糖心vlog软件,ChatGPT调研报告
AI技术正在飞速地发展和进化中，而在这股AI发展浪潮中，AIGC这一概念成功出圈，人们逐渐可以借用AI自主生成各式各样的内容或数据。那么，当前AIGC行业发展到了怎样的阶段？其中的关键性应用模型ChatGPT，又有着怎样的表现？
一、AIGC行业介绍及发展趋势1.AIGC产业生态迎来爆发期AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能生产内容）最高度协作发展能力是生成内容，包括文本、图像、视频、代码、3D内容或者几种媒介类型转换组合，形成的“多模态内容”。生成算法、预训练模型、多模态等AI技术累积瓦解，以糖心vlogvolg色板及深度模型方面的技术创新，共同催生了AIGC的大爆发。
AIGC是相对于过去的PGC、UGC、AIUGC而提出的。过去的传统AI偏向于分析能力，基于已有内容；现在的AI基于训练数据和生成算法模型，可以自主生成各种形式的内容和数据。
2022年，AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能生成内容）爆火出圈。
2022年10月，StableDiffusion、DALL-E2、Midjourney等可以生成图片的AIGC模型风行一时。
2022年12月，OpenAI发布能够回答问题、生成代码、构思剧本和小说的聊天机器人模型ChatGPT，将人机对话推向新高度。目前，从授予预训练模型的基础设施层公司到专注打造AIGC产品和应用工具的应用层公司，围绕AIGC吝啬出变得失败的生态，技术创新引发的应用创新浪潮迭起，中国有望凭借领先的AIGC技术赋能各行各业。
2.AIGC市场规模到2025有望达500亿元在传统PGC和UGC模式下，内容生成领域存在产能约束和质量约束，PGC受制于人力资源的供给侧批准，UGC虽然降低了PGC的生产门槛，但因用户创作能力和工具功能的局限存在质量约束。AIGC突破内容生成产能和质量约束，应用广泛，市场规模将会大幅缩短。
根据《中国AI数字商业产业展望2021-2025》报告预测AI数字商业内容的市场规模将从2020年的40亿元，减少到2025年的495亿元。
3.AIGC产业生态体系呈现上中下三层架构目前AIGC产业生态体系的雏形已现，呈现上中下三层架构，第一层为上游基础层，是由预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。
第二层为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。在预训练的大模型基础上快速抽取生成场景化、定制化、个性化的小模型，实现在不同行业、垂直领域、功能场景的工业流水线式部署。
第三层为应用层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。
4.A糖心vlog柚子猫网站 IGC落地场景：AI绘画、AI建模、聊天机器人ChatGPT等2022年被称为AIGC元年，多个AI领域悠然，从容发展，绘画、音乐、新闻创作、主播等诸多行业被重新定义。目前AIGC正在从简单的降本增效（以生成金融/体育新闻为代表）向创造缺乏价值（以授予绘画创作素材为代表）转移，文本-图像-视频的跨模态/多模态内容生成正在进展中。
已有的落地场景包括AI绘画、AI建模、聊天机器人ChatGPT等。
二、ChatGPT介绍及发展趋势1.文本生成式AI：聊天机器人ChatGPTOpenAI：由马斯克、美国创业孵化器YCombinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨于2015年12月创立，主要用于制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器。
