学习英语对人类而言并非易事，但计算机学习英语的方法十分简单：将互联网上收集的海量文本输入到名叫神经网络的数学模型中。这是 OpenAI ChatGPT 等生成式 AI 模型背后的工作原理。但这种方法的缺点也十分明显：训练成本昂贵且耗费大量时间。大语言模型的黑箱也让人难以理解其内部工作以及为什么会失败。面对困难，部分研究人员选择了在小型数据集上训练小型模型，然后研究其行为。微软研究人员最近在预印本平台 arxiv.org 上发表论文，介绍了一种训练微型语言模型的新方法：用儿童故事培养它们。 ChatGPT 使用的 GPT-3.5 模型有近 2000 亿个参数，需要至少 1000 个 GPU 训练数周时间。只有少数公司能获得必要的资源。但微软研究人员的研究表明，规模仅为最先进大语言模型数千分之一的微型语言模型在这种方法训练下能很快学会讲述一致且语法正确的故事。这项研究结果或能为新研究指明方向。

52 岁的佛罗里达男子 Wendell Doyle Goney 本周认罪，他作为一名已定罪重罪犯而持有武器，并使用武器击落了警方无人机，他面临 10 年徒刑，其判决将在明年 1 月 18 日宣布。警方是在 2021 年 7 月出警回应一起入室盗窃案，当使用价值 2.9 万美元的无人机进行户外搜索时，无人机被 Goney 从附近住宅区使用步枪开枪击落。Goney 声称无人机令其不甚烦恼。记录显示，Goney 犯有 29 项重罪，包括恶意伤害警官、暴力拒捕、非法持有毒品、入室盗窃，以及已定罪重罪犯而持有武器。美国联邦法律禁止大多数已定罪重罪犯持有武器。

为了妥善利用生成文本和图像的生成式 AI，日本政府正推进制定面向企业等的指导方针。草案显示不仅是 AI开 发商和服务提供商，使用 AI 开展业务的企业和团体也将承担一定的责任。指导方针明确了创造 AI 基础性技术的“算法开发者”、提供基于 AI 的服务和软件的“服务实施者”以及运用 AI 开展业务的企业等五大业务主体须共同担负责任和义务。草案指出，社会所追求的方向是“开发和使用 AI 是为了拓展人们的能力，使追求幸福成为可能”，“不得以企图侵犯人权、实施恐怖主义及犯罪为目的、或助长上述行为的不当输入输出方式提供或使用 AI”。

生成式 AI 使用的 GPU 基本上指的都是英伟达的产品。英伟达被广泛视为是一家硬件公司，但它的软件工程师数量多于硬件工程师。它对使用其软件工具（CUDA）设定了非常低的门槛，围绕其硬件构建了强大的软件护城河。完全依赖于英伟达的产品对生成式 AI 领域的众多科技公司而言并非好事，其中一大问题是英伟达的产品供不应求。部分大公司拥抱了自研 AI 芯片，而 AMD 和英特尔等也都努力进入这一市场。因为 CUDA 工具的广泛使用，即使不使用英伟达的硬件，其它公司的 GPU 和加速器仍然需要设法支持 CUDA。PyTorch 已经将用户与底层 GPU 架构分离开来，而 AMD ROCm 提供了 CUDA 的开源替代，今天跨越 CUDA 护城河可能就像使用 PyTorch 一样简单。