4月6日消息，微软​已将OpenAI的GPT-4​集成到Microsoft 365生产力应用套件中，这是一项非常艰巨的任务，但公司一直希望能够尽快完成。因此，微软动员了数百名员工，让他们长时间加班工作，一起头脑风暴产品方案，基于一个统一的设计框架，开发出三种人工智能助手的工作模式。以下是翻译内容：过去几个月里，这是在微软的会议室和走廊里被无数次提及的一个词。它指的是3月16日，当天微软宣布将与OpenAI共同开发的生成式AI模型引入Microsoft 365生产力应用套件中。通过集成GPT-4，

先准备一副AR眼镜，然后把GPT-4搞里头；戴上这副装备，瞬间让你变得无所不知。 家人们，GPT-4的新玩法又火了——先准备一副AR眼镜，然后把GPT-4搞里头；戴上这副装备，瞬间让你变得无所不知。面试有问必答、约会不再尬聊，简直跟开了挂一样：这波操作属实惊艳到了网友。他们一方面惊叹于这实时般的速度；另一方面，也在感慨着“未来已至”的既视感。如何打造GPT-4版AR眼镜？这个AR神器的主体是一个圆镜片一样的透明体，它可以轻松挂在任何一款眼镜上面。然后在这个透明体里，还嵌入了摄像头、麦克风，以及高

目前 Cursor 已经开源在 GitHub 上，已斩获了 9000+ GitHub Star，并成功登上 GitHub Trending。 最近一款名为Cursor的代码编辑器已经传遍了圈内，受到众多编程爱好者的追捧。它主打的亮点就是，通过 GPT-4 来辅助你编程，完成 AI 智能生成代码、修改 Bug、生成测试等操作。确实很吸引人，而且貌似也能大大节省人为的重复工作，让广大码农把有限的时间放在无限的需求构思上！目前 Cursor 已经开源在 GitHub 上，已斩获了 9000+ GitH

当安全研究人员询问最新漏洞信息时，微软也会清楚地标明结果来源。微软使用了来自网络安全与基础设施安全局、国家标准与技术研究院的漏洞数据库以及微软自己的威胁情报数据库中的信息。 北京时间3月28日23:30，微软安全开启全球直播，重磅推出Microsoft Security Copilot——正式宣布将GPT-4引入网络安全。据微软称，Security Copilot将不断学习和改进，提供对最先进的OpenAI模型的持续访问，以支持要求苛刻的安全任务和应用程序。同时，Security Copilot

GPT-4在发布之时公布了一项医学知识测试结果，该测试由美国医师学会开发，最终它答对了75%的问题，相比GPT3.5的53%有很大的飞跃。 这两天，一篇关于“GPT-4救了我狗的命”的帖子属实有点火：短短一两天就有数千人转发，上万人点赞，网友在评论区讨论得热火朝天。△ 是真狗命，not人的“狗命”（Doge）乍一听，大家想必很纳闷：这俩能扯上什么关系？GPT-4还能长眼睛发现狗有什么危险吗？真实的经过是这样子的：当兽医说无能为力时，他问了GPT-4发帖人名叫Cooper。他自述自己养的一条狗子，

集成GPT-4的Github Copilot X还在小范围内测中，而集成GPT-4的Cursor已公开发行。Cursor是一个集成GPT-4的IDE，可以用自然语言编写代码，让编写代码和聊天一样简单。 GPT-4和GPT-3.5在处理和编写代码的能力上差别还是很大的。官网的一份测试报告。前两个是GPT-4，一个采用文本输入，一个采用图像输入；第三个是GPT3.5，可以看出GPT-4的代码能力相较于GPT-3.5有较大能力的提升。集成GPT-4的Github Copilot X还在小范围内测中，而

GPT-4 的思考方式，越来越像人了。 人类在做错事时，会反思自己的行为，避免再次出错，如果让 GPT-4 这类大型语言模型也具备反思能力，性能不知道要提高多少了。众所周知，大型语言模型 (LLM) 在各种任务上已经表现出前所未有的性能。然而，这些 SOTA 方法通常需要对已定义的状态空间进行模型微调、策略优化等操作。由于缺乏高质量的训练数据、定义良好的状态空间，优化模型实现起来还是比较难的。此外，模型还不具备人类决策过程所固有的某些品质，特别是从错误中学习的能力。不过现在好了，在最近的一篇论文

这个基于GPT-4的新功能名叫Virtual Volunteer，来自应用Be My Eyes。 GPT-4刚发布，就已经有手机应用接入了！只需要上传图像，再用语音提出需求，GPT-4就能帮助视障人士“看清”眼前的世界。随时随地，实时解读，就像聊天对话一样自然。例如想要换装，却不知道手里的衣服是什么颜色：只需要拍照上传给GPT-4，它很快就能将衣服纹理描述出来，材质、颜色和形状一清二楚：​△翻译by有道在此之前，视障人士除了用手触摸以外，辨别物体往往需要依靠身边的人或是志愿者的帮助。有网友看到后

ChatGPT与GPT-4之间最重要的区别在于在GPT-4的基础上构建预测下一个字符具有更高的准确度。神经网络越能预测文本中的下一个词，它就越能理解文本。 大数据文摘出品作者：Caleb英伟达碰上OpenAI会擦出怎样的火花？就在刚刚，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在GTC的炉边谈话中与OpenAI共同创办人Ilya Sutskever进行了一次深入交流。视频链接：​​https://www.nvidia.cn/gtc-global/session-catalog/?tab.catalogall