ChatGPT插件数量大爆发!总数已达390个，与刚开放时的74个相比，增长超过400%。而且有网友指出，其中112个都是在6月11日这一天冒出来的……虽然早期插件质量参差不齐体验一般，但随着后续更多新插件加入，各种“联动出奇迹”的插件组合也被挖掘了出来。举例来说，最近很火的玩法是只

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　　自从ChatGPT问世以来，大模型如何落地、盈利，就成了无数创业者都在思考的问题。一个尴尬的现实是，现阶段C端最受欢迎的一类AI应用，实在让人很难以启齿……尽管ChatGPT发布后，OpenAI十分注重模型的安全性、合规性，但还是有很多开发者攻破了ChatGPT的安全漏洞，让GPT实现了“越狱”，并开发出了各种突破限制的AI应用。这样的“预演”，在C端大模型落地困难的今天官方文章生成器，无疑提供了一种另类的“经验”。

　　正在悄然切换，进入AI时代。现在打开淘宝，搜索“淘宝问问”，你可以直接跳转到一个全新的页面。它还不是最终形态，如何让电商和AI更好地结合，找到那条打通最佳的用户体验和购物链路的路径，才是真正的挑战。

　　9月16日，Skynews消息，英国知名上诉官ColinBirss勋爵，在英国律师协会最近举办的一次活动的演讲中表示，他正在使用ChatGPT总结一些法律的裁决书。Birss说:“当我正准备写一份法律裁决书时，也知道该如何写。主要面向在英格兰和威尔士注册的律师，提供行业新闻、法律分析、职业发展信息以及有关法律实践和法律职业的各类话题。

　　OpenAI是当下AI产业的风向标，据TheInformation报道，OpenAI的年营收已达到13亿美元，其爆发式增长提振了AI产业的信心。9月24日的美国旧金山举行的YC校友会上，OpenAI创始人兼CEOSamAltman的演讲无疑是当天最火爆的，台下挤满了前来学习和交流的创业者。“人们可以原谅人类犯错，但不能原谅计算机”，SamAltman强调人们对计算机采用的标准是不同的，创业者应当意识到这一点，并确保A

　　给自己放个假吧ChatGPT，再更新的这么快，网友的脑洞可就跟不上了。ChatGPT宣布了一次重要更新，然后有了全面的多模态能力。

　　9月29日，Appleinsider消息，苹果CEO蒂姆·库克在接受《伦敦标准晚报》采访时回应，正在加大对人工智能、机器学习人才的招聘，用于开发生成式AI产品。AI功能几乎遍布苹果的所有产品，例如，AppleWatch的跌倒检测、碰撞检测、心房颤动检测、心电图等，这些都是最典型的应用案例。相信在不远的将来，我们会在siri、iphone、iwatch等产品中，使用上苹果版ChatGPT。

　　重磅升级：可以看图、听声音、说线日，OpenAI在官网宣布，对ChatGPT进行重磅升级实现看图、听声音、输出语音内容三大功能。早在今年3月OpenAI发布GPT-4模型时，就展示过看图的功能，但由于安全、功能不完善等原因一直没有开放。BeMyEyes将ChatGPT的看图功能，植入在应用中，为盲人和弱视群体提供服务。

　　随着生成式人工智能ChatGPT的横空出世，各个公司和机构也都纷纷推出自己的大模型人工智能AI。这一技术的应用无疑是给人类带来了诸多便利和许多未曾开发的机会文章原创检测免费，例如，现在学生更容易解决复杂问题，医学进步等等。但是随着技术的不断进步，未来预计会有更加高效、环保的生成式人工智能解决方案，到那时耗电量问题应该会得以解决。

　　由DeepMind、Google、百度和Meta的研究人员共同创立的AI创企Reka，最近宣布了最新产品一款多模态AI助手Yasa-1。这款助手被设计成可以理解和互动文本、图像、视频和音频等多种媒体形式，被认为有望成为OpenAI的ChatGPT的竞争对手。Yasa-1的发布标志着多模态AI助手领域的竞争愈发激烈，预示着未来AI助手将在不同媒体类型之间进行更多复杂的交互，为用户提供更多有趣和实用的功能。

　　Automatica是一款智能销售助手，通过AI技术帮助用户高效获取潜在客户。它提供自定义筛选功能和Google搜索结果，帮助用户准确筛选目标客户。无需繁琐的学习过程，您已经知道如何使用它。您可以即时找到潜在客户，并且支持与其他系统的无缝集成。用户还可以自定义AI助手，让它们在您睡觉时为您工作。快速获取合格潜在客户，加速您的业务增长官方文章生成器。

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　　定制GPT商店是一款提供定制智能助手的在线商店。用户可以通过该平台定制属于自己的智能助手，并根据自己的需求来配置功能、定价等。定制GPT商店的主要优势是灵活性和个性化定制。用户可以根据自己的具体需求来选择功能，并且可以根据使用情况进行调整和优化。定制GPT商店的定价策略也非常灵活，用户可以根据自己的需求和预算来选择合适的定价方案。定制GPT商店定位于个人用户和小型企业，帮助他们提升工作效率和解决问题。

　　StyleTTS 2 是一款文本转语音（TTS）模型，使用大型语音语言模型（SLMs）进行风格扩散和对抗训练，实现了人级别的 TTS 合成。它通过扩散模型将风格建模为潜在随机变量，以生成最适合文本的风格，而无需参考语音。此外，我们使用大型预训练的 SLMs（如 WavLM）作为判别器，并结合我们的创新可微持续时间建模进行端到端训练，从而提高了语音的自然度文章原创检测免费。StyleTTS 2 在单说话人 LJSpeech 数据集上超越了人类录音，并在多说话人 VCTK 数据集上与之匹配，得到了母语为英语的评审人员的认可。此外，当在 LibriTTS 数据集上进行训练时，我们的模型优于先前公开可用的零样本扩展模型。通过展示风格扩散和对抗训练与大型 SLMs 的潜力，这项工作在单个和多说话人数据集上实现了一个人级别的 TTS 合成。

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