4 月 15 日 AI 头条｜OpenAI 宣布成立日本办公室，将推出日语加强版 GPT-4

划重点：

• OpenAI 宣布成立日本办公室，将推出日语加强版 GPT-4

• xAI 展示多模态模型 Grok-1.5 V

• 苹果 iOS 18 首个人工智能功能不会使用云服务器，完全在设备端运行

• OpenAI 承诺不会使用 API 收集的客户数据训练模型
  

• 谷歌 Gemini 流量已达到 ChatGPT 的四分之一

• Altman“亲自带货”，消息称 OpenAI 向数百名世界 500 强高管推荐 ChatGPT 企业版

• LG推进自研 DC-Q AI 芯片商用，计划部署到 46 款产品中

资讯详情：

OpenAI 宣布成立日本办公室，将推出日语加强版 GPT-4

OpenAI 今天宣布，OpenAI 已在日本设立了第一个日本办事处，并将发布针对日语进行优化的 GPT-4 定制模型。

OpenAI 表示，公司致力于与日本政府、当地企业和研究机构合作，开发安全的人工智能工具，满足日本的独特需求，并释放新的机遇。该工作室将由 Tadao Nagasaki 担任总裁，它将负责 OpenAI 在日本的商业和市场工作，并帮助OpenAI 建立日本本地团队，推进全球事务、市场推广、沟通、运营和其他职能，为日本提供服务。

OpenAI 将为当地企业提供 GPT-4 定制模型的早期使用权，该模型专门针对日语进行了优化。这种定制模型在翻译和总结日语文本方面性能更佳，成本更低，运行速度是前代机型的 3 倍。

xAI 展示多模态模型 Grok-1.5 V

据 xAI 官方消息，旗下首个多模态大模型 Grok-1.5 Vision 现已正式公布。

据 xAI 表示，Grok-1.5 V 不仅能够理解文本信息，还可以处理各种视觉信息，包括各类文档、图表、截图以及照片中的信息。

Grok 1.5V 将很快提供给早期测试用户和现有的 Grok 用户。

苹果 iOS 18 首个人工智能功能不会使用云服务器，完全在设备端运行

据 Macrumors 报道,苹果的 AI 功能将完全在端侧上运行，并不会借助云服务器处理。

据报道，苹果扔将会提供一些基于云处理的AI 功能，这些功能将会由谷歌的Gemini大模型或是来自其他合作伙伴的大模型提供支持。苹果已经与谷歌、OpenAI 和百度等公司就潜在的生成式人工智能合作进行了讨论。

iOS 18 预计不会包含苹果自己的类 ChatGPT 的聊天机器人，但目前还不清楚 Gemini 或其他聊天机器人是否会直接集成到 iOS 18 中。

OpenAI 承诺不会使用 API 收集的客户数据训练模型

OpenAI 今日举办系列推介会，并在会上表示，OpenAI 不会使用 API 收集的客户数据来训练大语言模型。

这些活动面向金融、医疗保健和能源等各行各业的高层决策者。OpenAI 首席执行官 Altamn、首席运营官 Brad Lightcap 等多位高管出席，并在推介会上介绍了OpenAI 的多款新产品。

Altman 也在推介会上表示，通过 ChatGPT Enterprise 获得的客户数据，不会被用于训练模型的未来迭代版本。

谷歌 Gemini 流量已达到 ChatGPT 的四分之一

据DoNews报道，Github 前首席执行官 Nat Friedman 在 X（推特）上发帖，称谷歌 Gemini 流量已经到达 ChatGPT 的 25% 左右，这一成绩是在谷歌并没有通过庞大分销渠道（Android、Google 搜索、GSuite 等）大力推广的情况下完成的。

此外他还提到，在 X 上比较火爆的 Claude 使用率仍然很低，微软的 Copilot 使用率也并不高，而最知名的 ChatGPT 流量则与去年相对持平，没有明显的增长。 

Friedman 认为 Claude、ChatGPT 和 Gemini 的付费与未付费比率差异很大。

Altman“亲自带货”，消息称 OpenAI 向数百名世界 500 强高管推荐 ChatGPT 企业版

据Readhub报道，OpenAI 首席执行官Sam Altman本月在旧金山、伦敦和纽约等地分别接待了数百名《财富》世界 500 强公司的高管。与会者表示， Altman与其他 OpenAI 高管一同在这些地方为企业提供了人工智能服务，某些情况下更与其“金主”微软进行正面交锋。

