：使用 GPT-4 的开源浏览器自动化

：使用 GPT-4 的开源浏览器自动化 Taxy使用GPT-4控制浏览器，并代表人来执行重复的操作。目前，它允许定义临时指令。将来，它还将支持保存和预定工作流。 Taxy目前处于研究预览状态。许多工作流程失败或使代理程序混淆。如果想在Taxy上进行改进或在自己的工作流程上进行测试，请按照说明在本地运行。 评论区有演示

OpenAI 用新模型 CriticGPT 识别 GPT-4 的代码错误

OpenAI 用新模型 CriticGPT 识别 GPT-4 的代码错误 OpenAI 研究人员透露了一种新模型 CriticGPT，设计识别 GPT-4 所生成的代码中的错误。CriticGPT 使用了人类反馈中强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback 或 RLHF) 去增强 AI 系统，它作为 AI 助手帮助人类审查 ChatGPT 生成的代码。它分析 AI 生成的代码然后指出可能的错误，帮助人类更容易识别可能会忽视的 bug。研究人员通过故意在代码中加入 bug 去训练 CriticGPT 识别和标记代码中的各种 bug。 via Solidot

用GPT-4纠错GPT-4 OpenAI推出CriticGPT模型

用GPT-4纠错GPT-4 OpenAI推出CriticGPT模型 这一新模型的发布意在向投资者传达，OpenAI在RLHF赛道上的领先地位。RLHF的一个关键部分就是收集比较，让人工智能训练师对不同的ChatGPT回答进行评分，并反馈给ChatGPT。研究发现，当训练师借助CriticGPT来审查ChatGPT输出代码时，他们的表现要比没有得到帮助的人高出60%。并且，在CriticGPT的帮助下，他们的指正比自己单独做的更加全面。CriticGPT的审查随着大模型在推理和行为方面的进步，ChatGPT变得更加准确，它的错误也变得更加微妙。这可能会使人工智能训练师很难发现其中不准确的情况，从而使RLHF的比较任务更加困难。若是如果没有更好的工具，人们很难对这些系统进行评估。而OpenAI指出，CriticGPT模型将有能力评估先进人工智能系统的输出。OpenAI举了一个例子：用户对ChatGPT下达“用Python编写指定函数”的任务，ChatGPT根据这一指令给出了相关代码。对于ChatGPT给出的代码，CriticGPT点评了其中一条，并给出了效果更好的替代方案。还有一项数据显示，在OpenAI的实验中，随机训练师在超过60%的时间里更倾向于人类与CriticGPT合作后得出的指正，而不是单纯由人类训练师作出的批评。不过，OpenAI也指出，CriticGPT的建议并不总是正确的，但与没有人工智能的帮助相比，它还是可以帮助训练师找出模型中的更多问题。 ... PC版： 手机版：