硅纪元视角 | GPT-4o mini限时免费微调，每天200万免费token_gpt 免费token用多久

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1分钟速览新闻

• GPT-4o mini限时免费微调，每天200万免费token

• AI“胡说八道”终结者，合合信息发布文本处理加速器

• AI聊天机器人Talkie在美国人气飙升，月活用户超1100万

• Ollama-Engineer 推出 100% 免费的本地编码助手，支持 Llama 3.1、Mistral Nemo 和 Raspberry Pi

• Google DeepMind与IBM推动AI新突破：稀疏自编码器与AI-Hilbert框架

全球AI新闻

一、GPT-4o mini免费微调，性能与GPT-4o匹敌，价格仅为1/20

资讯概要

OpenAI宣布GPT-4o mini微调功能限时免费，每天提供200万训练token，截止到9月23日。此举让开发者能够以低成本提升模型特定用例表现。GPT-4o mini在大模型竞技场LMSYS排名中与GPT-4o并列第一，性能接近但价格仅为1/20。邮件中还提到，微调功能将逐步向所有用户开放，并提供微调指南链接。尽管有网友对此持怀疑态度，认为可能是数据收集手段，但开发者们已开始利用这一机会进行模型测试和优化。

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GPT-4o mini的免费微调功能为AI应用开发提供了新的机遇。在成本效益方面，GPT-4o mini展现出极高的竞争力，尤其对于预算有限的初创公司和个人开发者。微调后的模型在特定任务上的表现提升，将进一步推动个性化和专业化AI解决方案的发展。例如，在医疗咨询、法律分析、教育辅导等专业领域，微调后的模型能够提供更加精准和个性化的服务。此外，更长的上下文训练能力使得模型在处理复杂问题时更加得心应手，如在科学研究、市场分析等需要处理大量数据的场景中。GPT-4o mini的微调和性能表现，预示着AI技术在各个行业的应用将更加广泛和深入，同时也为AI技术的普及和创新提供了新的动力。

二、AI“胡说八道”终结者，合合信息发布文本处理加速器

资讯概要

合合信息在WAIC 2024上发布了TextIn智能文档处理平台，旨在解决大模型训练中高质量语料不足的问题。该平台通过文档解析引擎和文本向量化模型，提升大模型的训练效率和问答准确性。TextIn平台支持复杂数据的处理，如无线表、跨页表格和公式等，并能将图表数据拆解为易于理解的格式。此外，acge_text_embedding模型通过持续学习训练方式，解决了大模型的灾难性遗忘问题，提升了模型性能和用户体验。

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TextIn智能文档处理平台在AI应用中具有显著的潜在价值。在金融领域，它能够快速解析基金对账单等复杂文档，提高数据处理的准确性和效率。在医疗领域，TextIn可以处理医学研究报告，帮助AI系统更好地理解医学知识，从而提供更准确的诊断和治疗建议。此外，该平台在法律和教育等领域也有广泛应用前景，能够提升文档处理的自动化和智能化水平。

在具体的应用场景中，TextIn平台可以用于自动生成报告摘要，减少人工阅读和整理的时间。在教育领域，它可以辅助教师快速分析学生的作业，提供个性化的反馈。在企业内部，TextIn可以作为知识管理工具，帮助员工快速获取所需信息，提高工作效率。

随着AI技术的不断发展，TextIn智能文档处理平台有望成为大模型训练和应用的重要工具。它不仅能够提升AI系统的性能，还能够推动AI技术在更多领域的落地应用，为各行各业带来革命性的变化。

三、MiniMax开发的AI聊天机器人Talkie在美国人气飙升，月活用户超1100万

MiniMax开发的AI聊天机器人Talkie在美国市场下载量达380万次，月活跃用户超过1100万，成为美国最受欢迎的娱乐应用之一。该应用在美国的下载量仅次于ChatGPT和Copilot。Talkie基于OpenAI的基础模型构建，拥有独特的卡牌机制，吸引了大量ACG爱好者和寻求交流陪伴的用户。20岁的波士顿大学生David Jennings表示，他经常在Talkie上与虚拟角色"Alyssa"进行浪漫对话。用户可以在应用中创建和定制自己的虚拟角色。今年3月，MiniMax完成了6亿美元的新一轮融资，阿里巴巴作为领投方，公司估值超过25亿美元。

