AI探索指南

  1. 看GPT-4现场demo的感想:

    看GPT-4现场demo的感想:
    1. 相比于官方宣传里强调的GPT-4在SAT、GRE考试上取得的成绩,它在多模态中展现出的能力更加让人感到惊艳。Demo中,Greg尝试了几张截图和照片,GPT-4都能够详细地讲述内容和细节,甚至可以根据一张手绘的草图写出对应的网页HTML代码。等视觉方面的能力开放出来之后我想要好好试试。
    2. 在demo中,GPT-4基于开发者文档的内容提出有效的解决方案和代码,基于法律条文解答税务问题,并用通俗易懂的语言一步一步地解释,这种使用方式非常有趣。现实社会中的很多文章并不是为普通人写的:从法律条文到专业文献再到开发者文档,写作所追求的往往是准确度、覆盖面、专业度,但偏偏并不是普通人易读性。因此,我们需要雇佣专业工作者,例如律师、咨询顾问,来作为中间的桥梁,从一个实际问题中找到对应的文献,获得准确的解答。Demo中展示出来的效果是,GPT-4可以做类似的事情,基于专业文献找到答案,用通俗易懂的语言解答个人的疑问,达到为普罗大众赋能的作用。
    3. 和上面第二点相关,像是专业的工具文档,之前是针对开发者写作,那未来是否会变为针对LLM写作,从格式到内容到呈现方式,都为了能够更好地被模型输入而优化?
    4. OpenAI的现场demo感觉非常好,苹果为硬件产品发布会树立了标杆,OpenAI为AI软件发布会也树立了一个好的榜样。
    5. 一遍一遍提醒自己做预期管理:不要根据demo去推断GPT-4的能力,还是得到手之后试试。Interpolation不可取……

  2. 一觉醒来,GPT4 出来了!总结要点:

    一觉醒来,GPT4 出来了!总结要点:
    -提升专业学术能力,各类考试超过90%的人类
    -真正的多模态,可以把纸笔画的原型直接写出网页代码。读论文时可以知道插图含意。
    -英文准确度提升,70%到85.5%
    -中文准确度提升,达到 GPT3.5 的英文水平。

    目前限量供应中,只有 ChatGPT Plus 和 Poe 订阅可以体验。

  3. GPT-4相关能力的总结:

    GPT-4相关能力的总结:

    - 支持多模态输入:GPT-4的API可以接受图像,并生成相应的字幕,并对图像进行分析。
    - 在BAR考试中取得优异成绩:GPT-4取得了BAR 90分(满分一百),同时在生物奥林匹克竞赛的视觉题方面获得了99分,其推理能力远超ChatGPT。
    - 超大上下文:GPT-4支持25,000个单词的上下文,可以使得完整的文档适合于一个提示符内。
    - 更具创造性和协作性:与用户协作生成、编辑和迭代写作任务,具有更高的创造性和协作性。
    - 多个合作伙伴正在测试GPT-4:Duolingo、Be My Eyes、Stripe、摩根士丹利、可汗学院等,甚至包括冰岛政府。
    相关链接:https://openai.com/product/gpt-4

  4. 【AI的进步与XR工程化落地】

    【AI的进步与XR工程化落地】
    在我不长的人生经历中,已经看到好几次由暴力堆资源,而涌现AI工程化落地能力的巨大进步了:
    【AI下棋暴力穷举算法】
    【CNN到TensorFlow无监督学习分辨猫狗】
    【堆数据集模式学习写小说和画画】
    【GPT暴力堆参数学语文涌现理解能力】
    【多模态堆参数涌现了归纳实践能力】

    我觉得某种程度上来说,AI和人类的进步都是一种大力出奇迹的结果,勇气和执着写在了人类的DNA里。想不懂就去试,堆人试,堆时间试,错了就换个方向再试试,总能发现真理。

    在PaLM-E刚发布没多久之后,在GTP4发布之前,我提醒所有XR从业者,再多思考下多模态AI对于XR的意义,多思考下作为XR从业者我们可以将其怎样工程化落地到用户场景中。

    再比如Language UI的突破,现在的API都是要提前约定好的,写死的,非工程师不可扩展的。而如果发送方和接收方都变成了LLM模型,且都拥有多模态输入和输出的能力,那只要双方本身能力支持的足够多足够广,就不需要工程师再去上面添加细枝末节的if循环来增加功能了。信息交换能力一下子会以非常高效的方式在互联网中进行流转。

    多模态AI不仅仅是让XR设备的眼睛拥有了大脑加持,其实还长出了一双数字化的手,在机器人产业没有腾飞之前,贾维斯其实已经很快就可以出现在XR的数字世界中了,会极大的提升工程效率,解放生产力。

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