果然能打败OpenAI的只有它自己！！如果说，前期的ChatGPT已经让你惊叹不已，那么今天轰动全网的GPT-4更能让你对Ai刮目相看，是颠覆你所有认知的程度。曾经小编一度认为Ai就是单纯没有感情的“机器”，现如今，GPT-4让人工智能充满了温度……就连OpenAI的老板Sam Altman也毫不吝啬的表示，这是迄今为止功能最强大的模型！

那么GPT-4到底强在哪里？它是如何充满温度？为什么它的出现让整个网络“波涛汹涌”？小编来告诉你最直接的答案。[micxp_wxonkey]wxv_2839659901991043073[/micxp_wxonkey]
拥有“视觉”，可以识别图像。GPT-4是一个多模态模型，可以接受图像输入，然后理解图像内容，生成相应的说明和分析。比如输入一张奇怪的充电图片。用户问这张图有什么好笑的？


GPT-4可以告诉你图中具体的什么包装，具体充电头的型号，用于什么显示器等等等等，还分析出这图里面有特写镜头。像人一样能看懂图片。问下面图中与其他图片有什么不同？

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GPT-4会告诉你，不同之处是一个男子在出租车上熨衣服。可以分析图标。比如输入下面这张图表。

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用户让GPT-4从图标中找出格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和，并且按照一定的推理进行分析。
GPT-4的回答是这样的。

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找出格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和，我们将遵循以下步骤：

1. 确定格鲁吉亚的平均每日肉类消费量。2. 确定西亚的平均每日肉类消费量。3. 添加步骤 1 和 2 中的值。
第 1 步：从提供的图表中，我们看到格鲁吉亚的平均每日肉类消费量为每人每天 79.84 克。步骤 2：从图表中我们可以看出，西亚的人均每日肉类消费量为 69.62 克/人/天。第 3 步：将第 1 步和第 2 步中的值相加。79.84 克（格鲁吉亚）+ 69.62 克（西亚）= 149.46 克因此，格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和为每人每天 149.46 克。如果让之前的ChatGPT解答，基本是瞎说，而现在GPT-4的解答几乎跟人类一样。如果你觉得这个问题还是太简单了，那么让它来解答一个物理题吧。

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GPT-4的的解答是

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1.a 我们需要表示导电体每个点的温度 T(x)以横坐标 x 为特征的 bar。我们已知 T(0)= T0 和 T(L) = Tb。对于稳态，baris 中一维热传导的热方程：d2T/dx2 = 0积分一次，我们得到：dT/dx = C1第二次积分：T(x)=Cx+C2为了确定常数 C 和 C2，我们使用边界条件：T(0) = TO，由此得出 C2 = TOT(L)=Tb，由此得出 C；=(Tb-TO)/L最后，T(x)的表达式为：T(x)=(Tb-TO)*(x/L)+TO这表示沿导电棒的线性温度分布，斜率为 (Tb - TO)/ L
甚至你把整篇论文的截图发给它，它可以按像素处理读懂论文，总之这人工智能，这次是真的顶级的智能了。

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再接着问GPT-4，你对论文中哪一张图感兴趣？
GPT-4的回答是这样的。

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能解释一下图2中描述的过程吗？GPT-4图2 InstructionGPT论文说明了其方法的三个步骤：1.监督微调（SFT）：他们收集演示数据，其中包括贴标机书面提示和期望的输出行为。该数据用于通过监督学习微调GPT-3。2.奖励模式（RMtraining）：他们收集比较数据，其中标注者对几个模型样本的输出进行排名（从最佳到最差）。该数据用于训练奖励模型。3.使用近端策略优化（PPO）的强化学习：他们使用强化学习根据奖励模型优化策略。对于从数据集采样的每个新提示，策略都会生成一个输出。奖励模型计算输出的奖励，奖励用于使用PPO算法更新策略。重复执行这三个步骤来训练InstructionGPT模型。其目的是生成更符合人类偏好并更有效地遵循指令的输出。文字输入限制提升到2.5万字的文本输入。这次提高了字数限制，将会给AI的发挥空间更大。除了直接能读懂文字，即使是上传一张手写稿文字给GPT-4，它也能“看懂”，可以立马生成网站的HTML代码！

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经过官方测试表明，在各种专业领域测试和学术基准的表现和人类水平几乎一样。比如模拟律师考试GPT-4取得了10%的优异成绩。做美国的高考SAT试卷题，在阅读理解写作拿下710的高分，数学700分，简直无法无天了。

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此外GPT-4还有更多“才艺”，比如能够写歌词，创意脚本，做出各种风格变化等等。

