Babbitt | Metaverse Daily Must-Read : ChatGPT "code interpreter" est officiellement levé, quelles lacunes compense-t-il dans ChatGPT ? Comment les utilisateurs doivent-ils l'utiliser ?

Résumé : Le 9 juillet, le chatbot ChatGPT d’OpenAI a lancé une nouvelle fonctionnalité : l’interpréteur de code. Cette nouvelle fonctionnalité a été ouverte à tous les abonnés Plus et étend les fonctionnalités de ChatGPT, offrant aux utilisateurs une meilleure expérience de programmation interactive et de puissantes capacités de visualisation des données.

Source de l’image : générée par l’IA illimitée

Infos brûlantes :

PDG d’Unity : l’IA générative rendra le développement de jeux 5 à 10 fois plus rapide

Le monde moyen du jeu vidéo prend des centaines d’années à des concepteurs de jeux, des graphistes et des musiciens pour créer, a rapporté Decrypt le 10 juillet. Le PDG d’Unity, John Riccitiello, prédit que l’intelligence artificielle générative (AIGC) réduira considérablement ce temps, d’un facteur de 5 à 10.

ChatGPT a lancé la fonction “interpréteur de code” pour émettre des instructions en langage naturel

Selon le rapport “Kechuangban Daily” du 10 juillet, le robot de chat d’OpenAI, ChatGPT, a récemment lancé une nouvelle fonctionnalité : Code Interpreter (Interprète de code). Cette nouvelle fonctionnalité a été ouverte à tous les abonnés Plus et étend les fonctionnalités de ChatGPT, offrant aux utilisateurs une meilleure expérience de programmation interactive et de puissantes capacités de visualisation des données. Avec cette fonctionnalité, même si vous n’êtes pas programmeur, vous n’avez qu’à donner des instructions à ChatGPT en langage naturel, et vous pouvez également effectuer des tâches qui nécessitent des techniques de programmation complexes, telles que l’analyse de données, la création de graphiques, l’édition de fichiers, l’exécution d’opérations mathématiques. , etc.

Oxford et Cambridge ont levé l’interdiction de ChatGPT, et 24 des meilleures universités du Royaume-Uni ont publié des principes d’utilisation détaillés

Selon un rapport d’IT House du 10 juillet, le Russell University Group, composé de 24 universités britanniques de premier plan, dont l’Université d’Oxford, l’Université de Cambridge et l’Université de Birmingham, a récemment publié conjointement de nouveaux principes pour l’utilisation d’outils d’IA générative sur le campus. Les règles, qui ont été approuvées à l’unanimité par les vice-chanceliers des 24 universités membres, développeront des programmes et des organes directeurs pour l’utilisation éthique et responsable des nouvelles technologies telles que l’IA générative.

Les nouvelles règles proposent cinq principes spécifiques, notamment : 1. Les collèges et les universités soutiendront la culture de l’IA pour les étudiants et le personnel ; 2. Le corps professoral et le personnel devraient avoir la capacité d’aider les étudiants à utiliser efficacement et de manière appropriée les outils d’IA générative dans le processus d’apprentissage. 3. Les universités adapteront l’enseignement et l’évaluation pour intégrer l’utilisation éthique de l’IA générative et donner aux enseignants et aux étudiants un accès égal à ces outils ; 4. Les universités veilleront à ce que la rigueur et l’intégrité académiques soient maintenues ; 5. À mesure que la technologie et ses développement d’applications dans le domaine de l’éducation, les universités coopéreront pour partager des exemples de bonnes pratiques.

Tim Bradshaw, directeur général du Russell Group, a déclaré : « Les percées dans l’IA changent déjà notre façon de travailler, les étudiants ont besoin de nouvelles compétences pour enrichir leur carrière et les universitaires ont besoin de soutien pour rechercher comment l’IA peut être utilisée pour améliorer l’enseignement et la recherche. . "

#### Rapport IDC : 24 % des entreprises dans le monde prévoient d’investir dans les technologies génératives liées à l’IA d’ici 2023

Selon un rapport du “Kechuangban Daily” du 10 juillet, une enquête d’IDC a montré que la technologie de l’intelligence artificielle générative en est encore aux premiers stades de développement. À l’échelle mondiale, seules 24 % des entreprises prévoient d’investir dans des technologies pertinentes en 2023.

