人工智能(AI)是当今发展最迅速的技术领域之一。人工智能有可能改变我们生活的方方面面，从娱乐到教育再到商业。
AI的发展已经走过了漫长的道路，该领域最重要的进步之一是自然语言处理(NLP)模型的发展。这些模型彻底改变了机器理解和处理人类语言的方式并且在各个行业都有很多应用。
实际上理解和生成丰富的自然语言并不容易，因为我们人类往往是复杂的、模糊的，并且经常会引用不同背景的内容。
当前最流行的NLP模型之一是生成预训练转换器(GPT)系列。GPT模型是一种深度神经网络，它使用无监督学习对大量文本数据进行训练。这些模型可以生成类似人类的反应，回答问题，甚至写论文等等。
Sam Altman：开源GPT-3、降低GPT-4的成本、翻倍模型规模:6月1日消息，AI 开发平台 HumanLoop 创始人 Raza Habib 与 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 等 20 多位开发者开展了一次闭门讨论会，Sam Altman 透露了很多关于 OpenAI 的未来规划与目前遇到的情况。具体有：
1. OpenAI 目前严重受限于 GPU，导致他们推迟了许多短期计划，大部分关于 ChatGPT 可靠性和速度的问题都是由于 GPU 资源短缺造成。
2. 给 GPT-4 降本提效是 OpenAI 当前的首要任务。
3. 更长的 ChatGPT 上下文窗口 (最高可达 100 万个 tokens)。将来会有一个记住对话历史记录的 API 版本。
4. GPT-4 的多模态功能要到 2024 年才会公开，在获取更多 GPU 资源前不能将 GPT-4 的视觉版本扩展到所有人。
5. OpenAI 正在考虑开源 GPT-3，他们之所以还没有开源的部分原因是因为他们觉得没多少人和公司有能力妥善管理如此大型的大语言模型。
6. 最近很多文章声称的“巨型 AI 模型的时代已经结束”并不正确，OpenAI 内部数据表明，规模与性能成正比的定律仍成立，OpenAI 的模型规模每年可能会增加一倍或三倍 (多方信息表明 GPT-4 参数规模 10000 亿)，而不是增加许多数量级。[2023/6/1 11:52:59]
GPT系列的最新型号是上周发布的GPT-4，比上一代版本更加的强大，具有更先进的功能和可塑性。
Peter Schiff：ChatGPT不建议将资金分配给比特币，证明人工智能还是相当有智慧的:金色财经报道，欧洲太平洋资本（Euro Pacific Capital）CEO兼首席全球策略师Peter Schiff评论称，ChatGPT不建议将资金分配给比特币，证明人工智能还是相当有智慧的。不过，另有媒体报道称，ChatGPT的回答并不意味着反对加密货币。当ChatGPT被问及对“黄金和比特币”的看法时，它表示选择哪种资产取决于购买者的投资目标。
ChatGPT解释称，黄金是一种有形资产，开采难度大且成本高，使其具有一定程度的稀缺性和内在价值，在经济不确定时期被视为避险投资；而比特币没有实物资产，也不受政府的支持，常被许多人认为是一种投机性投资。
它总结道，对于那些寻求稳定、长期投资的人来说，黄金可能是更好的选择，而比特币可能更适合那些寻求高风险、高回报的人。[2023/4/10 13:53:48]
GPT-4是一个大型多模态模型，接受图像和文本输入，然后进行文本输出。虽然在许多现实场景中不如人类，但却在各种专业和学术基准上显示出人类水平的表现。
RSS3将发布AI开放平台，为开发者提供训练链上数据的GPT模型环境:3月19日消息，Open Web 信息分发协议 RSS3 将发布面向开发者的 Web3 AI 开放平台，为开发者提供训练链上数据的 GPT 模型的环境。基于此环境训练的模型将拥有对去中心化网络中数据和信息的获取、处理、与思考能力。范围涵盖且不局限于 DeFi、NFT、去中心化社交等领域。
此前，RSS3 生态内首款面向 C 端用户的搜索引擎产品 hoot.it 已上线基于 GPT 的 HootGPT，可以为用户提供独特、自然和互动的搜索体验。[2023/3/19 13:13:37]
GPT-4提高了其管理文字从属性、一致性和常识推理的能力。
长距离从属性指的是文本中的单词或短语如何在长距离之间相互联系。长程连贯是指一篇文章中的句子或段落如何形成一个逻辑一致的整体。常识推理是指一篇文章如何反映关于世界的常识或常识。GPT-4比GPT-3.5能更好地捕捉自然语言的这些方面，因为它有更大的内存容量、更好的注意力机制和对语义的更深理解。
知情人士：阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人:金色财经报道，据阿里巴巴一名资深技术专家爆料，阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人，目前已开放给公司内员工测试。从曝光截图来看，阿里巴巴可能将AI大模型技术与钉钉生产力工具深度结合。（21财经）[2023/2/8 11:55:21]
