- A+
来源:量子位
继Windows Copilot发布后,微软Build大会热度又被一场演讲引爆。
前特斯拉AI总监Andrej Karpathy在演讲中认为思维树(tree of thoughts)与AlphaGo的蒙特卡洛树搜索(MCTS)有异曲同工之妙!
网友高呼:这是关于如何使用大语言模型和GPT-4模型的最详尽有趣的指南!
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/FnMidXWmImFxnm-0PCT8aa6nqPoS.png)
此外Karpathy透露,由于训练和数据的扩展,LLAMA 65B“明显比GPT-3 175B更强大”,并介绍了大模型匿名竞技场ChatBot Arena:
Claude得分介于ChatGPT 3.5和ChatGPT 4之间。
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/Fv24kaG9MLtLC7YOmmS0MRHilU99.png)
网友表示,Karpathy的演讲一向很棒,而这次的内容也一如既往没有令大家失望。
随着演讲而爆火的,还有推特网友根据演讲整理的一份笔记,足足有31条,目前转赞量已超过3000+:
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/Fu0ULnxzlEqOpF5x2DziXNLNkQcR.png)
所以,这段备受关注的演讲,具体提到了哪些内容呢?
如何训练GPT助手?
Karpathy这次的演讲主要分为两个部分。
第一部分,他讲了如何训练一个“GPT助手”。
Karpathy主要讲述了AI助手的四个训练阶段:预训练(pre-training)、监督微调(supervised fine tuning)、奖励建模(reward modeling)和强化学习(reinforcement learning)。
每一个阶段都需要一个数据集。
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/Fv2OCfLcbfC2TNoQmrR89FrMnVWh.png)
在预训练阶段,需要动用大量的计算资源,收集大量的数据集。在大量无监督的数据集上训练出一个基础模型。
Karpathy用了更多例子作补充:
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/FoCtjKWLJFRI2RaKsl8kIOmDsR-1.png)
使用较小的有监督数据集,通过监督学习对这个基础模型进行微调,就能创建一个能够回答问题的助手模型。
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/Fovc4PabI2p94zNJl431kwWpADWF.png)
他还展示了一些模型的进化过程,相信很多人之前已经看过上面这张“进化树”的图了。
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/FhmMFmmJLU4pqgs1XvSqbC1FZxje.gif)
Karpathy认为目前最好的开源模型是Meta的LLaMA系列(因为OpenAI没有开源任何关于GPT-4的内容)。
在这里需要明确指出的是,基础模型不是助手模型。
虽然基础模型可以回答问题,但它所给出的回答并不可靠,可用于回答问题的是助手模型。在基础模型上进行训练的助手模型,通过监督微调,在生成回复和理解文本结构方面的表现将优于基础模型。
在训练语言模型时,强化学习是另一个关键的过程。
通过用人工标记的高质量的数据进行训练,可以使用奖励建模来创建一个损失函数,以改善其性能。然后,通过增加正向的标记,并降低负面标记的概率,来进行强化训练。
而在具有创造性的任务中,利用人类的判断力对于改进AI模型至关重要,加入人类的反馈可以更有效地训练模型。
经过人类反馈的强化学习后,就可以得到一个RLHF模型了。
模型训练好了,接下来就是如何有效利用这些模型解决问题了。
如何更好地使用模型?