L’hôpital Renji de Shanghai met à niveau le “Smart Customer Service” 3.0 et lancera l’infirmière IA “Serena” à la fin du mois

Selon le rapport d’IT House du 10 juillet, l’hôpital Renji de Shanghai a lancé un projet pilote innovant “Internet Hospital + Nursing Home” combinant soins médicaux et soins infirmiers, couvrant les ressources médicales de haute qualité des hôpitaux de premier plan jusqu’aux établissements de soins pour personnes âgées par le biais d’un plateforme médicale intelligente. Sur la base de recherches à l’intérieur et à l’extérieur de l’hôpital, l’hôpital Renji a mis à niveau le “Smart Customer Service” 3.0, visant à anthropomorphiser le service client intelligent des hôpitaux Internet afin qu’il ait la fonction de dialogue vocal. Il a été rapporté que l’infirmière IA “Xiaowei” se connectera à l’hôpital Internet de l’hôpital Renji à la fin du mois, fournissant des services vieillissants aux personnes âgées qui ne savent pas utiliser les appareils intelligents et répondant aux questions médicales quotidiennes.

Investissement et Financement :

Xihu Xinchen a sorti le “West Lake Large Model” et a reçu un investissement de 100 millions de yuans de Tom Cat

Selon le rapport “Kechuangban Daily” du 10 juillet, la société de licorne à grande échelle Xihu Xinchen a publié un modèle à grande échelle à usage général auto-développé “West Lake Large Model”, qui se concentre sur la compagnie émotionnelle et peut être appliqué au divertissement , jeux, social, médical, financier et autres domaines. En outre, Xihu Xinchen a de nouveau obtenu un investissement stratégique de Tom Cat récemment, avec un montant d’investissement de plus de 100 millions de yuans, et les deux parties vont accélérer l’application de grands modèles. Comme indiqué précédemment, Tom Cat: et l’équipe de West Lake Xinchen ont conjointement promu la recherche préliminaire et le développement de produits interactifs d’intelligence artificielle.

Lecture recommandée par le métaverse :

"L’interpréteur de code d’artefact ChatGPT est enfin ouvert, comment l’utiliser ? Voici un tutoriel de niveau nounou "

Il y a deux jours, OpenAI a annoncé qu’il mettrait le plugin officiel Code Interpreter à la disposition de tous les utilisateurs de ChatGPT Plus via le panneau Beta dans les paramètres d’ici une semaine. Cette nouvelle a enthousiasmé de nombreuses personnes.Après tout, Code Interpreter était déjà en phase de bêta fermée et seul un petit nombre d’utilisateurs l’ont réellement utilisé. Ces utilisateurs de test internes l’utilisent pour analyser des données, créer des graphiques, éditer des fichiers, effectuer des opérations mathématiques, etc., et la réponse est généralement bonne. Vous n’avez pas eu à attendre trop longtemps, le 9 juillet, Code Interpreter a été officiellement ouvert.

“Yao Qian : quelques réflexions sur la construction écologique des modèles à grande échelle”

En tant que domaine important des applications de mégadonnées et d’intelligence artificielle, le secteur financier devrait porter une attention particulière aux derniers développements des technologies liées à la formation de grands modèles. Cet article analyse d’abord l’évolution et la voie de mise à niveau des grands modèles, puis discute des méthodes d’interaction possibles entre les grands modèles et les petits et moyens modèles, et expose l’écologie des données et la construction écologique des modèles des grands modèles. l’écologie fournit des idées pertinentes.

“Les fonds “en volume” attirent les talents, comprennent le paysage concurrentiel des modèles nationaux d’IA à grande échelle en un seul article”

À quel point le marché des gros modèles d’IA est-il en vogue ? Quelle est la structure d’investissement du marché des capitaux pour ce point de vente ? Quelles sont les performances des modèles domestiques à grande échelle d’aujourd’hui ? Titanium Media·Tidu Tuwen essaie de trier l’état de développement actuel des modèles nationaux à grande échelle à partir du niveau des données.