在ChatGPT上，当你画图的选项变成这个的时候，就说明用的不是Dalle3了，而是4o。目前，有两个渠道可以使用4o Image Generation。一个事ChatGPT，一个是单独的那个Sora的网站。
刚刚，DeepSeek官方发布DeepSeek-V3模型更新技术报告。V3新版本在数学、代码类相关评测集成绩超过GPT-4.5！而且这只是通过改进后训练方法实现。DeepSeek-V3-0324和之前的DeepSeek-V3使用同样的base模型。
现在，你可以指导 GPT-4o 的说话方式了。
RAG工作发展时间线（2020年至今）。展示了RAG相关研究的三个主要领域：基础（包括RAG学习和RAG框架）、进阶和评估。关键的语言模型（GPT-3、GPT-4等）发展节点标注在时间线上。
就在刚刚，OpenAI 宣布在其 API 中推出全新一代音频模型，包括语音转文本和文本转语音功能，让开发者能够轻松构建强大的语音 Agent。据 OpenAI 介绍，新推出的 gpt-4o-transcribe 采用多样化、高质量音频数据集进行了长时间的训练，能更好地捕获语音细微差别，减少误识别，大幅提升转录可靠性。
多模态，性能超 GPT-4o Mini、Gemma 3，还能在单个 RTX 4090 上运行，这个小模型值得一试。
在实际应用过程中，闭源模型（GPT-4o）等在回复的全面性、完备性、美观性等方面展示出了不俗的表现。
OctoTools通过标准化工具卡和规划器，帮助LLMs高效完成复杂任务，无需额外训练。在16个任务中表现优异，比其他方法平均准确率高出9.3%，尤其在多步推理和工具使用方面优势明显。
在32道高等数学测试中，LLM表现出色，平均能得分90.4(按百分制计算)。GPT-4o和Mistral AI更是几乎没错！向量计算、几何分析、积分计算、优化问题等，高等AI模型轻松拿捏。研究发现，再提示（Re-Prompting）对提升准确率至关重要。
CMU团队用LCPO训练了一个15亿参数的L1模型，结果令人震惊：在数学推理任务中，它比S1相对提升100%以上，在逻辑推理和MMLU等非训练任务上也能稳定发挥。更厉害的是，要求短推理时，甚至击败了GPT-4o——用的还是相同的token预算！