在第二部分,Karpathy主要讨论了提示策略、微调、快速发展的工具生态系统以及未来的扩展等问题。
Karpathy又给出了具体示例来说明:
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/FgOQJJ-TvSW6s_Q414qdyH4HJXqK.png)
当我们在写文章时候,我们会进行很多的心理活动,需要考虑自己的表述是否正确。而对于GPT来说,这只是一个序列标记(a sequence of tokens)。
而提示(prompt)可以弥补这种认知差异。
Karpathy进一步解释了思维链提示的工作方式。
对于推理问题,要想让自然语言处理中Transformer的表现更好,需要让它一步一步地处理信息,而不能直接抛给它一个非常复杂的问题。
如果你给它几个例子,它会模仿这个例子的模版,最终生成的结果会更好。
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/Fg4sEtLwZIKnrn1SJhFLBS4TObow.png)
模型只能按照它的序列来回答问题,如果它生成的内容是错误的,你可以进行提示,让它重新生成。
如果你不要求它检查,它自己是不会检查的。
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/Fi4FclpWp7-3GvU54YcnGS8CPbBz.png)
这就涉及到了System1和System2的问题。
诺贝尔经济学奖得主丹尼尔卡尼曼在《思考快与慢》中提出,人的认知系统包含System1和System2两个子系统。System1主要靠直觉,而System2是逻辑分析系统。
通俗来说,System1是一个快速自动生成的过程,而System2是经过深思熟虑的部分。
这在最近一篇挺火的论文“Tree of thought”(思维树)中也有被提及。
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/FqzFm7LiOfBVvtwYkcPshXAxaIfe.png)
深思熟虑指的是,不是简单的给出问题的答案,而更像是与Python胶水代码一起使用的prompt,将许多prompt串联在一起。模型必须要维护多个提示,还必须要执行一些树搜索算法,来找出要扩展的提示。
Karpathy认为这种思路与AlphaGo非常相似:
AlphaGo在下围棋时,需要考虑下一枚棋子下在哪里。最初它是靠模仿人类来学习的。
但除此之外,它还进行了蒙特卡洛树搜索,可以得到具有多种可能性的策略。它可以对多种可能的下法进行评估,仅保留那些较好的策略。我认为这在某种程度上相当于AlphaGo。
对此,Karpathy还提到了AutoGPT:
我认为目前它的效果还不是很好,我不建议大家进行实际应用。我只是认为,随着时间的推移,我们或许可以从它的发展思路中汲取灵感。
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/FpuvBcCcJOjDMHz155MW1OYKLNzy.png)
其次,还有一个小妙招是检索增强生成(retrieval agumented generation)和有效提示。
窗口上下文的内容就是transformers在运行时的记忆(working memory),如果你可以将与任务相关的信息加入到上下文中,那么它的表现就会非常好,因为它可以立即访问这些信息。
简而言之,就是可以为相关数据建立索引让模型可以高效访问。
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/FmGfo4iyqsUGO230JbQk6GiGDost.png)
如果Transformers也有可参考的主要文件,它的表现会更好。
最后,Karpathy简单讲了一下在大语言模型中的约束提示(Constraint prompting)和微调。可以通过约束提示和微调来改进大语言模型。约束提示在大语言模型的输出中强制执行模板,而微调则调整模型的权重以提高性能。
我建议在低风险的应用中使用大语言模型,始终将它们与人工监督相结合,将它们看作是灵感和建议的来源,考虑copilots而不是让它们完全自主代理。
关于Andrej Karpathy
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/FoST-WNJHBMCa1cWgc8sBhFHf9Qe.png)
Andrej Karpathy博士毕业后的第一份工作,是在OpenAI研究计算机视觉。
后来OpenAI联合创始人之一的马斯克看上了Karpathy,把人挖到了特斯拉。但也因为这件事,马斯克和OpenAI彻底闹翻,最后还被踢出局。在特斯拉,Karpathy是Autopilot、FSD等项目的负责人。
今年二月份,在离开特斯拉7个月后,Karpathy再次加入了OpenAI。
最近他发推特表示,目前对开源大语言模型生态系统的发展饶有兴趣,有点像早期寒武纪爆发的迹象。
![GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/05/FgUGGkqjgYM-81m5R8krabdo7-0W.png)
传送门:[1]https://www.youtube.com/watch?v=xO73EUwSegU(演讲视频)[2]https://arxiv.org/pdf/2305.10601.pdf(“Treeof thought”论文)
参考链接:[1]https://twitter.com/altryne/status/1661236778458832896[2]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/13qrtek/n_state_of_gpt_by_andrej_karpathy_in_msbuild_2023/[3]https://www.wisdominanutshell.academy/state-of-gpt/
本文是全系列中第102 / 204篇:chatGPT
- ChatGPT引发AI人才战,大厂点名“就要OpenAI的华人,薪资不设限”
- OpenAI 再丢“王炸”:ChatGPT “封印”解除,能联网、搜索了!
