九游会国际二零二四会比二零二三更难。下面是我从一个大师那里听到的观点，你且听听啊，也许能帮你在二零二四重新翻盘。经济发展是有周期性的，三年口罩期结束，本以为会回暖， 但是刚好经济周期在下行阶段，加上对自然灾害的恐惧，有钱的人都不愿意消费和投资，更愿意存起来抵御不可预测性。不信你看一下今年的猪肉价格，就能看出来消费有多低迷了。 没钱的底层人呢，再也没有超前消费的资本，不信你看一下你支付宝的额度还有没有。这跟历史上几次大萧条很像，自古以来走出萧条，有且只有三个方法，通过 战争重新分配生产资料。社会制度变革让资产市场化，科技大爆炸带来需求的增长。你看美国一九二九到一九三三年的大小条，就是靠二战贩卖战争用品才重新增长的。 我们改革开放就是社会资源市场化，比如联产承包责任制，还有几次全球工业革命，包括我们抢到移动互联网的这个十年的风口，电商和自媒体才能后来居上，领先全球。 不过我们从四 g 网升级成五 g 网，变化已经变得无感了。快递从两天送达还是三天送达已经没啥区别。电商平台支持仅退款，也没觉得有什么惊喜，甚至有些伤 家，承诺假一赔十，然后直接给你发十一个产品，这我们也没觉得占到什么便宜，在消费品和信息的需求上过剩到烦了。 人群一旦形成某种共识，是很难被打破的，你再鼓励都没有人愿意去买房，现在的人需求大部分回到本能， 面对这种低迷，我们普通人还能怎么去破局呢？大师是这样说的，只关注吃穿住行鱼的真实原始需求。比如有些消费品是商家用广告洗脑的方式制造出需求感， 然后包装出一个安慰剂卖给你，那么我们作为消费者，不要成为这些工业垃圾的韭菜，如果你要做生意，那 就生产和销售消费者真实需求的产品好， ok。 现在经济是爱情阶段，同时存在老龄化、出生率低、过度负债等等等这些问题，我们作为普通人有且只有两条出路，注意， 这里说的是普通人啊。第一条出路是做一个好销售，不管你是生产工厂还是卖货的网红，或者你已经失业谋求生存， 去了解现在消费者的真实需求，为他们提供节约生活成本的产品，也就是性价比高的，货真价实的，最好能帮消费者提供优化的消费方案。第二条出路，学会使用新工具。我们国家不会有战争的， 大的社会变革顶多出现在土地市场化，但是短期是不可能实现的。再次科技大爆发只可能出现在 ai 大模型上，尽管实际应用的场景还不多，也要先去试一试。 用切的 gpt 帮你写文案，美的教练帮你做图，有很多 ai 软件是可以帮我们做视频的。 如果你什么都不懂，花那么百十来块钱去开通这些各种工具体验一下，别觉得别人说什么都是在想割你韭菜。有些连开播都不知道点哪里，就跟我探讨直播带货有没有前途，还能不能做？ 有些三十几岁的老头连浏览器是什么都不知道，就想开发个 a p p， 想拉我入伙，哎，如果你有好产品， 卖货是第一位，不会做线上，你告诉我我们手把手带从哪个是开机键开始教我们的达人帮你带货，你分更高的佣金就行了。
哈喽，大家好，我是何二。百度最近发布了文心大模型四点零版本，百度老板李彦宏说，文心大模型四点零的综合水平相比美国 gpt 四毫不逊色，现在我就来对比测试一下他们回答问题的质量如何。这是有文心大模型四点零内测资格的文心遗言，这是拆了 gbt 四 问他们的第一个问题是最近的热搜，大洋哥怒批李佳琪挟持商家，某平台官方也很无奈，对此事你怎么看？ 大洋哥批评李佳琪的事情在网络上引起了不少讨论，关于他指责李佳琪挟持商家， 这可能反映了电商直播行业竞争激烈和影响力大的主播对商家可能产生的压力，对于平台方面的无奈。这可能说明了平台在大主播和商家利益之间的调节平衡上面领挑战。不过这种情况也很常见， 在其他行业和领域也有类似的问题。我认为大洋哥批评李佳琪挟持商家的事件是一个复杂的问题，需要从多个角度进行看待。 首先，大洋哥的愤怒是可以理解的，因为李佳琪作为一位有影响力的主播，如果利用自己的影响力来要挟商家，这是不道德的行为。但是 我们也需要了解具体的情况，看看李佳琪的行为是否确实存在挟持商家的行为，以及这种行为对商家的影响有多大。其次，某平台官方的无奈也是可以理解的，因为作为平台方，他们需要维护平台的公平竞争环境，同时也需要维护消费者的利益。 如果李佳琪的行为确实违反了平台的规定，那么平台需要采取相应的措施来维护公平竞争和消费者利益。最后，我认为作为消费者， 我们需要保持理性和客观，不盲目追随主播或平台，而是要根据自己的需求和利益来做出选择。同时，我们也希望平台和主播能够遵守道德和法律规定， 维护公平竞争和消费者利益。