猛料来了，OpenAI下一代旗舰模型被曝提升不如预期。消息来自The Information，具体指代号“猎户座”（Orion）的模型相对GPT-4的提升幅度，小于GPT-4相对GPT-3，已进入收益递减阶段。或许这也是奥特曼曾说，可能不会把新模型命名为GPT-5的原因之一。
随着AI大模型在今年618前夕打起价格战，当以GPT-4o为代表的多模态大模型将交互体验也推向更高的层次，也意味着杀手级AI应用或许真的来到了奇点时刻。如今AI行业的创业者已经不再聚焦大模型，而是开始尝试用AI赋能具体的应用场景。
对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
OpenAI出了个新功能，直接让ChatGPT输出的速度原地起飞！ 这个功能叫做“预测输出”（Predicted Outputs），在它的加持之下，GPT-4o可以比原先快至多5倍。
视觉语言模型（如 GPT-4o、DALL-E 3）通常拥有数十亿参数，且模型权重不公开，使得传统的白盒优化方法（如反向传播）难以实施。
与最先进的开源方法甚至闭源模型 GPT-4o 相比，MMedAgent 在各种医疗任务中实现了卓越的性能。此外，MMedAgent 在更新和集成新医疗工具方面表现出效率。
中国企业对于生成式AI应用场景的了解都来自于ChatGPT的传说，但中国企业能使用的GenAI资源与ChatGPT却没有关系。直截了当地说，中国企业目前能够使用的GenAI资源都比GPT-4要差很多，注意不是“有差距”，而是“差很多”，这是中国企业考虑生成式AI问题的基本前提。
一群大模型玩你画我猜，人类一旁围观超起劲儿。 就像下面这张图展示的，由Grok画长颈鹿，一堆大模型根据生成内容猜答案。参赛选手包括GPT-4o、Claude、Llama、Gemini、Grok等。
国产大模型首次在国际最具挑战的“大模型竞技场”榜单上超过GPT-4o（5月版本），当零一万物的名字紧跟在OpenAI、Google之后，李开复却如是坦言。
GPT-4o 的语音演示，引燃了行业对于 AI 产品语音实时交互的想象，完全实时、可随时打断的 AI 助手，正成为新的 趋势。