- 重磅!微软开源Deep Speed Chat,人人拥有ChatGPT!
- ChatGPT流量见顶,AI革命中道崩殂?或许是OpenAI在下一盘大棋
- 当大厂程序员已开始用AI写代码 人类会被AIGC淘汰吗?
- 苹果AR眼镜跳票,国货能否异军突起?
- ChatGPT获得“正经编制”,国际预科生写论文用它不算作弊!
- 中国版ChatGPT项目“文心一言”将于3月面世,百度能否趁势“狂飙”?
- 微软AI全家桶上新啦!GPT-4进军程序员大本营GitHub
- 人工智能会取代人类主宰战场吗?从ChatGPT看人工智能的军事应用
- 知乎CEO周源:密切关注ChatGPT发展,AI能让内容更快推广
- 不只是聊天机器人:一文梳理 ChatGPT 带来的真正影响
- 记者试用新 Bing 后感慨:搜索从此不一样了
- 关于ChatGPT,黄仁勋和OpenAI联合创始人进行了一场“炉边谈话”
- 欧盟委员会对 ChatGPT 的最新监管方向
- ChatGPT-4 本周降临:它将如何影响 Web3?
- 旧金山出现“脑谷”,ChatGPT掀起美国初创企业AI热潮
- 小冰CEO李笛:“按ChatGPT模式做AI,我们一天成本要3亿”
- ChatGPT之父撰文:《万物摩尔定律》出现,这场革命将创造惊人的财富
- AI搜索大战打响!微软官宣ChatGPT引入Bing 生成式AI能否帮助巨头走出泥潭?
- 如何投出一个百亿美金的 ChatGPT 独角兽
- ChatGPT引爆新一轮科技军备赛
- AIGC生成图像加速度,百亿赛道将开启
- 国产ChatGPT扎堆,又是一场元宇宙式狂欢?
- 美国宾州大学教授体验 Bing AI 有感:生成式 AI 的改进速度超乎预料,但我们还没准备好
- ChatGPT“变现”在即,哪些法律风险不容忽视?
- ChatGPT开始被“疯狂吐槽”了
- 市值=2个茅台=5个英特尔,ChatGPT浪潮下英伟达“赢麻了”
- 微软“核弹级”更新:ChatGPT亮相Bing搜索和浏览器,今天上线,免费使用
- 元宇宙规模化商用仍未落地,ChatGPT或难续写新故事
- 独游制作人都在怎样用AI辅助开发游戏?
- 放下骄傲!微软是如何豪赌OpenAI的
- ChatGPT的前世今生:OpenAI的技术「执拗」与「豪赌」
- 卖账号、赚打赏,他们用 ChatGPT 搞钱
- ChatGPT来袭,元宇宙将迎新契机?
- 拥抱人工智能!微软将在Azure云服务中加入AI机器人ChatGPT
- ChatGPT“狂飙”:风浪越大,鱼越贵
- 没有对标ChatGPT产品,苹果内部AI峰会被指更像“团建”
- 为了 ChatGPT,微软抛弃元宇宙?
- AIGC制作的“视觉大片”走红!耗时仅3天,首批玩家吃到“红利”了
- 五个星期“周游”全球22国 “ChatGPT之父”究竟收获了什么?
- Roblox CTO 谈生成式 AI(Generative AI):彻底改变平台创作,让所有用户都成为创作者
- 从作弊工具到教学利器:教育工作者对生成式 AI 的观念转型
- 麻省理工称AI改变教育,日本拟制定ChatGPT学校运用指南
- 6天,50万!ChatGPT App 下载量远超美国 iOS 新应用的 99.99%
- ChatGPT版微信个人号搭建流程
- ChatGPT成科技圈的“新贵”,谁还记得元宇宙?