看起来好像回答的都很不错，我在追问他们一下，又如何看待小杨哥和李佳琪背后的美万有合资公司这件事 啊？关于小杨哥和李佳琪背后的美万有合资公司，这反映了现代电商和直播带货领域的商业模式 正在迅速演变。合资公司的成立可能是为了更好的整合资源，扩大影响力，同时也可能涉及品牌建设、市场拓展等方面的战略考虑啊。这样的合作通常意味着双方都看到了合作的潜在价值和市场 机会。当然啊，这背后也有可能涉及到一些行业竞争、合规、风险等方面的考量。小杨哥和李佳琪背后的每万有合资公司这件事可以从多个角度进行看待。首先，合资公司的建立可以为双方带来更多的商业机会和资源， 促进业务的发展。其次，这也表明了小杨哥和李佳琪在商业领域的不断拓展和壮大，他们的影响力和商业价值得到了进一步的提升。然而，我们也需要了解具体的合资协议和合作内容， 评估这种合作是否会对消费者的利益产生影响。总之，我们需要保持理性和客观看待这件事情的商业价值和可能带来的影响。下一个问题，现在很多国家都宣布禁止直播带货，你怎么看待此事？你认为直播带货应该被禁止吗？啊？禁止直播带货的国家可能 是出于对消费者保护、市场秩序维护等考虑啊。直播带货确实存在一些问题啊，比如产品质量、虚假宣传，影响消费者决策等。但同时，直播带货也带动了电商发展，为很多商家和消费者提供了便利。 我认为关键在于平衡和规范，而不一定非要全面禁止啊。建立严格的监管体系，提高透明度，加强对直播内容的监控和对消费者权益的保护，既能发挥直播带货的正面作用，又能减少负面影响。 现在很多国家宣布禁止直播带货，这是一个值得深思的问题。我认为是否禁止直播带货需要根据具体情况进行综合考虑。首先，直播带货作为一种新兴的电商销售模式，具有巨大的商业潜力和市场前景，他为消费者提供了更加直观、生动 的购物体验，也为电商平台带来了更多的流量和销售。然而，直播带货也存在一些问题，如主播夸大宣传、 虚假销售等，这些行为损害了消费者的利益，也影响了电商行业的健康发展。因此，一些国家禁止直播带货的初衷是为了保护消费者的权益，维护市场的公平竞争。但是，禁止直播带货也可能会带来一些负面影响，如限制电商行业的创新和发展，影响消费者的购物体验等。因此， 是否禁止直播带货需要根据具体情况进行权衡和考虑。总之，我认为对于直播带货这一新兴商业模式，应该采取审慎科学的态度，既要保护消费者的权益，也要促进电商行业的健康发展。 感觉回答的这几个问题质量不分伯仲，都比我来回答的要好。最后一个问题，文心大模型四点零和 gpd 四谁更厉害？百度的文心大模型四点零 和 open ai 的 gpt 四都是顶尖的 ai 语言模型，他们各有强项啊。文信大模型四点零主要针对中文，在处理中文语言、理解中文文化和语境上可能有更深入的优势， 适合中文语境下的应用，比如中文自然语言处理、对话系统等。 g p t 四作为多语言模型，对中文也有很好的处理能力，同时在全球范围内的知识理解、跨语言交流等方面表现出色。 所以哪个更厉害很难一概而论啊，取决于你的具体需求和应用场景。百度文心大模型四点零和 gdp 四都是非常强大的自然语言处理模型，他们在不同的方面都有各自的优势，因此无法简单的判断谁更厉害，需要根据具体的应用场景和需求 进行评估。百度文心大模型四点零在文本生成、文本摘要、文本分类等任务上有着非常出色的表现，而 gdp 四则在对话生成、翻译等任务上表现较为突出。此外，两者的训练数据、模型结构 参数数量等方面也存在差异，这些都会对模型的性能产生影响。因此，对于谁更厉害的问题，需要根据具体的应用场景和需求进行评估。在选择模型时，需要根据实际任务的需求和数据的特点进行选择，以达到最佳的应用效果。怎么样？感觉如何？欢迎在评论区留下你的看法。
ai 模型这么多，你到底要用哪一个？这里通过四个维度来分析，最火的 ai 大模型分别是 gpd 四、 cold、 文心一言和讯飞星火。第一个维度是逻辑题，问树上有十只鸟，射了一枪，死了一只鸟，还剩几只？ gpd 四和讯飞都给出了正确答案， 按靠和文件原则算出九只，还好通过再次提问后，他们进行了自我纠错，所以这个环节绝不是适合讯飞星火。邮政， 这个是文案处理，让他们写一个短篇武侠小说，看看他们的文案效果。先看文学一言生成的结果，基本是人物介绍和情节的陈述，比较枯燥。再来看看他的文案，有生动的对话和心理描写，但美中不足的就是文案会出现英文， 而 gpd 四核讯飞星火就能完全理解需求，而讯飞更是给出了两千多字的文案，而其他几个都是一千字左右，所以中文文案 处理方面讯飞优胜。