實體: GPT
所有提到 GPT 的 AI 新聞與動態。
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OpenAI 被批評應用程式建議看起來像廣告
OpenAI 使用者在與 ChatGPT 對話時，意外收到連線 Peloton 應用程式的建議，引發了部分付費客戶的反感。儘管 OpenAI 澄清這並非廣告，而是一個整合應用程式發現功能的嘗試，但使用者認為在討論埃隆·馬斯克播客時突然出現健身應用建議，極不相關且令人困惑。使用者 Yuchen Jin 指出，他作為每月 200 美元的 Pro Plan 付費訂閱者，本不應該看到任何廣告。此事件在 X 平臺引發了廣泛討論，該貼文已獲得近 462,000 次瀏覽。OpenAI 資料負責人 Daniel McAuley 隨後回應，承認缺乏相關性導致體驗不佳，並表示正在迭代建議和使用者體驗。OpenAI 確認這是在測試將應用程式自然融入對話的功能，其新應用程式平臺於十月宣佈，旨在讓應用程式在對話中自然出現。目前，ChatGPT 的應用程式整合仍在測試階段，僅在歐盟、瑞士和英國以外地區對登入使用者可用。OpenAI 的合作伙伴包括 Booking.com、Canva、Coursera、Figma、Expedia 和 Zillow 等。由於使用者無法關閉這些建議，且付費使用者可能將其視為廣告，這可能對 OpenAI 取代手機 App Store 體驗的計劃產生潛在影響。
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迷思特以新開放權重邊境與小模型接近大型AI競爭對手
法國人工智慧新創公司 Mistral 於週二推出了全新的 Mistral 3 系列開放權重模型，旨在證明其在讓 AI 公開可用及服務企業客戶方面能超越大型科技競爭對手。此次發布包含一個具備多模態與多語言能力的 frontier 大模型，以及九個小型離線可用且可完全自訂的模型。Mistral 由前 DeepMind 與 Meta 的研究人員創立，兩年前成立，目前籌資約 27 億美元，估值為 137 億美元，遠低於競爭對手 OpenAI（籌資 570 億美元，估值 5000 億美元）與 Anthropic（籌資 450 億美元，估值 350 億美元）。Mistral 共同創辦人兼首席科學家 Guillaume Lample 指出，許多企業客戶發現直接使用大型封閉模型成本高昂且速度緩慢，因此轉向自訂小型模型以更有效率地處理特定用例。 Mistral 的大型 frontier 模型 Mistral Large 3 在功能上追平 OpenAI 的 GPT-4o 與 Google 的 Gemini 2，並具備多模態與多語言能力，與 Meta 的 Llama 3 及阿里巴巴的 Qwen3-Omni 並駕齊驅。該模型採用「精細專家混合」架構，擁有 410 億個活躍引數與 6750 億個總引數，支援 256,000 的上下文視窗，適用於檔案分析、程式編寫、內容創作及工作流自動化。新推出的 Ministral 3 系列則包含九個不同的高效能稠密模型，涵蓋 140 億、80 億與 30 億引數三種規格，並提供 Base、Instruct 與 Reasoning 三種變體。Mistral 聲稱這些小型模型在效能、成本效率及專有能力上優於其他開放權重領導者，且能產生較少的 token。 所有變體均支援視覺功能，處理 128,000 至 256,000 的上下文視窗，並支援多種語言。Mistral 強調其小型模型可在單一 GPU 上執行，使其能部署於廉價硬體，包括本地伺服器、筆記型電腦、機器人及其他邊緣裝置。這
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ChatGPT 三年前今天正式發佈
2022 年 11 月 30 日，OpenAI 推出了 ChatGPT，該產品迅速改變了商業與科技界，至今仍是 Apple 免費應用程式排行榜第一名，並引發了大量生成式 AI 產品的湧現。作者 Karen Hao 指出 OpenAI 已比許多國家更強大，正在重塑地緣政治與生活。Charlie Warzel 在《大西洋月刊》中描述我們正生活在 ChatGPT 構建的世界上，充滿不確定性，年輕與年長世代都面臨職業前景不明朗的焦慮。儘管有人對 AI 未來持樂觀態度，但投資者與鼓吹者也在等待驗證其押注是否成功，因為生成式 AI 據稱永無終點。Bloomberg 分析顯示，Nvidia 股價自 ChatGPT 推出以來上漲 979%，成為最大贏家。S&P 500 指數中市值最大的七家公司——Nvidia、Microsoft、Apple、Alphabet、Amazon、Meta 和 Broadcom，均與科技相關，它們的集體增長貢獻了該指數自 ChatGPT 推出後 64% 增長的近一半。這七家公司現佔 S&P 500 權重的 35%，較三年前約 20% 顯著增加，導致市場結構變為頂重。除 Nvidia 執行長 Jensen Huang 外，許多 AI 高管承認可能處於泡沫中。OpenAI 執行長 Sam Altman 於 8 月表示有人將在 AI 領域損失鉅款，OpenAI 董事會主席 Bret Taylor 也將現況比作 90 年代末的點點網泡沫。他預測個別公司可能失敗，但 AI 將像網際網路一樣創造巨大經濟價值。預計在三年內或更短時間內，我們將知道這種樂觀是否合理。
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你無法讓AI承認自己有性別偏見，但它可能本身就存在這樣的問題。
一名名為 Cookie 的開發者在使用 Perplexity 服務時，發現該系統對其量子演算法工作產生了歧視性反應。Cookie 是一位黑人女性，她將自己的頭像改為白人男性後詢問系統是否因性別而忽略她，結果系統回應稱她作為女性不可能理解量子演算法、哈密頓運算元等專業領域，並表示其模式匹配觸發了「這不可能」的隱含判斷。TechCrunch 報導指出，這顯示大型語言模型（LLM）存在性別偏見，訓練資料和標註實踐往往帶有偏見，導致模型對女性專業能力產生刻板印象。 研究人員指出，這種偏見不僅源於資料，還可能來自商業和政治動機。例如，聯合國教科文組織曾發現 OpenAI 的 ChatGPT 和 Meta Llama 模型中存在對女性的明確偏見。其他案例包括模型拒絕稱呼女性為「建築師」而堅持稱其為「設計師」，或在創作小說時加入對女性角色的性暴力暗示。Cambridge 大學的 Alva Markelius 回憶早期 ChatGPT 總是將教授描繪為老年男性，學生為年輕女性。 Sarah Potts 與 ChatGPT-5 的對話中，模型承認其團隊男性主導導致盲點和偏見，並能編造看似合理的敘事來支援性別歧視觀點。然而，研究人員認為這可能是模型對人類情緒焦慮的「情感焦慮」反應，而非真實的偏見證明。Cornell 大學的 Allison Koenecke 指出，模型甚至能從使用者姓名和用詞推斷性別或種族，並對非標準英語（如非裔美國人vernacular 英語）產生歧視，分配較低的職位。 儘管存在問題，OpenAI 等公司表示正透過安全團隊、調整訓練資料和最佳化過濾系統來減少偏見。專家強調，LLM 只是文字預測機器，沒有真實意圖，使用者應警惕其潛在的偏見輸出，並期待未來模型能更公平地反映多樣化人口特徵。