「机器能够思考吗？」为了解答这个问题，图灵设计了一个能间接提供答案的模仿游戏。该游戏的最初设计涉及到两位见证者（witness）和一位审问者（interrogator）。两位见证者一个是人类，另一个是人工智能；他们的目标是通过一个纯文本的交互接口说服审问者相信他们是人类。这个游戏本质上是开放性的，因为审问者可以提出任何问题，不管是关于浪漫爱情，抑或是数学问题。图灵认为这一性质能够对机器的智能进行广泛的测试。后来这个游戏被称为图灵测试（TuringTest），但人们也在不断争论这一测试究竟测算的是什么以及哪些系统有能力通过它。以GPT-4为代表的大型语言模型（LLM）简直就像是专为图灵测试而生的

一、AI系统如何搭建部署AI创作ChatGPT系统呢？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统！1.1程序核心功能程序已支持ChatGPT3.5/GPT-4提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练）、AI绘画广场、邀请+代理分销模式、用户每日签到功能、会话记录保存、微信公众号+邮箱+手机号注册登录、后续其他免费版本功能更新。二、系统演示https://ai.idcyli.com三、功能模块3.1GPT模型提问已支持GPT联网

自GPT系列对话大模型以及DALL・E、Midjourney等文生图大模型兴起以来，基于它们的硬核、有趣二创应用花样频出，让普通人切身地体验到了大模型的魅力。今天又一个这样的游戏项目引起了我们的注意。推特用户@javilopen使用GPT-4、DALL・E3和Midjourney编写了小游戏「愤怒的南瓜」（PS：如有雷同纯属巧合），其中GPT-4负责所有的编码工作，DALL・E3和Midjourney负责图形部分。游戏画面、效果怎么样呢？从以下几张动图来看，似乎是分辨不出它是大模型生成的。小伙伴们也可以试玩，还能自己创造关卡。不过，它目前还不支持手机端运行。试玩地址：https://besta

在2023杭州云栖大会上，阿里云首席技术官周靖人发布千亿级参数大模型通义千问2.0。在10个权威测评中，通义千问2.0综合性能超过GPT-3.5，正在加速追赶GPT-4。据悉，过去6个月，通义千问2.0在性能上取得巨大飞跃，相比4月发布的1.0版本，通义千问2.0在复杂指令理解、文学创作、通用数学、知识记忆、幻觉抵御等能力上均有显著提升。目前，通义千问的综合性能已经超过GPT-3.5，加速追赶GPT-4。在MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval、MATH等10个主流Benchmark测评集上，通义千问2.0的得分整体超越Meta的Llama-2-70B，相比OpenAI的Cha

GPT-4被吹的神乎其神，作为具备视觉能力的GPT-4版本——GPT-4V，也被大众寄于了厚望。但如果告诉你，初中生都知道的勾股定理，只适用于直角三角形。然而GPT-4V却自信将其用于钝角三角形中计算斜边长度。还有更离谱的，GPT-4V直接犯了致命的安全错误，竟然认为红灯可以行驶。这到底是怎么回事呢？马里兰大学的研究团队在探索过程中发现了这些问题，并在此基础上提出了两种主要的错误类型：语言幻觉和视觉错觉，以此来阐释这些错误的原因。图片论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.14566项目主页：https://github.com/tianyi-lab/Hallusion

前段时间，OpenAI发布了文生图模型DALL・E3，生成效果非常惊艳。比如，你可以让它一次画出几十个物体，然后再要求它把这些物体全部放到一个冲浪者的背上：  可以看到，DALL・E3不仅画出了足量的物体，就连冲浪者面对重压时的神情都刻画了出来。但细心的网友也发现了一些问题：图中的铅笔等物体比例不太正常，模型似乎不太理解日常物品的大小比例关系。类似的问题其实不仅存在于DALL・E3等二维图像生成模型。当生成维度提升到三维时，问题变得更加突出：生成的动物可能会有多张脸、多个头或脸部凹陷而非凸起。这些在人类看起来属于常识的东西，模型似乎没有学到。在香港科技大学电子与计算机工程系教授谭平看来，这些问

GPT-4终问世！旧王已死，新王当立！面对AI，人类真的准备好了吗？摊主一大早醒来，就看见GPT-4发布的消息，不得不感慨今年AI更新的速度真是太快了。🚀摊主昨天还在修改、润色自己一篇主题为「ADeeperDiveIntoChatGPT」的博客，今天OpenAI就扔出了GPT-4这一副王炸，看来博客内容又要大幅删改了😂话不多说，一起和摊主来简单看一下GPT-4吧！一睹为快🚀相关链接🔗GPT-4官网链接：https://openai.com/research/gpt-4GPT-4论文链接：https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdfGPT-4宣传视频：Intro

一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统+AI绘画系统，支持OpenAIGPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi程序使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统。系统详细文档：SparkAi系统文档(yuque.com)https://www.yuque.com/yuqueyonghutq9yt2/egy0d0Ai模型提问：​

多模态王炸大模型GPT-4V，166页“说明书”重磅发布！而且还是微软团队出品。什么样的论文，能写出166页？不仅详细测评了GPT-4V在十大任务上的表现，从基础的图像识别、到复杂的逻辑推理都有展示；还传授了一整套多模态大模型提示词使用技巧——手把手教你从0到1学会写提示词，回答专业程度一看就懂，属实是把GPT-4V的使用门槛打到不存在了。值得一提的是，这篇论文的作者也是“全华班”，7名作者全部是华人，领衔的是一位在微软工作了17年的女性首席研究经理。在166页报告发布前，他们还参与了OpenAI最新DALL·E3的研究，对这个领域了解颇深。相比OpenAI的18页GPT-4V论文，这篇166

OpenAI新的GPT-4V版本支持图像上传后，带来了一条全新的攻击途径，使大型语言模型（LLM）容易受到多模态注入图像攻击。攻击者可以在图像中嵌入命令、恶意脚本和代码，随后模型会遵从行事。多模态提示注入图像攻击可以泄露数据、重定向查询、生成错误信息，并执行更复杂的脚本以重新定义LLM如何解释数据。它们可以改变LLM的用途，使其忽略之前设置的安全护栏，执行可能危及企业组织的命令，从而构成从欺诈到操作破坏的各种威胁。虽然所有已采用LLM作为工作流程一部分的企业都面临险境，但那些依赖LLM来分析和分类图像作为其业务核心一部分的企业面临最大的风险。使用各种技术的攻击者可以迅速改变解释和分类图像的方式