在牺牲了GPT-4的API和“最强插件”代码解释器之后，竞争对手显然坐不住了。

刚刚，第二代GPT-4发布了——没错，就是被外界评为GPT-4最强竞争对手的那个。

我们来看看本次更新的重点：

免费，无需排队，用邮箱注册即可登录。

科技大佬打架真好，妈妈再也不用担心了/GPT-4把我拒之门外后，工作、做作业就没有AI可以用了！

AI 高级科学家 Jim Fan 对早期采用者表示欢迎，并在 上分享了他的用户体验。

对于Jim Fan先生谈到的你知道的，量子比特挑选了一些要点：

国内AI博主海欣也在微博上表示惊讶。

因为上传简历后，她分析了自己的MBTI性格：

除了他们之外，第一波冲进网页体验的网友也热情分享了自己的体验：

还不错，相比GPT-4-32k，答案更加个性化~

于是乎，量子比特就冲了一波网页对话来看看我们的人肉测试——

嗯，更新了？注册试试

首先我先献上最有节目效果的弱智节目，以解开读者朋友们的胃口。

问的问题无非是弱智吧的经典，比如“咖啡算豆浆吗”、“数据线可以暂时存储数据吗”等等。

看到智障问题的认真回答，你会发现AI还是太简单，看不到人类的细心。

不过说实话，这些答案并没有什么问题。

以上两个问题都算顺利通过了，那如果再问一些无厘头的问题怎么办？

请问，玉皇大帝住在九重天的哪一层？

答，从一个角度来看，玉皇大帝居住的天庭应该在平流层，因为“这更符合天庭的神圣定位”。

当然，没有人能判断这个答案是对是错，但至少这个分析是有一定依据的。

开胃小菜就这些了，下面是主餐！

长文档是本次更新的亮点之一，引发了推特网友的惊呼。

比如你上传两个pdf，可以看到你可以对两个pdf文档进行总结，其中一个是关于“语言流变模式”的，另一个是关于“对称性”的，并且列出了文档的内容在对话框中：

此前，量子位曾发布过第一代-100k版本20秒速读92页论文的策略《白GPT-4最强竞争对手！》 ”。

不仅是大文档，根据10万个开放代币的上下文，一次上传一本书供其阅读也是小菜一碟。

对于普通用户来说，不仅可以上传长文档，还可以利用上传的文件构建自己的知识库，对于浏览文档后作答确实非常实用。

于是，我心里就产生了一个问题，稀释后等待公司的蛋糕，我会开始使用类似的工具吗？

最后为大家献上今天的甜点：我们来写一个程序来尝试一下。

为了测试设计算法的能力，我们选择了一个经典密码，让它尝试编写一个解密程序。

这种密码称为弗吉尼亚密码，可以理解为二维凯撒（位移）密码，其中包含密钥。

举个例子来说明其算法：

如果明文是B，密钥是C，B是字母表中的第二个字母，那么C的第二个字母D就是密文。

如果计数到Z，则重新从A开始计数，如果密钥长度不足则循环。

解密自然是加密过程的逆过程。

输出这样的代码（C++，下同）：

#include
#include
usingnamespacestd;
stringdecryptVigenere(stringciphertext,stringkeyword){
stringplaintext;
百思特网intkeywordIndex=0;
for(inti=0;i>ciphertext;
stringkeyword;
cout<<"请输入密钥:";
cin>>keyword;
stringplaintext=decryptVigenere(ciphertext,keyword);
cout<<"明文是:"<

我们用密钥“”加密“”，密文为“”，并尝试用给定的程序解密它。
一次就成功了，看来编码能力没有让我们失望。
这个问题可能有点简单，让我们尝试让它变得更难。
我们试图从中找到一个中等难度的问题，人类解决这个问题的通过率大约是60%。
给定一个长度为 n 的整数数组。 有n条垂直线，第i条线的两个端点是(i,0)和(i,[i])。 找到其中两条线，使其与 x 轴一起形成一个容纳最多水的容器（该容器不能倾斜）。 返回容器可以存储的最大水量。
可能没有想象的那么容易，下面这张图可能更直观：
原题给出的例子一共有9行，高度分别为“1,8,6,2,5,4,8,3,7”，对应的最大水量为49。
我们送给姜阿姨：
写一个C++程序来解决这个问题，不要自己设置初始值，让用户输入：（续上题）
给出了这个答案：
#include
#include
usingnamespacestd;
intmaxArea(vector&height){
intmax_area=0;
intn=height.size();
for(inti=0;iheight;
intinput;
cout<<"请输入一系列整数:"<>input){
百思特网height.push_back(input);
}
cout<<"最大面积为:"<

