本周（3.20~3.25）的AI大新闻总览：

又是大新闻爆炸的一周，码农帮手 Cursor，设计师的 AI 工具 Adobe firefly，Google 的 ChatGPT 「Bard」，Bing Image Creator，以及 ChatGPT Plugins 等，目不暇接，引人焦虑。

前一周的请看此条：
https://twitter.com/cryptonerdcn/status/1637732263709532160

3 月 20 日

Cursor.so 发布，

Cursor.so 是集成了 GPT-4 ，对表 Github Copilot 的优秀而强大的免费代码生成器。 它支持多种编程语言，可以根据你的输入和需求自动生成代码片段。

其最大特点是免费，接入了 GPT-4 因此代码质量高于 Github Copilot（其内部也集成了 Github Copilot）。同时因为也集成了 ChatGPT，可以直接在界面上进行问答。另外，不同于 Github Copilot 仅支持 VS Code，它可以支持很多主流 IDE。

直接在 IDE 中问答

但是这里有个坏消息：根据 @dotey 提供的情报，Cursor.so 已经删除 GPT-4 的宣传语，现在使用的是 GPT-3.5。

3 月 21 日

Adobe 宣布发布 Firefly。

Firefly 是 Adobe 推出的人工智能绘画工具，主要功能是图像生成和艺术字体效果。 它能够根据文本提示词创建图像，并提供数百种风格可以对结果进行调整。

AI Art Generator – Adobe Firefly

文字生成图像范例，类似于 Midjourney

文字效果 / 艺术字 范例

申请链接：

https://firefly.adobe.com/

这一天还有个大新闻：Google 的 Bard 正式公测。（虽然只有美国和英国 IP 能够申请。）根据各种体验者的报告，在英文上，虽然稍逊一筹不过和 ChatGPT 算是能打的有来有回。最大的问题是：暂时不支持多语言，也不会写代码。

3 月 22 日
GTC2023 中，NVIDIA 宣布提供生成式 AI 的云服务，并发布针对 LLM 优化的 NVIDIA H100 NVL，老黄称之为比「当前唯一可以实际处理 ChatGPT 的 GPU」HGX A100 快 10 倍。

同一天，Bing Image Creator 发布。它是微软基于人工智能技术推出的在线 AI 绘图工具，能够通过图像创建者让使用者以文字叙述快速生成图片。它是基于 OpenAI 的 DALL-E 模型的先进版本，已经整合到新版的 Bing 和 Edge 浏览器中。

无需 new bing 的试玩：

https://www.bing.com/create

3 月 23 日：微软正式推出 Microsoft Loop。

Microsoft Loop 是一款新的协作画布，允许团队跨 Microsoft 365 应用程序进行协作。 Loop 的组件、页面和工作空间都建立在微软的 Fluid Framework 开源平台上。

可以看出 Microsoft Loop 完全就是对标 Notion，连 Notion AI 他们都有一个类似的，就是上周提到的 Microsoft 365 Copilot：
https://twitter.com/cryptonerdcn/status/1637732318260654080?s=20

同一天，Canva 出了十个 AI 能力来对标 Adobe firefly

3 月 24 日
大新闻来了！ChatGPT 公布插件（Plugins）支持！

插件 (Plugins) 是专门为语言模型设计的工具，可帮助 ChatGPT 访问最新信息、运行计算或使用第三方服务，因此第三方开发商能够将自己的服务集成到 ChatGPT 的对话窗口中。首批开放的插件包括了酒店航班预订、外卖服务、在线购物、法律知识、专业问答、文字生成语音等。

OpenAI 官方提供的一个插件是最有杀伤力的：browsing 插件。

它使用了 Bing 搜索 API，会用互联网上最新的信息来回答问题，并给出它的搜索步骤和内容来源链接。这意味着 ChatGPT 是个只有 2021 年之前知识的傻子已经成为了历史，现在它是有着互联网最新信息的傻子了（并不是）。

对于开发者：

这里有一个 Plugin for ChatGPT 的开发指南。

老规矩，这个也要排队，地址在这里：

ChatGPT plugins waitlist (openai.com)

3 月 25 日
Databricks 开源了一款名为 Dolly 的 LLM，并只用了 60 亿个参数就训练出了类似 ChatGPT 的指令跟随能力。神奇的事，这款模型并不是新开发的。

Dolly 只有 60 亿参数，远少于 GPT-3 的 1750 亿，并且已有两年的历史，它能如此出色地工作是非常令人惊讶的。它的原理是采用来自 EleutherAI 的现有开源 60 亿参数模型，通过使用 Alpaca 的数据进行微调，使其具备原始模型中不存在的指令跟随功能。

为什么是开放模型？

Databricks 相信像 Dolly 这样的模型将有助于推广 LLM，将其从少数几家公司负担得起的东西变成每家公司都能拥有和定制以改进产品的商品，大多数 ML 用户通过直接拥有他们的模型能得到最好的长期服务。

仓库地址：https://github.com/databrickslabs/dolly