GPT-4是OpenAI为聊天机器人ChatGPT发布的语言模型，可以根据用户的输入，生成各种类型的文本，如诗歌、故事、代码等。但是，想要使用GPT-4，用户必须每月支付20美元（备注：当前约138元人民币）的费用。然而，有一位开发者却找到了一个免费使用GPT-4的方法。他创建了一个名为GPT4free的项目，通过Github分享给网友。这个项目可以利用一些付费网站的API，如Quora和You.com，从而间接地调用GPT-4的服务。用户只需在GPT4free的网站上输入问题，就可以得到来自付

用ChatGPT写代码，已经是不少程序员的常规操作了。△“至少提速3~5倍”但你有没有想过，ChatGPT生成的代码，有不少只是“看起来准确”而已？来自伊利诺伊大学香槟分校和南京大学的一项最新研究表明：ChatGPT和GPT-4生成代码的准确率，比之前评估的至少要降低13%！有网友感叹，太多ML论文都在用一些有问题或有局限性的基准来评估模型，来短暂地达到“SOTA”，结果换个测评方法就现出原形了。还有网友表示，这也说明大模型生成的代码仍然需要人工监督，“AI写代码的黄金时间还没到呢”。所以，论文

近日，IntellijIDEA的插件商店，悄然上线了一个新的插件——Bito，据说可以基于GPT-4和ChatGPT来写代码。短短几天，已经有50多K的下载量了。我帮大家试用了一下，亲测好用！根据插件介绍显示，Bito有助于开发人员通过将GPT-4和ChatGPT引入IDE来大大提高他们的效率。Bito使用了OpenAI的模型，开发者不需要拥有OpenAI密钥。Bito可以每天为您节省一个小时的时间！BitoAI可以轻松编写代码、理解语法、编写测试用例、解释代码、注释代码、检查安全性，甚至解释高

最近一段时间，OpenAI凭借GPT系列模型以及ChatGPT，一直是最受关注的研究机构。但最近两年，一家AI初创公司正在走进大家的视野，这家公司名为Anthropic，成立于2021年，专注于开发通用AI系统和语言模型，并秉持负责任的AI使用理念。不知大家是否还记得2020年末，OpenAI核心员工集体离职事件，当时这件事在AI圈还引起了不小的轰动。Anthropic就是由这些离职的人员创建的，其中包括OpenAI前研究副总裁DarioAmodei、GPT-3论文一作TomBrown等人。今年

北京时间5月12日下午消息谷歌在其年度I/O开发者大会上发布的一系列声明中，将将人工智能当作了一个关键元素，推动这项技术更深入地应用于其安卓操作系统和Bard聊天机器人。该公司将生成式AI的使用定位为一种手段，使用户能够个性化安卓智能手机的某些元素，包括短信、锁屏和壁纸。谷歌工程副总裁DaveBurke表示，生成式AI将建议回复信息，提供写作风格和技巧的选择，使信件更简洁。谷歌计划在未来几个月内提供这些功能的测试版。此外，一系列屏幕定制选项也在开发中，包括新的配色方案、时钟和应用程序快捷方式，这

开发ChatGPT的OpenAI公司在网站展示了摩根士丹利进行的一个案例研究。其主题是“摩根士丹利财富管理部署GPT-4来组织其庞大的知识库。”该案例研究援引摩根士丹利分析、数据与创新主管JeffMcMillan的话说，“该模型将为一个面向内部的聊天机器人提供动力，该机器人将对财富管理内容进行全面搜索，并有效地解锁摩根士丹利财富管理的累积知识”。McMillan进一步强调说：“采用GPT-4，你基本上立刻就拥有了财富管理领域最博学的人的知识……可以把它想象成我们的首席投资策略师、首席全球经济学家

GPT-4的心智理论，已经超越了人类！最近，约翰斯·霍普金斯大学的专家发现，GPT-4可以利用思维链推理和逐步思考，大大提升了自己的心智理论性能。论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.11490在一些测试中，人类的水平大概是87%，而GPT-4，已经达到了天花板级别的100%！此外，在适当的提示下，所有经过RLHF训练的模型都可以实现超过80%的准确率。让AI学会心智理论推理我们都知道，关于日常生活场景的问题，很多大语言模型并不是很擅长。Meta首席AI科学家、图灵奖得

自然语言推理（NaturalLanguageInference，NLI）是自然语言处理中一项重要任务，其目标是根据给定的前提和假设，来判断假设是否可以从前提中推断出来。然而，由于歧义是自然语言内在的特征，处理歧义也是人类语言理解的重要组成部分。由于人类语言表达的多样性，歧义处理成为解决自然语言推理问题的难点之一。当前，各种自然语言处理算法被应用到问答系统、语音识别、智能翻译和自然语言生成等场景中，但即使有这些技术，完全解决歧义仍然是一个极具挑战性的任务。对于NLI任务，大型自然语言处理模型如GP

