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更新于 10月16日 10:08 · 每小时自动更新
deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2-0517，IFEval Benchmark Prompt-Level 准确率从 63.9% 跃升至 77.6%，API 端“system”区域指令跟随能力同步优化，增强沉浸式翻译、RAG 等任务体验。JSON 格式输出准确性提升，内部测试集解析率从 78% 提高至 85%，引入恰当正则表达式后进一步升至 97%。
推荐理由：DeepSeek V2 的指令跟随从及格线拉到优秀线，IFEval 提升近 14 个点，沉浸式翻译和 RAG 体验会有明显改善，做应用层的值得试一下。
OpenAI 宣布新旗舰模型 GPT-4o（GPT-4 Omni），能够实时地对音频、视觉和文本进行推理。
推荐理由：官方宣布新旗舰模型，明确其实时跨音频、视觉和文本推理的定位，可作为了解该版本核心能力的入口。
OpenAI 发布 GPT-4o，并在 ChatGPT 中向免费用户开放更多能力。消息来自官网 Spring Update，feed 未提供完整正文。
推荐理由：OpenAI 官方宣布新模型与免费能力调整，读者可据此了解 ChatGPT 付费与免费功能边界的变化。
OpenAI 发布最新旗舰模型 GPT-4o，并在 ChatGPT 中向免费用户开放更多功能。官方称这是其最新旗舰模型，同时扩展了免费版 ChatGPT 可用的能力范围。
推荐理由：OpenAI 官方宣布旗舰模型上线，同时明确免费用户可用范围扩大，适合据此评估对现有 ChatGPT 使用方式的影响。
Mistral 发布开源稀疏混合专家模型 Mixtral 8x22B，总参数 141B，仅激活 39B，上下文窗口 64K tokens，以 Apache 2.0 许可证开放。模型支持英语、法语、意大利语、德语和西班牙语，具备原生函数调用能力，指令版在 GSM8K maj@8 得分 90.8%，Math maj@4 得分 44.6%，现已在 la Plateforme 上提供。
推荐理由：官方发布原文给出了活跃参数、上下文窗口、许可证和基准成绩，读者可以据此评估它在开源模型中的成本与性能定位。
Zyphra 发布 7B 基础模型 Zamba，采用 Mamba 块加每 6 层共享权重的全局注意力层的混合架构。
推荐理由：官方原文给出架构设计、训练规模和开放 checkpoints 细节，读者可以据此评估 Mamba 混合架构在本地部署上的取舍。
Mistral 发布最新旗舰模型 Mistral Large，称其在常用基准上仅次于 GPT-4，是通过 API 普遍可用的全球第二大模型。Mistral Large 原生支持英法德西意五种语言，具备 32K token 上下文窗口、function calling 和 JSON 输出模式，可在 la Plateforme 与 Azure 使用。
推荐理由：官方发布公告给出基准对比、多语言能力、API 与 Azure 获取方式，读者可据此评估两个新模型在性能与成本间的取舍。
OpenAI 发布视频生成模型 Sora，可生成一分钟高保真视频。模型基于 Transformer 架构处理视频和图像潜在编码的时空 patch，在可变时长、分辨率和宽高比的视频与图像上联合训练文本条件扩散模型。OpenAI 认为扩展视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的一条有前景的路径。
推荐理由：原文给出 Sora 的技术路线与能力边界，读者可以据此理解视频生成模型作为物理世界模拟器的思路。
Mistral AI 发布开源权重的稀疏专家模型 Mixtral 8x7B，采用 Apache 2.0 许可证，在多数基准上超过 Llama 2 70B 并以 6 倍推理速度匹配或超过 GPT3.5。
推荐理由：官方发布给出基准对比、参数与成本结构和开源部署方案，读者可以据此评估它在开放权重模型中的位置。
Mistral AI 发布 7.3B 参数开源模型 Mistral 7B，采用 Apache 2.0 许可证。官方重跑评测显示其在所有基准上超过 Llama 2 13B，在多项基准上超过 Llama 1 34B，代码性能接近 CodeLlama 7B。
推荐理由：官方发布给出了与 Llama 2 全面的对比评测数据和 GQA、SWA 技术细节，模型以 Apache 2.0 开源可商用。
Mistral AI 发布公司宣言并开源首个 7B 参数模型 Mistral 7B，采用 Apache 2.0 协议，在标准英文和代码基准上超越所有现有 13B 以下开源模型。官方称三个月内组建团队并从零搭建 MLOps 栈与数据处理管线，同时开设 GitHub 仓库和 Discord 频道，未来将陆续发布更大模型。
推荐理由：Mistral AI 阐明开源路线并发布首个模型，读者可了解其定位与 Mistral 7B 的实际性能表现。
Llama 2 发布，可在 Hugging Face 上获取。
OpenAI 发布 GPT-4，称其为扩展深度学习的最新里程碑。GPT-4 是接受图像和文本输入、输出文本的大型多模态模型，在多项专业和学术基准上达到人类水平表现，但在许多现实场景中仍不及人类。
推荐理由：官方原文明确了 GPT-4 的多模态输入形态和基准表现定位，可作为了解该模型能力边界的直接信源。
OpenAI 发布 GPT-4。官方介绍其可生成、编辑并与用户迭代创意和技术写作任务，如创作歌曲、编写剧本或学习用户的写作风格。
推荐理由：OpenAI 官方介绍 GPT-4 在创意与技术写作上可与用户迭代协作，适合关注其文本能力边界的读者。
OpenAI 训练了名为 ChatGPT 的模型，能以对话方式交互。对话格式让 ChatGPT 可以回答追问、承认错误、质疑错误前提并拒绝不当请求。
推荐理由：OpenAI 官方首次介绍 ChatGPT，说明对话式交互在追问、纠错和拒答上的设计意图，可作为理解该产品起点的一手材料。
OpenAI 训练并开源了名为 Whisper 的神经网络，其英文语音识别的稳健性和准确率接近人类水平。
推荐理由：原文来自 OpenAI 官方，点明 Whisper 在英文语音识别上的稳健性和准确率接近人类水平，并直接开源。
Hugging Face 与 BigScience 发布 1760 亿参数的开源多语言大模型 BLOOM，支持 46 种自然语言和 13 种编程语言。模型由 70 多个国家、250 多个机构的 1000 多名研究者历时一年协作完成，在法国 Jean Zay 超算上训练 117 天，算力来自 CNRS 和 GENCI 价值约 300 万欧元的资助。
推荐理由：原文来自 BLOOM 团队官方发布，给出了参数规模、语言覆盖、训练成本和开放使用方式，读者可以了解这个开放大模型的实际边界。
OpenAI 训练出比 GPT-3 更能遵循用户意图的 InstructGPT 模型，同时更真实、毒性更低。模型采用人在回路的对齐研究技术训练，现已作为 OpenAI API 的默认语言模型部署。
推荐理由：原文说明了对齐训练带来的意图遵循与真实性改进，以及 InstructGPT 成为 API 默认模型这一关键落地变化。
OpenAI 宣布训练出神经网络 DALL·E，可根据自然语言文本描述生成图像，覆盖广泛可用自然语言表达的概念。
推荐理由：OpenAI 官方宣布文本生成图像模型 DALL·E，读者可据此了解文生图方向的早期源头。
OpenAI 推出神经网络 CLIP，能通过自然语言监督高效学习视觉概念。只需提供待识别视觉类别的名称，CLIP 即可应用于任何视觉分类基准，类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。
推荐理由：原文说明 CLIP 用自然语言监督学习视觉概念并可零样本套用于分类基准，读者可了解其与 GPT 系列零样本思路的关联。
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