OpenAI 升级微调 API：支持断点保存与对比测试，拓展定制模型服务
OpenAI 宣布升级微调 API，新增按轮次保存检查点、多模型并排对比的 Playground 以及与第三方平台集成等功能。此外还正式推出「辅助微调」项目，由官方团队协助企业利用 PEFT 等深度技术定制专属模型。
GPT-3.5
Airtable 全面上线 AI 功能：跨表格汇总打标，每人每月 6 美元起
Airtable 宣布全面上线 Airtable AI，能跨表格总结信息、自动分类打标、翻译并一键生成邮件。底层接入 Amazon Bedrock，支持切换 GPT-4 或 Claude 等模型。该功能为付费自选项，提供 500 次免费额度，随后每人每月 6 美元起。
LLM 预测神经科学实验准确率达 81%：反超人类专家
Xiaoliang Luo 等学者发表研究，表明大语言模型预测神经科学实验阳性结果的准确率达到 81%，超过人类专家的 64%。团队仅使用 70 亿参数的类 GPT-3.5 模型，经神经科学文献微调后表现进一步提升，能帮助科研人员收窄研究方向。
开源模型新霸主：Abacus AI 推出 Smaug-72B，多项基准超 GPT-3.5
初创公司 Abacus AI 公布基于通义千问 Qwen-72B 微调的模型 Smaug-72B。它是首个在 Hugging Face 开源排行榜上综合均分破 80 的模型，在多个基准测试中超过了 GPT-3.5 和 Mistral Medium。团队针对推理和数学能力做了专项微调，模型现已完全开源。
Portkey 实测 GPT-4 变快：极值延迟砍半，速度逼近 GPT-3.5
Portkey 监测数据显示，GPT-4 响应延迟过去三个月稳步下降，速度正逼近 GPT-3.5。在第 99 百分位的高延迟请求中，耗时缩减超一半；中位数请求的每 token 耗时已低于 1 毫秒。虽然依旧更贵，但对大多数请求来说它已不再慢。
ChatGPT 日耗 70 万美元，外媒称 OpenAI 或面临破产风险
据外媒报道，Analytics India Magazine 指出 OpenAI 运营 ChatGPT 每天耗费约 70 万美元，因变现困难且用户流失，可能在 2024 年底面临破产风险。即便有微软注资支撑，持续扩大的亏损与开源模型的竞争依然给其盈利带来严峻考验。
斯坦福与伯克利评估：GPT-4 出现行为漂移，部分数学测试表现下滑
斯坦福与伯克利研究团队对比了 3 月与 6 月版本的 GPT-3.5 和 GPT-4，发现模型行为出现显著漂移。其中 GPT-4 在质数识别和代码格式上表现明显下滑，指令遵循能力有所减弱。这一发现印证了用户对黑盒模型变钝的怀疑，也暴露出模型持续更新时的不透明问题。
LinkedIn 引入 OpenAI 模型：用 GPT-4 润色档案、GPT-3.5 写招聘
LinkedIn 推出基于 GPT 模型的 AI 写作建议工具。个人档案润色功能接入 GPT-4，面向付费 Premium 用户开放；招聘职位描述生成则由 GPT-3.5 驱动。官方不会标明内容是否由 AI 协助生成，用户可在发布前自行修改。
微软 Azure OpenAI 正式商用：全面开放 GPT-3.5，ChatGPT 很快接入
微软宣布 Azure OpenAI 服务正式商用，企业可申请接入 GPT-3.5、Codex 和 DALL-E 2 等大模型。微软还透露即将引入 ChatGPT。企业能直接调用具备合规与内容过滤的 OpenAI 能力，不过目前仍需先申请用例获批后方可使用。
OpenAI 推出 ChatGPT：基于 GPT-3.5，能承认错误并拒绝不当请求
OpenAI 推出全新对话 AI 系统 ChatGPT。该系统基于 GPT-3.5 家族开发，结合监督学习与强化学习微调，不仅能回答日常问题，还能承认自身错误并拒绝不合适的要求。官方目前开放试用，正通过收集公众反馈来持续改进模型。