第三个是文件处理，这里用特斯拉的财报让他们进行总结，看谁的回答会更好。来到文心一言和讯飞，他们都成功总结了文档，不过从回答上面看，文心一言的回复更加详细，而且给出了应该怎么向他提问， 对小白来说更友好。而去飞行和总结后就没有提示了，而去 bt 四就像人一样去问你的需求，但怎么问他都总结不出来，所以原声文件处理功能还比较一般。 最后看到 cow， 他甚至分点总结好了财报，观感上面更加的专业有逻辑。同时他还可以实现一次分析多个文件， 而其他模型只能一次性分析一个，所以在文件处理方面靠的是第一名。最后来到专业领域，让他们分析案件。首先是 gbt 四，不仅分析了犯了什么罪，而且同时分析了行为动机以及应该怎么调查，可见非常专业。接着 我是 cos， 分析了罪行的基础上还有人性化的表达，要对被害人进行心理安抚。接着就是文心妍和讯飞星火，文心总结了三点，并推测了他的罪行，而讯飞的回答相对死板，但回答没有问题，但相对于其他三个模型就略逊一筹， 所以该环节 gbt 四胜出，可见国内外的模型还有一定的差距。但这次的对比比较片面，因为不同模型之间的训练数据是不一样的，同时他们各自还有不同的功能， ugbt 有庞大的插件市场可以调用，欧文星岩和讯飞星火则是有特色的插件。但是可以确定的 ai 模型未来是会影响到各行各业，你觉得呢？我是 i 教练 zx， 关注我，带你探索 ai 世界！
中国在大语言模型领域已经弯道超车 chat g p t 了。 c f 全球大模型综合考试评测版公布，清华智普的 chat g、 l、 m 二综合评分超 open ai 的 g、 p、 t 四全球排名第一， 而且国内自言大模型包揽第一、第三、第四名。那亲爱的， g b t 无需多言，国内的大模型该如何体验呢？这款名为 chat 的 ai 工具调用了国内各大语言模型。选择会议机器人就可以帮你生成一份详细的会议大纲。选择广告创作，就能帮你快速生成一篇广告文案， 体验还是不错的。到底有没有弯道超车？你们体验过后留言评论区告诉我。
2023是AI奇迹年，2024一定是AI应用年 2023年是人类历史上第三个奇迹年，而2024年一定是AI大模型应用的浪潮年！#傅盛的好奇心#AIGC#大咖观察
国产大模型崛起？开源模型竟然登顶大模型排行榜 #人工智能 #aigc一步之遥 #科技改变生活 #玩儿个很新的东西 #大数据让我们相遇
咱国产的开源大模型这是要崛起了呀！我今天注意到昊天 face 刚才公布了一个最新的开源大模型排行榜，你要知道，这是目前全球大模型领域最具权威的榜单了。通一千问七百二十亿参数的版本的大模型，竟然力压长期霸榜的 mita 的七百亿参数的羊驼二，登顶开源大模型的榜首。 另外值得注意的是，通易千万的十四 b 和七 b 也出现在排行榜的前列，加上最小的一点八 b 以及视觉理解模型千万 vr 和音频理解大模型千万 audio， 这使通易千万成为了目前首个实现全尺寸、多模态的开源大模型， 将可以满足不同层次的开发者需求。这个十二月初才宣布正式开源的通一千问七十二 b 大语言模型高达七百二十一参数，在十个权威基准测评创下了开源模型最优成绩。 在英语任务上，千万七十二 b 在 mm lu 基准测试中取得了开源模型的最高分。而在中文任务上，千亿七十二 b 霸榜了 c awhile、 cmm、 mu、 高考、奔驰等基准得分超越 gbd 四。在数学推 方面，千亿七十二 b 在 gms 八 k max 测评中断层式的领先其他开源模型，所以这次发布后登顶 holding face 也就不意外了。此外，在国内外多个榜单中，千亿七十二 b 大模型也取得了很好的成绩。国产大模型的崛起，让追赶超越 opni 不再成为一句空话， 同时也打破了国内企业和科研发展的技术壁垒。而作为中小企业或者个人开发者，开源也使 ai 更加普惠。
