刚刚，阿里云ChatGPT“通义千问”开启企业邀测
就在刚刚，阿里在AI大模型领域的研究成果终于亮相。 4月7日，阿里云宣布自研大模型“通义千问”开始邀请用户测试体验。现阶段该模型主要定向邀请企业用户进行体验测试，用户可通过官网申请（tongyi.aliyun.com），符合条件的用户可参与体验。 据悉，阿里达摩院在NLP自然语言处理等前沿科研领域早已布局多年，并于2019年启动大模型研发。 举报/反馈
DALL·E3:集成ChatGPT提升细节效果，准确度惊人
OpenAI发布最新AI绘画模型DALL·E 3，集成了ChatGPT，提升细节效果。DALL·E 3能更好地理解细微差别和细节，将用户的想法轻松转化为准确图像。此外，DALL·E 3与企业版用户可通过文本在ChatGPT中生成各类图片，提升生成图像效果和理解用户指令能力。
《ChatGPT时代的宏观与微观：大语言模型对经济、社会影响的探讨》
这篇文章通过结合宏观与微观视角，探讨了大语言模型ChatGPT对经济、社会的影响。首先，宏观层面上，作者通过分析央行公布的社会融资规模存量统计数据等关键指标，展示了宏观分析量化框架的应用。其次，微观层面上，作者引用了微观历史研究的例子，说明了一般历史研究中较少关注民众生活的历史，强调站在普通人角度的重要性。最后，作者结合王笛教授的研究，提出了微观历史研究的两个特点：关注普通人，有故事和细节。整体而言，这篇文章以大语言模型ChatGPT为切入点，展现了宏观与微观相结合的分析方法。
《基础算法与预训练模型：从GPT到InstructGPT/ChatGPT的探索》
本文介绍了ChatGPT/InstructGPT背后的基础算法，包括GPT-1和GPT-2。GPT-2提出了“所有有监督学习都是无监督语言模型的一个子集”的思想，并在出生之初引发了广泛关注。GPT-3则以其远超GPT-2的效果和1750亿参数量引起了更深入的讨论。然而，预训练模型的偏见性等问题仍需解决。为了改善这些问题，研究者提出了InstructGPT和ChatGPT，通过指示学习和强化学习的方法，使模型在有限数据集上快速拟合，并在其他任务上表现出良好的效果。