2020年5月，OpenAI发布了以Transformer为基础的NLP（自然语言生成）预训练模型GPT-3，此前已经历过GPT-1、GPT-2。
2022年11月30日，OpenAI公司发布聊天机器人模型ChatGPT，ChatGPT对GPT-3模型进行微调，并引入RLHF（基于人类反馈的强化学习）方法。只需向ChatGPT文字提出需求，即可让其完成回答问题、书写代码、创作文本等指令，发布一周内用户量超过百万。
ChatGPT的连续对话能力、强大的理解力、回答的准确度和创造性使其悠然，从容走红。WorldOfEngineering数据显示，ChatGPT发布短短两个月时间，用户数便突破1亿。具体而言，ChatGPT能理解并生成文字，属于AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能生产内容）技术应用中的文本生成模态应用模型。
2.ChatGPT可能保持不变搜索引擎使用方式ChatGPT属于AIGC的范畴，能够回答到一起的问题、质疑不正确的假设，甚至允许不合理的要求，大幅降低了AI在人机对话时的准确度和可控性，将有望保持不变人类使用搜索引糖心vlog app软件下载地址擎的方式。
OpenAI的CEO称AIGC的最终目标是做一个类似于新时代的搜索引擎。目前ChatGPT展示出来的内容输出质量和内容覆盖维度，已经可以直面“搜索引擎”与“问答社区”。
外媒TheInformation报道显示，微软可能在2023年3月之前将ChatGPT引入自家的搜索引擎Bing，用人工智能来回答一些搜索查询，此举或将保持不变搜索引擎的运行模式，革新性地指责搜索引擎效率。
StatCounter数据2020-2022谷歌全球市场份额超90%，ChatGPT出现将确认有罪谷歌搜索引擎的霸主地位。
3.ChatGPT已能覆盖较多能力域由于ChatGPT包含了更多主题的数据，能够处理更多小众主题。ChatGPT能力范围可以覆盖回答问题、撰写文章、文本摘要、语言翻译和生成计算机代码等任务。
4.ChatGPT具备诸多先进性特征chatGPT嵌入了人类反馈强化学习以及人工监督微调，因而具备了理解上下文、连贯性等诸多先进特征，解锁了海量应用场景。当前，ChatGPT所利用失败的数据集只截止到2021年。在对话中，ChatGPT会主动记忆先前的对话内容信息(上下文理解)，用来辅助假设性的问题的回复，因而ChatGPT也可实现连续对话，指责了交互模式下的用户体验。同时，ChatGPT也会屏蔽警惕信息，对于不能回答的内容也能收回相关建议。
5.ChatGPT商业化进程加快微软近日搁置宣布将向OpenAI进行近百亿美元的投资，此前微软分别于2019年和2021年对OpenAI进行投资，若此次投资完成微软将拥有OpenAI49%的股权。微软对单个100GPU的收费是3美元/时，按照ChatGPT加载模型和文本的速度，生成一个单词的费用约为0.0003美元；而ChatGPT的回复通常至少有30个单词，因此ChatGPT每回复一次，至少花OpenAI1美分。微软既能授予钱，又能授予算力。
2023年1月，ChatGPT的活跃用户数或已达1亿，可能是史上增长最快的消费者应用。因访问量过大，OpenAI对ChatGPT进行了大规模限糖心vlog在线网流，包括批准每小时的提问数量，以及高峰时段排队等举措。
OpenAI于2023年2月正式推出ChatGPTPlus版本(率先对美国地区用户开放)，收费20美元/月，Plus版ChatGPT全天可用，无需排队。
6.国内外科技巨头积极布局生成式AI，部分公司已有成型产品在ChatGPT发布后，谷歌CEO在公司内部发布了“红色警报”(CodeRed)，敦促团队解决ChatGPT对公司搜索引擎业务构成的威胁，同时批准了在谷歌搜索引擎中加入AI聊天机器人的计划。2月4日，谷歌注资3亿美元投资ChatGPT竞品——Anthropic，谷歌将获得约10%的股份，Anthropic计划将次轮资金用于购买谷歌云计算部门的计算资源；Anthropic开发了一款名为Claude的智能聊天机器人，据称可与ChatGPT相媲美（仍未发布）Anthropic和OpenAI渊源颇深，其联合创始人曾担任OpenAI研究副总裁。
