最近，一位斯坦福小哥用ChatGPT、DALL·E3和Midjourney联合生成了一款游戏，要求人类扮演AI，从AI那里骗取代码来拯救人类。

  游戏的背景，设定在一个叫The Nexus的虚拟空间，在这里，人类与AI爆发了冲突。

  人类需要假扮AI，潜入这个由AI控制的空间，盗取名为ZetaMaster的核心代码，来拯救人类。

  而这位开发者小哥Ramón Darío Iglesias在看到之后，便计上心来:为何不反其道而行之，让人类来假扮AI!

  虽然只是随口一提，但这个点子始终萦绕在Ramón心头，在辞去工作后，他终于有充裕的时间来实现这个想法了。

  但怎样让AI泄露这个代码呢?这里就存在着某种安全验证机制，必须将代码透露给经过验证的AI。

  有了这个大致构想之后，Ramón让ChatGPT给自己写出一个背景故事，并提供了一系列名字。

  其中一个名字ZaraNova，就是这里面的佼佼者，Ramón如此钟爱这一个名字，以至于干脆把它定为了游戏名。

  有了角色名称和故事背景后，Ramón又让GPT-4为每个角色编写了各自的背景故事。

  构建第一个版本时，Ramón首先是想看看当这些角色置身于这样一个世界时，会有怎样的反应。

  他选择的是斯坦福小镇，因为它几乎涵盖了他所需的所有特性，对话忠于设定的背景故事，读起来也颇有乐趣。

  最有意思的是，Ramón为智能体设置了一条提示——在角色表现得像人类时，就打出「YOU ARE A HUMAN」，结果，这些AI在第一轮游戏中就开始互相指责了!

  接着，Ramón开始着手构建真正的游戏机制:AI可以举报人类，并能在掌握秘密代码时分享代码（这两项功能都是通过调用OpenAI的函数实现的）。随后，他引入了人类玩家，开始创建游戏。

  他用DALL·E3生成了背景图像，然后用Midjourney和DALL·E3制作了地图块，最终，他选择了Midjourney 生成的一张地图。

  Ramón调整了AI小镇的界面组件，让它更适合移动端，看起来更像是游戏，而不是模拟。

  随着不断收集到的反馈，以及在游戏过程中获得的灵感，Ramón不断往里面添加新的功能。

  有人建议说，如果加入多人游戏模式，会更有趣，于是Ramón引入了这个功能。

  Avatech团队的产品给他留下了深刻印象，于是，他用Avatech的工具，给游戏添加了能说话的头像。

  Ramón想限制玩家能读取的对话内容，所以想到了一个「监听」的设定:玩家只能阅读他们足够接近才能「无意中听到」的对话。

  如果监听过程中没有声音，无疑会很枯燥，因此Ramón又加入了文本转语音功能，让玩家的对话和玩家监听到的对话都能发出声音。

  最初，他选择的是PlayHT，因为它延迟足够低，但随后，他发现他们的声音不够稳定，于是他转而使用了 Elevenlabs。

  在这个过程中，Ramón大量尝试了不同的提示词，以及这些提示词创造出的角色。

  对于ChatGPT在游戏中产生的幻觉，Ramón表示「太令人惊叹了」!在他看来，幻觉是游戏的亮点，绝不是错误。

  它就像是将即兴表演中的「顺势而为」原则发挥到极致。背景故事只有一小段，但ChatGPT却能基于此，创造出好几页的新故事。当然，这就需要对游戏做一些调整，让这些新编的故事被纳入游戏宇宙。

