ChatGTP

GPT-4超越人类创意,AI在商业领域能创造什么惊喜?

人类被AI完败,沃顿创业概念大赛。

今天我们将探讨一项令人惊讶的实验,由沃顿商学院教授和GPT-4,一款强大的AI模型展开。他们进行了一场创业创意比拼,以测试谁的创意更具潜力。你可能听说过GPT-4,它是OpenAI的最新生成式预训练变换器模型,可以生成逼真的文本和图像,适用于各种领域。GPT-4已经被应用于编写代码、生成歌曲和创作艺术等领域。

GPT-4超越人类创意,AI在商业领域能创造什么惊喜?

 


Meta开源大模型研发计划:对标GPT-4,2024年初商用

Meta开源大模型研发计划:对标GPT-4,2024年初商用,对AI领域有何影响?

随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型在各个领域的应用越来越广泛。近日,据消息称,社交媒体巨头Meta正在加紧研发全新的开源大模型,支持免费商用,能力对标GPT-4。这一消息引起了业界的广泛关注,许多人好奇这一新模型将对AI领域产生哪些影响。

Meta开源大模型研发计划:对标GPT-4,2024年初商用

  


Google即将揭秘Gemini!GPT-4竞品问世!

Google即将揭秘Gemini!GPT-4竞品问世,引领多模态AI革命!

震撼消息!知情人士透露,Google即将发布备受期待的Gemini,这是Google DeepMind团队研发的一款革命性AI模型,被誉为GPT-4的竞争对手。据悉,Gemini不仅能够处理文字、图片、视频等多种数据形式,还能助力软件工程师在提示下生成精准代码,极大加速软件开发进程。

Google即将揭秘Gemini!GPT-4竞品问世!

  



GPT-4:推动自控领域技术突破的利器

近日,人工智能领域的重要突破再次引起了广泛关注。GPT-4成功得出了P≠NP的结论,这一成果也验证了数学家陶哲轩的预言。然而,这一突破并不仅仅是理论上的胜利,它也为解决自控领域的技术难题提供了新的可能性。

GPT-4:推动自控领域技术突破的利器

在西门子的尝试中,我们的同事意识到了利用GPT-4推动自控领域的潜力。通过多轮迭代和深度学习,他们成功地利用GPT-4生成了一种分线性大时滞多因素PID整定控制算法。这一算法在某行业具体工况下进行了模拟验证,并取得了令人瞩目的成果。

 


GPT-4的应用:分析师孟瑞琳的智慧之选!

孟瑞琳是金瑞分析公司的一名分析师,公司正面临裁员的巨大压力。面对困境,她需要寻找提高工作效率的方法。在一次行业研讨会上,她了解到GPT-4的强大功能,能够快速高效地分析财经数据,提供精准预测。

孟瑞琳决定购买GPT-4账号,并向领导展示其在数据分析方面的出色表现。GPT-4不仅提高了她的工作效率,还帮助她发掘了几个有潜力的投资机会。公司因此获益良多,她的职位也得以保住。

她在办公室里轻声说:“有时候,机遇就在转角处,我们需要勇敢地向前迈进。人在做,天在看,我选择GPT-4,选择了一个不同的未来。”最近听到最遗憾的一句话是,人的一生无论重来多少次都会有遗憾。可以回头看,但不能往回走,因为逆行,是全责。

 


苹果开发口袋AI,深度假音乐交易,催眠GPT-4

苹果想把人工智能放在你的口袋里。

在人工智能方面,苹果一直在紧随其后地打牌。虽然竞争对手微软已经加入了ChatGPT的行列,尽管存在错误和幻觉,但仍将人工智能整合到一切中,但这个首字母缩略词甚至没有在6月份的苹果全球开发者大会上被提及。

然而,7月份有报道称,苹果正在开发自己的生成人工智能工具,内部称为“Apple GPT”,该工具使用名为Ajax的大型语言模型(LLM)框架。在本周的季度收益电话会议上,首席执行官蒂姆·库克表示,苹果对该技术充满热情,并将人工智能纳入了即将到来的iOS17功能,如个人语音(语音克隆和文本转语音)和实时语音信箱(实时转录)。他补充说:

  


GPT-4:自我训练的可能性与挑战

GPT-4作为自然语言处理模型的最新版本,引起了广泛的关注。一个令人着迷的问题是,GPT-4是否具备自我训练的能力?本文将探讨GPT-4自我训练的可能性以及相关的挑战,并对其潜在影响进行思考。

GPT-4:自我训练的可能性与挑战

GPT-4的自我训练潜力

 


如何给gpt4加插件?

要给GPT-4添加插件,需要按照以下步骤进行:

如何给gpt4加插件?

1. 理解GPT-4的架构和工作原理:GPT-4是一个基于深度学习的自然语言处理模型,其插件系统应该符合GPT-4的设计要求和架构。详细研究GPT-4的文档和代码库会有所帮助。

2. 设计插件接口和功能:确定插件的作用和功能,并定义它与GPT-4之间的接口。这可能涉及到需要进行哪些文本处理、哪些API调用或其他操作。

   


GPT-4打破信息守恒定律:低质量输入也能输出高质量结果

看了一下数学家陶哲轩从微软那里拿到并使用了「满血版GPT-4」的自述,举了一个信号非常明显的例子:

他让GPT-4看自己的一篇数学论文,然后生成一些评审专家可能会针对这篇论文提出的问题。而当他放弃严谨和精确的提示词,最直接的给GPT-4喂足原始文本时,获得的反馈质量是最好的。

这再次证明了当前盛行的Prompt只会是一个过渡品,它的存在只是因为AI还不够强大,仍然需要半编程式的框架来引导它准确执行命令,而真正发展到理想状态的AI,是不需要靠提示词这种手段来「优化」回答的。