1.多模态GPT-4正式发布：支持图像和文本输入，效果超越ChatGPTOpenAI的里程碑之作GPT-4终于发布，这是一个多模态大模型（接受图像和文本输入，生成文本）。主要能力有：GPT-4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；可以接受图像作为输入并生成说明文字、分类和分析；能够处理超过25,000个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。GPT-4的高级推理能力超越了ChatGPT。在SAT等绝大多数专业测试以及相关学术基准评测中，GPT-4的分数高于ChatGPT。GPT-4遵循GPT、GPT-2和GPT-3的研究路径，利用更
Cursor（https://www.cursor.so/）是GPT-4驱动的一款强大代码编辑器，可以辅助程序员进行日常的编码。下面通过一个实际的例子来展示Cursor如何帮助你编程。这个例子做的事情是网页抓取。抓取的目标是百度首页上的百度热搜，如下图所示。我用的是JavaScript来实现的。同时按下Ctrl+K，给出的提示是：抓取https://www.baidu.com/网站上的百度热搜。Cursor很快就给出了下面的一段代码。//使用axios和cheerio库抓取https://www.baidu.com/网站上的百度热搜constaxios=require("axios");con
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作者 |云昭一开始据说是本周四发布，结果en~~周三凌晨就发布了，果真，OpenAI向来喜欢提前给人们制造惊喜！1、GPT4、ChatGPT大比拼废话不多说，先上GPT4的硬技能。首先，是长文本处理的能力，OpenAI官网上是这么描述的：“GPT4能够处理超过25,000个单词的文本，允许使用长格式内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。”OpenAI怕大家不能很形象的理解，干脆用一篇维基百科的长文举了个例子，这个文本有多长呢？小编实际点开了链接（见下图），要比目前ChatGPT（GPT3.5）能处理的文本长出一倍去。不信的朋友可以去这个链接：https://en.wikipedia.o
作者 |云昭一开始据说是本周四发布，结果en~~周三凌晨就发布了，果真，OpenAI向来喜欢提前给人们制造惊喜！1、GPT4、ChatGPT大比拼废话不多说，先上GPT4的硬技能。首先，是长文本处理的能力，OpenAI官网上是这么描述的：“GPT4能够处理超过25,000个单词的文本，允许使用长格式内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。”OpenAI怕大家不能很形象的理解，干脆用一篇维基百科的长文举了个例子，这个文本有多长呢？小编实际点开了链接（见下图），要比目前ChatGPT（GPT3.5）能处理的文本长出一倍去。不信的朋友可以去这个链接：https://en.wikipedia.o
文章目录前言一、准确性提升1.创造力2.视觉输入3.更长的上下文二、相比于ChatGPT有哪些提升1.GPT-4的高级推理能力超越了ChatGPT2.GPT-4在多种测试考试中均优于ChatGPT。三、研究团队在GPT-4模型都做了哪些改善1.遵循GPT、GPT-2和GPT-3的研究路径2.我们花了6个月的时间使GPT-4更安全、更一致。3.安全与对齐：四、和一些开发创新产品的组织合作五、其他详细研究报告基础设施：局限性可用性总结前言昨晚OpenAI公开了GPT-4的进展，并可以基于ChatGPT实现GPT-4的使用和访问。博主连夜总结出以下Xmind，那么GPT-4到底有哪些巨大的能力提升呢
文章目录前言一、准确性提升1.创造力2.视觉输入3.更长的上下文二、相比于ChatGPT有哪些提升1.GPT-4的高级推理能力超越了ChatGPT2.GPT-4在多种测试考试中均优于ChatGPT。三、研究团队在GPT-4模型都做了哪些改善1.遵循GPT、GPT-2和GPT-3的研究路径2.我们花了6个月的时间使GPT-4更安全、更一致。3.安全与对齐：四、和一些开发创新产品的组织合作五、其他详细研究报告基础设施：局限性可用性总结前言昨晚OpenAI公开了GPT-4的进展，并可以基于ChatGPT实现GPT-4的使用和访问。博主连夜总结出以下Xmind，那么GPT-4到底有哪些巨大的能力提升呢
作者｜成诚虽然我们早在2017年就预测了超大模型的到来，因此才搞了分布式深度学习框架 OneFlow（github.com/Oneflow-Inc/oneflow/），且2020年的GPT-3也掀起了大模型热潮（OneFlow——让每一位算法工程师都有能力训练GPT） ，但当时各项测试屠榜的GPT-3的超高训练成本和大模型落地难的问题一直困扰业界。2022年是互联网寒冬，在杭州出差和一位 AI芯片合作方的工程师闲聊，对方问我，大环境差，做AI还是一个合适的选择吗？其实我心里也没有底。我说，其实我们已经是在最前沿的领域了，虽然现在形势不好，但我们并没有更好的选择。短短半年后，我们就经历了从低谷到
作者｜成诚虽然我们早在2017年就预测了超大模型的到来，因此才搞了分布式深度学习框架 OneFlow（github.com/Oneflow-Inc/oneflow/），且2020年的GPT-3也掀起了大模型热潮（OneFlow——让每一位算法工程师都有能力训练GPT） ，但当时各项测试屠榜的GPT-3的超高训练成本和大模型落地难的问题一直困扰业界。2022年是互联网寒冬，在杭州出差和一位 AI芯片合作方的工程师闲聊，对方问我，大环境差，做AI还是一个合适的选择吗？其实我心里也没有底。我说，其实我们已经是在最前沿的领域了，虽然现在形势不好，但我们并没有更好的选择。短短半年后，我们就经历了从低谷到
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