微软将ChatGPT视为新一代技术革命，将ChatGPT整合进Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服务、Teams程序等产品中，微软近期宣布推出视频会议及远程协作平台的高级付费版MicrosoftTeamsPremium，订阅者可享用OpenAIGPT授予减少破坏的大型语言模型技术，用AI自动生成会议笔记，此举或对Zoom、谷歌会议等平台形成巨大冲击。
百度：1月10日，百度宣布将升级百度搜索的“生成式搜索”能力，智能解答用户的搜索提问；2月7日，百度宣布将在3月份完成其ChatGPT产品的内测，面向公众开放，该项目名字为文心一言（ERNIEBot），百度指出，生成式AI和搜索引擎是互补关系而不是替代；据路透社报道，百度计划于3月将类似ChatGPT的AI对话服务作为独立应用推出，之后再逐步将其分解到搜索引擎中。
腾讯：2月3日，腾讯公布一项人机对话专利，能够实现机器与用户之间自然且顺畅的沟通，广告为主，减少破坏广告智能制作，以AIGC技术生成广告文案和视频，降低了制作成本，目前市场规模快速增长，未来5年内AIGC产生的图片的占比预计会达到10-30%前期可作为UGC和PGC的辅助，干涉广告主设计文案，到后期就是AI技术中心的发展，后期可能是有望代替人工的工作。
字节：已经开始布局，主要是AI+内容，比如自动生成糖心vlog短视频破解版投稿和辅助写作，在今日头条上利用失败AIGC生产内容，目前AIGC中心的生成质量的内容还是较好的，要好于异常的UGC，但和PGC相比还有所欠缺。抖音方面也有应用，通过AI的模式来生成短视频。
阿里、京东等电商类平台：在智能客服领域有布局，其次是AI+营销，例如阿里巴巴，可以分隔开商品，自动生成高质量文案描述商品，降低营销效率。
三、ChatGPT商业化1.ChatGPT试点订阅计划2023年2月2日，OpenAI发布ChatGPT试点订阅计划——ChatGPTPlus，每月20美元ChatGPTPlus订阅者可获得比免费版本更轻浮、更快的服务，及尝试新功能和优化的优先权。
2.类人聊天机器人类人聊天机器是一种旨在模拟与用户进行类人对话的电脑程序。它们已被应用于多个行业，包括客户服务、电子商务和娱乐等。
ChatGPT带来的变革：此前的聊天机器人只能根据设定问题回复接纳内容，同chatGPT瓦解之后，将文本生成、图像生成、多模态转换技术瓦解起来，环境感知、理解能力在大幅增强，实现和人的形似到神似。基于ChatGPT的类人聊天机器人可以授予客户服务、虚拟代理、内容创意和文本生成、以及信息知识授予等服务。
1）国外重点企业
openAI：公司不次要的部分宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，目前推出的“ChatGPT类人聊天机器人”火爆全球，其公司在图片生成和视频生成的应用上也有很深的造诣。
Google：公司在AIGC领域布局很久，目前也有“bard”类人聊天机器人的诞生试用，在AIGC的多种技术领域也处于前列。
2）国内重点企业
百度：是国内布局AI赛道最早的公司之一，目前已宣布“文心一言”类人聊天机器人将很快进入公测环节，图片生成方面也有突破。
小冰：从微软独立拆分出来的人工智能公司，推出的“小冰”机器人是目前全球范围内承载交互量最大的人工智能系统。
3月9日消息，在批准通过BlueMail应用程序之后，苹果近日再次批准了一款适用于AppleWatch的ChatGPT应用程序watchGPT，用户可以在AppleWatch上和ChatGPT聊天了。