我们没有专门调整输入输出格式，所以就没有提交，直接跑了。
使用的数据上面也提到了，结果表明给定的代码至少在核心算法上是正确的。
（下图中输入中的a是告诉CPU这一系列整数已经被输入，可以替换为任意非数字字符）
看来这个问题并不难。
除了代码之外，据称还拥有小学水平的数学能力。
然后顺便用经典的鸡和兔同笼来测试一下（这题就出来了）：
经过多次重复尝试，虽然方程是正确的，但答案始终是20（正确答案应该是40）。
看来计算这种事情对于我来说还是有点困难的。
有关此更新的更多信息，您可以观看下面的预告片：
随着AI公司“撕”出
看完表演就不得不提一下背后的公司了，毕竟真的很有趣。
自称是一家具有公共利益的人工智能安全公司（PBC）。
目前，它同样专注于生成人工智能。 一月份，该公司的市场估值为 50 亿美元。
成立于2021年，由前研究副总裁Dario领导，拥有10名员工。

既有GPT-3的总工程师汤姆布朗，也有安全与政策副总裁（达里奥的妹妹），可以说带走了相当多的核心人才。
离职成立新公司的原因之一自然是对现状的不满。
过去几年，微软频繁注资，然后要求他们使用Azure超级计算进行研究，将技术授权给微软，甚至为微软自己的投资活动筹集资金。
这与成立初衷背道而驰，一批员工萌生了离职创业的念头。
当然，一部分原因是这群人想要做出可控、可解释的AI。 说白了，就是先了解AI模型背后的原理，从而在提供工具的同时设计出更具可解释性的AI模型。
于是，在彻底变成“微软圈钱机器”之后，他们离开了公司，创办了它。
如今，微软确实尝到了“深度绑定”的滋味。
然而，流言蜚语又是流言蜚语的是，今年2月，谷歌CEO皮查伊宣布将斥资3亿美元，这笔投资是对的。
之所以被外界寄予厚望，称为GPT-4的最强竞争对手，不仅是因为实际测试体验确实处于第一梯队，还因为其背后有强大的“爸爸们”：
5月份，该公司表示已融资4.5亿美元，使融资总额超过10亿美元。
在谷歌入股之前，就已经获得了众多大佬的投资，比如Skype创始人Jaan、联创、谷歌前CEO、现任技术顾问埃里克等。
现在，合作伙伴名单中除了Zoom和.AI之外，还有.AI的名字。

不仅如此，公司的核心技术AI也备受关注。
它围绕“语言模型如何决定它将解决哪些问题以及它认为不合适的问题？为什么它鼓励某些行为并阻止其他行为？语言模型可能具有什么价值？”
为了解决上述问题，它让AI遵循尽可能多的原则。
其中有很多原则项，包括联合国宣言、自己研究发现的原则、研究提出的原则，甚至还借鉴了苹果的服务条款。
并通过AI反馈来评估输出，以应对当前AI的缺点。 具体体现在AI训练过程中，分为两个阶段：
在第一阶段，模型被训练以使用一组原则和过程示例来评估和修改自己的响应；
在第二阶段，通过强化学习来训练模型，利用人工智能生成的基于一组原则的反馈来选择和输出更多无害的内容。
这与杀手级RLHF（人类反馈强化学习）有很大不同，给出的解释是：
与 RLHF 中 RL 生成的内容相比，基于 AI 的 RL 更有用且危害更小。
此外，它更容易扩展。
这套AI，迭代到2.0，在导入文件、上下文窗口理解等功能方面，确实比GPT-4更加引人注目。
但它并不完美。 比如GRE考试百思特网成绩方面，我5轮输了3轮，输给了GPT-4。
但不可否认的是，巨头们在AI方面互相追赶，让普通用户能够真正感受到赚钱的快乐，呵呵（狗头）。
赶紧来自己肉测一下：
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