- OpenAI联合创始人:自动驾驶和VR都是“歧途” AI智能体才是未来
- 用户生成收藏(UGC 2.0)崛起:创作者正从四大领域获得赋能
- GPT-5年底上线?初创公司Runway CEO再爆料:OpenAI员工相信GPT-5有望成AGI
- 微信接入ChatGPT,使用Node+ChatGPT+Wechaty做一个微信机器人
- OpenAI造就硅谷新“黑帮”:ChatGPT爆火背后的神秘大佬、技术版图和资本故事
- 取代岗位 vs 创造就业:AI 会是“白领”终结者吗?
- ChatGPT后下一个AI爆款应用是什么?硅谷All In“自动AI智能体”
- 人类生成 or 机器生成?ChatGPT 引发了一场真假辩论
- 盖茨再谈ChatGPT:AI能提高效率,但要考虑边界在哪
- 第一批因ChatGPT坐牢的人,已经上路了
- GPT、DALL·E、Sora,为什么 OpenAI 可以跑通所有 AGI 技术栈?
- ChatGPT:是平台的缪斯还是黑客的「MOSS」?
- 11款值得收藏的 AI 工具
- 搜索大变天!谷歌推出Bard对抗ChatGPT,打响保卫战
- 突发!ChatGPT 紧急暂停 Bing 集成,下线搜索功能
- 在微信上搭建ChatGpt机器人
- 重磅!GPT-4 API,全面开放使用!
- 开局打爆谷歌,微软ChatGPT版必应亲测:强到发指!
- 美国监管机构首次正式调查ChatGPT!FTC朝OpenAI“开火”
- ChatGPT 限流,生成式大模型触碰算力天花板?
- OpenAI给科技行业敲响警钟,中国必须要有自主“大模型”
- chatGPT本地化搭建服务,一键免费部署你的私人 ChatGPT 网页应用。
- ChatGPT:本地环境搭建chatgpt、调试运行、接口API调用
- 复旦教授肖仰华:ChatGPT代码解释器是里程碑意义的成就
- 不写代码、靠“玩”ChatGPT年入百万,提示工程师正变成硅谷新宠
- 将ChatGPT集成在汽车中,全球首个车载语音GPT发布!
- 不做 ChatGPT killer,Meta 的大型语言模型 LLaMA 或派上更大用场
- 砸下677亿,微软盯上ChatGPT
- ChatGPT爆火的冷思考:盈利难题与治理挑战
- 数字媒体怎么用ChatGPT赚钱?Buzzfeed推了款收费的测试产品
- ChatGPT访问量增速下滑引担忧,专家提醒警惕泡沫化风险
- 马斯克要告微软,拒绝AI训练“白嫖”数据
- a16z:巨额计算成本压力下,不同企业该如何选择 AI 基础设施?
- AI大模型“无米下锅”?合成数据多重优势凸显,硅谷巨头正加速布局
- 谁在反对ChatGPT?
- 更快、更便宜!Sam Altman最新访谈透露OpenAI下一步计划,目前GPU短缺是最大瓶颈
- 竞品还在追赶,OpenAI 用 GPT-4 飚赢自己
- 我用 ChatGPT 搞钱,月赚 10 万
- 小冰CEO李笛:别神话ChatGPT,创业公司还玩不转
- 关于GTP-4,这是14个被忽略的惊人细节!
- OpenAI大动作!ChatGPT开始联网 一夜之间从工具进化成平台?
- 如何用ChatGPT帮你投资?这家美国平台打造出一款神奇“AI投顾”……
- chatgpt是什么?可以提供哪些服务,用户该怎样使用chatgpt(附Chat GPT注册教程)
- 大厂火拼ChatGPT
- ChatGPT这么牛,我们应该如何兼顾发展和治理?
- AIGC如何成为元宇宙神助攻?
- 从GPT-4、文心一言再到Copilot,AIGC的长期价值被逐渐确立
- ChatGPT可能马上取代你!这是它能做的十个工作
- 生成 AI 的下一步发展是多模型吗?
- 麦肯锡:ChatGPT 等生成式 AI 技术将如何改变企业?
- 前Google科学家李志飞劝各位冷静点:通用大模型不一定适合所有人,包括大佬们
- 王兴“会师”王慧文,要联手造ChatGPT版“美团”?
