機器學習、AI 相關的知識。

這個「2024 年 Generative AI 學習地圖」是 Krish Naik 把他自己做過的所有教學系列影片都統整了起來，挑選出了學習 GenAI 的重點系列影片。

有興趣的讀者可以直接點擊標題連結進入 Github 專案，裡面將所有影片資源連結都整理好了，可以方便系統學習 GenAI！

大概兩個月前，我有介紹過這個網站 LifeArchitect.ai ，網站內容包含了許多 AI 深度文章、AI 模型、論文和資訊的總整理。

LifeArchitect.ai 網站的作者是 Dr Alan D. Thompson​，他是一名 AI 顧問，主要為政府組織提供 AI 相關的顧問和建議，也定期推出 AI 資訊整理《The Memo》電子報。

而他每個月都會根據最新的 AI 研究論文，來保守預估 AGI 完成的程度，從 0% 到 100%，今年初的時候只有 41%。

昨天介紹的那篇 Google DeepMind 論文公布後，目前的數值已經來到了 64%，以 Alan 的保守預估，我們真的已經離 AGI 不遠了。

LLM Agent 是一種以大型語言模型（LLM）為核心的 AI 系統，不僅是生成文字，還能進行對話、完成任務並展現自主行為。透過設計的 Prompt 控制其回應，這些 Agent 可從被動反應發展至主動執行工作流程和任務自動化，在人工監督下管理獨立工作流程，實現與人類的無縫協作。

Google Research 的這篇最新論文討論了如何提升大型語言模型（LLM）回答複雜問題的能力。

要讓 LLM 回答複雜的自然語言問題通常需要「多步推理」和「整合外部訊息」，但目前的系統遇到問題時，是不能透過傳統的訓練方法來解決的。

為了解決這些不足，研究團隊提出了一個能夠對外部知識進行推理和操作的 ReAct LLM Agent。

並使用 ReST（Reinforced Self-Training）的方法來改進這個 LLM Agent，透過不斷在先前的路徑上迭代更新，實現持續自我改進。

這種方法從一個初始的大型模型開始，經過兩次算法迭代後，就能夠產生一個細化的小型模型，效能與原來的大型模型相當，但使用的參數卻少了兩個數量級。

今天的深度文章是 Ben Thompson 的最新文章，深入探討了 Google 在 AI 和數位助理領域的未來策略方向。

每次都覺得 Ben Thompson 的文章都要看好久，而且都要來回看好幾遍才會比較懂，但內容真的很深入，推薦讀者！