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文章认为，企业应该对自定义AI模型进行后训练，用于关键任务、高容量的用例，以实现差异化、节省成本并对权衡进行控制，而不是仅仅依赖通用前沿模型。
AI应用层公司如Cursor、Decagon、Harvey、Notion正从使用大模型API转向自训练模型，这一趋势旨在重新掌控数据飞轮而非仅仅节省成本。
OpenAI 推出微调 API 的功能改进，包括基于轮次的检查点、用于模型评估的对比体验区、第三方集成和增强的仪表板功能。该公司还扩展了其自定义模型项目，为开发者提供更多对构建领域特定 AI 解决方案的控制和灵活性。
法律专业人士生成式AI平台Harvey与OpenAI合作，创建了一个定制训练的案例法模型，该模型减少了幻觉现象，改善了文件起草和合同分析等复杂法律任务的推理能力。该定制模型在10亿个美国案例法令牌上进行了训练，在律师偏好度测试中超过标准基础模型97%。
OpenAI 发布了 Assistants API，使开发者能够构建具有持久线程、代码解释器、检索和函数调用功能的类似代理的体验。该公司还推出了自定义模型计划，让企业组织能够训练具有独占访问权的特定领域 GPT-4 模型。