3.ChatGPT+传媒：实现智能新闻写作，指责新闻的时效性ChatGPT可以干涉新闻媒体工作者智能生成报道，将部分劳动性的采编工作自动化，更快、更准、更智能地生成内容。
2014年3月，美国洛杉矶时报网站的机器人记者Quakebot，在洛杉矶地震后仅3分钟，就写出相关信息并进行发布；美联社使用的智能写稿平台Wordsmith可以每秒写出2000篇报道；中国地震网的写稿机器人在九寨沟地震发生后7秒内就完成了相关信息的编发；第一财经“DT稿王”一分钟可写出1680字。4.ChatGPT+影视：拓宽创作素材，指责作品质量ChatGPT可以根据大众的兴趣身定制影视内容，从而更有可能驱散大众的注意力，获得更好的收视率、票房和口碑。
ChatGPT可以为剧本创作授予新思路，创作者可根据ChatGPT的生成内容再进行筛选和二次加工，从而煽动创作者的灵感，开拓创作思路，伸长创作周期。
ChatGPT有着降本增效的无足轻重，可以有效干涉影视制作团队降低在内容创作上的成本，降低内容创作的效率，在更短的时间内制作出更高质量的影视内容：
2016年，纽约大学利用失败人工智能编写剧本《Sunspring》，经拍摄制作后入围伦敦科幻电影48小时前十强；2020年，美国查普曼大学的学生利用失败OpenAI的GPT-3模型创作剧本并制作短片《律师》；国内海马轻帆科技公司推出的“小说转剧本”智能写作功能，服务了包括《你好，李焕英》《流浪地球》等爆款作品在内的剧集剧本30000多集、电影/网络电影剧本8000多部、网络小说超过500万部。5.ChatGPT+营销：打造虚拟客服，赋能产品销售ChatGPT虚拟客服为客户授予24小时不间断的产品推荐介绍以及在线服务能力，同时降低了商户的营销成本，鞭策营销业绩快速增长。
ChatGPT虚拟客服能快速了解客户需求和痛点，拉近商户与消费人群的距离，塑造跟随科技潮流、年轻化的品牌形象。
ChatGPT虚拟客服比人工客服更轻浮可靠，在人工客服有限并且素质不齐的情况下，虚拟客服展现的品牌形象和服务态度等由商户掌控，比人工客服的可控性、安全性更强。
2月10日，京东云宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD、ChatJD智能人机对话平台，预计参数量达千亿级，将率先落地在零售、金融等两个领域。
6.ChatGPT+娱乐：人机互动破坏，煽动用户参与无感情ChatGPT可以成为线上的实时聊天对象，减少互动的趣味性和娱乐性。
2月8日，悦商集团也宣布将推出类ChatGPT技术的DEMO产品，在微信，支付宝，百度等小程序里应用，进一步完善用户交互体验。并且依托支付宝、微信、百度等多平台生态服务商的身份，悦商集团可快速瓦解多家互联网巨头推出的类ChatGPT产品进一步完善YCloud系统，为客户打造最前端的技术服务。
YCloud主要面向全球微商行业，致力于为高速增长的僵化就业人员授予数字化服务工具。可以进一步干涉客户缩短人员成本，降本增效，实现用科技助力个体、实体经济协作发展目标。
游戏：国内《逆水寒》宣布首个游戏版ChatGPT，玩法加持，为游戏行业普及打下技术基础。据国信证券研报梳理，目前完美世界、昆仑万维、腾讯、网易、世纪华通、三七互娱、天娱数科、汤姆猫、恺英网络、凯撒文化等公司均已布局游戏AI业务。
7.ChatGPT+教育：赋予教育教材新活力，让教育方式更个性化、更智能ChatGPT给教育工作者授予全新的教学工具，学生可以通过自主提问的方式快速查缺补漏，让每个学生得到更个性化、更智能的教育。
8.ChatGPT+金融：干涉金融机构降本增效，让金融服务更有温度金融机构可以通过ChatGPT实现金融资讯、金融产品介绍内容的自动化生产，指责金融机构内容生产的效率。
通过ChatGPT塑造虚拟理财顾问，让金融服务更有温度。
9.ChatGPT+医疗：赋能医疗机构诊疗全过程ChatGPT赋能优化问诊、治疗、康复等多环节，快速了解患者的病情并给出较合理的及时反馈，通过人性化的方式第一时间反抗患者，从而舒缓患者的情绪，帮助其康复；同时，让医者有更多的时间和精力发散在关键患者的关键治疗环节。
