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从ChatGPT看AI未来趋势和挑战 在人工智能领域，ChatGPT 作为一种重要的技术突破，引起了广泛的关注．本文将探讨 ChatGPT 在人 工智能发展中的地位及其对未来 AI 的影响．首先，介绍了 ChatGPT 所展现出的优秀对话生成能力，使其几 乎可以胜任所有自然语言处理任务，并将作为数据生成器、知识挖掘工具、模型调度员、自然交互界面在各 种场景得到应用．接着，分析了其在事实错误、毒害内容生成、安全性、公平性、可解释性、数据隐私等方 面的局限，并讨论了作为辅助人类工具的 ChatGPT 明确能力边界和提高能力范围的重要性．然后，从概念经 典表示对真定义进行了分析，并从概念三指不等价的角度阐释性了 ChatGPT 无法区分真假的原因. 在论述 AI 未来时，从拓展应用、克服局限、探索理论分析了中短期技术趋势，并从感知、认知、情感、行为智能四个 层面的关系讨论了长期发展路径. 最后，探讨了 ChatGPT 作为认知智能的代表，对包括认知成本、教育要求、 图灵测试认识、学术界的机遇与挑战、信息茧房、能源环境问题和生产力提升等方面可能产生的影响.
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如何利用人工智能策略缓解学生的不安感 当人们开始感到大学生是否正在学习和发展良好时存在不安感，很少有清晰的数字情况可以确定“重要差异”。数字情况是指存在“正确”或“错误”答案的情况（类似于笔记本电脑上的开/关按钮）。如果错误地解释，某些常规统计程序可能会支持这种观点，即“差异”可能在比较两组学生得分的分析中找到; 例如（即，是/否p≤.05？）。没有单一的发现是有说服力的，这是数字情况的另一种形式。相反，数据分析的目的是识别学生学习和发展过程中的模式和异常。学生的学习和发展是渐进的过程，远远超出了“数字”分析的复杂程度。正是因为如此，大学和大学受益于应用人工智能，采用“模拟”策略来分析数据（想象一下高科技的照明和声音控制面板，具有全套的杠杆和拨号，可以在完全没有和一切，全力以赴之间创建几乎无限的选项）。即使考虑到不同的学生子群是否具有更相似而不是不同的分数，也是一种模拟情况，因为我们意识到在校园里并没有一个正确答案适用于所有学生。为了解释为什么学生的学习和发展是复杂的过程，无法使用常规统计程序，有必要扩大视野。
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如何用公司的业务知识、流程等来训练专有Chat GPT？ 近年来，自然语言处理（NLP）技术在深度学习的推动下有了显著的进步，主要得益于预训练语言模型的兴起。预训练语言模型是一种使用大量文本数据进行训练的机器学习模型，它可以学习到语言的潜在规律和语义，从而可以更好地处理和理解人类语言。 其中一种最先进的预训练语言模型是Generative Pre-trained Transformer（GPT），这是一种基于Transformer架构的语言模型，它使用了大量的文本数据进行无监督训练，学习到了词汇、语法、语义等语言特征。GPT-3是目前最大的一款预训练语言模型，它包含了13.5亿个参数，可以用于各种自然语言处理任务，例如文本生成、对话系统、问答系统等。 Chat GPT是基于GPT模型的一种应用，它可以被训练用于回答各种查询和对话。具体来说，Chat GPT可以通过对历史对话进行建模，学习到不同场景下的语言模式和回答策略，从而可以生成自然流畅的回答。Chat GPT在智能客服、智能助手、聊天机器人等场景中得到了广泛的应用。
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GPT-4 API Python接入指南 - 在发布的 GPT-4 API 中，它将是**多模式的**。**在这种情况下，“多模型”是指 API 不仅可以接受文本，还可以接受图像**的能力。 - 还有一个 32,768 上下文长度模型（**50 页文本**）目前处于预览状态—与 gpt-4-0314 相比，上下文长度增加了**4 倍。然而，这将是8,192 上下文长度 GPT-4 模型成本的**2 倍。 - 虽然在 GPT-3 API 是微调模型（davinci、curie、babbage 和 ada）中可用，但预计将在未来版本中我们也可以在 GPT-4 API 上微调。 - 目前的训练数据只到**2021 年 9 月。**这也有望在未来的版本中增加最新数据，以及联网测试，当然公布的插件还无法使用。 - 当通过 ChatGPT Plus 使用 GPT-4 时，*截至今天*：“GPT-4 目前每 3 小时有 25 条消息的上限**。**随着我们根据需求进行调整，预计上限会大大降低。” 随着此上限的降低，预计直接 GPT-4 API 的使用会增加。
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GPT-4震撼发布：多模态大模型，直接升级ChatGPT、必应，开放API，游戏终结了？ GPT-4 是一个大型多模态模型，能接受图像和文本输入，再输出正确的文本回复。实验表明，GPT-4 在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。例如，它通过了模拟律师考试，且分数在应试者的前 10% 左右；相比之下，GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。 OpenAI 花了 6 个月的时间使用对抗性测试程序和 ChatGPT 的经验教训对 GPT-4 进行迭代调整 ，从而在真实性、可控性等方面取得了有史以来最好的结果。 在过去的两年里，OpenAI 重建了整个深度学习堆栈，并与 Azure 一起为其工作负载从头开始设计了一台超级计算机。一年前，OpenAI 在训练 GPT-3.5 时第一次尝试运行了该超算系统，之后他们又陆续发现并修复了一些错误，改进了其理论基础。这些改进的结果是 GPT-4 的训练运行获得了前所未有的稳定，以至于 OpenAI 能够提前准确预测 GPT-4 的训练性能，它也是第一个实现这一点的大模型。OpenAI 表示他们将继续专注于可靠的扩展，进一步完善方法，以帮助其实现更强大的提前预测性能和规划未来的能力，这对安全至关重要。
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ChatGPT国内访问，全网免费 最近有一些小伙伴想体验chatGPT，但因为无法上外网或注册麻烦而难以体验。刚好有老板提供了一台马来西亚服务器，于是趁机搭建了可访问chatGPT的环境，在此免费提供给大家使用。 - 有条件的小伙伴可以通过教程自行注册使用，可以参考我之前写的注册教程：[https://mobotstone.com/archives/chatgpt-chu-xue-zhe-zhi-nan](https://mobotstone.com/archives/chatgpt-chu-xue-zhe-zhi-nan) - 个人搭建的网页ChatGPT版本，访问地址：[https://h5.mobotstone.com/#/](https://h5.mobotstone.com/#/) - 个人搭建的网页ChatGPT小程序版本，微信搜索：MicroStone，可添加小程序访问 - 个人搭建的网页ChatGPT微信版本：微信搜索好友：MicroStone123，可通过添加好友，直接访问