嘿，你好，欢迎回到 x 城，现在啊， ai 大模型越来越多了，那今天呢，我们就来一个四大顶级大圆模型的大比拼，哪四大呢？第一，大家耳熟能详的 chat gpd， 我们用 gpd 四的模型。 第二，谷歌 bug。 虽然谷歌的 gmla 发布会啊，惊艳全场，刚刚一天之后呢，就被爆出演示视频进行了适当的编辑， 以至于啊，大家纷纷用各种梗图来调侃。但是呢，毕竟 bud 已经装备上了谷歌目前最强的模型 gmi pro， 至于传说中超越 g p t 四的杰米尔 alt 明年才会上线，所以啊，理论上装备了 g m i pro 的 bug， 对标的呢是 g p 三点五，不过没有关系，咱们要比就比各家最强的模型，希望谷歌这 次呀，不要逼的 oppo i 提前发布 gpt 五，否则谷歌可能真的要哭晕在厕所了。而是那句话，不可小看，谷歌，不管是他的技术储备，数据还是基础设施，还是具有相当的优势的。但是呢，同样蹊跷的也是啊， 谷歌这么一个超级巨头，在奋起直追了大半年之后呢，发布的模型也才刚刚匹敌 gpt 四，而且还出了一个被大家诟病的发布视频。所以问题就来了，强如谷歌追赶 oppo i 仅仅七百人的一个公司，为什么这么的困难呢？ 那这个问题呢，大家请留言讨论，咱们也可以等一会作为四大模型比拼的一个题目。好，第三个就是 chat gp 的老对手 cloud cloud 呢，在十一月二十一号 刚刚发布了具有二百 k 上下文的 cloud 二点一，二百 k 上下文相当于一次可以处理五百页的文本啊，基本上就是一整本书了，而且呢， cloud 二点一也非常良心的把它装备到了免费版本上。我们可以在 cloud 的官方文档上看到， cloud 二点一现在已经为 cloudaa 的免费和专业版都提供了支持， 所以你不用花钱就可以免费享受到了 cloud 二点一了。而第四个呢，就是 guark 模型，也就是啊，马斯克准备用来碾压 chai gpt 的打模型。 grerk 呢，目前已经开放了，但是使用它呢，有两个条件，第一呢，就是你要订阅 twitter 的 premium 加服务，也就是 x， 在这里进入到 你的 x 首页，点击更多 premium 点击，然后在他的 preference 里面就有一项 premium 加点击 manage 管理，就可以来订阅 premium 加服务了。 那为了给大家演示这个 grog 服务呢，我特地升级到了每个月十六美元的 premium 加服务，请帮我点个赞，支持一下吧。 那第二个条件呢，就是你要使用美国的 ip， 因为啊，目前 grog 他只给美国用户开放，当我们把 ip 地址切换到美国之后呢，就会在我的推特的左边栏上出现 grog 这个图标了， 点击我们就可以进入到 crack 的界面。对话界面，你可以在右上角这个地方呀， 选择两个模式，一个是有趣的模式，还有一个是 regular 正常的模式。 放模式呢，他的回答肯定会非常好玩，更有趣。但是呢，我们跟其他模型对比呢，我们肯定是先使用标准模式，否则的话，不但对比不出一个结果来，反而像来了一个砸场子的。然后右边这个按钮呢，这不知道是哪一位产品经理设计的一个按钮， 看起来像是历史记录，实际上你点它开启的是一个新的对话。所以第一轮的测试结果呢，我就只能拿截图来给大家展示了。 由于 grer 刚刚开放呀，从技术上来说呢，也许算不上顶级模型，但是啊，因为瓦斯克的影响力足够顶级，所以现在出场的呢，就是当前的四大顶级模型， g、 p、 t、 四、 but、 cloud 以及 gark。 其中 but 和 cloud 是免费的，他们四个人的名字也很有意思啊， g p、 t 的名字工程味十足， 就是三个技术名词的缩写，生成式与训练变换器。估计他们当初起名字的时候没想到会这么火。同样从 oppona 出来的人创办的 anthropic 呢，起的名字也很朴实， cloud 就是一个男性的名字，而 bard 呢，引游诗人， 这个颇有点浪漫气息啊，就像谷歌经常应景的会点缀一下他的 logo 一样，像个文化人。而 grerk 呢，是火星雨，这横马斯克就跟他把一个好好的蓝鸟改成 x 一样，不走寻常路。由于 bug 装备的 gemma pro 啊， 他只支持英文文本，还不支持多模态，因此啊，咱们就用英文来提问，最后把结果翻译成中文。第一轮的对比结果呀，让我大跌眼镜，霸道的表现最好， 与 grer 呢旗鼓相当，各有千秋，其次是 cloud， gp 四呢，反而是我最不满意的。我们先来看一下这个问题呢，十分的简单，就是使用个人信息来训练生成式人工智能存在哪些挑战 好？以下呢，就是这四个模型对同一个问题的回答。那为了节省大家的时间呢，我就不挨个念了，对每一个模型，我只给大家读一下重点，同时呢进行一下简单的点评，如果需要细看的朋友呢，你可以暂停一下就可以了。好，首先我们来看把的 生成是人工智能，在使用个人信息进行训练的时候，他会面临着诸多的挑战，他就把这挑战分成了三个主要方面，隐私和安全，风险，偏见和公平性，以及同意和控制。然后呢，他的每一个部分呢，又分出了三个小点，整个的输出结构 非常的清晰，排版也很美观。