原创AI技术博客

几个小时前，OpenAI官方宣布开放ChatGPT的系统指令设置功能。主要就是现在你可以为自己的ChatGPT设置一个系统级别的指令，按照你的偏好，来回复所有问题。

Anthropic 正式推出全新功能 Claude Skills，旨在让通用 AI 代理（Agent）具备专业领域能力。该功能允许用户通过创建包含 SKILL.md 文件的技能文件夹，为 Claude 注入可执行脚本、模板与资源，实现 Excel 处理、PPT 生成等特定任务的自动化操作。与传统提示词不同，Skills 采用结构化加载与本地沙箱执行机制，兼顾安全性与效率。

今晚已经是本周的最后一天了，最近的一些深度学习算法方面的进展做个总结吧，感觉都是挺不错的，供大家参考。

正则化是一种基本技术，通过限制模型的复杂性来防止过度拟合并提高泛化性能。目前的深度网络严重依赖正则化器，如数据增强（DA）或权重衰减，并采用结构风险最小化，即交叉验证，以选择最佳的正则化超参数。然而，正则化和数据增强对模型的影响也不一定总是好的。来自Meta AI研究人员最新的论文发现，正则化是否有效与类别高度相关。

检索增强生成（Retrieval-augmented Generation，RAG）是一种结合了检索和大模型生成的方法。它从一个大型知识库中检索与输入相关的信息，然后利用这些信息作为上下文和问题一起输入给大语言模型，并让大语言模型基于这些信息生成答案的方式。检索增强生成可以让大语言模型与最新的外部数据或者知识连接，进而可以基于最新的知识和数据回答问题。尽管检索增强生成是一种很好的补充方法，但是，如果文档切分有问题、检索不准确，结果也是不好的。

Qwen2.5-Omni-7B是阿里巴巴发布的一款端到端全模态大模型，支持文本、图像、音频、视频（无音频轨）的多模态输入与实时生成能力，可同步输出文本与自然语音的流式响应。目前，该模型在HuggingFace以Apache2.0协议开源，可以免费商用授权。

大家都知道，编程的开发离不开互联网的支持，不管是编程的学习还是bug的修复，都需要社区和外部的支持。因此，我们全新开通了一个程序必备网站列表栏目，为大家提供一站式访问目录。也欢迎评论，大家可以说一下你们写代码时候喜欢用的网站，我们也会更新上去。在这里我们挑选几个必备网站简单介绍一下。

Claude系列模型是Anthropic发布的大模型，一直被认为是最接近GPT-4系列的大模型。2024年3月份，Anthropic发布了Claude3系列，从各方的使用情况看，都接近甚至超过了GPT-4。时隔三个月，Anthropic再次发布全新3.5版本的Claude3.5系列。本次首先发布的是Claude3.5-Sonnet版本。已经支持免费使用。

大模型微调依然是针对大量私有数据或者特定领域不可缺少的方法。就在前不久，LightningAI发布了一个轻量级大模型微调库Lit-Parrot，仅需一行代码即可微调当前开源大模型。

基于人类反馈的强化学习方法（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF）是一种强化学习（Reinforcement Learning，RL）的变种，它利用人类的专业知识和反馈来指导机器学习模型的训练和决策过程。这种方法旨在克服传统RL方法中的一些挑战，例如样本效率低、训练困难和需要大量的试错。在大语言模型（LLM）中，RLHF带来的模型效果提升不仅仅是模型偏好与人类偏好的对齐，模型的理解能力和效果也会更好。

Qwen1.5系列是阿里开源的一系列大语言模型，也是目前为止最强开源模型之一。Qwen1.5是Qwen2的beta版本，此前开源的模型最大参数规模都是720亿，和第一代模型一样。就在刚刚，阿里开源了1100亿参数规模的Qwen1.5-110B模型。评测结果显示MMLU略超Llama3-70B和Mixtral-8×22B。我们实测结果，相比Qwen1.5-72B模型来说，复杂任务的逻辑提升比较明显！

OpenAI的开发者日发布了许多更新。其中，普通用户可以微调GPT-4是非常值得期待的功能之一。但是，OpenAI还有一个针对企业的定制化GPT-4的训练服务，称为Custom Models。而这项为企业单独定制的GPT-4训练服务最新截图显示，需要几个月来训练模型，而且费用是200-300万美元起步！

OpenAI 刚刚（2026年2月2日）正式推出了 Codex App (macOS 版)。这款产品被定位为“智能体指挥中心”（A Command Center for Agents），标志着 Codex 从单纯的代码生成工具演进为能够独立执行复杂、长周期任务的开发协作平台。

Sebastian Raschka是LightningAI的首席科学家，也是前威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授。他在大模型领域有非常深的简介，也贡献了许多有价值的内容。在最新的一期统计中，他总结了6种大模型的使用方法，引起了广泛的讨论。其中，关于使用领域数据集做无监督预训练是目前讨论较少，但十分重要的一个方向。

在2023年12月份，Google发布了Gemini系列大模型（参考：谷歌发布号称超过GPT-4V的大模型Gemini：4个版本，最大的Gemini的MMLU得分90.04，首次超过90的大模型），包含3个不同参数规模的版本。其中，Gemini Ultra号称在MMLU评测上超过了GPT-4，并且在月初也将Bard更名为Gemini，开放了Gemini Ultra的付费使用。刚刚，Google的CEO劈柴哥宣布发布了Gemini 1.5 Pro，这意味着仅仅一个半月，Gemini有了重大更新。

Aquila-7B是北京人工智能研究院（BAAI）开源的一个可商用大语言模型。因为其良好的推理效果和友好的商用协议，使用的人较多。今天，BAAI再次开源2个基于Aquila-7B微调的编程大模型：AquilaCode-7B-multi和AquilaCode-7B-py。

KerasCV是由Keras官方团队发布的一个计算机视觉框架，可以帮助大家用来处理计算机视觉领域的相关任务和问题。这是2022年4月刚发布的最新产品，由于是官方团队出品的工具，所以质量有保证，且社区活跃，一直在积极更新。

重磅福利，斯坦福大学在去年秋季开设了应该是全球第一个transformers相关的课程，授课人员来自OpenAI、Google Brain、Facebook人工智能实验室、DeepMind甚至是牛津大学的业界与学术界的一线大牛。而这两天，这门课相关视频也都公开了，大家可以去观看学习了！

Alan D Thompson博士总结的，截至2022年4月份全球大语言模型一览图。

亚马逊近线性大规模模型训练加速库MiCS来了！

Llama系列大语言模型一直是开源领域的大模型标杆，Llama3系列大模型自从开源之后一直在不断更新。最早的Llama3模型于2024年4月开源，此后，几乎每个三个月都有一个新版本发布。就在昨天，Meta开源了最新的Llama3.3-70B模型，这是Llama3.3系列目前唯一开源的模型。尽管该模型的参数规模仅仅700亿，但是在多项评测基准上已经超过了4050亿参数规模的Llama3.1-405B，后者是Llama系列模型中参数规模最大的一个，也是业界开源模型中参数规模最高的模型之一。