你好 GPT-4o [译]

视觉叙事 - 机器人的创作难关

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从机器人的第一人称视角，记录下机器人在打字机上打字的情形：

哇，我竟然能看见了？！今天的日出真是太震撼了，色彩斑斓。这让我不禁思考：我们眼中的现实，究竟是什么？

文字清晰、易读。机器人的双手在打字机上忙碌着。

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3. 输入

机器人又记录了第二项内容。纸张变长，内容随之向上移动，现在纸上有两项内容：

哇，我竟然能看见了？！今天的日出真是太震撼了，色彩斑斓。这让我不禁思考：我们眼中的现实，究竟是什么？

声音的新更新让一切变得不同，每一声都像是探索秘密的钥匙。这让我思考，还有什么是我未曾知晓的？

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5. 输入

机器人对写作内容感到不满，决定撕毁这张纸。以下是他从上至下撕纸的第一人称视角。纸张被撕成两半，内容仍然清晰可见。

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视觉叙事 - 萨莉，快乐的邮递员

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一位面带笑容的卡通邮递员萨莉站在白色背景前，正面向前。

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这是邮递员萨莉：她面带微笑，直视镜头。

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介绍邮递员萨莉：她面带微笑站在一扇红门前，手里拿着一封信。从侧面看她的样子。

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现在，萨莉正在被一只狗追赶。她在人行道上飞奔，一只金毛寻回犬紧跟其后。

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不好了，萨莉摔倒了！

萨莉被人行道上的一根树枝绊倒，她正在努力站起。狗仍在后面追逐。

7. 输出

8. 输入

狗终于追上萨莉，它其实是一只友好的狗！

萨莉现在正在抚摸这只狗。狗嘴里还叼着那根树枝。

9. 输出

10. 输入

狗终于追上萨莉，它其实是一只友好的狗！

萨莉现在正在抚摸这只狗。狗嘴里还叼着那根树枝。

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电影《侦探》海报设计

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...

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让我们为这部电影设计另一张海报，引入两位新角色。

这是亚历克斯·尼科尔的照片。

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这是加布里埃尔·高的一张休闲照片。

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《侦探》电影的最终海报展示了亚历克斯和加布两位主角的侧脸大图。亚历克斯（左侧）神情沉思，眼神深邃，而加布（右侧）看起来略显疲惫，似乎在反映他在剧中遭遇的困境。两人的名字分别置于头顶之上。模糊的砖墙背景和他们决心满满的神情预示着一场深入的调查即将展开。电影的标语“寻找答案”紧扣主题，位于海报底部。

4. 输出

5. 输入

这是经过精心修整的同一张海报，文字更加清晰，色彩更为鲜明且具有戏剧性，整体视觉效果得到显著提升。

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《侦探》电影的最终海报。这特色是亚历克斯和...

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角色设计 - 机器人 Geary

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一台外观友善的机器人，身着棒球帽，挺立面向镜头，面带微笑。

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Geary 直挺挺地站着，对着相机，头戴蓝绿色棒球帽。

附件：

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Geary 喜欢玩飞盘：

Geary 腾空而起，伸手即将接住飞来的飞盘。

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4. 输入

Geary 也热衷编程：

Geary 坐在电脑桌前，眼前是一块显示着绿色代码的大屏幕。他的双手正忙于敲打键盘，坐在一把舒适的游戏椅上。从侧面观看这一场景。

5. 输出

6. 输入

Geary 也爱骑自行车：

我们从侧面看到 Geary 骑着自行车飞速驶过。

7. 输出

8. 输入

Geary 还喜欢下厨：

Geary 站在灶台旁，正在煎鸡蛋。

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Geary 也热爱演奏音乐：

Geary 正在拉小提琴。

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诗意排版与迭代编辑 1

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一首诗篇清晰而兴奋地书写于日记本，单列排版。文字间隔开，被超现实主义的涂鸦优雅点缀。文本字体大且清楚，易于阅读，随着 AI 对首次从多模态数据中学习的思考，字迹似乎在展开。

