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AI 产品与应用的功能上新、改版与商业化动态——谁家的产品变强了、变贵了、能用了。
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Hugging Face 在 TRL 中推出 RLOO（REINFORCE Leave One-Out）训练器，作为 PPO 之外的在线 RLHF 训练算法。官方称 RLOO 只需加载策略模型、参考策略模型和奖励模型三份模型，显存占用比 PPO 少约 50-70%，1B 模型上速度是 PPO 的 2 倍、6.9B 模型上最高 3 倍。
推荐理由：原文给出 RLOO 与 PPO 在显存、速度和胜率上的对比数据，可据此判断在线 RLHF 训练的成本取舍。
Mistral AI 在 la Plateforme 上线模型定制功能，提供三条路径：开源微调代码库 mistral-finetune、平台上的无服务器微调服务，以及面向特定客户的定制训练服务。
推荐理由：Mistral 同时给出开源微调代码库与托管微调服务，读者可据此判断自建与托管两条路径的成本差异。
Hugging Face 发布 Transformers Agents 2.0，在原有智能体类型之外新增可基于历史观察迭代的 ReactAgent 等两类智能体，并加入共享功能。
推荐理由：官方给出新智能体框架的模块划分与 GAIA 榜单成绩，可据此判断开源智能体方案的可用性。
OpenAI 发布 ChatGPT 与 Whisper 的 API，供开发者将对话与语音能力接入自有应用。
OpenAI 宣布 GPT-4 API 正式开放，GPT-3.5 Turbo、DALL·E 和 Whisper API 也同步正式开放。同时公布旧版 Completions API 模型的退役计划，这些模型将于 2024 年初退役。
推荐理由：OpenAI 公布 GPT-4 等 API 正式开放及旧模型退役安排，读者可据此规划接口迁移。
OpenAI 宣布让用户无需注册即可直接使用 ChatGPT，以便更轻松地体验 AI 带来的好处。
推荐理由：OpenAI 官方宣布 ChatGPT 无需注册即可使用，读者可据此了解其降低使用门槛的具体做法。
Hugging Face 与 NVIDIA 合作推出 Train on DGX Cloud，Enterprise Hub 组织可在 Hugging Face Hub 内通过 AutoTrain 和 Spaces 以无代码方式创建训练任务，运行在 NVIDIA DGX Cloud 的 H100 GPU 上。
推荐理由：原文给出无代码训练入口、支持模型清单和按分钟计费价格，读者可据此估算在 H100 上微调的成本。
Mistral AI 发布对话助手 Le Chat，作为与 Mistral 各模型交互的对话入口，底层可调用 Mistral Large、Mistral Small 或原型模型 Mistral Next。同时推出面向企业的 Le Chat Enterprise，支持自部署和细粒度审核机制。Le Chat 目前无法联网，可能给出不准确或过时的信息，现以 beta 形式开放注册。
推荐理由：Mistral 官方发布对话助手 Le Chat 及企业版，可了解其底层模型选择与自部署、审核机制。
OpenAI 正在测试让 ChatGPT 记住用户讨论过的内容，以便让后续对话更有帮助。官方表示用户对 ChatGPT 的记忆拥有控制权。
推荐理由：OpenAI 官方披露 ChatGPT 记忆功能的测试方向，读者可了解其能力边界与用户控制权设计。
Hugging Face 为 Text Generation Inference（TGI）和 Inference Endpoints 推出 Messages API。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 TGI 兼容 OpenAI 接口的迁移路径与代码示例，读者可据此评估从闭源模型切换到开源模型的改造成本。
SegMind 发布 SegMoE 框架，可从零构建混合专家（MoE）扩散模型，并已集成 Hugging Face diffusers。同时发布 SegMoE-2x1、SegMoE-4x2 和 SegMoE-SD4x2 三个模型，采用 Apache 2.0 许可，并提供 GitHub 仓库和 segmoe 包用于自建 MoE 模型。
推荐理由：原文给出了从零构建 MoE 扩散模型的完整流程与显存门槛，读者可据此判断自己能否复现。
OpenAI 推出新的 ChatGPT 套餐 ChatGPT Team，面向各类规模的团队，提供安全、可协作的工作空间，让团队在工作中充分利用 ChatGPT。
推荐理由：OpenAI 面向各类规模团队推出 ChatGPT 新套餐，读者可据此了解其安全协作工作区的定位。
OpenAI 宣布推出 GPT Store。
Mistral AI 开放其首个平台服务 la plateforme 的 beta 访问，提供三个对话端点和一个嵌入端点。
推荐理由：Mistral AI 开放首个平台服务测试，给出三个对话端点和嵌入端点的模型、价格与基准表现，可据此判断其早期 API 能力边界。
Mistral 发布 Mixtral 8x7B，采用 MoE 架构，含基础版与 Instruct 版，支持 32k token 上下文，以 Apache 2.0 许可开放商用。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Mixtral 的架构说明、基准对比与量化部署路径，可据此判断 MoE 开源模型的落地成本。
Hugging Face 与 AMD 宣布在 AMD Instinct GPU 上实现开箱即用支持，所有 Transformers 模型和任务无需修改代码即可运行，示例代码与 NVIDIA GPU 上完全一致。
推荐理由：原文给出 AMD GPU 上无需改代码运行 Transformers 的支持范围与实测对比数据，可据此判断迁移成本。
Hugging Face 发布 Optimum-NVIDIA 推理库，只需将 transformers 的 pipeline 导入改为 optimum.nvidia 一行代码，即可在 NVIDIA 平台获得最高 28 倍吞吐提升和 1200 tokens/秒，首 token 延迟最高降低 3.3 倍。
推荐理由：Hugging Face 与 NVIDIA 联合推出的推理库，用一行代码替换即可获得最高 28 倍吞吐提升，适合关注 LLM 部署成本的读者。
Hugging Face 发布 Latent Consistency LoRA，通过训练少量 LoRA 适配层而非蒸馏整个模型，让 SDXL 和 Stable Diffusion 从原本 25 到 50 步降到 4 到 8 步生成图像。
推荐理由：原文给出了 LCM LoRA 的推理代码、速度对比表和已发布权重，读者可据此判断少步生成的可用性。
OpenAI 发布 GPTs，用户现在可以创建自定义版本的 ChatGPT，将指令、额外知识和任意技能组合在一起。
推荐理由：OpenAI 官方发布 GPTs，用户可组合指令、额外知识和技能定制 ChatGPT 版本。
OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-4 Turbo，支持 128K 上下文且价格更低，同时推出 GPT-4 Turbo with Vision。开发者产品方面新增 Assistants API，并开放 DALL·E 3 API。
推荐理由：OpenAI 在 DevDay 一次性公布模型与开发者产品更新，可据此了解其 API 能力与定价方向的变化。