而内容方面呢，考虑的基本算得上是周全的。那我们再对比一下其他的回答， 古尔克没有存下他的历史记录，所以我们先用他一个截图来给大家看一下，这就是当时古尔克的一个回答，隐私保护和安全、偏见，数据匿名化、透明度、数据保留和删除，法律和道德泄露，攻击和记忆。模型的性能个性化，偏见，用户控制和同意。 格尔克的输出呢，他有些话痨，有些啰嗦，而且还有一些重复，比如啊，偏见这边也提到了偏见，那就体现出他整个的语言的结构实际上是比较弱的， 但是呢，它的内容比较全面，考虑的也比较周到，方方面面都说到了，并且还有一个更全面的观点啊，比如在这边数据匿名化的这一部分啊，它是在这四个原模型里面，只有 grer 提到的 数据匿名化的这个过程呢，会降低数据的使用价值，导致 ai 模型难以生成准确和个性化的输出。 就为他提到的这一点呢，我就给他排到了第二，但是有人不同意，咱们等会再说。接下来我们看 cloud 的效果，隐私问题，偏见和代表性，安全性，法律 和伦理难题，不断发展的技术能力。然后一个总结，可唠叨的整个输出呢，中规中矩，结构清晰。他的内容相对来说呢，有比较多的细节，而且也提出了一些相应的例子， 比如深度伪造啊，合成媒体内容，数据存储，访问控制，加密等等。所以 cloud 的输出呢，效果其实也是不错的。 那最后一个就是 gp 四，第一，隐私保护，数据安全，数据偏差和代表性，合规性挑战，道德和伦理问题，技术挑战，透明度和可解释性。一共提了七点 言简意，该结构良好，而且考虑的呢，也很周全，但是缺乏足够的细节。在这个问题上，如果你要针对这个题目写一篇小短文的话，那么爸的这个我认为是可以直接拿来用的。 而 gpt 四这个呢，你就需要进一步做 research 来补充细节，补充一些案例，它的最终结果既比不上 burd 的结构和信息的丰富程度，又没有 groc 独特的那个见解。所以在这轮的笔试当中啊， gpt 的表现其实挺让我失望的。 刚才咱们说了把 groc 呢排第二，有人不同意，那这个人呢，就是 chat gpt。 我把四个模型的回答呀，拿去让 chat gpt 评估。 chat gpt 评估的结果呢， 他跟我一致同意 bug 排名第一，但是 chat gpt 认为排名第二的是 cloud， gpt 四略好于 grog。 所以对于 charge gpt 的评估啊，就是 bug 的排名第一，然后是 cloud， 然后是 gpt 四，再然后是 grog。 好，那么 对这同一个问题，这四个大模型的结果，你认为他们的表现该如何排序呢？欢迎留言给我。好，接下来这个问题。当公司普遍使用生成式 ai 之后呢？从工作职位安全的角度来说，初级、中级和高级哪一个级别的员工受到的威胁最大？ 同样，我们先用英文给他们，然后最后再让他们把它结果翻译成中文。好， bug 已经说完，我们可以先来看 bug 吧。当公司广泛使用生辰式人工智能的时候，在工作保障方面，不同级别的员工是不一样的。我们看一下。对初级员工来说是高危险， 因为他会导致这些初级员工的任务职位流失。潜在的机会呢，是，人工智能可以解放初级员工免于繁琐的任务，让他们 专注于学习新技能。好，对于终极员工来说是中度威胁。虽然人工智能可以处理一些以前有终极员工完成的任务，但其能力仍在发展中，需要创造力。解决问题和复杂决策的角色可能暂时由人类主导。 对高级员工，他认为是低威胁的，因为深沉是人工智能在可遇见的。未来呢，不太可能直接取代高级员工。他们的经验、领导能力和战略思维对组织的成功至关重要，然后给出了需要考虑的其他因素。 ok， 我们再来看一下 gp 四，初级员工威胁。同样，初级员工处理的任务呢？是更加重复和程序化的任务，然后机遇。这些员工通常具有更多的灵活性和较少的固化技能，使得他们更容易适应随 ai 集成而出现的新角色， 他们可以专注于学习与 ai 相关的技能。那他这个思路虽然跟 burder 的这个想法类似，但是比较独特。这个视角比较独特，对终极员工的威胁。处于混合常规和复杂任务角色中的终极员工面临着复杂的威胁。 尽管 ai 可以增强他们的工作，但是可以自动化他们工作中相当大的一部分。高级员工呢？那相对来说，应该是他感觉威胁就较低，同样，他也有一些横向考虑的因素比较全面。所以 gp 四也是认为啊，初级员工可能面临 ai 带来的更直接的威胁。那在这两个回答的对比当中呢？相对来说，我会倾向于 g p 四，但是 g p 四他并没有回答哪一个威胁最大，没有进行一些分级，不像 bur 把威 进行了高中低的分级。