OpenAI 测试 ChatGPT 记忆功能及新控制选项
OpenAI 正在测试 ChatGPT 的记忆功能，使其能记住用户讨论的内容以提升后续对话的帮助性。同时提供新的控制选项，让用户掌握对 ChatGPT 记忆的管理权。
推荐理由：官方宣布测试记忆功能并强调用户控制权，读者可据此了解 ChatGPT 交互逻辑的变化及隐私管理方式。
产品更新
全部主题AI 产品与应用的功能上新、改版与商业化动态——谁家的产品变强了、变贵了、能用了。
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第 141–160 条 · 共 165 条OpenAI News精选AI 评分7575
Hugging Face Blog精选AI 评分6868 Hugging Face TGI 发布兼容 OpenAI 的 Messages API
Hugging Face 在 Text Generation Inference (TGI) v1.4.0 中推出 Messages API，提供与 OpenAI Chat Completion API 的兼容性，允许用户从 OpenAI 模型无缝迁移到开源 LLM。
推荐理由：TGI 1.4.0 新增兼容 OpenAI Chat Completion API 的 Messages API，支持通过修改 base_url 无缝切换至开源模型，并兼容 LangChain 和 LlamaIndex。
OpenAI News精选AI 评分7575 OpenAI 推出 GPT Store
OpenAI 宣布推出 GPT Store。
Mistral AI精选AI 评分7373 Mistral AI 推出 La Plateforme 开发者平台
Mistral AI 正式开放其首个平台服务 La Plateforme 的 beta 访问权限，旨在为开发者提供部署和定制开源生成模型的高效途径。该平台目前提供 mistral-tiny、mistral-small 和 mistral-medium 三个文本生成端点以及一个 embedding 端点，各端点在性能与价格上有所区分。
推荐理由：Mistral AI 开放平台 beta 服务，提供三个不同性能与价格权衡的生成端点及嵌入端点，并给出具体基准分数。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 Hugging Face 宣布支持 AMD Instinct GPU 的大语言模型开箱即用加速
Hugging Face 宣布其 Transformers 库和 Text Generation Inference (TGI) 现已原生支持 AMD Instinct MI250 等 GPU，用户无需修改代码即可在 AMD 硬件上运行大语言模型。
推荐理由：原文展示了 AMD GPU 在无需修改代码的情况下运行 Hugging Face 模型的能力，并提供了与 NVIDIA A100 对比的性能基准数据。
OpenAI News精选AI 评分8383 OpenAI 推出 GPTs：无需代码即可创建定制化 AI 助手
OpenAI 正式推出 GPTs，这是一项新功能，允许用户通过自然语言对话轻松创建个性化的 ChatGPT 版本。用户可以自定义指令、上传知识文件并配置外部动作，从而构建针对特定任务或领域的专用智能体，且全程无需编写代码。
推荐理由：OpenAI 官方发布 GPTs，允许用户通过自然语言创建定制化的 AI 助手，无需编写代码即可结合指令、知识和动作。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 Gradio-Lite：在浏览器中直接运行 Gradio 应用
Hugging Face 推出 @gradio/lite，这是一个利用 Pyodide 技术让 Gradio 应用直接在浏览器中运行的 JavaScript 库。
推荐理由：官方介绍了基于 Pyodide 的浏览器端 Gradio 运行方案，展示了无需服务器即可部署交互式 ML 应用的代码示例与隐私优势。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 宣布 ChatGPT 支持看、听和说
OpenAI 宣布 ChatGPT 新增视觉和听觉功能，支持用户通过图像和语音进行交互。该更新使模型能够处理非文本输入并生成相应回复，扩展了对话场景。
推荐理由：官方宣布 ChatGPT 具备视觉和听觉能力，用户可据此了解交互方式从纯文本向多模态的转变。
OpenAI News精选AI 评分7777 OpenAI 推出 ChatGPT Enterprise
OpenAI 宣布推出 ChatGPT Enterprise，面向企业用户提供新的服务版本。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Hugging Face 在 Transformers 中集成 AutoGPTQ 以支持 LLM 量化
