北京时间11月7日，在ChatGPT推出近一年后，OpenAI举行了首届开发者大会。
大会上，OpenAI的CEO Sam Altman宣布了GPT-4、ChatGPT的重磅更新并放出了成绩单：ChatGPT的周活用户数达到1亿人，已经有200万开发者正在使用OpenAI的API（应用程序接口），92%的财富500强公司正在使用OpenAI的产品搭建服务。他表示“公司在今年3月发布的GPT-4，至今仍是世界上能力最强的AI大模型”。
除了公布这些数据，OpenAI还详细介绍了一系列新功能。
对于 AI 行业从业者来说，刚刚可能是一夜未眠。
北京时间 11 月 7 日凌晨，美国人工智能公司 OpenAI 的开发者大会正式开启，创始人 Sam Altman 在台上和同事，只用 45 分钟时间，就「轰」出了团队最新的成果 GPT-4 Turbo，后者不仅更快、有更长的上下文、而且更好的控制。
同时，OpenAI 下调 API 的价格近 3 倍，降到了 1000 输入/美分，让在场开发者欢呼不已。
当然，更重要的是，OpenAI 推出了「GPTs」——让人们能用自然语言构建定制化 GPT，然后，你猜到了——可以把 GPT 上传到即将发布的「GPT Store」！
如果说 GPT-4 Turbo 是更好用的「iPhone」，GPT Store 则可能是让 OpenAI成为「苹果」一样的巨头的重要一步。
当竞争对手们依然在「AI 炼丹」时，OpenAI 已经开始构建起一个看起来相当宏伟的生态了。
GPT-4 Turbo，更快，更省钱
发布会一开始，Sam Altman 就宣布了 GPT-4 的一次大升级，推出了 GPT-4 Turbo，同步在 ChatGPT 和 API 版本推出。
Sam Altman 表示团队一直在征求开发者的建议，对开发者关注的问题做了六大升级，分别是更长的上下文长度、更强的控制、模型的知识升级、多模态、模型微调定制和更高的速率限制。
其中前四条主要关于新模型的性能的提升，而后两点则主要针对企业开发者的痛点。在提升性能的同时，OpenAI 还宣布了 API 价格的下调，可谓「加量不加价」了。
Sam Altman 公布 GPT 的六大升级｜OpenAI
六大升级中，第一，就是上下文长度。
OpenAI 原本提供的最长的上下文长度为 32k，而此次，GPT-4 Turbo 直接将上下文长度提升至 128k，一举超过了竞争对手 Anthropic 的 100k 上下文长度。
128k 的上下文大概是什么概念？大概约等于 300 页标准大小的书所涵盖的文字量。除了能够容纳更长上下文外，Sam 还表示，新模型还能够在更长的上下文中，保持更连贯和准确。
第二，是为开发者提供了几项更强的控制手段，以更好地进行 API和函数调用。
首先，新模型提供了一个 JSON Mode，可以保证模型以特定 JSON 方式提供回答，调用 API 时也更加方便。
另外，新模型还允许同时调用多个函数，同时引入了 seed parameter，在需要的时候，可以确保模型能够返回固定输出。接下来几周，模型还将增加新功能，让开发者能看到 log probs。
第三，则是模型内部和外部知识库的升级。
ChatGPT 横空出世大概一年后，GPT 的知识库终于更新到了 2023 年 4 月。Sam Altman 承诺未来还将继续更新其知识库，不使其落伍。「对于 GPT 的知识停留在 2021 年，我们和你们一样，甚至比你们更恼火。」Sam Altman 表示。
GPT 内部知识库终于升级到了 2023 年 4 月｜OpenAI
除了内部知识库的升级，GPT-4 Turbo 也升级了外部知识库的更新方式，现在可以上传外部数据库或文件，来为 GPT-4 Turbo 提供外部知识库的支持。
第四，或许是最不让人意外的，多模态。
新模型支持了 OpenAI 的视觉模型 DALL·E 3，还支持了新的文本到语音模型——开发者可以从六种预设声音中选择所需的声音。
多模态成为 GPT 的内置功能｜OpenAI
GPT-4 Turbo 现在可以以图生图了。同时，在图像问题上，目前 OpenAI 推出了防止滥用的安全系统。OpenAI 还表示，它将为所有客户提供牵涉到的版权问题的法律费用。
在语音系统中，OpenAI 表示，目前的语音模型远超市场上的同类，并宣布了开源语音识别模型 Whisper V3。
第五，模型微调与定制。
8 月，OpenAI 曾经发布过 GPT-3.5 Turbo 的微调服务。当时，有早期测试表明，经过微调的 GPT-3.5 Turbo 版本在某些任务中甚至可以超越 GPT-4，不过定价相对较高。