- 又一中文版ChatGPT!李开复宣布筹组AI新公司“Project Al 2.0”
- 资本观望,大厂入局,海外大模型血脉压制…… 国内AIGC创业者的机会在哪里?
- GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才
- ChatGPT 两个月引爆万亿新赛道,国内外有哪些 AI 玩家能突出重围?
- 疯狂三月:一场ChatGPT引发的千亿“钞”能力竞赛
- 一天现六个国产ChatGPT大模型,“百模大战”全面开打
- GPT-4震撼空降,谷歌「紧追」微软有点难
- ChatGPT热度再升级,AIGC的投资人开始关注“文生图”了
- 二次元迷失「AIGC」:第一批吃螃蟹的人,迷惘、失落还有阵痛
- ChatGPT杀疯了,两个月引爆千亿美金新赛道
- AIGC为中小游戏公司解困,也有人担心失业
- a16z:金融服务行业将采用生成式 AI 来实现 5 个目标
- Meta推出先进大型语言模型,下一个ChatGPT不远了?
- chatgpt对接微信全流程
- GPT-4来了!国内相关初创项目近30家,VC加紧奔赴AI淘金热
- 天下再无免费数据?“美版贴吧”向AI公司收取数据使用费
- AIGC应用持续升温,将给普通人生活带来哪些改变?
- ChatGPT之后,AIGC会如何革新内容创作?
- 第一批被AI抢走饭碗的人”:我们不该被嘲笑
- 谷歌慌了,超20亿投资ChatGPT竞品Anthropic对抗微软
- AIGC拯救虚拟偶像?
- ChatGPT与五巨头:AI新纪元谁最有优势?
- ChatGPT和AI正如何改变播客行业?
- GPT-4震惊四座,中国创业者激战“小模型”
- AIGC商业化,版权保护谁来管?
- 谷歌追赶微软ChatGPT计划曝光:让AI在产品中无所不在
- 动嘴就能写代码,GitHub 将 ChatGPT 引入 IDE,重磅发布 Copilot X!
- 行业观察:AI技术“狂奔”,但商业逻辑大于技术逻辑
- Meta宣布:再裁员10000人!取消5000个职位空缺
- 年薪百万,只需陪聊,ChatGPT 正在带起一种很新的职业
- 2023最新的Chatgpt微信机器人搭建教程【附免注册chatgpt账号】
- 尔等请入座,AI 新秀 AutoGPT 如何颠覆生产力
- 微软下个十年的想象力,藏在ChatGPT里
- AI“春晚”英伟达又甩王炸!ChatGPT专用GPU来了 还要赋能芯片制造
- AI会杀死“美图秀秀们”吗?
- ChatGPT 吃我饭,砸我碗
- ChatGPT持续“高烧”,再走一遍元宇宙的老路
- 大厂大模型:久违的一把手工程
- GPT-5暂时来不了,OpenAI悄然布局移动端
- 山寨 GPT 太疯狂,OpenAI 发出“警告”:别用它来命名,正加速申请 GPT 商标
- 最新GPT-4在律考中击败90%人类,它到底强在哪?
- 多国拟发 ChatGPT 禁令,关“野兽”的笼子要来了?
- ChatGPT在一线城市火,元宇宙在二三线城市热
- 做了第一个ChatGPT .NET API聊天库
- ChatGPT 算力消耗惊人,能烧得起的中国公司寥寥无几
- 探讨 AI 在网络安全测试中的优势与挑战
- 与周鸿祎“深聊”ChatGPT:它会不会产生与人类为敌的想法?
- ChatGPT背后的算力博弈,中国企业亟待打破美国桎梏
- 这位「AI教父」怎么总炮轰ChatGPT?
- ChatGPT狂欢背后:别让科技新概念昙花一现
- 王慧文无心与李彦宏「斗法」
- YC爆发AIGC潮,100+项目完整盘点,AIGC有哪些创业方向?
- AI企业如何发展,“中国版chat GPT”给出了答案
- 【基于OpenAI的ChatGPT】搭建属于自己的微信聊天机器人(附带注册英国手机号码方式)
- ChatGPT热引发年薪千万高管辞职潮
- ChatGPT流量下滑10%,但真正的挑战不在这里
- 重磅突发!OpenAI正式推出多模态GPT-4
- 国内AI公司,靠ChatGPT逆袭?