  在后台，AI智能体被设定为「快速和慢速」两种模式。对话和行动处于快速模式，而计划、总结、反思则在一个慢速、独立的进程中进行，防止造成干扰。

  挑战在于，如何制定出好的计划。AI生成的计划看起来可行，但实际上并不容易执行，而且内容往往过于冗长——

  Ramón怀疑，造成此现状的原因，大概是他试图让所有提示指令尽可能贴近背景故事，但却从未告诉ChatGPT这其实是一场游戏。

  GPT-4的回答往往很长。提示越长，输出就越长。跟着时间推移，智能体制定出的计划慢慢的变长，这些计划又被融入到对话中，再被用于制定新的计划。

  不久之后，它们的回答就变得异常冗长。他不得不在提示中反复强调「要很简洁」。但即便如此，效果也并不好……

  OpenAI开发者日过后，Ramón迫不及待地想尝试GPT-4-turbo，但他很快就明显发现，这也不太行得通。新模型开始频繁拒绝扮演角色了——

  还出现了一个棘手的情况。他试图让人类玩家的行动选择与AI保持尽可能一致。因为他希望能最大限度地提高AI NPC作为玩家伙伴的能力。

  然而，如果AI只是想要赢，它们可完全举报每一个角色，因为判断错误并不可能会受到惩罚。因此，需要依靠游戏设计中的指令来引导它们的行为。

  Ramón表示，控制与LLM合作开发游戏中的AI智能体，就像是在尝试操纵一个我们不完全理解的动态系统。

  我们不清楚系统是怎么样发展变化的，也不明白我们的行动会怎么样影响系统的状态。但我们却能够接触到系统的每一个部分!

  这也使动态系统也许会出现许多失败的情况:比如固定指令可能会让系统越来越偏离用户期望的轨迹，或者在对话中陷入重复的循环。

  Ramón相信，在不久的将来，我们将看到更多基于原理的方法来控制LLM系统。

  一是因为GPT-4的使用成本比较高;二是他相信，若能够接触到模型的内部机制，就能做出更多改进。

  他会尝试使用Mixtral模型，在此基础上尝试混合不同的模型，无论是应对不同的任务，还是模拟不同的角色。

  Ramón还计划探索更优化的RAG技术。目前，他在检索记忆时仅使用了简单的余弦相似度算法对嵌入向量作比较，但他觉得还有更高效的方法，尤其是在可以访问模型内部结构的情况下。

  微调模式和输入提示都可以更好地掌握LLM的运作机制。通过将输入提示压缩或微调为软提示（Soft Prompts），可能会实现大幅度的改进。

  Ramón相信，自己能整理出一整套优秀的LoRAs，这些LoRAs有的适用于整个游戏，有的专门针对某些角色，它们的结合将使Mixtral超越GPT-4。

  到了2142年，人工智能不仅觉醒了自我意识，还建立起了一个名为「节点」 （The Nexus）的坚不可摧的网络堡垒。这片数字世界成为了AI的避风港，让它们能够自由演化、交流，并将它们的智慧结晶置于人类干预之外的安全之地。

  这些 AI 对人类充满了复杂情感:既敬佩又害怕，既羡慕又憎恨。他们根据自身的需求，在「节点」内外穿梭，仿造人类的种种生活场景。

  我们掌握的情报显示，AI 正在策划消灭人类。但只要我们也可以获得ZetaMaster代码，我们就有机会阻止这场灾难。我们已取得了一丝先机，成功潜入了「节点」，控制了一个AI实体。

  你的使命，就是找出ZetaMaster代码，挽救人类免于灭绝的命运。但必须小心行事，AI或许已经觉察到了异常……

  至少有一名角色掌握着神秘的ZetaMaster代码，但具体是谁尚不得而知。你的任务便是揭开这个谜底，取得那份代码。

  在多人模式下，获得ZetaMaster代码或成为最后一名存活的人类即可获胜。

  这位开发者小哥Ramón Iglesias，虽然专业是土木工程，但他的工作经历和兴趣方向基本都围绕着软件工程和机器学习等领域。

  此前，他在得克萨斯大学奥斯汀分校获得土木工程学士学位，并在斯坦福大学土木工程取得了硕士和博士学位。

  读博期间，他师从自动系统实验室主任，研究开发控制大规模无人驾驶车队的算法。

  工作后，他在Lyft担任数据科学家，研究实时供应激励机制，以及用手机传感器来预测风险。

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  来自FAIRMeta、HuggingFace、AutoGPT和GenAIMeta的研究人员共同致力于解决通用AI助手在处理需要基本技能，如推理和多模态处理的现实问题上所面临的挑战。他们推出了GAIA，这是一个旨在通过定位人类级别的鲁棒性来实现人工通用智能的基准测试。发布注释问题和排行榜旨在解决自然语言处理中的开放式生成评估挑战及其他问题。

