Выпуск GPT-4 Mini имеет большое значение для всей экосистемы приложений, построенных на моделях OpenAI. Хотя это может быть не так увлекательно для опытных пользователей, как вы, это имеет серьезные последствия для более широкого ландшафта ИИ.

Основные моменты:

1. Дешевле и лучше: GPT-4 Mini предлагает значительное улучшение по сравнению с предыдущей моделью GPT-3.5 Turbo, с лучшей производительностью по различным показателям. Что особенно важно, цена резко снижена - на 90% по сравнению с годом назад. Это позволит более доступный доступ к передовым языковым моделям для разработчиков и бизнеса.

2. Мультимодальные возможности: GPT-4 Mini поддерживает не только текст, но и зрение, с планами на будущее добавить поддержку видео и аудио. Это расширенная мультимодальная функциональность открывает новые возможности для приложений, работающих на основе ИИ.

3. Немедленная применимость: Модель уже доступна в OpenAI Playground, позволяя разработчикам легко интегрировать ее в свои существующие приложения, просто изменив одну строку кода. Этот плавный переход упрощает использование улучшенных возможностей и экономии затрат.

Chatbase - это инструмент, который выводит возможности GPT за пределы интерфейса ChatGPT. Он позволяет создавать автономные чат-боты, которыми можно делиться на вашем веб-сайте или с вашей командой.

Основные возможности Chatbase:

• Интерфейс без кода: Вы можете создавать чат-боты без необходимости программирования.
• Интеграции: Chatbase легко интегрируется с такими инструментами, как Notion, Slack и Zapier.
• Разнообразные варианты использования: Вы можете создавать чат-боты для поддержки клиентов, генерации лидов и многого другого.
• На основе GPT: Chatbase использует модели GPT, включая новый GPT-4 Mini, для работы своих чат-ботов.

Чтобы использовать Chatbase, вы можете просто зарегистрироваться с помощью своей учетной записи Gmail и начать создавать свой первый чат-бот. Интерфейс прост, с вкладками для добавления файлов, текста, данных веб-сайта, вопросов и ответов и интеграций с Notion.

Этот совершенно новый генератор изображений, называемый Arlow, некоторыми считается новым королем в категории с открытым исходным кодом. Хотя субъективный характер таких заявлений затрудняет окончательное объявление его лучшим, модель, несомненно, очень впечатляющая.

Одной из выдающихся особенностей Arlow является его способность точно следовать заданным подсказкам. В отличие от некоторых других моделей, которые могут игнорировать определенные детали, Arlow стремится включать все элементы, указанные в подсказке. Этот уровень приверженности подсказкам является свидетельством возможностей модели.

Чтобы продемонстрировать мастерство Arlow, создатель предоставил простую подсказку об выдре, катающейся на большой волне-бочке, пьющей пина-коладу, с дополнительными деталями о дельфинах и освещении. Результаты были довольно реалистичными, хотя создатель решил добавить модификатор "мультяшный стиль", чтобы добиться более стилизованного вида.

Одним из интересных релизов на этой неделе стала версия 1.5 генератора видео Hyper AI. Этот инструмент теперь может создавать 8-секундные видео, которые можно расширять по 4 секунды за раз, и также имеет новую функцию масштабирования для перевода видео в полноценное HD-качество.

Особенно впечатляющим в Hyper AI является его способность генерировать тонкие и последовательные видеовыходы. В отличие от некоторых других генераторов видео, которые могут производить артефакты или нереалистичные движения, Hyper AI сохраняет анимацию тонкой и естественной на вид. Движения не чрезмерны, что делает видео более плавными и пригодными для использования.

Эта последовательность является ключевым преимуществом Hyper AI. Тогда как инструменты, такие как Genf.ai, могут требовать многократной генерации, чтобы получить один пригодный для использования кадр, Hyper AI, как правило, производит приемлемые результаты более последовательно, требуя меньше проб и ошибок. Это делает его более рентабельным вариантом, особенно если учесть, что Genf.ai взимает 1 доллар за 10 секунд видео.

Этот релиз из Стэнфорда, называемый STORM (Synthesis of Topic Outlines for Retrieval and Multi-perspective Question Asking), является открытой альтернативой популярному инструменту Perplexity.

Основное различие заключается в подходе. В то время как Perplexity полагается на собственные знания языковой модели, STORM идет другим путем:

1. Генерация плана темы: STORM принимает вопрос или тему в качестве входных данных, а затем просматривает Интернет, чтобы найти соответствующие источники и статьи. Затем он синтезирует пользовательский план из этих источников.

2. Моделирование многоперспективной беседы: Только после создания плана STORM моделирует беседу между автором Википедии и экспертом по теме, обсуждая информацию в плане. В результате получается полноценная статья.

Преимущество этого подхода заключается в том, что окончательный вывод основан на актуальных веб-источниках, а не только на потенциально устаревших знаниях языковой модели. Процесс также вводит множество перспектив через моделируемую беседу.