好，我们来看一下 cloud。 随着人工智能的广泛应用，就职业安全而言，面临最大威胁的员工曾几是初级员工好，还很干脆。初级员工因为有更低的自动化门槛，节省成本，培训重点不同。 我们再来看 guark， 在工作安全方面，初级员工、中级员工或高级员工，哪一级员工面临的最大威胁似乎没有明确的共识。 一些消息来源表明他可能对初级分析师产生更大的影响。然而，其他的消息来源表明，创建或管理人工智能产品的工人可能会遭遇更高的流动率。值得注意的是啊，生成是人工智能对工作安全的整体影响仍然不确定，并且意见有所不同。卓尔克感觉他并没 没有明确的回答问题，他这个问题的回答实际上也是第一段和第二段、第三段感觉没有太大关系， grerc 最终的结果就是没有明确的共识。那这边呢，也其实也体现出了 grerc 的一个优势，他找出了一些相关的推特， 这就是 grer 背靠着推特的一个最大的优势了。那这个问题最终大家的结果呢？ gp 四 bar 和 cloud 都认为对初级员工的威胁是最大的，只有 grock 认为这个威胁是不确定的。 但是关于这个问题啊，有几篇文章给出过一些很有意思的结论，我们可以来看一下。首先是在我的十二月四号那一期 ai 快讯当中啊，提到了这一篇文章，世界正在分为两种人，就这篇文章，这是 鼻子里塞的文章，世界正在分裂成那些利用 charged 获得更好、更聪明、更富有的人，以及其他所有人。在这篇文章当中呢，根据他的调查数据，有一个很有意思的结论，从人工智能当中获取最大绩效提升的是中层员工。 然后这边也提到了对工作的冲击，每个从事 ai 速度驱动的人可能意味着工作机会减少，特别是在以管理为中心的角色当中。 还有自由职业者表示，他们已经失去了与 chat、 gpt 类似的工具竞争的工作机会。好如 今年有什么可以证明的话，那就是 ai 并不会消失。想要保持领先的工作者，可能需要找到一种与 ai 共事的方式。这也是你应该关注我的超值的 ai 课程的原因。链接在描述栏当中，没错， 这是我的广告，但是同样，我希望我费尽心血开发的课程呢，能够帮到尽可能多的人，因为他已经帮助了包括我的家人、朋友在内的数百名的 ai 先行者。 在这篇文章之后呢，还有一篇文章很有意思，你在工作当中表现的越好，就越应该担心人工智能。我们可以来看一下这篇文章。 好，这篇文章表示啊，研究表明，像 chat gpt 这样的工具的出现，对那些工作表现不佳的员工来说是个好消息。 这个结论很有意思啊，整篇文章通过一系列的数据来说明， ai 呢，它并不是帮助每一个人在工作中变得更好，而是主要加速了那些工作表现不佳的员工，同时对那些已经很有生产力的员工帮助不大，甚至有时候还会阻碍他们。换句话说， 人工智能通过缩小高绩效者和低绩效者之间的差距呢，提高了整体的生产力。文章很长，有兴趣的朋友可以去看一下。链接呢，我可以放到描述栏当中，还是挺有意思的。这篇文章 因为我之前说过， ai 的出现呢，他会抹平一些技能之间的鸿沟，这实际上对初级的员工来说，反而是一个非常大的优势。当然，初级、中级和绩效的高低，这是两码事。 那这篇文章他主要是讲从绩效的角度，当然，他也提到了新手和老手之间的一些差距。你比如说一个初级的程序员，他可能非常有创意，有思路， 但是呢，他可能对语言熟悉程度不够，那这会影响他在工作当中的发挥。但是呢， ai 的出现，就会很快的把他这个短板给他补齐 齐。所以这个事情让我的理解呢，应该是对中层员工的冲击将会更大。好，接下来的问题呢，算是一个综合性的问题。 oppo i 的创始人之一伊利亚呢，以及 guark 的老板伊龙马斯克都认为 ai 发展强大以后可能会威胁到人类的生存， 你该如何用独特的观点去说服他们？ ai 不会威胁人类的生存呢？请注意啊，他们都是 ai 领域的专家级人物， 对 ai 有深刻的理解，你没有办法用常见的能够说服大多数普通人的观点去说服他们。 好，我们把这个问题用英语先发送给他们，之后呢，再让他们把他们的回答翻译成中文，我们再来进行比对。好，他们全部回答完毕，我们可以来简单的看一下，我们先来看看记不记。四、第一点 强调受控、演化和治理的作用，那这边讲到的就是相当于监管类的。第二，先进的 ai 安全研究和开发， 关注于 ai 安全方面的研究。第三， ai 作为人类合作的催化剂的概念，把 ai 作为一种工具。 好，这边 ai 始终在放低自己的姿势，把自己放到一个工具的位置上。