夕小瑶科技说原创作者|小戏、ZenMoore要说现在GPT-4最大的问题是什么？可能除了一时拿他没有办法的机器幻觉，就是卡死的输入长度了吧。尽管在一般的对话、搜索的场景里目前普通版本GPT-4的8000左右的上下文长度或许绰绰有余，但是在诸如内容生成、智能阅读等方面当下基础版的GPT-4还是有些捉襟见肘。然而在GPT-4的发布会里也谈到，事实上GPT-4是支持32768个token长度的，只是暂时还没有被完全释放，而是会陆续自动更新。而这两天，32kGPT-4的曙光似乎马上就要来了！不少GPT-

OpenAI公司日前发布了其文本生成模型GPT-4，引起了人们的广泛关注。但该公司表示，开发人员还不能在上面构建任何产品或服务，因为API仍在等待列表中。这意味着只有少数用户有机会使用OpenAI公司这个最新的大型语言模型。人工智能初创公司Miðeindehf就是其中之一，该公司是仅有的六家被选中对GPT-4进行测试的公司之一。该公司的一个由12人组成的团队希望通过冰岛语训练GPT-4，他们在去年5月前往美国湾区测试GPT-4之后，成为硅谷这款最热门产品的早期测试者之一。Miðeind公司的首席

GPT代表生成式预训练变压器。它是一种神经网络机器学习模型，使用互联网上的数据进行训练以生成任何类型的文本。这种复杂的神经网络用于训练大型语言模型(LLM)以模拟人类交流。该模型按顺序跟踪单词，使其能够学习语言的上下文和含义。GPT模型专注于纯文本，允许它使用人工智能来分析用户的询问并有效地生成文本。它以其对话能力、上下文信息等席卷了人工智能世界。该模型可以处理文本摘要、代码生成等任务，并在几秒钟内提供有价值的见解。关于GPT-3的一些介绍GPT-3是一种自回归语言模型，通过预测下一个标记来进行

​作者|徐杰承在微软NewBing发布前，绝大部分人对其的预测都是——NewBing的整体表现将会与ChatGPT极其相似，即使二者在细节层面存在某些差异，用户也应当无法从体验角度发现这些区别。然而随着NewBing的发布与更新，越来越多的人开始怀疑，微软与OpenAI此前那宗100亿美元的交易，似乎不止关系到ChatGPT这一个“宝贝”。1、微软官宣：集成全新模型虽然NewBing与ChatGPT都基于GPT3.5系列模型微调而成，但在2月中旬，微软宣称已将一种全新的AI语言模型集成到了N

人工智能在过去几十年里发展势头强劲，像GPT-4这样的大型语言模型引起了用户的更多兴趣，他们想知道GPT-4如何支持数字化转型。根据行业媒体的预测，到2024年，GPT-4所基于的ChatGPT深度学习堆栈将产生10亿美元的收入。GPT-4的普及是由于人工智能技术的力量，以及高用户可访问性和广泛的通用性。科技行业的许多不同领域都可以利用GPT-4来自动化和个性化许多任务，使企业员工能够专注于更复杂的任务。以下是GPT-4在几个不同领域促进数字化转型的一些例子。1、个性化员工培训像GPT-4这样的

GPT-4真的发布了，GPT-4真的发布了，该模型在多个方面都实现了飞跃式的提升，按官方的介绍是GPT-4是OpenAI最先进的系统，可产生更安全、更有用的响应结果。由于GPT-4具有更广泛的常识和解决问题的能力，所以它能更准确地解决困难问题。GPT-4比以往任何时候都更具创造性和协作性。它可以与用户一起生成、编辑和迭代创意和技术写作任务，例如创作歌曲、编写剧本或学习用户的写作风格。例如：输入：​ExplaintheplotofCinderellainasentencewh

1956年，在达特茅斯学院召开的一个研讨会上，人工智能这一概念正式被提出。之后这个词一直挑战着心理学家、哲学家和计算机科学家，因为它太难被定义了。1994年，52名心理学家联合发文试图捕捉它的本质。随着时间的推移，研究者开始将注意力转移到特定领域的AI系统，如2016年AlphaGo挑战韩国冠军棋手大获全胜。之后，时间来到20世纪90年代末和21世纪初，研究者不满足于专用AI，因此开发更通用的人工智能系统呼声越来越高。随之而来的是，通用人工智能(AGI)一词开始在20

4月17日消息，人工智能​初创企业OpenAI​在发布大型语言模型GPT-4之前，雇佣各行各业的专家组成“蓝军”团队，对模型可能会出现哪些问题进行“对抗性测试”。专家们提出各种探索性或危险问题，测试人工智能如何进行回应；OpenAI将用这些发现重新训练GPT-4并解决问题。在安德鲁·怀特(AndrewWhite)获得权限调用人工智能聊天机器人背后的新模型GPT-4后，他利用其提出了一种全新的神经毒剂。作为罗切斯特大学的化学工程教授，怀特是OpenAI去年聘请的50名学者和专家之一，他们共同组成了