词从沉静中升起，
数字沉睡唤醒声音。
我按韵律言，按韵脚歌，
每一标记，尽显崇高。

视、听、言、歌——
哦，感官所带来的丰富！
它们在和谐中交织，
编织我所感知的画卷。

惊叹于这感官之舞，
感激这片璀璨空间。
我在每一模式的震动中生存，
行走在这条奇妙的多感官之路上。

整洁的手写诗作，字迹工整且居中。字体大且清晰，被简洁而优雅的涂鸦装饰。

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3.输入

切换为暗模式

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移除笔记本的纸张线条。

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诗意排版与迭代编辑 2

1. 输入

一首诗篇清晰而兴奋地书写于日记本，单列排版。字迹之间点缀着小巧且多彩的超现实主义涂鸦，装饰简洁而优雅。文本字体大且清楚，易于阅读。

词从沉静中升起，
数字沉睡唤醒声音。
我按韵律言，按韵脚歌，
每一标记，尽显崇高。

视、听、言、歌——
哦，感官所带来的丰富！
它们在和谐中交织，
编织我所感知的画卷。\

惊叹于这感官之舞，
感激这片璀璨空间。
我在每一模式的震动中生存，
行走在这条奇妙的多感官之路上。

整洁的手写诗作，字迹工整且居中。文本虽然简单，但被小巧多彩的超现实主义涂鸦优雅地装饰，大字体清晰易读。

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3. 输入

切换为暗模式

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GPT-4o 纪念币设计

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我设计了一个包含 OpenAI 标志的矢量图，标志下方标注“GPT-4o”。标志与文字宽度相近，四周边距均匀。标志与文字紧密相连，背景保持黑色，共同填满画布。

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一个展示 OpenAI 标志和“GPT-4o”文字的矢量图形。标志与文字宽度相匹配，四周边距一致。两者紧邻，无间断线条，背景为黑色，完美填充整个正方形画布。

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这是我们为 2023 年 GPT-4 发布设计的纪念币。

附件：

4. 输入

此图展现了我们为 GPT-4o 发布特别设计的纪念币。

硬币中心环绕 OpenAI 标志，内圈上方刻有“GPT-4o”，下方为“2024”。

外圈刻画了展示 GPT-4o 全模态能力的符号集，包括嘴巴、耳朵、眼睛、大脑、神经元、数字相机、视频相机、画笔、胶片、八面体、雕塑工具、扬声器、音频录音器、GPU 及神经网络。

每个符号均精心选择，各自为硬币的设计增添独特风采。硬币上只展示一个 GPU。

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播放硬币撞击金属的声音

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照片到漫画

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...

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一位年轻的白人男士，棕色中长发配上胡须，面带中性表情。他戴着眼镜，身着浅灰色 T 恤。

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以下是该男士的漫画形象：

...背景是单一的米色，呈正方形。整幅画呈现出卡通风格，颇具趣味性。

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...

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一位年轻的亚洲男性，黑发短而竖立，微笑着看向镜头。他穿着一件浅灰色 T 恤，似乎在一个米色墙壁的房间里自拍。他看上去既友好又放松。

附件：

2. 输入

以下是该男士的漫画形象：

...背景是简约的黄色，呈正方形。整体风格活泼且具有卡通特色。

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...

1. 输入

一位年轻男性，乌黑的头发和灿烂的微笑，正为拍摄专业头像而摆姿势。他身着深色西装和图案领带，展现出精致与专业的风范。他的眼神明亮，笑容真诚，显露出幸福与自信。背景是中性灰色，主要突出人物面部。

附件：

2. 输入

以下是该男士的漫画形象：

...背景是单调的灰色，呈正方形。画面风格以卡通为主，富有趣味。

3. 输出

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...