- 王慧文创业“OpenAI”更多细节爆出,源码、真格或成“首位投资人”
- 基于ChatGPT的微信聊天机器人
- 谷歌“仓促”迎接 AI 大战,机器人 Bard“掉链子”股价大跌
- AI投入交易实战!2.5万名投资者跟着ChatGPT炒股
- ChatGPT 创始人和他疯狂的 Worldcoin 实验
- 首发ChatGPT课、AI共创游戏设计,网易试图抢跑AIGC红利
- 给数字人装上ChatGPT ?多家公司这样回应
- AI狂飙突进,人类在害怕什么?
- 10个实用的 ChatGPT 免费扩展!
- GPT-4如何引领科技前沿?盘点10大应用场景
- 给表情包都能猜电影,ChatGPT的「涌现」能力是哪儿来的?
- 中文在线又要大搞AIGC了,这次能翻身吗?
- 第一批投 AIGC 的 VC 开始后悔了
- GPT 创业四个月,收益几十块
- 微软因“Bing”得福?谁能成为搜索引擎的游戏规则改变者?
- 一文盘点帮助学生学习的 9 种 AI 工具
- ChatGPT爆火,带来哪些机会?
- 自主拆分任务的chatGPT版本autoGPT的用户前端化实现——agentGPT部署及配置全流程
- 马斯克这位前合伙人,从ChatGPT到WorldCoin,会给Web3带来惊喜吗?
- 使用OpenGPT(ChatGPT)搭建 QQ 机器人
- 叫停GPT-4后续AI大模型!马斯克、Bengio等人发出公开信,千人响应
- ChatGPT + Web3.0=去中心化人工智能
- ChatGPT 没让我失业,反而让我多打了几份工!
- 微软重磅更新:Windows引入AI助手,ChatGPT默认用必应搜索
- AI 大模型乃 ChatGPT 参数量三倍!谷歌聊天机器人推测试版,受益上市公司梳理
- ChatGPT 概念股爆炒要结束了?
- 外媒:微软将于下周发布大语言模型 GPT-4,多模态成为最大亮点
- centos8下搭建chatgpt本地环境集成到微信中,接入个人微信操作教程
- “一言”槽点满满,“千帆”下海收费
- 关于AI安全,OpenAI最新回应:没有人会为了尽快取得成功而“偷工减料”
- AI 杀入电商直播赛道,成本降低95%,主播薪资集体大降
- 争造第一个“国产ChatGPT”,大厂们拼了
- ChatGPT超级巨大漏洞,能看别人支付聊天内容,OpenAI公布技术细节
- 英国政府将打造“国家AI”,与ChatGPT竞争,初始投入仅“1亿英镑”
- centos8下搭建chatgpt本地环境集成到微信中,接入个人微信操作过程报错故障处理
- 字节跳动CEO:要深入学习理解GPT-4,思考结合场景创造价值
- 突发!ChatGPT 紧急暂停 Bing 集成,下线搜索功能
- 这些让人惊呼好用的神器背后,原来都是ChatGPT
- ChatGPT类产品不是法外之地!拜登政府:将打击有害AI商业行为
- 角逐国内金融GPT:大模型如何重新定义金融科技
- 颠覆历史!「ChatGPT搜索引擎」发布,微软市值一夜飙涨5450亿
- centos8下搭建chatgpt本地环境集成到微信中,接入个人微信操作过程报错故障处理【后续更新附加】
- GPT-4将在下周发布,必应日活破亿,谷歌还有招架之力吗?
- 狂飙的ChatGPT,为什么是OpenAI最先做出来?
- 马斯克“忌惮”的 ChatGPT,让人类更聪明还是更愚蠢?
- 他做了一个「ChatGPT 杀手」,a16z 抢着投
- 苹果禁用ChatGPT,为防机密泄露!大模型版Siri即将升级推出
- 我的微信
- 这是我的微信扫一扫
-
- 我的电报
- 这是我的电报扫一扫
-