AI 模型发布与更新

OpenAI 训练了名为 ChatGPT 的模型，能以对话方式交互。对话格式让 ChatGPT 可以回答追问、承认错误、质疑错误前提并拒绝不当请求。

OpenAI 训练并开源了名为 Whisper 的神经网络，其英文语音识别的稳健性和准确率接近人类水平。

Hugging Face 与 BigScience 发布 1760 亿参数的开源多语言大模型 BLOOM，支持 46 种自然语言和 13 种编程语言。模型由 70 多个国家、250 多个机构的 1000 多名研究者历时一年协作完成，在法国 Jean Zay 超算上训练 117 天，算力来自 CNRS 和 GENCI 价值约 300 万欧元的资助。

OpenAI 训练出比 GPT-3 更能遵循用户意图的 InstructGPT 模型，同时更真实、毒性更低。模型采用人在回路的对齐研究技术训练，现已作为 OpenAI API 的默认语言模型部署。

Hugging Face 发布 Spaces 功能，用户可以在其中使用 Gradio 展示自己的项目。正文抓取失败，仅标题可用，更多细节以原文为准。

OpenAI 推出神经网络 CLIP，能通过自然语言监督高效学习视觉概念。只需提供待识别视觉类别的名称，CLIP 即可应用于任何视觉分类基准，类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。

OpenAI 宣布训练出神经网络 DALL·E，可根据自然语言文本描述生成图像，覆盖广泛可用自然语言表达的概念。

OpenAI 发布 Jukebox，一个可直接以原始音频形式生成音乐的神经网络，支持多种流派和艺术家风格，包括初步的歌声。OpenAI 同时开源模型权重和代码，并提供探索生成样本的工具。

OpenAI 发布 GPT-2 分阶段发布的最终版本，即 1.5B 参数的最大版本，同时公开代码和模型权重以帮助检测 GPT-2 模型的输出。OpenAI 表示自 8 月以来已有更大的语言模型发布，但坚持按原计划完成分阶段发布，为社区提供一个完整的分阶段发布流程案例，并继续与 AI 社区探讨负责任发布。

OpenAI 发布 774M 参数的 GPT-2 语言模型，此前已于 2 月发布 124M 小型版、5 月分阶段发布 355M 中型版，并与合作伙伴及 AI 社区研究了模型的滥用风险与社会效益。同时发布一份开源法律协议以便组织间建立模型共享合作，并发布关于与 AI 研究社区协调发布规范经验的技术报告。

OpenAI Five 在周末的决赛中连赢两局击败 Dota 2 世界冠军战队 OG，成为首个战胜电竞世界冠军的 AI，也是 AI 首次在直播比赛中战胜电竞职业选手。此前 OpenAI Five 与 DeepMind 的 AlphaStar 都曾在私下对局中战胜优秀职业选手，但在公开职业比赛中落败。

OpenAI Five 本周在温哥华 The International 2018 上与顶级 Dota 2 选手对战两场皆负，但两局前 20-35 分钟都保持较大获胜机会。

OpenAI Five 在三局两胜的比赛中战胜由 Blitz、Cap、Fogged、Merlini 和 MoonMeander 组成的队伍，其中四人曾打过职业 Dota。比赛面向现场观众并有 10 万人同时在线观看直播。

OpenAI 用结合 Transformer 与无监督预训练的通用、任务无关系统，在多项语言任务上取得 SOTA 结果，并开源发布该系统。OpenAI 表示这一结果验证了监督学习与无监督预训练结合的有效性，希望推动在更大、更多样数据集上的后续研究。

OpenAI 打造出一个在标准赛事规则下、Dota 2 1v1 比赛中战胜世界顶尖职业选手的 bot。该 bot 通过自我对弈从零学会游戏，不使用模仿学习或树搜索，OpenAI 称这是迈向在涉及真实人类的复杂场景中达成明确目标的 AI 系统的一步。

OpenAI 发布一类新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO），性能与当时最先进方法相当或更好，同时实现和调参更简单。因易用且表现良好，PPO 已成为 OpenAI 内部默认的强化学习算法。