Hugging Face 宣布将 AutoGPTQ 库集成到 Transformers 中，允许用户使用 GPTQ 算法以 8、4、3 或 2-bit 精度对大语言模型进行量化和运行。
推荐理由：官方详细说明了 AutoGPTQ 集成后的量化精度、显存节省数据及多硬件支持情况，为开发者评估低资源部署方案提供了具体技术依据。
OpenAI News精选AI 评分6363 OpenAI 推出 GPT-3.5 Turbo 微调功能及 API 更新
OpenAI 宣布开发者现在可以使用自己的数据对 GPT-3.5 Turbo 进行微调，从而针对特定用例定制模型。此次更新还包含相关的 API 调整。
推荐理由：OpenAI 开放了 GPT-3.5 Turbo 的微调能力，开发者可利用自有数据定制模型以适配特定场景。
Hugging Face Blog精选AI 评分7373 Hugging Face 发布 Swift Transformers 等工具以支持在苹果设备运行 LLM
Hugging Face 发布 swift-transformers、swift-chat 及更新的模型导出工具，旨在帮助开发者在 Mac 和 iPhone 等苹果设备上通过 Core ML 运行 Llama 2 等大语言模型。
推荐理由：原文提供了在苹果设备上运行大语言模型的完整工具链和转换指南，开发者可据此评估本地化部署的可行性。
OpenAI News精选AI 评分6767 OpenAI 发布新产品功能更新
OpenAI 通过官方新闻源发布了新的产品功能更新。该消息源自 OpenAI News RSS 订阅，具体功能细节未在标题中展开，需查阅原文获取完整信息。
推荐理由：官方公告确认了 OpenAI 平台的一项新功能上线，读者可据此了解当前可用的产品能力变化。
Hugging Face Blog精选AI 评分6868 Hugging Face 发布基于 Core ML 的 Stable Diffusion 加速方案
Hugging Face 联合 Apple 推出基于 Core ML 的 Stable Diffusion 加速方案，利用 6-bit palettization 技术显著降低模型体积并提升 iPhone、iPad 和 Mac 上的推理速度。
推荐理由：官方展示了 Core ML 6-bit 量化在 iPhone 上的实测提速与内存节省，并提供了可直接下载的优化模型及自定义转换指南。
OpenAI News精选AI 评分7272 OpenAI 发布新功能更新
OpenAI 于2023年6月13日发布了新的功能更新。
OpenAI News精选AI 评分7272 OpenAI 发布 ChatGPT iOS 应用
OpenAI 正式发布 ChatGPT 的 iOS 应用程序。该应用支持对话记录同步和语音输入功能，并将最新的模型改进直接提供给移动端用户。
推荐理由：官方确认iOS版ChatGPT应用支持对话同步与语音输入，并集成最新模型改进。
OpenAI News精选AI 评分8282 OpenAI 发布新产品功能
OpenAI 通过官方新闻渠道发布了新的产品功能。该更新由 OpenAI 直接宣布，标志着其产品线的一次重要扩展。
推荐理由：官方宣布的新功能入口，读者可据此了解 OpenAI 在模型能力之外的最新产品动向。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Hugging Face 发布 PEFT 库以支持参数高效微调
Hugging Face 正式推出 🤗 PEFT 库，集成 LoRA、Prefix Tuning 等参数高效微调技术，旨在解决大模型全量微调算力与存储成本过高的问题。
推荐理由：官方发布 PEFT 库，提供 LoRA 等参数高效微调方法，支持在消费级硬件上低成本训练大模型并实现多任务权重复用。
Hugging Face Blog精选AI 评分6868 Hugging Face 发布 Diffusers v0.3：新增图生图、文本反转及 Mac 支持
Hugging Face 发布 Diffusers 库 v0.3 版本，正式引入 Image-to-Image 管线、Textual Inversion 个性化训练工具以及实验性的 Inpainting 修复功能。
推荐理由：Diffusers v0.3 集中上线了图生图、文本反转及小显存优化等核心功能，显著降低了 Stable Diffusion 的本地部署与个性化创作门槛。
OpenAI News精选AI 评分7272 OpenAI 宣布 DALL·E 开启 Beta 测试
OpenAI 宣布 DALL·E 模型正式进入 Beta 测试阶段。平台将向100万用户发送邀请，支持以每次生成为单位购买额度。
推荐理由：官方宣布DALL·E进入Beta阶段并开放邀请机制，明确了用户获取路径和计费单位。