OpenAI 以消费产品引起了生成式 AI 的爆炸式发展，目前这一最新举动标志着 OpenAI 正寻求从全球企业获得新的收入来源。仅在上个星期之内，就已有两次在美国举行的会面和一次在英国伦敦举行的会面。与会者表示， Altman在每个城市的活动中直接面向 100 多名高管发表讲话，推荐自家的产品。

OpenAI 高管在与包括金融、医疗保健和能源在内的潜在客户交谈时，突出介绍了一系列应用，如呼叫中心管理（call-center management）和翻译等。他们指出，ChatGPT 消费者版本已被超过 92% 的《财富》世界 500 强公司采用。

LG推进自研 DC-Q AI 芯片商用，计划部署到 46 款产品中

LG电子上周宣布，计划在年底前将其家电专用设备上 AI 芯片 DQ-C 扩展到 8 个产品系列的 46 个型号。

DQ-C 芯片支持人工智能控制、液晶显示屏驱动和语音识别，是家电操作系统的专用芯片。与以往由半导体公司生产芯片不同的是，LG 电子自己设计了这款芯片。经过三年多的研发，该芯片于去年 7 月首次面世，目前已应用于 LG 电子的五款产品中，包括洗衣机、烘干机和空调。

虽然三星电子也为其家电产品配备了自己的人工智能芯片组，但 LG 电子是这一领域的先驱。去年7月，LG在家电2.0系列中推出了搭载DQ-C芯片的洗衣机和干衣机，并在同年的IFA展会上展示了DQ-C芯片的实物。

西北大学：

《The Impact of Reasoning Step Length on Large Language Models 》

本文通过实验发现，即使在不添加新信息的情况下，延长提示中的推理步骤长度也可以显著提高LLMs在多个数据集上的推理能力，而缩短推理步骤则会显著降低模型的推理能力。此外，本文还发现，即使使用不正确的推理过程，只要推理步骤长度足够，也能获得良好的结果。最后，本文还发现，增加推理步骤的优势取决于任务的复杂性。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2401.04925v2

沙特阿拉伯国家人工智能中心：

《When Benchmarks are Targets: Revealing the Sensitivity of Large Language Model Leaderboards》

本研究发现，对于流行的多项选择问题基准（例如MMLU），轻微的扰动，如更改选项顺序或答案选择方法，会导致排名变化高达8个位置。实验使用了多个数据集，并提供了开源代码。论文提出了一些最佳实践建议，包括使用混合评分方法进行答案选择，并指出了简单基准评估的危险性。值得进一步研究的工作包括更加稳健的评估方案和基准的改进。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2402.01781v1

谷歌：

《LANGUAGE MODEL BEATS DIFFUSION — TOKENIZER IS KEY TO VISUAL GENERATION》

论文的亮点包括：1. 提出了一种新的视频分词器MAGVIT-v2，将像素空间输入映射为LLMs学习所需的离散标记；2. 通过实验验证了使用MAGVIT-v2的LLMs在ImageNet和Kinetics等标准图像和视频生成基准测试上的优越性；3. 在视频压缩和动作识别等任务上，MAGVIT-v2也表现出色；4. 论文使用了开源的数据集和代码，值得进一步研究。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2310.05737v3

加州大学伯克利分校：

《an Open Corpus of Three Trillion Tokens for Language Model Pretraining Research》

本论文的关键思路是通过混合多种来源的数据，包括网络内容、科学论文、代码、公共领域书籍、社交媒体和百科全书材料，构建一个大规模的预训练语料库，并探讨了数据整理的重要性。亮点包括使用Dolma语料库训练了OLMo模型，这是一个最先进的开源语言模型和框架，旨在构建和研究语言建模科学。此外，论文还提供了有关数据整理的实用经验，包括内容或质量过滤器、去重和多源混合的作用。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2402.00159v1

《From Words to Numbers: Your Large Language Model Is Secretly A Capable Regressor When Given In-Context Examples》

大型语言模型（如GPT-4、Claude 3等）可以在没有任何额外训练或梯度更新的情况下，执行回归任务，并且性能可以与传统监督学习方法相媲美或超越。论文通过实验发现，大型语言模型在回归任务上的表现非常出色，甚至可以超越传统监督学习方法。研究还探究了大型语言模型在上下文示例数量增加时的性能变化，并表明其具有亚线性的后悔能力。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2404.07544v1