又是大新聞爆炸的一週，碼農幫手 Cursor，設計師的 AI 工具 Adobe firefly，Google 的 ChatGPT 「Bard」，Bing Image Creator，以及 ChatGPT Plugins 等，目不暇接，引人焦慮。
前一週的請看此條：
https://twitter.com/cryptonerdcn/status/1637732263709532160
3 月 20 日
Cursor.so 發布，
Cursor.so 是集成了 GPT-4 ，對表 Github Copilot 的優秀而強大的免費代碼生成器。 它支持多種編程語言，可以根據你的輸入和需求自动生成代碼片段。
其最大特點是免費，接入了 GPT-4 因此代碼質量高於 Github Copilot（其內部也集成了 Github Copilot）。同時因為也集成了 ChatGPT，可以直接在界面上進行問答。另外，不同於 Github Copilot 僅支持 VS Code，它可以支持很多主流 IDE。
直接在 IDE 中問答
但是這裡有個壞消息：根據 @dotey 提供的情報，Cursor.so 已經刪除 GPT-4 的宣傳語，現在使用的是 GPT-3.5。
3 月 21 日
Adobe 宣布發布 Firefly。
Firefly 是 Adobe 推出的人工智能繪畫工具，主要功能是圖像生成和藝術字體效果。 它能夠根據文本提示詞創建圖像，並提供數百種風格可以對結果進行調整。
AI Art Generator – Adobe Firefly
文字生成圖像範例，類似於 Midjourney
文字效果 / 藝術字 範例
申請鏈接：
這一天還有個大新聞：Google 的 Bard 正式公測。（雖然只有美國和英國 IP 能夠申請。）根據各種體驗者的報告，在英文上，雖然稍遜一籌不過和 ChatGPT 算是能打的有來有回。最大的問題是：暫時不支持多語言，也不會寫代碼。
3 月 22 日
GTC2023 中，NVIDIA 宣布提供生成式 AI 的雲服務，並發布針對 LLM 優化的 NVIDIA H100 NVL，老黃稱之為比「當前唯一可以實際處理 ChatGPT 的 GPU」HGX A100 快 10 倍。
同一天，Bing Image Creator 發布。它是微軟基於人工智能技術推出的在線 AI 繪圖工具，能夠通過圖像創建者讓使用者以文字敘述快速生成圖片。它是基於 OpenAI 的 DALL-E 模型的先進版本，已經整合到新版的 Bing 和 Edge 瀏覽器中。
無需 new bing 的試玩：
3 月 23 日：微軟正式推出 Microsoft Loop。
Microsoft Loop 是一款新的協作畫布，允許團隊跨 Microsoft 365 應用程序進行協作。 Loop 的組件、頁面和工作空間都建立在微軟的 Fluid Framework 開源平台上。
可以看出 Microsoft Loop 完全就是對標 Notion，連 Notion AI 他們都有一個類似的，就是上週提到的 Microsoft 365 Copilot：
https://twitter.com/cryptonerdcn/status/1637732318260654080?s=20
同一天，Canva 出了十個 AI 能力來對標 Adobe firefly
3 月 24 日
大新聞來了！ChatGPT 公布插件（Plugins）支持！
插件 (Plugins) 是專門為語言模型設計的工具，可幫助 ChatGPT 訪問最新信息、運行計算或使用第三方服務，因此第三方開發商能夠將自己的服務集成到 ChatGPT 的對話窗口中。首批開放的插件包括了酒店航班預訂、外賣服務、在線購物、法律知識、專業問答、文字生成語音等。
OpenAI 官方提供的一個插件是最有殺傷力的：browsing 插件。
它使用了 Bing 搜索 API，會用互聯網上最新的信息來回答問題，並給出它的搜索步驟和內容來源鏈接。這意味著 ChatGPT 是個只有 2021 年之前知識的傻子已經成為了歷史，現在它是有著互聯網最新信息的傻子了（並不是）。
對於開發者：
這裡有一個 Plugin for ChatGPT 的開發指南。
老規矩，這個也要排隊，地址在這裡：
ChatGPT plugins waitlist (openai.com)
3 月 25 日
Databricks 開源了一款名為 Dolly 的 LLM，並只用了 60 億個參數就訓練出了類似 ChatGPT 的指令跟隨能力。神奇的事，這款模型並不是新開發的。
Dolly 只有 60 億參數，遠少於 GPT-3 的 1750 億，並且已有兩年的歷史，它能如此出色地工作是非常令人驚訝的。它的原理是采用來自 EleutherAI 的現有開源 60 億參數模型，通過使用 Alpaca 的數據進行微調，使其具備原始模型中不存在的指令跟隨功能。
為什麼是開放模型？
Databricks 相信像 Dolly 這樣的模型將有助於推廣 LLM，將其從少數幾家公司負擔得起的東西變成每家公司都能擁有和定制以改進產品的商品，大多數 ML 用戶通過直接擁有他們的模型能得到最好的長期服務。
倉庫地址：https://github.com/databrickslabs/dolly
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