Talkie的成功在于其独特的卡牌机制和高度定制化的虚拟角色创作功能，满足了用户对个性化和互动性的需求。在AI应用领域，Talkie展现了巨大的潜力和价值。首先，它为ACG爱好者提供了一个沉浸式的交流平台，通过卡牌机制增强了互动性和趣味性。其次，Talkie的虚拟角色定制功能，让用户可以根据自己的喜好创造出独一无二的角色，满足了个性化表达的需求。此外，Talkie的聊天功能也为寻求情感陪伴和社交互动的用户提供了一个便捷的渠道。

从技术角度来看，Talkie基于OpenAI的基础模型构建，虽然在学习能力上受到一定限制，但其对话生成能力已经足够满足普通用户的需求。未来，随着AI技术的不断进步，Talkie有望在对话生成的自然度、连贯性和个性化方面取得更大的突破。此外，Talkie的成功也为其他领域的AI应用提供了宝贵的启示，如虚拟偶像、智能客服等，都可以通过类似的技术实现更加自然和个性化的交互体验。

四、Ollama-Engineer免费助力编程

资讯概要

开源社区推出了一款名为Ollama-Engineer的免费本地编码助手，它利用Llama 3.1、Mistral Nemo等模型，允许用户直接在笔记本电脑上运行助手。Llama 3.1因其可靠的工具调用功能而受到关注，它支持用户在无网络环境下执行任务。网上出现了多种教程和演示，展示如何在不同平台运行Llama 3.1，包括通过Raspberry Pi和R2R的新助手API。用户可以探索多种本地使用Llama 3.1的方法，这些方法强调了隐私保护和成本效益。

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Ollama-Engineer的推出为编程领域带来了新的变革，特别是在提升隐私保护和降低使用成本方面。作为一款本地运行的AI助手，它减少了对云端服务的依赖，从而降低了数据泄露的风险。在教育领域，Ollama-Engineer可以作为编程学习工具，帮助学生在没有网络的情况下练习和提高编程技能。在专业开发环境中，它能够为开发者提供即时的代码建议和错误检测，提高开发效率。

此外，Ollama-Engineer的本地运行特性使其在网络受限或不稳定的环境中也能发挥作用，比如在某些企业内部或偏远地区。结合Raspberry Pi的支持，它甚至可以被集成到物联网项目中，为智能家居或工业自动化提供智能编程支持。随着技术的不断进步和开源社区的持续贡献，我们可以预见Ollama-Engineer将在未来编程辅助工具中占据重要地位，推动编程教育和软件开发的普及和创新。

五、Google DeepMind与IBM推动AI新突破：稀疏自编码器与AI-Hilbert框架

资讯概要

近期，人工智能领域迎来重大进展。Google DeepMind在稀疏自编码器（SAEs）的研究中采用了JumpReLU激活函数，以增强大型语言模型（LLMs）的可解释性，为实现人工通用智能（AGI）迈出了重要一步。与此同时，IBM的研究人员提出了一种无需训练的AI方法，旨在减少LLMs中的幻觉现象，并推出了AI-Hilbert，这是一种新颖的机器学习框架，通过将代数几何与混合整数优化技术相结合，旨在促进科学发现。

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Google DeepMind的稀疏自编码器研究通过引入JumpReLU激活函数，提高了LLMs的解释能力，这不仅有助于我们更好地理解AI模型的决策过程，也为构建更加透明和可靠的AI系统奠定了基础。在医疗领域，这种技术可以用于分析医学影像，提高疾病诊断的准确性。在金融行业，它可以帮助识别和解释市场趋势，为投资决策提供支持。

IBM提出的AI-Hilbert框架通过结合代数几何与优化技术，为科学研究提供了新的工具。例如，在材料科学中，AI-Hilbert可以用于预测新材料的性质，加速新材料的发现过程。在环境科学中，该框架可以用于模拟和优化生态系统，为环境保护提供数据支持。

IBM的新训练免费AI方法通过减少LLMs的幻觉，提高了模型的可靠性。这在自动驾驶领域尤为重要，因为准确的环境感知对于安全驾驶至关重要。在语言翻译领域，减少幻觉可以提高翻译的准确性，促进跨文化交流。

综上所述，这些技术的突破不仅推动了人工智能领域的进步，也为各行各业的实际应用提供了新的可能性，预示着一个更加智能和高效的未来。