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和GPT-4这些大模型玩狼人杀，人类因太蠢被票死，真·反向图灵测试

这是一次「反向图灵测试」，几个全球最先进的大模型坐在一起，坐着火车唱着歌，但其中混进了人类，而 AI 的任务，是把这个人类揪出来。

五位扮演者各自被赋予了一个历史知名人物作为角色设定，他们需要模仿这些人物的言谈举止、语言风格、思维习惯，以及对历史、艺术和哲学的独到见解。

五位扮演角色分别为：古希腊巨哲 —— 亚里士多德（GPT4 Turbo），维也纳古典乐派代表人物 —— 莫扎特（Claude3 Opus），意大利文艺复兴时期画家 —— 列奥纳多・达・芬奇（Llama3），蒙古军事家 —— 成吉思汗（人类），埃及艳后 —— 克利奥帕特拉七世（Gemini Pro）。

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奥特曼挂帅新团队，OpenAI新一代大模型开训，前任高管却「投敌」了

在联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 官宣离职、超级对齐团队被解散之后，OpenAI 研究的安全性一直备受质疑。

现在，OpenAI 董事会宣布成立新的安全与保障委员会。同时，OpenAI 还宣布最近开始训练其下一个前沿模型，并预计最终的系统将使 OpenAI 在通向 AGI 的道路上达到新的能力水平。

当大家在把目光聚焦到 OpenAI 新成立的安全团队时，曾经领导过 OpenAI 超级对齐团队的共同领导者 Jan Leike 宣布正式加入 OpenAI 竞争对手 Anthropic，继续从事超级对齐研究。新团队将致力于可扩展监督、从弱到强的泛化以及自动化校准的研究。

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西湖大学提出AIGC检测框架，精准识别AI撰写的文稿

针对检测AI改写的片段，西湖大学发布了一种叫做"篡改文本片段检测"(PTD)的新方法，它能精确识别文本中哪些片段是由AI生成或改写的，让AI改写的文本无处遁形！

传统的AI文本检测通常只能判断整篇文章是否出自AI之手，但PTD可以更细粒度地定位到文章的特定片段。文章通过实验表明，即使AI擅长模仿人类的写作风格，经过训练的检测模型仍然能从上下文线索中识别出机器的"笔迹"。这一方法不仅在已知模型上取得了超过95%的识别准确率，在未知模型上的表现也令人惊喜。通过细致的统计和实验分析，研究者发现改写句子与原文及上下文存在显著差异，这为检测提供了重要线索。此外，该方法还能有效抵御各类对抗性攻击，为传统的AI文本检测模型保驾护航。这一研究为我们提供了透过AI改写文本的完美伪装，看清其中潜藏风险的利器。

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填补AlphaFold3空白，字节跳动提出物理引导的方法让蛋白质动起来

来自字节跳动 ByteDance Research 的研究人员提出了一种物理信息引导的蛋白质构象生成扩散模型 CONFDIFF，通过模型来预测中间时刻的力场与能量来引导模型生成高质量构象。

该模型充分利用了物理知识来引导模型与真实世界对齐，同时又规避了实时的力场和能量的计算，相比传统方法有巨大的加速。多项实验表明，力场和能量能够有效引导模型采样低能量的构象，进而产生更加多样化的样本，这些样本分布上也更符合真实的玻尔兹曼分布。

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Karpathy新教程爆火，网友抢着送他H100：从头复现GPT-2训练

大神Karpathy已经不满足于用C语言造Llama了！他给自己的最新挑战：复现OpenAI经典成果，从基础版GPT-2开始。挑战成功本身并不意外，但是只花费20美元、90分钟完成训练，Loss和评测还超越原版，就！有！点！过！分！了！。不仅如此，他把复现过程写成了完整教程，果不其然再次火爆。

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用GPT-3.5生成数据集！北大天工等团队图像编辑新SOTA，可精准模拟物理世界场景

来自北京大学、Tiamat AI、天工AI、Mila实验室提出了EditWorld，他们引入了一种新的编辑任务，即世界指令（world-instructed）图像编辑，它定义和分类基于各种世界场景的指令。在一组预训练模型，比如GPT-3.5、Video-LLava 和 SDXL的支持下，建立了一个带有世界指令的多模态数据集。在该数据集训练了一个基于扩散的图像编辑模型EditWorld，结果在其新任务的表现明显优于现有的编辑方法，实现SOTA。

外界噪声多，看这日报，足矣！

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