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"老师你多久没做了",　　OpenAI推出的提示词缓存可减少输入token成本多达50%；视觉微调能用图像和文本自定义模型的视觉理解功能；实时API让开发者将ChatGP的语音控件添加到App中；模型蒸馏让开发者能利用GPT-4o等尖端模型的输出提高GPT-4omini等小模型的性能。　　本文作者：李丹　　来源：硬AI　　美东时间10月1日周二，OpenAI举行了年度开发者大会DevDay，今年的大会并没有任何重大的产品发布，相比去年大会显得更低调，但OpenAI也为开发者派发了几个大“礼包”，对现有的人工智能（AI）工具和API套件做了改进。　　本次OpenAIDevDay推出一系列新工具，主要包括四大创新：提示词缓存（PromptCaching）、视觉微调（VisionFine-Tuning）、实时API（RealtimeAPI）、模型蒸馏（ModelDistillation），在降低模型成本、提高模型视觉理解水平、提升语音AI功能和小模型性能方面，给开发者带来福音。　　有评论称，今年DevDay的重点是提高开发者的能力和展示开发者圈子的故事，这表明随着AI领域的竞争日益激烈，OpenAI的战略发生了转变。上述新工具突出表明，OpenAI的战略重点是：增强其开发者的生态系统，而不是直接在终端用户应用领域竞争。　　有媒体提到，在DevDay活动前的记者会上，OpenAI的首席产品官KevinWeil谈及最近OpenAI首席技术官MiraMurati和首席研究官BobMcGrew离职，称他们离开不会影响公司发展，“我们不会放慢脚步”。　　提示词缓存（PromptCaching）可减少输入token成本多达50%　　提示词缓存被视为本次DevDay发布的最重要更新。该功能旨在降低开发者的成本、减少延迟。　　OpenAI引入的提示词缓存系统自动对模型最近处理的输入token提供50%的折扣，这可能会让经常重复使用上下文的应用程序App得到大量节省。如此大幅降低成本给企业和初创公司提供了探索新应用的重大机遇，因为这些应用以前由于费用高昂无法实现。　　OpenAI平台产品负责人OlivierGodement称，两年前GPT-3大获成功，现在OpenAI已经将相关成本降低了将近1000倍。他举不出来其他任何一个两年内能将成本降低同样幅度的例子。　　以下OpenAI的图表展示了，提示词缓存可以大幅降低应用AI模型的成本，相比各种GDP模型的非缓存token，缓存输入token的成本可以减少多达50%。　　视觉微调（VisionFine-Tuning）：视觉AI新前沿　　OpenAIDevDay公布，OpenAI最新的大语言模型（LLM）GPT-4o引入了视觉微调。此功能让开发者能用图像和文本自定义模型的视觉理解功能。　　这是被称为视觉AI新前沿的重大更新。它可能会对自动驾驶汽车、医学成像和视觉搜索功能等领域产生深远影响。　　OpenAI称，东南亚版“美团+”Grab已经利用这项技术改进其地图服务。仅使用100个示例，Grab就让车道计数的准确率提高了20%，限速标志定位率提高13%。　　这种现实世界的App展示了视觉微调的可能性，即使用小批量的视觉训练数据，显著增强各行各业的AI服务。　　实时API（RealtimeAPI）弥补对话式AI的差距　　OpenAIDevDay发布了实时API，目前处于公开测试beta阶段。实时API本质上简化了构建语音助手和其他对话式AI工具的过程，无需将多个模型拼接在一起进行转录、推理和文本到语音的转换。　　这项新产品让开发人员能创建低延迟的多模态体验，尤其是在语音转语音App中。这意味着开发人员可以开始将ChatGPT的语音控件添加到App中。　　为了说明该API的潜力，OpenAI展示了Wanderlust的更新版本，它是一款在去年大会上展示过的旅行规划App。　　借助实时API，用户可以直接与新版App对话，进行自然对话来规划行程。该系统甚至允许用户在语句中间打断，模仿人类之间的对话。　　旅行规划只是一个例子，实时API为各个行业的语音App开辟了广泛的可能性。无论是专攻客服、教育领域还是残障人士使用的无障碍工具，开发者现在都可以利用新的资源创造更直观、响应更快的AI驱动体验。　　包括营养和健身指导AppHealthify和语言学习平台Speak在内，一些App已经将先行一步，将实时API融合到自身产品中。　　有评论称，实时API的定价并不便宜，每分钟音频输入收费0.06美元，每分钟音频输出收费0.24美元，但对于希望创建基于语音App的开发人员来说，它仍然可以代表一个重要的价值主张。　　模型蒸馏（ModelDistillation）让小模型也可拥有尖端模型功能　　模型蒸馏被视为OpenAI此次最具变革性的新工具。这种集成的工作流程让开发人员能通过使用诸如GPTo1-preview和GPT-4o这类尖端模型的输出，对相对较小且经济实用的高校模型进行微调，从而提高更高效模型、如GPT-4omini的性能。　　这种方法让小公司也可能利用与尖端模型类似的功能，并且无需承担使用这类模型的计算成本。它有助于化解AI行业长期以来在尖端、资源密集型系统与更易于访问但功能较弱的系统之间的鸿沟。　　比如一家从事医疗技术的小型初创公司要为农村的诊所开发一种AI驱动的诊断工具。使用模型蒸馏，该公司可以训练一个紧凑的模型，该模型可以捕捉大模型的大部分诊断能力，同时只需要在标准的笔记本电脑或平板电脑上运行。　　因此，模型蒸馏可以让资源受限的环境也能享有复杂的AI功能，有可能提高医疗服务欠发达地区的医疗保健水平。　　本文来自微信公众号“硬AI”，关注更多AI前沿资讯请移步这里　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：忻林江

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