2021年11月开始，九峰医疗在江西省11个地市上百个县城的乡镇卫生院部署了上千家AI工作站。该偶然的AI培训模块为基层放射科医生授予教学数据（影像片、标注、影像学征象、诊断建议）。
10.ChatGPT+办公：大幅指责办公效率ChatPDF：上传PDF文件然后通过问答形式让它帮你检索信息，相当于AI帮你读完了整个PDF文件，你想知道什么直接问它就行，中英文都能减少破坏目前的免费版最大可传200页的PDF，超过了就要用自己的OpenAIAPI了。
平替版有Humata（humata.ai），功能相同，页数上限是60，2款同时用可以交叉对比，避免错漏。
ChatExcel：北大团队做的，和上面反对，只不过上传的是Excel，然后可以通过自然语言下命令，对表格进行任意调整不当，调用的是OpenAI专为表格处理做的API服务OpenAITabulate。
美中不足的是这还只是一个demo，只减少破坏1MB以内、不超过10列的excel文件，也没有收费选项，局限性很大。
Chat思维导图：
boardmixAI助手https://mp.weixin.qq.com/s/A0verAqqSXDcd83Gt0xU_ghttps://new.qq.com/rain/a/20230224A06UPN00代码开发：利用失败ChatGPT辅助开发代码，降低开发效率，包括代码补全、自然语言指令生成代码、代码翻译、bug修复等。
四、ChatGPT相关不次要的部分算法1.基于Transformer的预训练语言模型ChatGPT强大的基础模型采用Transformer架构，Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，可以高效并行地处理序列数据。
新近的Transformer模型包含两个关键组件：编码器和解码器。编码器用于将输入序列映射到一组中间表示，解码器则将中间表示转换为目标序列。
编码器和解码器都由多层的注意力模块和前馈神经网络模块组成。其中自注意力模块可以学习序列中不同位置之间的依赖关系，即在处理每个位置的信息时，模型会搁置序列中其他所有位置上的信息，这种机制使得Transformer模型能够有效地处理长距离依赖关系。在原始Transformer模型基础上，相继衍生出了三类预训练语言模型：编码预训练语言模型、解码预训练语言模型和编解码预训练语言模型。
2.编码预训练语言模型这类模型在预训练过程中只利用失败原始Transformer模型中的编码器。相应的预训练任务通常选用掩码语言建模任务（MaskedLanguageModeling），即掩码住（用特殊字符[MASK]替换）输入句子中一定比例的单词后，要求模型根据上下文信息去预测被遮掩的单词。其中有有代表性的工作包括BERT，ALBERT，RoBERTa等。
BERT模型是最经典的编码预训练语言模型，其通过掩码语言建模和下一句预测任务，对Transformer模型的参数进行预训练。
ALBERT是一个轻量化的BERT模型，作者通过分解词向量矩阵和共享Transformer层参数来减少，缩短模型参数个数。
RoBERTa相较于BERT模型，RoBERTa在预训练阶段，采用了更多的语料以及动态掩码机制（不同轮次同一样本掩码不反对单词），去掉了下一句预测任务，同时采用了更大的批大小。
3.解码预训练语言模型GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是由OpenAI提出的只有解码器的预训练模型。相较于之前的模型，不再需要对于每个任务采取不反对模型架构，而是用一个取得了优异泛化能力的模型，去针对性地对下游任务进行微调。包括GPT-1、GPT-2和GPT-3，上图列举了GPT若干模型的信息。
