今天小編分享的科技經驗：一口氣看完OpenAI前四天内容，歡迎閱讀。
OpenAI 發布了長大 12 天的 "Shipmas"。
Shipmas，是「ship」和「Christmas」的組合。簡單講，在特殊時期，推出很多產品更新，既給用戶帶來驚喜，也像在慶祝節日一樣。
剛開始發布時，我還跟朋友說，國内大模型公司在搞發布會，應該跟 Open Ai 取取經。
冬天那麼冷，去現場聽演講，結果講的内容也不多，大家在台下，有的玩手機，有的只是來打個卡，說實話，花那麼多錢，最後只換來幾篇報道和幾條朋友圈，對客戶和宣傳效果都很有限。
OpenAI 的做法有些不同。
他們只要一個小黑屋、一張桌子、兩台電腦和四個人，就能搞定一切。 雖然更新速度有點像擠牙膏，但是這樣能讓關注他們產品的客戶、用戶清楚地知道他們在做什麼。
有人覺得這種漸進式的發布會缺乏吸引力，但實際上，它在傳播信息同時，讓客戶、關注的人有機會更深入地了解背後的模型和技術理念。
比如說：
關于技術微調的細節。如果在大型發布會上簡單提及，可能幾句話就帶過了，大家的印象也不會很深。
但如果單獨用一天時間深入講解，就能展示更多的例子和演示，讓技術人員和用戶更直觀地理解這些技術細節，從而達到更實際和深刻的認識。
所以，這種辦法很适合經濟實用型的公司嘗試一下。 發布會已經進行到第四天了，我連續熬了三個大夜。如果你錯過了前幾天的内容，我來幫你補上。
活動第一天，OpenAI 推出 o1 完整版及 o1 pro 模式。
什麼是 o1 模型完整版呢？
這個版本在之前的 o1 預覽版上做了全面提升。它現在不僅能處理文本，還能處理截圖、照片、網頁、上傳的檔案等等，功能更強大了。
而且，它還采用了新的推理方式。就像人的思維方式一樣，o1 模型完整版會一步步推理，這樣在回答專業問題時就更準确了。
跟預覽版比，這個版本的 o1 模型思考問題更簡潔，速度提高了 50%，而且在回答難題時，出錯的可能性也降低了 34%。
作為個人博主，這些數據我肯定沒辦法測試，但我可以跟你講講官方給的例子。
發布會上，o1 模型的負責人畫了一個草圖。這個草圖是關于一個系統，用來收集太陽能，供應給太空數據中心。
因為太空裡不能用水冷卻系統，所以得靠一個巨大的散熱片來散熱；研究員問 o1 模型，如果要給數據中心提供 1 吉瓦的電力，需要多大地方的散熱片才能保證 GPU 正常工作？
o1 模型準确地識别了草圖，經過分析和計算，得出結論：需要 242 萬平方米的散熱片來滿足散熱需求。
不說别的，至少從演示上看，的确很強大。
不過，強大歸強大，之前大家說的那個「有點貴」的版本，第一天就出現了，他們推出的 ChatGPT Pro。
這個服務，每個月要 200 美金，可以随便用他們最先進的模型和工具，包括 OpenAI 的 o1、o1-mini、GPT-4o 和 Advanced Voice，主要給需要解決特别復雜計算問題的人準備的。
我覺得，這種服務可能更适合那些需要搞高級數據分析、處理的科研人員、工程師還有其他的一些專業人士，能幫他們提高工作效率，也能讓他們跟上人工智能的最新技術。
有專家測試說 o1 pro 模式在處理那些復雜的數據科學、編程和案例分析問題時，确實能給出比以前的模型更準确的答案；在數學、科學和編程這些領網域的機器學習測試裡，o1 pro 模式比 o1 和 o1-preview 模型表現更好。
但是，他們會花 200 美刀用這個嗎？ 我不知道。 當時， 還開玩笑在朋友圈說，有這麼多預算，還不如用集合工具 Monica，一個月不到 20 美金，能用十幾個模型，不是更劃算嗎？
第二天 open AI 推出了什麼呢？
一句話總結即： 推出強化微調能力（Reinforcement Fine-Tuning）。 什麼是強化微調？簡單的說：給 AI 模型一個 " 專業培訓課程 "。