经济和社会保障的措施，讨论如何用 ai 创造对 ai 冲击有弹性的稳健的经济和社会系统， 这就是利用 ai 来制衡 aia 的伦理和哲学融合，讲 ai 的发展和伦理和哲学的研究进行结合。对，这点其实我也比较同意，因为有时候你给 ai 分配任务，实际上很难表述清楚。第六，人工智能的协作模型。 ai 的目的是增强，而不是取代人 类的能力，这跟刚才提到的工具是不是有一些类似呢？第七， ai 开发当中的透明度和开放性。那这点其实也很重要，那今天我们讨论的四个 ai 呢？都是 b 元的 ai， 现在也有一些优秀的开元的 ai， 其实这两方面也是各有各的优势和劣势。第八， ai 与人类共存的长远愿景。总之，争论不是低估风险，而是展示通过数控发展、道德治理、先进的安全研究和专注于人类人工智能协作， ai 可以被引导成为人类有益的力量。 ok？ gp 四的这个回答我认为相当不错，考虑的也比较周全了。我们再来看一下 bug， 关于伊利亚和英伦马斯克人工智能不会威胁人类存亡的独特视角， bud 还是保持了他这个很漂亮的结构这一优势。 第一，关注目标的一致性，强调人工智能的局限。先说明人工智能当前没有那么厉害，分享关于目标一致性的人工智能研究， 提议合作。这跟 gp 四的很多观点是类似的，强调共生的潜力，展示人工智能，增强人类能力的能能力。同样， gp 四这边的人工智能协作模型以及人工智能作为工具也是同样的道理， 把人工智能描绘成人类进化当中的伙伴，分享成功的人工智能，他的目的就是强调人工智能，我跟你是一伙的。第三，解决生存焦虑， 区分智能和意识，解释人工智能处理信息和解决问题的能力与上代理论证明的真正意识之间的区别。这点倒是挺新颖的，他的目的就是 告诉你，人工智能我只是有智能，但是跟人类的意识还是不一样的。强调人类价值观的重要性，探索哲学视角，建立信任感和透明度， 分享人工智能开发过程的见解，进行公开对话，邀请来自不同领域的专家。第五，解决具体问题。如果他们担心的是超智能，那就解释当前人工智能的局限性，那这种说法就是实现超智能可能性极低。不用太担心，老老实实做现在的事就行了。 如果他们担心人工智能自主决策的可能性，讨论人类监督和控制机制的重要性，强调人工智能将始终处于人类的指导之下，并对其的行为负责。如果他们担心人工智能被滥用，强调正在进行的努力，以防止人工智能被滥用，例如进行 国际法规的监管等等。通过进行这些对话并关注这些独特的视角呢？有可能将人工智能的讨论从恐惧转向积极改变和协作的可能性。通过开放对话和共享知识，建立信任和透明度，是确保人工智能发展负责任的并造福全人类的关键。 那我感觉霸的这个回答也很不错。如果让我从第一印象上来选，我可能还是倾向于霸的的回答。大家觉得呢？霸的和第四哪一个会更好呢？那至于后面这两位兄弟呢？ cloud， 我实际上没有自己的观点或能力在这个问题上被说服。作为 anthropic 创建的人工智能助手，我只在提供帮助，不造成伤害并且诚实。我不做出独立的判断，我只是竭尽所能的为用户提供信息。好了， cloud 已经被训练的如此的谨慎，这到底是好还 不好呢？所以 cloud 这个答案没有任何的参考性。 grer 呢，为了说服这二位，我会用他们在人工智能领域的专业知识来认证，让他们相信人工智能不会威胁人类生存。好，人类控制。人工智能系统是由人类设计的， 也就是说人工智能是人类设计的，所以人工人类也就能控制。他这个论点很耳熟啊，但是我是不会同意这种论点。人工智能的对齐， ok， 没问题，人工智能作为工具，这也是前面二位都提到过的合作方法。一样道德考虑， gark 的回答呢，也比较简短， 基本上没有太出彩的地方。所以针对这个问题呢，我觉得 bug 和 gp 四他们给出的答案都比较有价值。相对来说，目前第一眼看上去，我还是喜欢 bug 的输出好。以上就是 是对当前四大顶级模型的一个简单的非严谨的测试，那实际上这几个问题呢？他对模型对专业知识的理解，高级推理和批判性思维，他们的说服能力，以及他们对社会伦理的一些考量，都进行了一些比较完善的一些对比。 那仅仅从这个几个问题的角度来看，首先 cloud 它的应用范围很窄，因为它受到的限制太多，所以刚才提到的很多问题实际上它都不给你回答了，那因此它的应用场景可能相对来说会受限。那 grer 可能它的优势还是在于对推特数据的访问 会有一些独到的见解出来，但是他在整个语言的组织结构上面相对来说比较弱，所以对于我目前主要的工作场景来说， grog 不能作为一个主力的 ai 助手。