最近的一项研究对十多个流行的AI模型从幻觉问题方面进行了评估，引入了一套名为WildHallucinations事实性评估基准来更全面地涵盖多样化领域。
主要观点总结如下：
幻觉普遍存在：即使是最先进的模型，也只能在约35%的时间内生成完全无幻觉的文本！这意味着在使用AI生成的内容时，用户需要保持警惕并进行事实核查；
批注：“幻觉”其实可以看成是LLM的天然特性，因为正是靠幻想，LLM才能产生这些全新的文章，所以我也觉得没有必要对大模型幻觉过于苛刻。同时，正如最近看到的一段Aidan Gomez（Transformer作者之一）的采访所说 - “But we exist in a world with humans and humans hallucinate constantly. We get stuff wrong, we misremember things. And so we exist in a world that’s robust to error.”
提起企业文化，Netflix无疑是许多人会首先想到的公司典范。近日，Netflix 再次更新了其著名的企业文化备忘录。这次更新不仅反映了公司的成长，也彰显了其对核心价值观的坚持与创新。本文将深入解析此次更新的主要变化及其背后的深意。特别推荐已读过《奈飞文化手册》的朋友们再次温故知新。
Netflix的文化理念首次公开于2009年，公司联合创始人兼首席执行官里德·哈斯廷斯通过一份名为《Netflix文化：自由与责任》的125页幻灯片，阐述了公司的企业精神，提出了“超级棒的同事”、“留人测试”和“Context, not Control”等新颖概念。许多人认为，这份极为坦率且独特的企业文化观是Netflix在激烈竞争中脱颖而出的关键因素。许多企业高管和HR从业者都在研究Netflix的文化，例如字节跳动明确引用过“Context, not Control”，而心动/TapTap更是曾全方位借鉴过Netflix的文化和激励制度。
编者按：一位来自谷歌DeepMind的科学家 Nicholas Carlini最近写了一篇万字长文，分享了50个自己和AI/大模型对话的实战案例，可以总结为“辅助学习”和“自动化日常琐事”两大类别。生动地显示了自己作为一个程序员和机器学习研究科学家，日常是如何通过使用AI来提升在研究和编程工作中的效率的。我将全文进行了总结和缩写，也在最后提供了原文链接供参考。
原文链接：https://nicholas.carlini.com/writing/2024/how-i-use-ai.html
之前在很多个场合做过AI主题分享，针对应该如何应对这波AI大潮带来的影响，我给出建议中的第一点就是鼓励大家多尝试新一代的各种AI产品，无论是在工作中提效还是生活中for fun。很多时候我发现大家对于有哪些常用的AI工具并不熟悉，因此在这里整理一份我自己用过并推荐的一个AI产品集，标准是求精不求多，并且将其中对国内使用友好的产品做了特殊标注，可以收藏本文后优先考虑试用这些加粗标注的产品。
同声传译(SiST)长期以来被视为翻译领域中最具挑战性的任务之一。尽管近年来机器翻译技术取得了巨大进步，但在实时口译这一复杂场景中，AI系统的表现仍然与人类译员有着明显差距。这篇来自字节的跨语言智能体团队提出的论文介绍了一种名为CLASI的创新方法，通过利用大语言模型(LLM)智能体，成功将机器同声传译的水平提升到了与人类相当的程度。
论文原文：Towards Achieving Human Parity on End-to-end Simultaneous Speech Translation via LLM Agent
同声传译面临着几个关键挑战：
为了应对这些挑战，研究者们提出了CLASI(Cross-Lingual Agent for Simultaneous Interpretation)方法。这是一个端到端的同声传译系统，核心是一个基于大语言模型的AI智能体。
众所周知，你能否从AI获得一个高质量的回答很大程度上取决于你的提示词/prompt质量。最近Anthropic官方推出了一个Prompt生成器，能够将你输入的一句很简单、不完善不规范的提示语“翻译”成为一段优秀的提示语。其核心逻辑其实依靠的也是一条超级prompt，或者英文叫mega-prompt。
例如当我希望让AI完成的任务是“将英文论文翻译成中文”，通过这个超级prompt，能将原本只有一句话的prompt转为一段完整的优质prompt，如下图。而且实测了一下确实会效果显著比原始的一句话prompt要好。
我们来将这个超级Prompt的内容拆解一下，看看来自业内顶尖公司在提示词工程/prompt engineering方面的核心概念、设计原则和最佳实践。
参考阅读 - Claude 3 提示词工程指南：如何发挥大语言模型的全部潜力
这个mega-prompt包含以下几个主要部分:
在上一篇博客中，我们探讨了AI如何通过个性化学习、重塑写作和阅读，以及激发创造力来改变学习者的体验。今天，让我们深入了解Salman Khan在《勇敢新词：人工智能将如何革新教育》一书中对AI将如何影响整个教育生态的观点，包括AI对教师角色的变革、其促进协作学习与心理健康的潜力，以及AI在实现全球教育普惠方面的巨大前景。
传统教育模式中，教师往往被视为知识的主要来源和传递者。然而，随着AI的引入，教师的角色正在发生根本性的转变。Khan认为，“AI不是来抢教师的风头的，而是来帮助教师大放异彩的。它是可靠的副手，能处理繁琐的日常教学工作，同时还可以激发创造力来增强课程，帮助教育工作者创造难忘的学习体验，点亮学生的思维。”
你是否曾经立下宏大的目标，却在实现的过程中感到力不从心？你是否因为无法坚持新年目标而感到沮丧？ 想象一下，如果有一种方法可以轻松实现你的目标，不需要意志力的较量，也不会让你感到沮丧和挫败。听起来像是科幻小说？实际上，这就是”微小步骤”的魔力。科学研究已经证实:只需要通过做出非常小的改变，你有能力改变你的生活。
什么是微小步骤（Microsteps）？
微小步骤是一种行为改变策略，它强调通过极小的、可行的行动来逐步建立新的习惯。最终帮助人们改善生活质量，提高工作效率，并最终实现更大的目标。
微小步骤的核心理念是:通过将改变分解成小到不可能失败的步骤，我们可以克服改变的阻力，逐步建立新的、更健康的习惯。
在人工智能迅速发展的今天，教育领域正面临着前所未有的变革机遇。Salman Khan的新书《勇敢新词：人工智能将如何革新教育》无疑是探讨这一主题的重要之作。那么，为什么这本书如此值得一读呢？