? GPT-4的特性
强化的语言和代码生成：GPT-4可以生成更连贯的、类似人类的语言。从GPT-4的表现也能看出代码生成也得到了改进。
对内容理解更完善：更容易找到句子的意思，并提供更多正确的回答。
多语言支持：GPT-4将支持多种语言使其更容易与说不同语言的人交流。
多模式：支持文本和图像输入，目前OpenAI只有文本版本的GPT-4开放给公众使用。
ChatGPT的创建者OpenAI正在就以290亿美元的估值进行收购要约谈判:1月6日消息，知情人士透露，AI聊天机器人ChatGPT的创建者OpenAI正在谈判以收购要约的形式出售现有股票，该公司的估值将达到290亿美元左右，较2021年的140亿美元翻倍，尽管其收入很少，仍使其成为账面估值最大的美国初创公司之一。上述知情人士说，风险投资公司Thrive Capital和Founders Fund正在就该投资进行谈判，该交易将以股票出售的形式完成，总额至少为3亿美元。该交易的结构为收购要约，投资者从OpenAI的员工等现有股东手中购买股票。(华尔街日报)[2023/1/6 10:24:31]
更长的上下文相关性：OpenAI API提供了相当于10-13页文本的8k和相当于约50页文本的32k版本，可供API使用。
图像理解(多模态)：这是一个非常有趣的方面。GPT-4不仅能让你理解图片中的内容，还能让你理解上下文及其含义。就像下图中，GPT-4可以从一个表情包图片中解释和开玩笑。
客服服务：通过对客户的查询提供即时响应来改善客户服务。它还可以用来生成自动电子邮件和聊天机器人，需要一些小心。值得记住的是，GPT-4也可以编造答案。OpenAI称之为“幻觉事实”。
语音交互：将语音到文本和文本到语音功能结合到GPT-4可以带来更好的使用体验。
语言翻译：通过对多语言的支持，GPT-4可用于改进语言翻译服务。它可以准确地将文本从一种语言翻译成另一种语言，使讲不同语言的人更容易交流。这就越来越接近电影《星际迷航》通用翻译器模式了。
内容生成：GPT-4可用于创建新闻文章、博客文章甚至小说等内容。它可以生成原创且连贯的内容，为内容创作者节省时间和资源。整体生成式AI已用于创建图像，视频，3D对象，Skyboxes等。
图片分析：当这个功能出现时，GPT-4可以通过上下文理解图像。这与图像识别不同，后者只能选择图像中的内容。GPT-4可以理解大局，结合代码的生成，人们已经可以仅利用一个草图就创建一个网站。
Microsoft Power Apps也有相同的功能，但它是一个特定的用例，而对于GPT-4来说，这只是一个小小的使用功能。图像理解在许多场景中都非常有用。不好的一面是，验证码已经变得毫无意义——是时候发明更好的解决方案来取代它了。
总结能力：由于GPT-4理解较长的上下文相关性，因此可以创建更好的总结。
代码生成：已经有GPT-4为《俄罗斯方块》、《Pong》、《Snake》和《game of life》等游戏生成代码的例子。甚至将两款游戏结合在一起。你可以通过描述来创建一个网站html。
另一个例子是使用GPT-4创建基于文本提示生成3D对象的Python代码，Python是必需的步骤，因为GPT-4不能直接生成.obj文件。当Azure OpenAI中的CODEX更新了这些功能后，代码生成将实现什么是十分令人期待的。
创意生成：GPT-4可以成为你的个人创意陪练。你可以通过聊天与人工智能一起创新和构思，并为内容提出新的想法。当然，你也可以让AI为内容生成优秀的标题。
作为教师和学习：我已经看到了GPT-4作为教师使用的很好的例子。嵌入这种水平的人工智能可以改变许多培训经验。想象一下，一个虚拟的老师，它能适应你的技能水平和学习风格，而且是高效率的。
个人助理：通过与业务系统的适当集成，GPT-4提供了自然语言理解，使我们更接近于拥有我们的私人助理。就像我自己就已经在使用GPT-4作为我的伙伴来帮助我创新。
Bing聊天是最早使用GPT-4的平台之一。通过GPT-4，Bing聊天可以对用户的查询提供更正确和相关的回复。
在必应聊天推出时就有这种用户体验，但由于没有得到官方确认，所以不确定使用的是哪种具体模式。
在才推出第一周的时候，必应聊天真的很出色，直到它被淡化。现在，它正在慢慢地恢复能力，并采取了更多的有效措施。如果你想体验GPT-4，那就先试着和Bing开始聊天吧！
GPT-4是人工智能领域令人惊喜的发展。其先进的特性和功能为改善通信和交互的可能性打开了大门。它的潜在用途是巨大的，我们可以预期它很快就会被应用于各个行业。
当AI越来越好时，思考Responsible AI及其意义也变得越来越重要。我们如何使用这些工具?效果是什么?这些工具可以大大提高我们的效率，但与所有的工具一样:安全性能是必要的。
原文来自mymetaverseday，中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。
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