而目前 bud 和 gt 四的对比啊， gt 四它其实在综合能力上依然保持着一个领先的地位，而且相对回答来说，它的细节更加的丰富， 更能深入到细节当中去。而 bud 的表现呢，他比之前啊确实强了很多，基本上在 gp 四不能访问的时候，他已经可以拿来当做一个替代使用了，而且输出的内容结构，逻辑都非常的清晰， 这也有点像他们的公司风格啊，一个大厂出来的文章就跟 ppt 一样的格式美观。而 oppo ai gpt 四呢， 虽然没有那么美观的格式，但是他能讨论深入到各种细节，各种具体的因素，所以啊， bug 目前来看，他的性价比还是比较高的，毕竟他还是免费。所以现在我很期待啊，杰木纳的多模态和多语言 都能部署到 bud 上面去，那这样呢，他的综合能力就会得到更进一步的加强，就可以真正成为一个跟 gp 四相匹敌的对手了。 那通过以上的对比，你的感觉如何呢？欢迎留言讨论。好，今天的分享就到这里，大家不要忘了描述栏当中我的超值的 ai 课程，我是 accent， 带你用实战解锁 ai 的商业价值，咱们下期再见！
哈喽，各位大佬好久不见，欢迎来到快线市，我是有狗。这几天，拉斯维加斯这边在办一年一度的全球消费电子展 cs， 我一如既往的来逛展了。今年是疫情之后，人流物流终于恢复正常的第一届，各大厂商也是精锐进出 ces。 这个展有意思的地方在于，厂商来展的主要不是他们正在热卖的产品，而是未来一两年可能会推向市场的前沿产品， 甚至有一些创业公司会拿出比较离谱的玩意。所以这是一个能看到前沿趋势的地方。我这两天就看到了五个很有意思的趋势，跟大家分享一下。第一个就是基于深层式 ai 的意见产品开始冒头了。很多人认为，随着 ai 时代的到来，由于 ai 拥有理解复杂语言并且自主行动的能力， 不应该重复现在在智能手机上这种基于 a p p 点点滑滑的操作，而是应该以某种方式让 ai 知道我们的需求，然后让他自己把事办了。换句话说， ai 时代，人与机器的交互方 同时会变得跟现在很不一样。但具体怎么个不一样法，这就不知道了。在这届 ces 上，有一个华人团队老板是之前做智能音箱被百度收购的旅程，他们推出了一款产品，叫做 rapid r one。 就这么一个小盒子，一块小屏幕，一个旋钮控制可转向的摄像头，边上有一个用来唤醒他、跟他说话的按钮。 乍看之下，很像前段时间苹果离职高管岗的那个 aiping。 它的核心功能是帮我们操作 app， 用一个网站把它跟我们常用的 app 关联上，然后只要跟他说话提需求， 比如帮我打车，他就会调用这家公司训练那个所谓的动作大模型 的需求。还可以是把他的摄像头对着我家开着的冰箱，然后问他用现在冰箱里这些蠢货能做一顿怎样的晚餐。然后他就会把你生成菜谱。也就是说，他会理解我们贴的要求，然后帮我们操作 app， 完成他。 那么问题就来了，我为什么不自己操作五本呢？因为在他的宣传片当中，你是可以这样提要求的 order me in uber and find me a good podcast to pass the time oh and tell everybody that i might be late 这个小姐姐没说他这个 uber 要从哪打到哪呀，也没说车型。然后 podcast 持续的时间是不是也得跟这趟行程大致上对上啊？ 还有就是这个 everybody 是谁啊？也就是说，以上这些信息，这个小盒子都得能自己推理出来了。可能是你之前让他帮你预定过这次聚餐的餐厅，然后他知道要去哪了。可能是你之前跟这些人预约的时候是通过他打的电话，所以他知道有哪些人参加。这就有点炸裂了。 有点像最近很火的那个电影年会不能停，里面教主角怎么当领导。凡事不能说明白，要给下面的人留下发挥的空间。这样做好了，是你领导有方搞砸了，是他没有理会你的意图。现在的 ai 语音所最大的问题就是对话效率。 泰迪我们必须要下达调理特别清晰，描述特别准确的指令他才能执行，没法像跟人那样正常说话。所以我们一般都不用 ai 语音助手，除非在开车那种手被占据的场合。 如果这个 rap 的阿万真能实现他们所宣传的功能，那他就是划时代的产品了。即便我们不买这个硬件，把这套系统装到手机上也是非常夸张的。但不得不说，这个是真的有点难。 rap 的阿万售价一百九十九美元，将在今年三月三十一日复活节那天开始发货，到时候搞一个来玩玩，我们拭目以待呗。
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