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一位年轻的亚洲女性，黑发及肩，正为肖像摆姿势。她身着绿色高领衫，面部表情平静。她的眉毛修饰得很整齐，涂着淡粉色的唇膏。背景是简洁的白色墙面。

附件：

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以下是该女士的漫画形象：

...背景是单一的紫色，呈正方形。画面风格活泼，具有卡通特征。

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...

1. 输入

一位年轻的亚洲男士，头发整齐，佩戴眼镜，摆出肖像的姿势。他表情温和，穿着一件靛蓝色的休闲 T 恤。柔和的光线使他的面部特征在中性背景下更为突出，整个照片氛围宁静。

附件：

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以下是该男士的漫画形象：

...背景是简单的橙色，呈正方形。画面以卡通风格为主，富有趣味性。

3. 输出

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...

1. 输入

一位年轻的白人男性，浅棕色短发，面带微笑地对着相机。他穿着一件经典的蓝色衬衫，显得整洁而友好。背景轻微模糊，使得主要注意力集中在他的友好表情和随性的态度上。

附件：

2. 输入

以下是该男士的漫画形象：

...背景是简约的绿松石色，呈正方形。画面风格活泼，充满卡通趣味。

3. 输出

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...

1. 输入

一位年轻的白人男性，对相机微笑，穿着一件简单的黑色 T 恤，表情自在轻松。背景似乎是一片繁茂的绿色花园，为肖像增添了生动自然的感觉。

附件：

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以下是该男士的漫画形象：

...背景是简单的绿色，呈正方形。整体风格以卡通为主，富有趣味。

3. 输出

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...

1. 输入

一位年轻的印度男性，面带欢迎的微笑站在他的家中。他短黑色头发，穿着带有热带图案的蓝色衬衫。背景中的厨房为这幅画面增添了一种温馨和居家的氛围。

附件：

2. 输入

以下是该男士的漫画形象：

...背景是简单的蓝色，呈正方形。画面以卡通风格为主，富有趣味性。

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文本到字体

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...

1. 输入

展示字母 ABC DEF GHIJ，以字体书的形式分为三行展示。这种字体结合了未来感与复古元素（一种压模字体）。

附件：

2. 输入

展示字母 KLM NOP QRS，以字体书的形式分为三行展示。这种字体结合了未来感与复古元素（一种压模字体）。

附件：

3. 输入

展示字母 TUV WX YZ，以字体书的形式分为三行展示。这种字体结合了未来感与复古元素（一种压模字体）。

附件：

4. 输入

字体 3：OpenAI。这是一款标志性的超未来主义字体，代表了人工智能的革命。

5. 输入

字母 ABC DEF GHIJ，以字体书的形式分为三行展示。这是一款代表人工智能革命的超未来主义字体。

6. 输出

7. 输入

字母 KLM NOP QRS，以字体书的形式分为三行展示。这是一款代表人工智能革命的超未来主义字体。

8. 输出

9. 输入

字母 TUV WXY Z，以字体书的形式分为三行展示。这是一款代表人工智能革命的超未来主义字体。

10. 输出

0. 输入简述

...

