OpenAI 升級微調 API：支援斷點儲存與對比測試，拓展定製模型服務
OpenAI 宣佈升級微調 API，新增按輪次儲存檢查點、多模型並排對比的 Playground 以及與第三方平臺整合等功能。此外還正式推出「輔助微調」專案，由官方團隊協助企業利用 PEFT 等深度技術定製專屬模型。
GPT-3.5
Airtable 全面上線 AI 功能：跨表格彙總打標，每人每月 6 美元起
Airtable 宣佈全面上線 Airtable AI，能跨表格總結資訊、自動分類打標、翻譯並一鍵生成郵件。底層接入 Amazon Bedrock，支援切換 GPT-4 或 Claude 等模型。該功能為付費自選項，提供 500 次免費額度，隨後每人每月 6 美元起。
LLM 預測神經科學實驗準確率達 81%：反超人類專家
Xiaoliang Luo 等學者發表研究，表明大語言模型預測神經科學實驗陽性結果的準確率達到 81%，超過人類專家的 64%。團隊僅使用 70 億引數的類 GPT-3.5 模型，經神經科學文獻微調後表現進一步提升，能幫助科研人員收窄研究方向。
開源模型新霸主：Abacus AI 推出 Smaug-72B，多項基準超 GPT-3.5
初創公司 Abacus AI 公佈基於通義千問 Qwen-72B 微調的模型 Smaug-72B。它是首個在 Hugging Face 開源排行榜上綜合均分破 80 的模型，在多個基準測試中超過了 GPT-3.5 和 Mistral Medium。團隊針對推理和數學能力做了專項微調，模型現已完全開源。
Portkey 實測 GPT-4 變快：極值延遲砍半，速度逼近 GPT-3.5
Portkey 監測資料顯示，GPT-4 響應延遲過去三個月穩步下降，速度正逼近 GPT-3.5。在第 99 百分位的高延遲請求中，耗時縮減超一半；中位數請求的每 token 耗時已低於 1 毫秒。雖然依舊更貴，但對大多數請求來說它已不再慢。
ChatGPT 日耗 70 萬美元，外媒稱 OpenAI 或面臨破產風險
據外媒報道，Analytics India Magazine 指出 OpenAI 運營 ChatGPT 每天耗費約 70 萬美元，因變現困難且使用者流失，可能在 2024 年底面臨破產風險。即便有微軟注資支撐，持續擴大的虧損與開源模型的競爭依然給其盈利帶來嚴峻考驗。
斯坦福與伯克利評估：GPT-4 出現行為漂移，部分數學測試表現下滑
斯坦福與伯克利研究團隊對比了 3 月與 6 月版本的 GPT-3.5 和 GPT-4，發現模型行為出現顯著漂移。其中 GPT-4 在質數識別和程式碼格式上表現明顯下滑，指令遵循能力有所減弱。這一發現印證了使用者對黑盒模型變鈍的懷疑，也暴露出模型持續更新時的不透明問題。
LinkedIn 引入 OpenAI 模型：用 GPT-4 潤色檔案、GPT-3.5 寫招聘
LinkedIn 推出基於 GPT 模型的 AI 寫作建議工具。個人檔案潤色功能接入 GPT-4，面向付費 Premium 使用者開放；招聘職位描述生成則由 GPT-3.5 驅動。官方不會標明內容是否由 AI 協助生成，使用者可在釋出前自行修改。
微軟 Azure OpenAI 正式商用：全面開放 GPT-3.5，ChatGPT 很快接入
微軟宣佈 Azure OpenAI 服務正式商用，企業可申請接入 GPT-3.5、Codex 和 DALL-E 2 等大模型。微軟還透露即將引入 ChatGPT。企業能直接呼叫具備合規與內容過濾的 OpenAI 能力，不過目前仍需先申請用例獲批後方可使用。
OpenAI 推出 ChatGPT：基於 GPT-3.5，能承認錯誤並拒絕不當請求
OpenAI 推出全新對話 AI 系統 ChatGPT。該系統基於 GPT-3.5 家族開發，結合監督學習與強化學習微調，不僅能回答日常問題，還能承認自身錯誤並拒絕不合適的要求。官方目前開放試用，正通過收集公眾反饋來持續改進模型。