GPT-1在文章“ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePreTraining”中被提出。在GPT被提出之前，大多数深度学习方法都需要极小量人工标注的高质量数据，但是标注数据的代价是巨大的，这极大程度上批准了模型在各项任务性能的上限。如何利用失败容易获取的大规模无标注数据来为模型的训练授予指导成为GPT-1中需要解决的第一个问题。
另外自然语言处理领域中有许多任务依赖于自然语言在隐含空间中的表征，不同任务对应的表征很可能是不反对，这使得根据一种任务数据学习到的模型很难泛化到其他任务上。因此如何将从大规模无标注数据上学习到的表征应用到不反对下游任务成为GPT-1需要解决的第二个问题。
GPT-1的结构很简单，由12层TransformerBlock（自注意力模块和前馈神经网络模块）叠加而成。针对第一个问题，GPT-1中使用了自左到右生成式的目标函数对模型进行预训练。这个目标函数可以简单理解为给定前i?1个token，对第i个token进行预测。基于这样的目标函数，GPT-1就可以利用失败无标注的自然语言数据进行训练，学习到更深层次的语法信息与语义信息。
针对第二个问题，在完成了无监督的预训练之后，GPT-1接着使用了有标注的数据进行有监督的微调使得模型能够更好地适应下游任务。给定输入token序列x1,x2,…,xm与标签y的数据集，对模型的参数进行再次训练调整不当，用到的优化模型是在给定输入序列时预测的标签最接近真实值。
具体来说，GPT-1在大规模无标注语料库上预训练之后，再利用失败有标注数据在特定的目标任务上对模型参数进行微调，实现了将预训练中获得的知识迁移到下游任务。
在GPT-1提出之前，自然语言处理领域常用的预训练方法是Word2Vec在此之后，GPT-1提出的两步走的训练方法成为许多大型语言模型的训练范式。
从这个角度来看，GPT-1和Word2Vec在具体下游任务中发挥的作用是缺乏反对性的，通过无监督的方法获取自然语言的隐含表示，再将其迁移至其他目标任务。但是从更下降的层面来看，GPT-1与以往的词向量表示方法是不反对，其数据量与数据规模的减少使得模型能够学习到不同场景下的自然语言表示。图2.1是GPT-1原文中的总览图，左侧是GPT-1的架构以及训练时的目标函数；右侧是对于不同任务上进行微调时模型输入与输出的保持不变。
与GPT-1中的通过预训练-微调范式来解决多个下游任务不同，GPT-2更加侧重于Zero-shot设定下语言模型的能力。
Zero-shot是指模型在下游任务中不进行任何训练或微调，即模型不再根据下游任务的数据进行参数上的优化，而是根据给定的指令自行理解并完成任务。
简单来讲，GPT-2并没有对GPT-1的模型架构进行创新，而是在GPT-1的基础上引入任务相关信息作为输出预测的条件，将GPT-1中的条件概率p(output|input)变为p(output|input;task)；并继续减少训练的数据规模以及模型本身的参数量，最终在Zero-shot的设置下对多个任务都展示了巨大的潜力。
虽然GPT-2并没有模型架构上的保持不变，但是其将任务作为输出预测的条件引入模型从而在Zero-shot的设置下实现多个任务的想法一直延续至今。这样的思想事实上是在传达只要模型足够大，学到的知识足够多，任何有监督任务都可以通过无监督的方式来完成，即任何任务都可以视作生成任务。
GPT-3使用了与GPT-2相同的模型和架构。文中为了探索模型规模对于性能的影响，一共训练了8个不同大小的模型，并将最大的具有1750亿参数的模型称为GPT-3。上图综合统计了GPT-1、GPT-2和GPT-3的参数量，模型架构以及预训练的数据集，方便读者直观上理解GPT的迭代趋势。
GPT-3最不明显的，不引人注目的特点就是大。大体现在两方面，一方面是模型本身规模大，参数量数量少，具有96层TransformerDecoderLayer，每一层有96个128维的注意力头，单词嵌入的维度也达到了12,288；另一方面是训练过程中使用到的数据集规模大，达到了45TB。