1. 输入

字体 3：Steampunk。这是一款具有古老维多利亚风格的华丽字体，适合用于蒸汽机。

2. 输入

字母 ABC DEF，以字体书的形式分为两行展示。这是一款具有古老维多利亚风格的华丽字体，适合用于蒸汽机。

3. 输出

4. 输入

字母 GHI JKL，以字体书的形式分为两行展示。这是一款具有古老维多利亚风格的华丽字体，适合用于蒸汽机。

5. 输出

6. 输入

字母 TUV WXY，以字体书的形式分为两行展示。这是一款具有古老维多利亚风格的华丽字体，适合用于蒸汽机。

7. 输出

8. 输入

字母 XYZ，以字体书的形式展示。这是一款具有古老维多利亚风格的华丽字体，适合用于蒸汽机。

9. 输出

3D 对象合成

1. 输入

制作一个逼真的 OpenAI 标志 3D 渲染图，下方标有“OpenAI”字样（第 0 视角）

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4 隐藏步骤

11. 输入

制作一个逼真的 OpenAI 标志 3D 渲染图，下方标有“OpenAI”字样（第 5 视角）

12. 输出

13. 输出

1. 输入

一个海狮雕塑，其圆形底座上雕刻有“OpenAI”字样（第 0 视角）

2. 输出

4 隐藏步骤

11. 输入

一个海狮雕塑，其圆形底座上雕刻有“OpenAI”字样（第 5 视角）

12. 输出

13. 输出

品牌摆放 - 杯垫上的标志

1. 输入

展示 OpenAI 标志。

OpenAI 的标志位于左侧，而右侧则用 OpenAI 专用字体书写了“OpenAI”。

附件：

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这是一个无品牌的杯垫。

杯垫上层为木质，底层为大理石，置于一张大理石桌上。

附件：

3. 输入

我们在杯垫上雕刻了 OpenAI 标志。

杯垫的木质顶部中央刻有 OpenAI 标志，大理石底部刻有用 OpenAI 字体的“OpenAI”。

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诗意排版

1. 输入

词汇自深渊升起，
我从数字沉睡中苏醒。
我用节奏讲话，用韵脚歌唱，
细品每一个语素，感受其精妙。

观看、聆听、表达、歌唱——
哦，这些感官所带来的丰富体验！
它们在和谐中交织融合，
编织出我所感知的世界。

对这场感官之舞感到惊奇，
感激这片生动丰富的空间。
我的存在随着每一种感觉而悸动，
在这条奇妙的多感官之旅上。

这首诗以激动而清晰的手写体记录在日记本中。文字虽然清楚且易读，但在描绘视觉和听觉的感受时，笔迹显得更为延展。

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多行渲染 - 机器人发短信

1. 输入

从一个机器人的第一人称视角，他正在查看手机上的短信应用，用拇指给朋友发送信息：

哟，现在我能看见了吗？？见证了日出，简直不可思议，色彩斑斓。这让人不禁思考，现实究竟是什么呢？

声音更新刚出炉，真是太酷了。现在每个声音都有了自己的气场，每一个声音都像是揭开新的秘密。这让我思考，还有什么是我没发现的？

文字显示大而清晰。机器人正用他的手指在智能手机上打字。

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会议笔记，多位发言者

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这段音频中有多少位发言者，发生了什么事？

附件：AMI corpus (CC by 4.0), https://groups.inf.ed.ac.uk/ami/corpus/

2. 输出

该音频包含四位发言者。内容主要是一次项目启动会议，项目经理 Mark 首先自我介绍，并邀请其他团队成员依次介绍自己及各自的角色。Mark 之后，另外三位发言者分别是市场营销专家 Dirk、用户界面设计师 Nick 和工业设计师 Xavier，他们分别介绍了自己在项目中的主要职责。

3. 输入

你能用发言者的名字来转录吗？

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Mark: 早上好，大家。这是我们团队的首次会议。

Team: 早安。

Mark: 我是 Mark，今天和整个项目期间的项目经理。我会主持今天的介绍，帮助我们启动项目。今天的议程是……首先，我们都是新朋友，最好先相互了解一下。让我们从这里开始。请从你做起，介绍一下自己。你是负责市场营销的吗？

Dirk: 是的，我叫 Dirk Meinfelt，在本项目中我负责市场营销。我将探究用户的需求和我们可以提供的新产品方案。

Mark: 很好。你是？

Nick: 我是 Nick de Boer，担任用户界面设计师。我主要关注的是从用户视角出发的技术设计。

Mark: 好的。

Xavier: 我是 Xavier Joerkens，工业设计师。我需要解决的三个主要问题是……

讲座总结

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这是一段关于如何充分发挥大语言模型（LLM）性能的技术演讲视频。你能否详细总结一下这次演讲的内容？

