今⽇值得关注的⼈⼯智能新动态：OpenAI证实了GPT-5的存在。OpenAI 的下⼀代语⾔模型或许已经在路上了。据悉，其北美公司已向美国专利商标局提交了 GPT-5 商标的注册申请。在此申请中，GPT-5 被描述为能够处理、理解和分析⾃然语⾔、语⾳和⼈类⽂本的软件。考虑到OpenAI 在 GPT-4 中引⼊的所有改进，这个新版本的 AI 模型可能是最为强⼤的。
诺⻉尔奖得主警告：⽆监管的AI将加剧不平等。有研究报告称，⽣成式AI 已经导致数千个⼯作岗位消失，未来或有数亿个⼯作岗位最终被 AI 取代。⽇前，2001 年诺⻉尔经济学奖得主 Joseph E. Stiglitz 认为这种趋势会继续持续下去，他表示不受监管的 AI 将会加剧不平等。
Meta计划将⽣成式AI接⼊Facebook等社交平台。Meta 正在开发⼀系列具有不同个性的 AI 聊天机器⼈，此举旨在提⾼ Facebook 和 Instagram 等社交平台上的⽤户参与度。这些聊天机器⼈被 Meta ⼯作⼈员称为“personas”，将模仿⼈类的对话，并可能呈现出各种⻆⾊形式。
微软暗示：带插件的Windows 11 Copilot即将⾯世。为了塑造 Windows 11 上 Windows Copilot 的“第三⽅ AI 插件”的未来，Microsoft 正在寻求开发⼈员的反馈，此插件旨在为⽤户提供集中式⼈⼯智能集成，使他们能够专注于构思、项⽬执⾏和协作，⽽⽆需同时处理多个应⽤程序。如何让AI“玩转”新⼯具？⼯具⽂档了解⼀下。
当前，⼤型语⾔模型（LLM）⼤多是通过提供⼀些⼯具的使⽤示范来学习使⽤新⼯具的。然⽽，这种⽅式依然存在⼀些难以解决的问题。例如，这些演示通常很难获得，且⼀旦选择了错误的演示，还可能会导致不理想的错误使⽤。为此，来⾃华盛顿⼤学、⾕歌的研究团队提出了⼀种替代演示的⽅法——tool documentation（⼯具⽂档），即把对单个⼯具⽤法的“演示”替换为“描述”。
结果显示，在现有基准测试中，仅使⽤⼯具⽂档的零样本提示⾜以产⽣正确的⼯具使⽤⽅法，其性能与样本提示相当，在新收集的包含数百个可⽤⼯具 API 的⼯具使⽤数据集上，⼯具⽂档的表现明显⾼于演示，且展现出了⼤模型⾃动创建新应⽤的可能性。当⽣成式AI遇⻅强化学习：技术现状、机遇和开放研究挑战。⽣成式 AI 是过去⼗年计算机科学领域最激动⼈⼼的发展之⼀。
与此同时，强化学习 (RL）已成为各种机器学习任务中⾮常成功的范例。该研究讨论了三种应⽤类型，即 RL 作为⼀种⽆指定⽬标的⽣成替代⽅法；作为⼀种在⽣成输出、同时最⼤化⽬标函数的⽅法；最后，作为⼀种将⽬标函数⽆法轻松捕捉的所需特征嵌⼊⽣成过程的⽅法。此外，该研究也提出，在⽣成式 AI 中使⽤ RL 会带来开发与探索之间的平衡问题，许多具有挑战性的问题仍有待解决。
如何提⾼建筑设计的潜⼒？⽣成式AI来帮你。⼀种新的建筑设计框架通过将⽤于编写脚本的 ChatGPT 和⽤于⽣成设计构思的 Veras，与参数化建模和 BIM ⼯具相结合，可以增强设计流程。该研究测试了 ChatGPT 和⽣成式 AI 在 3D 建筑设计中的潜⼒，其应⽤范围超出了⽂本和 2D 图像⽣成，为建筑师提供了⼀种直观且强⼤的⽅法来传达设计意图，从⽽增加设计流程的效率、创造性和协作性。
最先进的⼤模型，能让翻译⽔平变好吗？将输出译⽂投⼊使⽤之前的⼀个重要步骤是翻译质量评估（TQE）。在没有参考译⽂的情况下，TQE 对于评估机器翻译（MT）和⼈⼯翻译（HT）质量也⾄关重要。该研究测试了最先进的⼤型语⾔模型（LLMs）是否可以针对 TQE 任务及其能⼒进⾏微调。
实验结果表明，通过其 API 微调后的 ChatGPT 在预测翻译质量⽅⾯可以获得相对较⾼的分数，也就是说，如果翻译需要编辑，准确率肯定还有提⾼的空间。