而此次，Sam 宣布 GPT-3.5 Turbo 16k 的版本目前也可以进行微调的定制了，且价格将比前一代更低。GPT-4 的微调定制也在申请中了。
同时，OpenAI 也开始接受单个企业的模型定制了。「包括修改模型训练过程的每一步，进行额外的特定领域的预训练，针对特定领域的后训练等等。」Sam 表示。同时他表示，OpenAI 没有办法做很多这样的模型定制，而且价格不会便宜。
第六，也是最后一点，是更高的速率限制。
GPT-4 用户，发布会后马上可以享受到每分钟的速率限制翻倍的体验。同时，如果不够满意，还可以进一步通过 API 账户，申请进一步提升速率限制。
六大升级以外，是 API 体系的全线降价。
此次新发布的 GPT-4 Turbo，输入方面比 GPT-4 降价 3 倍，而输出方面降价 2 倍，OpenAI 表示，总体使用上降价大概 2.75 倍。
新模型的价格是每千输入 token 1 美分，而每千输出 token 3 美分。降价的 API 迎来了现场开发者的欢呼。
Sam 还表示，在优先解决价格之后，下一个重点解决的问题将是速度问题，很快，开发者们就会发现 GPT-4 Turbo 将变快很多。
GPT Store 来了！
早在 5 月，OpenAI 就开放了插件系统，首批上线了 70 个大模型相关的应用，领域包括猜词、翻译、查找股票数据等等。
GPT Store 风格都非常「App Store」｜OpenAI
当时，该功能被寄予厚望，不少媒体将其类比于苹果的 App Store 时刻，认为它将改变大模型应用的生态。不过虽然后期插件不断增加，但插件系统却远远没有达到苹果应用商店的影响力。
而此次发布会上，OpenAI 则重新梳理了其应用商店的体系，并将其扩大到了一个全新的范畴——人人都能通过自然语言创建基于自己的知识库的 AIAgent，加入 OpenAI 的应用商店，并获得分成。
OpenAI 此次发布的应用，不再称为插件，而选择了一个相对比较奇怪的名字，GPT。而整体的应用商店，名字叫做 GPT Store，将在本月后期正式推出。
按照 Sam Altman 的说法，每一个 GPT 像是 ChatGPT 的一个为了特殊目的而做出的定制版本。
OpenAI 的工作人员尝试让 ChatGPT 管理自己的生活｜OpenAI
为了突出新的 GPT 应用，ChatGPT 整个页面将有小幅度的调整。左上角除了 ChatGPT，下面的应用，就是此次推出的 GPT 应用。
在演示中，可以看到，较为复杂的插件——比如曾经在 OpenAI 上线插件系统时第一批进入插件系统的 Zapier，仍然存在于目前的应用商店中，而且仍然可能是未来应用商店里很重要的一批应用。
演示中，OpenAI 的 Jessica Shay，就利用了 Zapier 链接了自己的日历和手机短信，通过与 Zapier 这个应用聊天的方式，直接安排了自己的日程，并通知了同事。
不过，Zapier 的功能虽然强大，这样的应用并不是此次发布的重点。据 Glassdoor 数据显示，Zapier 公司拥有 500-1000 名员工，而财富网站报道，Zapier 估值已达 50 亿美金。指望这样的应用来填充 OpenAI 的羽翼未丰的应用商店，使其成为一个丰富的生态显然不太现实。
因此，此次发布中，OpenAI 推出一个重磅发布：让不懂代码的人也能轻松定义一个 GPT。
Sam Altman 为此进行了现场展示。
「在 YC 工作过很多年，我总是遇到开发者向我咨询商业意见。」Sam Altman 讲到，「我一直想，如果有一天有个机器人能帮我回答这些问题就好了。」
接着，Sam Altman 打开了 GPT Builder，先打上一段对这个 GPT 的定义，类似于帮助初创公司的创始人思考他们的业务创意并获得建议，接着，在对话中，GPT Builder 自己生成了这个 GPT 的名字、图标，并通过与 Sam 对话的形式，询问 Sam 是否要对对生成的名字和图标等进行调整。
Sam Altman 正在创建一个「创业导师 GPT」｜OpenAI
接下来，GPT Builder 主动向他询问这个应用该如何与用户交互，Sam 表示可以从我的过往演讲中选择合适且有建设性的回答，然后上传了一段自己过往的演讲。
即使加上讲解，整个应用也在三分钟内就完成了。访问这个 GPT 的人，会收到 GPT 自动生成的对话开头，可以与这个 GPT 对话咨询创业相关的内容，而得到的，将是一个类似于 Sam Altman 本人的回答。
Sam 表示，创建者还可以进一步为 GPT 增加 action（动作）。