通過強化微調，可以用很少的實際案例（比如：幾十個例子）來教這個 AI 模型成為一個領網域的專家。
直播裡，四個人在場，唯一的華裔女研究員 Julie Wang 介紹了這個能力。她說，這個能力能讓小體量的模型 " 從高中水平跳到專家水平 "。
實操環節，他們舉了兩個例子。
一個是和湯森路透合作的，為法律專業人士打造的 AI 模型。他們覺得，在很多行業裡，雖然專家有很深的專業知識和豐富的經驗，但在處理大量數據和復雜任務時，可能會因為時間和精力的限制。
比如：在法律領網域，律師要處理好多法律條文和案例。
他們可以用專業知識分析，但如果用經過強化微調的 AI 模型，可以更快地找到相關案例，進行初步的法律條文匹配，給律師提供決策參考，提高工作效率。
但這個例子是一個展示，似乎沒什麼說服力。 另一個例子是， 生物醫學任務的實驗 。
伯克利大學的罕見遺傳病研究員 Justin Reese，把很多臨床病例數據通過 API 輸入到 o1 mini 模型裡。
這些數據包括病人的基本信息、症狀描述。比如：一個 51 歲的女性，症狀有眼距過寬、睑裂狹小、軟腭咽閉合不全、甲狀旁腺功能減退、全身發育遲緩和感覺神經性聽力障礙、等等。
然後，用強化微調技術訓練 o1 mini 模型做醫療診斷任務。 訓練時，模型要根據症狀描述找出可能的基因，并排序。
評分模型會對答案打分，分數從 0 到 1。0 表示模型輸出中沒有正确答案，1 表示正确答案在輸出的第一個位置，通過性能監控，可以看到微調過程中模型指标的變化。
結果表明，經過強化微調的 o1 mini 模型在特定任務上的表現超過了更強大的 o1 模型，在 top@1、top@5 和 top@max 這些指标上，o1 mini 模型都明顯超過了 o1 模型。
這個案例，在 OpenAI 的官網可以看到。 不過，兩個能力都是「期貨」，明年才正式推出，主要面向企業或科研部門等潛在客戶。
千萬不要小看微調技術，說實話，現在大型語言模型（LLM）還做不到復雜的創造性活動，比如：批判性思維和深度頭腦風暴。
這既是壞事也是好事， 因為這樣，我們就可以把模型用在那些瑣碎、重復、無聊而且不需要創造性的任務上，這樣做，它們就能慢慢提高自己的準确性。
這就是，第二天的内容，一個詞總結即：微調技術。
Open AI 第三天推出了 sora。 鴿子一年多的期貨來了，不過，因為之前連續熬夜，我實在撐不住，12 點半就睡了。第二天醒來想試試 Sora，但登錄時發現因為用戶太多，暫時用不了。
沒關系，我看了 Sora 的發布會。
OpenAI 團隊在會上展示了這個工具的厲害之處，還教大家怎麼用；他們教我們怎麼生成視頻，包括設定分鏡、輸入視頻指令、選風格、畫面比例、時長等等。通過演示，讓所有人對 Sora 有了更深的認識。
Sora 的使用過程相當靈活，你可以用分鏡功能看不同角度的畫面，然後，輸入你想要視頻怎麼做。OpenAI 說：指令越簡單，Sora 自己發揮的越多；指令越詳細，它就越聽你的。
在直播中，Sora 把兩個不連着的視頻片段合成了一段有故事感的視頻。雖然細節有點出入，但整體效果的确令人驚訝。
Sora 還能讓你上傳圖片或視頻，然後生成後續視頻的文字描述。你可以随便改指令，在時間軸上調整，決定視頻啥時候播。這個功能挺有創造力的。
還有一點，生成視頻後，還能用 remix 工具改。
這個工具看起來很絲滑，它能對視頻進行各種創意上的改編。怎麼改呢？可以調強度，從 1 級到 8 級，想要多大變化都行。
還有預設的選項，比如：溫和、适中或者強烈。用這個工具，可以保留視頻裡想要的部分，其他的，想怎麼變就怎麼變，比如：把猛犸象換成機器人，或者變人物表情等等。
