今日要點

1、英偉達科學家Jim?Fan強烈安利研究：自我修復機制是GPT4無法被超越的優勢

2、AI新玩法—用心跳分析完成用戶推薦，將提高用戶付費意愿

3、騰訊云推出AI原生向量數據庫，能夠幫助企業利用大模型釋放數據價值

(相關資料圖)

4、Bing出現一些搜索問題，被ChatGPT暫時下架

每日見智AI

1、英偉達科學家強烈安利研究：自我修復機制，這是GPT4無法被超越的優勢

MIT和微軟的學者發現，GPT-4表現出自修復能力，可以對寫出的代碼進行自我糾錯；甚至還能給GPT-3.5生成的程序提供反饋。英偉達科學家Jim?Fan強烈推薦探究大模型自主修復的底層邏輯是什么？

結果顯示：GPT-4能夠進行自我修復的核心原因是其強大的反饋能力。它能夠有效地自我反思代碼的問題所在，使其他模型無法與之競爭。反饋模型和代碼生成模型不必相同。事實上，反饋模型才是瓶頸。

值得一提的是：自修復需要強大的模型和多樣化的初始樣本

見智點評：

這項研究的意義在于探索如何在模型中融合更多關于編程語言和代碼的知識，以提高代碼理解和自動修復的能力。大語言模型在生成代碼方面，表現出了非凡的能力，這或許對于開發人員來說可能是一個有益的工具，可以提高代碼質量和開發效率。

2、AI新玩法—用心跳分析完成用戶推薦，將提高用戶付費意愿

研究人員利用AI分析聽眾心跳來預測熱門歌曲，實現了音樂行業的重大突破。他們發現心跳的微妙變化與注意力和情緒共鳴相關。

通過無創心臟傳感器，33名志愿者聽了24首歌曲，結果顯示熱門歌曲在“沉浸感”得分上更高。利用這些數據創建的合成數據集，訓練出的人工智能在預測熱門歌曲方面達到了97%的準確率。

見智點評：

這項技術有望改變傳統的熱門挑選方法，重塑音樂產業，提高歌曲推薦的準確性，并提升流行音樂消費的體驗。盡管該研究的范圍有限，無論是參與者數量還是評估的歌曲，但其影響卻是深遠的，這一突破可能帶來更高的參與度、訂閱保留率和收入增長。

3、騰訊云推出AI原生向量數據庫，能夠幫助企業利用大模型釋放數據價值

騰訊云發布AI原生（AI Native）向量數據庫Tencent Cloud VectorDB。該數據庫能夠被廣泛應用于大模型的訓練、推理和知識庫補充等場景，是國內首個從接入層、計算層、到存儲層提供全生命周期AI化的向量數據庫，將于8月正式登陸騰訊云。

向量數據庫專門用于存儲和查詢向量數據，業界稱之為大模型的“海馬體”。據介紹，騰訊云向量數據庫最高支持10億級向量檢索規模，延遲控制在毫秒級，相比傳統單機插件式數據庫檢索規模提升10倍，同時具備百萬級每秒查詢（QPS）的峰值能力。

見智點評：

向量數據庫對產業的影響和意義主要體現在降本增效、加速大模型應用落地。向量數據庫通過將數據向量化存儲和查詢，能夠極大地提高數據處理的效率。相比傳統的數據存儲和查詢方式，向量數據庫可以實現更高的查詢速度和更低的計算成本。

這對于需要處理大規模數據和復雜計算任務的企業來說，具有重要的經濟效益。它能夠為企業提供更便捷、高效的大模型應用解決方案，從而幫助企業更好地利用大模型釋放數據的價值。

4、Bing出現搜索問題，被ChatGPT暫時下架

自美區時間?2023?年?7?月?3?日起，ChatGPT出于謹慎考慮，禁用“使用?Bing?瀏覽”測試版功能，官方表示:ChatGPT?Browse?測試版顯示出不滿足請求的內容。

目前ChatGPT把bing搜索暫時下架了，可能會在問題修復后，再次上線。

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