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Sam Altman：GPT-4 將是最愚蠢的模型

Sam Altman：GPT-4 將是最愚蠢的模型

PLUS：Claude 推出 iOS App、團隊方案

Shan-Yu (Shay) Hsiao & Min-Shi (Eric) Tsai
May 06, 2024

TODAY’S MENU

🗞️｜Claude 推出 iOS App、團隊方案
🚀｜OpenVoice V2：多國語言配音員
📊｜Scale AI：使用 AI 的公司翻倍成長
🧭｜最好的 Prompt 平均用 21 個單字
🔬｜目前的 AI 模型排名真的準嗎？
🔍｜Sam Altman：GPT-4 是最愚蠢的模型

🗞️
NEWS

Claude 正式推出 iOS App、團隊方案！

閱讀時間：2 分鐘

不知道大家週末有沒有好好休息！讓我們用 Claude 的兩大更新開啟美好的星期一早晨吧：

第一個更新是關於 Claude 新推出的 Team plan

訂閱 Team plan 後不只可以使用 Claude Pro 的所有功能，還能輸入長達 200K 的資料，讓企業能處理更複雜的文件內容，收費上是每個月 30 美金，並提供至少 5 個使用員額。

第二個更新是果粉們的福利，Claude iOS App 正式上線啦！

所有 Claude 的付費使用者都可以免費下載 App，除了能在手機上使用 Claude 外，還能直接上傳手機裡的照片或影片，真的是超級方便的啦！

🛠️
TOOLS

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🚀
LAUNCH

OpenVoice V2：多國語言配音員！

閱讀時間：5 分鐘

Introduce OpenVoice V2 - a Text-to-Speech model that can clone any voice and speak in any language.
Developed by MyShell and @MIT_CSAIL researchers.
🌐 Imagine your voice going global in multiple languages.
🔊 OpenVoice V2 breaks the language barrier and redefines voice… twitter.com/i/web/status/1…
— MyShell (@myshell_ai)
Apr 24, 2024

MyShell 推出全新的 OpenVoice V2 模型，作為一款文字轉語音的模型，OpenVoice V2 繼承了前一代的所有功能，並提供更優秀的音質，與更逼真的說話語氣。

但在各種模型遍地開花的現代，只有文字轉語音的功能似乎不夠看，因此OpenVoice V2 能更近一步將使用者的文字輸出成各種不同語言的語音，目前支援英文、中文、西班牙文等多種常見語言。

除此之外，OpenVoice V2 是完全的開源模型，大家都可以下載下來玩玩看，甚至要拿去做商業用途也是可以的喔！

📊
CHART

Scale AI 最新報告：使用 AI 的公司翻倍成長！

報告長度：25 頁

Scale AI 公布最新的 2024 AI Readiness Report，帶我們回顧了近幾年的 AI 發展，並調查超過 1,800 位機器學習領域的工作者，希望透過第一線的技術人員的回答，了解 AI 模型的真實現況。

今天先來介紹「2023-2024 重要發現」的部分，在第一張圖片中，我們可以發現，有近 7 成的組織認為 AI 對公司的業務非常重要，而在投資的計畫上，有 72% 的組織將增加對商業模型的開發投入。

而在第二張圖片中，我們可以看到有愈來愈多的組織開始使用封閉或開源模型，前者的比例從 37% 上升到 86%，漲幅超過兩倍。

而後者的比例則從 41% 上升到 68%，但選擇自行訓練的組織數量卻沒有太多增長，可見大多數組織還是傾向使用他人的模型。

接下來《Brief AI 電子報》也會逐步帶大家一起看完 2024 AI Readiness Report，讓大家站在 AI 產業的風口浪尖！

🧭
GUIDE

Google 統計：最好的 Prompt 平均使用了 21 個單字！

閱讀時間：4 分鐘

Google 推出第三篇的 Beyond the prompt 啦！

先問大家一個小問題，大家與 Gemini 對話時通常會輸入幾個單字？如果不到 20 個單字的話，可能會影響到 Gemini 的生成結果喔！

根據 Google 的統計，最好的生成結果平均使用了 21 個單字，但大多數人使用的單字都少於 10 個。

從上面的問題可以知道，如何寫出有效的 Prompt，讓 AI 幫自己完成任務，將會是未來的重要能力，Google 也在最後鼓勵大家不要害怕複雜，用測試與實驗的心態去反覆進行嘗試！

🔬
RESEARCH

目前的 AI 模型排名真的準嗎？

論文長度：32 頁

當大家看到一個新模型出現時，會先注意什麼部分呢？是模型的功能嗎，還是模型在不同測試上的分數呢？

在 Scale AI 最新公布的研究中，指出目前的模型可能有 Overfitting 的問題，代表模型其實沒有真正了解問題，只是將測試的問題給記下來，或不小心混在原本的訓練資料裡面。

Scale AI 參考目前常用的 GSM8k，設計出 GSM1k 的測試資料，發現 Mistral 和 Phi 的表現有明顯的退步。

驗證了 Overfitting 的問題確實存在大型語言模型當中，也進一步去質疑目前排行榜的可靠性。

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INSIGHT