用GPT

以后文本摘要总结任务，可以放心交给大模型了。文本摘要，作为自然语言生成（NLG）中的一项任务，主要用来将一大段长文本压缩为简短的摘要，例如新闻文章、源代码和跨语言文本等多种内容都能用到。随着大模型（LLM）的出现，传统的在特定数据集上进行微调的方法已经不在适用。我们不禁会问，LLM在生成摘要方面效果到底如何?

12月15日，OpenAI在官网公布了最新研究论文和开源项目——如何用小模型监督大模型，实现更好的新型对齐方法。目前，大模型的主流对齐方法是RLHF（人类反馈强化学习）。但随着大模型朝着多模态、AGI发展，神经元变得庞大、复杂且难控制，RLHF便有点力不从心。

自动化技术的最新进展引人瞩目，其中一项引人注目的技术是Self-OperatingComputer框架。这一框架采用了先进的GPT-4V模型，通过模拟人类的鼠标点击和键盘输入，实现了令人惊叹的自主操作。在演示中，我们看到了框架自动打开浏览器并访问GoogleDoc，然后开始撰写诗歌。

高质量图像编辑的方法有很多，但都很难准确表达出真实的物理世界。那么，EdittheWorld试试。来自北京大学、TiamatAI、天工AI、Mila实验室提出了EditWorld，他们引入了一种新的编辑任务，即世界指令（world-instructed）图像编辑，它定义和分类基于各种世界场景的指令。