我覺得，Sora 不光是視頻工具，它把視頻生成和工作流程結合起來了，這對 OpenAI 挺重要；因為 Sam Altman 在直播裡說，他們想讓 AI 理解視頻，改變我們用電腦的方式。
想要做到這點，在通往 AGI 的路上，得做很多優化，而把工作流和視頻生成結合起來，是個不錯的辦法。
不過，Sora 看着不錯，但是價格有點高。比如：
你要是選 Plus 會員，每個月得花 20 美元，能做最多 50 個視頻，視頻質量一般，最高只能到 720p，而且每個視頻最長也就 5 秒。
如果你想要更好的，得選 Pro 會員，一個月得 200 美元，最高清晰度能到 1080p，每個視頻才能生成 20 秒，而且 Sora 尚未在歐盟、瑞士和英國上線。
這就是第三天關于 Sora 的内容，感嘆又期待，你會付費嗎？
今天，OpenAI 直播到了第四天，由他們的首席產品官 Kevin Weil 來主持。重點是什麼呢？即：Canvas 正式上線了。
之前，Canvas 的一些功能已經在 ChatGPT 裡展示過，但那時它是單獨的一個模型。現在，它和其他模型融合在一起了。
那麼，Canvas 這次和以前有什麼不同呢？有三個：
一，現在可以直接 從首頁的輸入框跳轉到 Canvas ； 二，集成了一個 Web Assembly 的 Python 模拟器， 可以直接運行 Python 代碼，還能在線修 bug ； 三，Canvas 功能 整合進了 GPTs。
為了讓大家更清楚地看到 Canvas 的新功能，OpenAI 的工程師 Lee 和 Alexey 還做了現場演示。Lee 教我們怎麼用 Canvas 寫一個兒童聖誕故事。
在 ChatGPT 的輸入框裡，點一下新加的工具按鈕，就能切換到 Canvas，你可以和 ChatGPT 一起編輯文檔，不管是改标題、加表情，還是調整文章的長度和閱讀難度，都變得很簡單。
這就像百度的自由畫布，用戶和 ChatGPT 可以一起創作，寫作和修改的過程都很自然。
發布會上，Alexey 還展示了 Canvas 怎麼幫我們改文章。 他把一篇關于 " 聖誕老人、暗能量和馴鹿推進力 " 的物理論文貼到 ChatGPT 裡，然後用 Canvas 打開。
ChatGPT 不僅能給出專業的修改建議，還能在文章裡直接加評論，這樣用戶就能很方便地查看和修改。用戶可以根據自己的思路來改文章，想復制最終版本也随時可以。
Alexey 還演示了怎麼用 Canvas 調試 Python 代碼和生成圖表。 Canvas 裡内置了一個 WebAssembly Python 模拟器，可以快速加載幾乎所有 Python 庫，運行代碼，還能即時反饋，這對提高編程效率真的很有幫助。
另外，Canvas 的功能也整合進了 GPTs 裡。比如：
Lee 就創建了一個叫 " 聖誕老人助手 " 的 GPT，用來幫聖誕老人回復孩子們的信件。
只要在自定義 GPT 的說明裡加上 " 使用 Canvas 工具 " 的指令，再勾選 Canvas 功能，自定義 GPT 就能自動在 Canvas 裡生成信件草稿，聖誕老人可以根據實際情況修改草稿，用自己的風格和語氣回復孩子們。
我之前一直在用 Canvas，還想過，國内廠商啥時候也能引進 Canvas 這樣的功能。 我覺得 Canvas（畫布）是讓大家一起工作更聰明的一個關鍵步驟。
因為不管是自己用，還是大家一起用，總得有個地方能三個人一起做事情，以前可能用類似于在線文檔的工具，實現共同編輯的動作，以後，畫布可能是首選協同之一了。
這就是今天發布會的内容，關于 Canvas。
好了，總結下四天的内容，分别是：推出 o1 完整版及 o1 pro、推出強化微調能力、推出新產品 sora、以及把 Canvas 進行全新更新。
接下來的 8 天裡，還有什麼新產品呢？值得期待。