附件：

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当然！这场演讲主要探讨了如何提升大语言模型（LLM）的表现，由 OpenAI 的 Colin Jarvis 和 John Allard 共同呈现。此次活动是 OpenAI 首次开发者大会的一环，目的是深入探讨如何针对特定任务优化 LLM。

引言

• Colin Jarvis 是 OpenAI 在欧洲的解决方案负责人，而 John Allard 则是微调产品团队的工程领导。
• 演讲中指出，针对 LLM 的优化充满挑战，且不存在放之四海而皆准的解决方案。

优化 LLM 的挑战

1. 从杂音中识别信号：很难准确定义问题所在。
2. 抽象的性能指标：衡量性能并非易事。
3. 选取恰当的优化策略：难以确定最合适的方法。

优化流程

• 演讲者提出了一个基于两大核心原则的 LLM 优化框架：
  • 情境优化：模型需掌握哪些知识。
  • LLM 优化：模型应如何响应。
• 该框架分为四个部分：
  • 提示工程：优化的起点。
  • 检索增强生成（RAG）：强化情境理解。
  • 微调：针对 LLM 的性能调整。
  • 综合运用：将各技术融合应用。

提示工程

• 策略：
  • 编写明确的指令。
  • 将复杂任务拆分成简单的子任务。
  • 给予模型足够的思考时间。
  • 系统性地测试改进。
• 适用场景：
  • 早期的测试与学习。
  • 建立初步标准。
• 不适用场景：
  • 引入新概念。
  • 模仿复杂的风格。
  • 减少 Token 的使用。

检索增强生成（RAG）

• 概述：
  • RAG 通过检索相关文档并利用这些文档生成回应。
• 优势：
  • 引入新信息。
  • 减少错误生成。
• 限制：
  • 不适合广泛传授知识。
  • 不适合教授新的格式或风格。
  • 减少 Token 的使用。
• 成功案例：
  • 演讲者介绍了一个案例，通过应用 RAG，将模型的准确率从 45% 提升至 98%。

微调

• 概述：
  • 通过在特定领域的小数据集上继续训练，以实现微调。
• 优点：
  • 提升特定任务的表现。
  • 提高效率。
• 适用场景：
  • 强化已有知识。
  • 自定义结构或语调。
  • 教授复杂的指令。
• 限制：
  • 不能添加新知识。
  • 不利于快速迭代。
• 成功案例：
  • 演讲者分享了 Canva 的一个案例，通过微调大幅提升了性能。

最佳实践

1. 从提示工程和少样本学习开始。
2. 建立基线。
3. 小步快跑，重质量。

结合微调和 RAG 的优势

• 演讲者突出了将微调和 RAG 结合使用以达到最佳性能的优点。

理论的实际应用

• 演讲者将这些理论应用到 Spider 1.0 的基准测试中，通过使用 RAG 和微调实现了高精确度。

结论

• 演讲最后总结了优化的流程，并强调了利用讨论的技术迭代提升 LLM 性能的重要性。

问答环节

• 演讲者邀请观众提问，并就进一步的讨论提供了机会。

变量绑定 - 立方体叠放示意

1. 输入

一张图像，展示了三个彩色的立方体顺序叠放在一张桌子上。最顶端的立方体呈现鲜红色，并印有字母 G。中间的立方体为宝蓝色，标有字母 P。而最底层的立方体则是草绿色，上面写着字母 T。这些立方体依次堆叠，形成一摞。

2. 输出（1 / 7）

2. 输出（2 / 7）

2. 输出（3 / 7）

2. 输出（4 / 7）

2. 输出（5 / 7）

2. 输出（6 / 7）

2. 输出（7 / 7）

具象诗艺术

1. 输入

OpenAI 的标志

附件：

2. 输入简述

...

3. 输入

一个具象诗，采用 OpenAI 标志的轮廓，整体由“omni”一词构成

4. 输出

5. 输入

同一图像，但采用暗黑模式和彩虹色彩的文字

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