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OpenAI 在去年 8 月推出了 Fine-tuning API ，使用次數至今已破千萬，反映出開發者在模型訓練與性能改進上的強烈需求。

上週，Fine-tuning API 迎來一次重大更新，未來將可以自動製作 fine-tuned 模型檢查點，以減少重新訓練次數，並支援第三方平台合作，不同開發者間得以共享數據，進而提高開發效率。

相信對於熱衷機器學習領域的讀者們而言，這應該是個天大的好消息，既能節省模型訓練成本又能得到理想的輸出，誰會捨得拒絕呢！

新模型 Stable Audio 2.0 為 AI 生成音樂再添新火，使用者只需以自然語言作為提示，即可生成長達三分鐘的完整音軌，規格最高可達 44.1kHz 立體聲。

不只音樂，該模型甚至支持效果聲音的生成，透過模型內建的風格轉換功能對生成或上傳的音頻進行自定義調整。

等不及想聽聽看它的作品了嗎？歡迎前往全年無休的 Stable Radio 直播頻道，上面播放的音樂，全部都是出自 Stable Audio 之手喔！

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根據華盛頓郵報在上週的分析，去年約有七分之一的上市公司在年度報告中提及「AI」這個詞，但卻少有公司能給出明確的定義。

許多專家皆認為人工智慧的能力是一個光譜，人類技術目前仍處於較低端的階段，而當今的大多數產品與服務也都是介於「可能是 AI」和「絕對不是 AI」之間。

像是近年出現的 AI 聊天機器人、Google 翻譯、臉部辨識，幾乎都已經被大家認定為是 AI。

AI 近年在各大版面上的活躍，相信大家有目共睹，而 AI 的定義與範圍，確實也是值得反思的地方。

上期我們介紹過 GPT：DALL·E 將新增「編輯」功能，而本期內容將和大家分享更加詳細的操作步驟：

近期，Anthropic 發現一個名為 Many-shot Jailbreaking 的技術，透過大量的語言訊息和虛假對話，引導語言模型生成出有害回應（例如：炸彈製作的方式等）

學者們正在尋找各種方法來防範類似攻擊，包含限制提示的長度和對提示進行分類和修改，以減少攻擊所帶來的影響。

隨著技術提升，語言模型能處理越來越大量的訊息，但即使是對語言模型改進，也還是存在相對應的風險。

在上個月，創投 Firstmark 公佈了 MAD（(ML, AI & Data）領域第十次的年度報告，說明今年度在數據分析、機器學習與 AI 系統上的發展願景。

Firstmark 認為當今數據正以龐大的數量被處理和分析，並且被投入到模型中去做辨識與預測，而在今年度的報告中，包含了三個部分：