据量子位报道，ChatGPT此前因频繁使用破折号，甚至被戏称为“AI水印”。OpenAI首席执行官奥特曼近日宣布，这一问题已经得到解决。这意味着未来ChatGPT生成的内容将不再出现破折号过多的现象，提升用户体验并减少AI生成内容的识别特征。
ChatGPT，这款由OpenAI开发的人工智能聊天机器人，此前因其在文本生成中过度使用破折号而广受关注。这种独特的写作习惯甚至被一些用户戏称为ChatGPT的“AI水印”，成为识别其生成内容的一个非官方特征。然而，这一现象似乎即将成为历史。OpenAI的首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）近日宣布，公司已经成功解决了ChatGPT的这一“破折号癖好”。这一改进预计将显著提升ChatGPT生成文本的自然度和可读性，同时也将减少AI生成内容因特定格式特征而被轻易识别的可能性。对于用户而言，这意味着未来将能获得更加流畅、更少重复性标点符号干扰的AI生成文本体验。
谷歌云和加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究人员提出了一种名为“监督强化学习”（SRL）的新型强化学习框架。该框架通过将问题解决重构为一系列逻辑“动作”，在训练过程中提供丰富的学习信号，显著提升了语言模型学习复杂多步推理任务的能力。实验表明，SRL不仅在数学推理基准测试中表现出色，还能有效泛化到代理软件工程任务。与现有依赖最终答案正确性的强化学习方法（RLVR）相比，SRL能让更小、成本更低的模型达到更高的推理水平，解决了传统方法在处理极具挑战性问题时因稀疏奖励和计算成本导致的学习瓶颈。
NVIDIA宣布，其生成式AI超分辨率技术正显著加速天气预测。结合NVIDIA Earth-2平台和CorrDiff模型，该技术实现了50倍的速度提升，为低计算需求、可扩展的AI模型提供了解决方案。这意味着更快的模型训练和实时预测已成为现实。
Databricks本周详细介绍了其“ai_parse_document”技术，该技术已集成到Databricks的Agent Bricks平台中。此工具旨在解决企业AI应用中的关键瓶颈，即大约80%的企业知识仍被困在PDF、报告和图表中，现有AI系统难以准确处理和理解。Databricks首席研究科学家Erich Elsen指出，尽管人们普遍认为PDF解析已解决，但实际上，由于企业PDF的复杂性，如混合内容、不规则布局等，现有工具难以准确捕获信息，导致下游AI应用不可靠。新工具旨在取代多服务管道，以单一功能解决这一挑战。