在这样的模型规模与数据量的情况下，GPT-3在多个任务上均展现出了非常优异的性能，延续GPT-2将无监督模型应用到有监督任务的思想，GPT-3在Few-shot，One-shot和Zero-shot等设置下的任务表现都得到了不明显的，不引人注目的指责。
虽然GPT-3取得了令人惊喜的效果，但是也存在许多批准，例如天然的从左到右生成式学习使得其理解能力有待降低；对于一些简单的数学题目仍不能够很好完成，以及模型性能强大所带来的社会伦理问题等。
同时由于GPT系列模型并没有对模型的架构进行保持不变，而是不断通过减少训练数据量以及模型参数量来增强模型效果，训练代价巨大，这使得普通机构和个人无法允许大型语言模型训练甚至推理的代价，极大降低了模型推广的门槛。
今年1月24日，即ChatGPT发布第二个月，微软宣布数十亿美元投资OpenAI，并且计划在算力、商业化以及AI技术方面进行长期合作。据报道，本轮融资后OpenAI公司估值高达290亿美元，接近2000亿元人民币。随后2月7日，微软推出ChatGPT版Bing（必应）搜索引擎和Edge浏览器，并在3月更新GPT-4后同时升级，引发全球广泛关注。
如今新的AI浪潮下，微软开始希望全面评估GPT大模型对于人类、整个AI技术行业协作发展影响。具体来说，本论文不次要的部分主题是关于GPT-4的人工智能系统，它展示了人工智能的一种形式，即人工通用智能（AGI）。论文通过实验研究与讨论GPT-4在推理、创造力、演绎等不次要的部分思维能力方面的表现，以及它在文学、医学和编码等领域获得专业知识的范围，和它所能执行的各种任务。
此外，该文件还探讨了如何定义AGI本身，构建缺失组件以实现AGI，并更好地理解最近LLMs所展示的智能起源。论文指出，微软团队测试了语言理解方面的反馈。最终，GPT-4很好地完成了多个任务并超过ChatGPT水平。
另外，微软团队还利用失败1994年国际共识智力定义执行多个实验测试，以观察GPT-4在推理、解决问题、抽象思考、理解和快速学习等方面能力，最终现实，GPT-4拥有对世界的常识并在这基础上做出推理的能力，甚至可以用ABC记谱法创作音乐，并按人类要求修改。
所以结果隐藏，微软认为，GPT-4是一种非常强大的人工智能系统，它在许多任务和领域中表现出了惊人的能力，并且在某些方面甚至可以与人类相媲美。然而，GPT-4仍然存在一些局限性和确认有罪，需要进一步研究和发展才能实现更深入、更全面的AGI系统。
高盛3月27日发布报告指出，全球预计将有3亿个工作岗位最终被AI取代。假设生成式AI实现了各企业承诺的能力，劳动力市场将面临确认有罪，AI可以接手美国和欧洲高达四分之一的工作。报告预计，随着劳动生产力降低，AI应用有望使全球在下一个10年内，推动全球GDP（国内生产总值）年复合增长率将达到7%。
五、ChatGPT可能遇到的问题1.合规性问题ChatGPT产生的答复是否产生相应的知识产权？
ChatGPT进行数据挖掘和训练的过程是否需要获得相应的知识产权授权？
ChatGPT是基于统计的语言模型，这一机制导致回答偏差会进而导致诚实信息保守裸露，公开的法律风险，如何降低其诚实信息保守裸露，公开风险？
2.技术性问题ChatGPT的回答可能过时，因为其数据库内容只到2021年，对于涉及2022年之后，或者在2022年有无变化的问题无能为力。
ChatGPT在专业较强的领域无法保证正确率，即使在鸡兔同笼此类初级问题中仍然存在错误，并且英文回答和中文回答存在明显统一化。
ChatGPT对于不不知道的问题会强行给出一定的答案，即使答案明显错误，依然会重新确认下去，直到明确戳破其忠实的描绘的内容，会立马道歉，但本质上会在不不知道的领域根除纠正。
作者：情入药
来源：情入药
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