2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
@LlamaIndex创始人Jerry Liu
类似GPT-4的全部功能将开源，而且速度更快、成本更低。这和GPT-5一样让我兴奋。
在该项由纽约科恩儿童医学中心进行的研究中，ChatGPT-4被用于分析自2013年至2023年间JAMA Pediatrics和NEJM发表的100个儿科病例。
研究人员将相关病例的文本粘贴到ChatGPT的提示中，然后由两名合格的医学研究员对AI生成的答案进行评分。ChatGPT在100个病例中仅有17个正确的诊断，72个错误的诊断，以及11个未完全捕捉到诊断的情况。其中，57%的错误诊断集中在同一器官系统。