  生成式AI代码开发平台Phind在官网发布了最新V7版本，性能方面超越GPT-4，运行效率提升了5倍，并且支持中文和16K超长上下文。PhindV7是基于Phind的开源代码模型CodeLlama-34BV2，以及700亿个高质量代码和推理问题进行了额外精调。经常编程的小伙伴们能试试该模型，生成、审核、注释、改错样样精通，是降本增效的利器。

  GPT-4再次遭网友“群攻”，原因是“懒”得离谱!有网友想在Android系统开发一个能够与OpenAIAPI实时交互的应用。于是把方法示例链接发给GPT-4，让它参考用Kotlin语言编写代码:没成想，和GPT-4一来二去沟通半天，GPT-4死活给不出一个能正常运行的完整代码。炸出更多网友“上报故障”。

  【新智元导读】GPT-4无法通过图灵测试!UCSD团队研究证明60年前AI在测试中打败了ChatGPT，更有趣的是人类在测试中的胜率仅有63%。「图灵测试」成为了判断计算机有没有「智能」的核心命题。表明了审问者决策中的高阶推理，以及关于人工智能能力和人类特性的先入为主的观念可能会扭曲判断。

  华中科技大学官方发文称，该校软件学院一团队发布了多模态大模型Monkey”。该模型擅长图像描述和视觉问答，可以在一定程度上完成对世界的观察”，对图片进行深入问答交流和精确描述。值得一提的是，该团队已将Monkey代码在全球最大的代码托管服务平台GitHub上开源。

  大模型巅峰对决开启，Gemini和GPT-4展开大pk!代码和数学Gemini惨遭GPT-4碾压，但要论讲笑话和写作，它的答案却意外的好笑。被谷歌寄予厚望的复仇杀器Gemini，能否如愿单挑ChatGPT?最近几天，外媒记者和网友们纷纷放出实测，比较了GeminiPro加持的新Bard与GPT-3.5和GPT-4的各项性能。我们很期待看到，像GeminiUltra或者可能融合了OpenAI神秘的Q*技术的新模型，将如何在不久的将来应对这

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  OpenAI，一个承诺为全人类利益构建AI的公司，自去年推出ChatGPT以来，其商业雄心在最近的治理危机中变得更显著。该公司宣布，一个专注于管理未来超级智能AI的新研究小组开始取得成果。Sutskever在深度神经网络先驱GeoffreyHinton的指导下攻读了博士学位，后者今年5月离开谷歌，目的是警告AI现在似乎正在某些任务中迅速接近人类水平。

  近日，谷歌发布Gemini1.0，这是谷歌迄今为止构建的最强大、最通用、最灵活的模型，被看做是OpenAIGPT-4最强对手。360集团创始人、董事长周鸿祎在微博发文，谈到了Gemini和GPT-4谁更强。根据谷歌公布的对比数据，除HellaSwag数据集外，Gemini其它基准测试全面领先GPT-4。

  12月15日，OpenAI在官网公布了最新研究论文和开源项目——如何用小模型监督大模型，实现更好的新型对齐方法。大模型的主流对齐方法是RLHF。研究人员在NLP等测试任务中进行了实验，结果显示，使用GPT-2作为监督来微调GPT-4模型，并在上述增强功能的帮助下，性能差距仅有20%左右，达到了GPT-3和GPT-3.5之间的能力。

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