创建一个这样的 GPT，本质上，用户能够定制的功能其实并不多：指令（预设的 prompt），外设的知识库和动作。但是，能把三者丝滑地结合起来，让一个不懂代码的人也能更简单地创建应用，确实是此次 Open AI的创举。
GPT 发布后，应用可以选择私有，专属企业拥有和公开所有三种方式。而 Open AI 表示，将为受欢迎的应用提供利润分享。
很明显，OpenAI 在这里的发布，并没有希望普通用户能够通过自然语言创建出多么复杂的应用，其中的想象空间，更重要的在于个人和企业能够将自己的知识库上传到 OpenAI，一键构建专属应用。
比如作为一个拥有货运价格表的代理，可以将文件上传到 OpenAI 后，一键部署出自己的询价助理，这样简洁丝滑的应用部署，在之前还并不存在。而如果发布最终能够得到用户认可的话，类似的应用也将能够填充 OpenAI 的应用商店，使其成为各种信息的宝库。
零代码创建 AI Agent
如果你觉得上述的 0 代码的 GPT 很酷，此次 OpenAI 也推出了让开发者更容易使用 OpenAI API 的开发方式——Assistants API。
Sam Altman 表示，市面上基于 API 构建 agent 的体验很棒。比如，Shopify 的 Sidekick 可以让用户在平台上采取行动，Discord 的 Clyde 可以让管理员帮忙创建自定义人物，Snap 的 My AI 是一个自定义聊天机器人，可以添加到群聊中并提出建议。
但问题是，这些 agent 很难建立。有时需要几个月的时间，由数十名工程师组成的团队，处理很多事情才能使这种定制助手体验。这些事情包括状态管理（state management）、提示和上下文管理（prompt and context management）、扩展功能（extend capabilities）和检索（retrievel）。
在 OpenAI 开发者大会上，这些事情被 API 化——OpenAI 推出 Assistants API，让开发人员在他们的应用程序中构建「助手」。
使用 Assistants API，OpenAI 客户可以构建一个具有特定指令、利用外部知识并可以调用 OpenAI生成式 AI模型和工具来执行任务的「助手」。像这样的案例范围包含，从基于自然语言的数据分析应用程序到编码助手，甚至是人工智能驱动的假期规划器。
Assistants API封装的能力包括：
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持久的线程（persistent threads），人们不必弄清楚如何处理长的对话历史；
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内置的检索（Retrieval），利用来自 OpenAI 模型外部的知识（例如公司员工提供的产品信息或文档）来增强开发人员创建的助手；提供新的 Stateful API 管理上下文；
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内置的代码解释器（Code Interpreter），可在沙盒执行环境中编写和运行 Python 代码。这一功能于 3 月份针对 ChatGPT 推出，可以生成图形和图表并处理文件，让使用 Assistants API 创建的助手迭代运行代码来解决代码和数学问题；
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改进的函数调用，使助手能够调用开发人员定义的编程函数并将响应合并到他们的消息中。
Assistants API 处于测试阶段，从今天开始可供所有开发人员使用。开发者可以前往Assistants Playground来尝试 Assistants API 测试版，而无需编写任何代码。
原文链接：https://blog.csdn.net/SAPmatinal/article/details/134336277?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170018760416800215037488%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=170018760416800215037488&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-20-134336277-null-null.nonecase&utm_term=AI%E6%B3%95%E5%BE%8B%E5%92%A8%E8%AF%A2
