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来自MSN
3 小时
OpenAI推出“深度研究”功能,这回要抢人类研究员饭碗了?
财联社2月3日讯(编辑 赵昊)当地时间周日(2月2日),OpenAI发布了一款名为“深层研究”(deep research)的功能,并上传了演示视频。 OpenAI在官网写道,这项代理功能使用推理综合大量线上信息,并为用户完成多步骤研究任务。简单来说,就是“深层研究”可以从互联网上收集信息,并将其合成为简明的报告。
Radio France Internationale
5 小时
OpenAI执行长阿特曼:「没计画」控告DeepSeek
(法新社东京3日电) OpenAI执行长阿特曼今天在东京告诉媒体,OpenAI「没计画」控告中国新创公司「深度求索」(DeepSeek)。DeepSeek强大且开发成本似低的AI聊天机器人,引发矽谷的关注。
7 小时
OpenAI: 没想起诉DeepSeek
OpenAI首席执行官奥尔特曼2月3日表示,公司没有计划起诉中国AI初创公司DeepSeek。后者在一个多星期前推出了最新版本的人工智能模型,以媲美ChatGPT的性能、开源以及显著低廉的成本震惊了全球。奥尔特曼(Sam Altman)随后一度警告说,来自中国的一些企业正在试图复制OpenAI打造的ChatGPT等先进AI模型。
来自MSN
8 小时
OpenAI新功能 “深度研究” 登场,人类终极考试的表现超过DeepSeek R1
北京时间2月3日上午,OpenAI正式推出面向深度研究领域的智能体产品深度研究(Deep research)功能。
Radio France Internationale
10 小时
OpenAI推出新AI工具「深度研究」
(法新社旧金山2日电) 生成式人工智慧巨擘OpenAI今天推出一种名为「深度研究」(deep research)的新型人工智慧(AI)工具,据称此工具可在网路上针对复杂任务进行多步骤研究。 OpenAI表示,用户只需给出提示,OpenAI的聊天机器人ChatGPT就会寻找、分析与综合文字、图像与PDF等多个线上来源,以建立研究分析师层级的综合报告。
11 小时
on MSN
OpenAI:DeepResearch 能力大幅提升 准确率 26.6%
【2 月 3 日,OpenAI 推出新人工智能工具“DeepResearch”】2 月 3 日,OpenAI 发布新的人工智能工具“DeepResearch”。它能为用户执行耗时的在线研究任务,涵盖多领域,需 5 到 30 ...
16 小时
on MSN
OpenAI 借 Reddit 论坛测试 AI 说服能力,太强可能会带来危险
IT之家 2 月 3 日消息,OpenAI 在其最新发布的“推理”模型 o3-mini 的系统文档中透露,该公司利用 Reddit 的子论坛 r / ChangeMyView 来测试其 AI 模型的说服能力。r / ChangeMyView ...
2 天
OpenAI 紧急发布 o3-mini,CEO 阿尔特曼罕见认错并称 DeepSeek“非常好”
在外界看来,这是 OpenAI 对过去一周 DeepSeek 风靡全球的回应。OpenAI 联合创始人、首席执行官萨姆・阿尔特曼在 o3-mini 发布后的在线问答中透露,“ 在未来几周,满血版 o3 即将上线。 ” ...
2 天
DeepSeek异军突起:AI“革命”还是“炒作”?
中国人工智能聊天产品“DeepSeek”(深度求索)面世消息传出后一周,旋即引起美国对手OpenAI的注目,就对方可能不当取得技术展开调查。华府酝酿加大辉达(Nvidia)晶片禁运的力度,欧洲亦有国家对它启动资安审查,甚至把软件下架。
3 天
DeepSeek用“蒸馏术”构建OpenAI竞争模型?专家:很难制止
DeepSeek最新AI模型“价廉物美”,引发科技界震荡。但OpenAI本周三称,有证据表明DeepSeek使用OpenAI专有模型来训练自己的模型,并暗示这可能违反了OpenAI服务条款。美商务部长提名人卢特尼克指责DeepSeek似乎盗用了美国的人工智能技术。新闻可靠性评级机构NewsGuard 称,Deepseek-V3识别假新闻只有17%的准确率。
sinchew
3 天
被问偷窃OpenAI技术 DeepSeek答:做AI谁不是站巨人肩上?
(北京31日综合电)中国AI新创公司DeepSeek研发的模型近期受到大量关注,但同时也被OpenAI指控盗用技术。对此,北京《环球时报》前总编辑胡锡进询问了DeepSeek的看法,而Deepseek则回应:“做AI这行谁不是站在巨人肩膀上啊?”胡锡 ...
凤凰网
4 天
DeepSeek的“蒸馏模型”超越原创?美国要对“蒸馏技术”下手
不过此前有学者认为,蒸馏技术存在“隐性天花板”,它虽然可以提高模型训练效率,但借此开发的模型无法超越基础模型的能力,当考虑到需要将能力扩展到新领域或应对以前从未见过的挑战时,这种限制就愈发成为问题;而且这种技术在多模态数据方面效果不好。
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