GPT-4充满“温度”
咱们对GPT-4简单了解过后，其实不难发现，光针对识别图像这一个技术，就对视力有障碍的人群非常友好，有些视觉障碍的患者只能识别文字，但是GPT-4的出现，可以更好的帮助他们来欣赏这个世界，目前该Ai已用于软件“Be My Eyes”。
在教育方面，咱们上面也举例说明了，GPT-4并不会直接告诉你学术问题的答案，而是会引导你一步步去解决问题，给你推理演算过程，方便求学者理解。不仅如此，哪怕你实在搞不懂，有任何细节问题，它都会耐心解答，直到你准确的回答“我懂了”，这样的耐心恐怕许多老师都做不到这样的程度。目前GPT-4也用于可汗学院为Khanmigo（人工智能）提供技术支持，类似于虚拟导师和课堂助手。
局限性综上所述，GPT-4的确很强大，但它并不百分百完美，它依旧存在一些局限性：它受到一系列广泛的人造“护栏”的限制，这些“护栏”旨在防止它具有攻击性。 它不会实时更新其知识。 它对英语以外的语言的掌握是有限的。 它不分析音频或视频。 它仍然会产生计算器会避免的算术错误。
除了上述着一些表面问题以外，其实GPT-4还有一个更棘手的问题，它有着独立的判断能力，可能会自主产生“幻觉”，编造事实，因此在使用语言模型输出时应谨慎，尤其是在高风险环境中，它也可能无法解决像人类这样的挑战性问题，例如在代码中引入安全问题。现在已经有很多人表示对Ai的担忧，尤其是它可以准确的识别图像，真实性极高，所以就连OpenAi官方还在提醒人们在使用GPT-4时要“小心”一些，它可能会带来一些“安全隐患”，比如信息泄露等。
训练过程与以前的GPT模型一样，GPT-4基础模型被训练为使用公开可用的数据和OpenAI许可的数据来预测文档中的下一个单词。为了使其与用户的意图保持一致，使用带有人类反馈的强化学习(RLHF)来微调模型的行为。
结论GPT-4的出现标志着OpenAI努力扩大深度学习的一个重要里程碑。虽然不完美，但它在各种学术和专业基准上表现出了人类水平的性能，使其成为一个强大的工具。OpenAI一直在努力降低风险，并建立一个可预测规模的深度学习堆栈，这对未来的人工智能系统至关重要。
end

果然能打败OpenAI的只有它自己！！如果说，前期的ChatGPT已经让你惊叹不已，那么今天轰动全网的GPT-4更能让你对Ai刮目相看，是颠覆你所有认知的程度。曾经小编一度认为Ai就是单纯没有感情的“机器”，现如今，GPT-4让人工智能充满了温度……就连OpenAI的老板Sam Altman也毫不吝啬的表示，这是迄今为止功能最强大的模型！

那么GPT-4到底强在哪里？它是如何充满温度？为什么它的出现让整个网络“波涛汹涌”？小编来告诉你最直接的答案。[micxp_wxonkey]wxv_2839659901991043073[/micxp_wxonkey]
拥有“视觉”，可以识别图像。GPT-4是一个多模态模型，可以接受图像输入，然后理解图像内容，生成相应的说明和分析。比如输入一张奇怪的充电图片。用户问这张图有什么好笑的？


GPT-4可以告诉你图中具体的什么包装，具体充电头的型号，用于什么显示器等等等等，还分析出这图里面有特写镜头。像人一样能看懂图片。问下面图中与其他图片有什么不同？

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GPT-4会告诉你，不同之处是一个男子在出租车上熨衣服。可以分析图标。比如输入下面这张图表。

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用户让GPT-4从图标中找出格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和，并且按照一定的推理进行分析。
GPT-4的回答是这样的。

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找出格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和，我们将遵循以下步骤：

1. 确定格鲁吉亚的平均每日肉类消费量。2. 确定西亚的平均每日肉类消费量。3. 添加步骤 1 和 2 中的值。
第 1 步：从提供的图表中，我们看到格鲁吉亚的平均每日肉类消费量为每人每天 79.84 克。步骤 2：从图表中我们可以看出，西亚的人均每日肉类消费量为 69.62 克/人/天。第 3 步：将第 1 步和第 2 步中的值相加。79.84 克（格鲁吉亚）+ 69.62 克（西亚）= 149.46 克因此，格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和为每人每天 149.46 克。如果让之前的ChatGPT解答，基本是瞎说，而现在GPT-4的解答几乎跟人类一样。如果你觉得这个问题还是太简单了，那么让它来解答一个物理题吧。

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GPT-4的的解答是

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1.a 我们需要表示导电体每个点的温度 T(x)以横坐标 x 为特征的 bar。我们已知 T(0)= T0 和 T(L) = Tb。对于稳态，baris 中一维热传导的热方程：d2T/dx2 = 0积分一次，我们得到：dT/dx = C1第二次积分：T(x)=Cx+C2为了确定常数 C 和 C2，我们使用边界条件：T(0) = TO，由此得出 C2 = TOT(L)=Tb，由此得出 C；=(Tb-TO)/L最后，T(x)的表达式为：T(x)=(Tb-TO)*(x/L)+TO这表示沿导电棒的线性温度分布，斜率为 (Tb - TO)/ L
甚至你把整篇论文的截图发给它，它可以按像素处理读懂论文，总之这人工智能，这次是真的顶级的智能了。

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再接着问GPT-4，你对论文中哪一张图感兴趣？
GPT-4的回答是这样的。

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能解释一下图2中描述的过程吗？GPT-4图2 InstructionGPT论文说明了其方法的三个步骤：1.监督微调（SFT）：他们收集演示数据，其中包括贴标机书面提示和期望的输出行为。该数据用于通过监督学习微调GPT-3。2.奖励模式（RMtraining）：他们收集比较数据，其中标注者对几个模型样本的输出进行排名（从最佳到最差）。该数据用于训练奖励模型。3.使用近端策略优化（PPO）的强化学习：他们使用强化学习根据奖励模型优化策略。对于从数据集采样的每个新提示，策略都会生成一个输出。奖励模型计算输出的奖励，奖励用于使用PPO算法更新策略。重复执行这三个步骤来训练InstructionGPT模型。其目的是生成更符合人类偏好并更有效地遵循指令的输出。文字输入限制提升到2.5万字的文本输入。这次提高了字数限制，将会给AI的发挥空间更大。除了直接能读懂文字，即使是上传一张手写稿文字给GPT-4，它也能“看懂”，可以立马生成网站的HTML代码！

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经过官方测试表明，在各种专业领域测试和学术基准的表现和人类水平几乎一样。比如模拟律师考试GPT-4取得了10%的优异成绩。做美国的高考SAT试卷题，在阅读理解写作拿下710的高分，数学700分，简直无法无天了。

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此外GPT-4还有更多“才艺”，比如能够写歌词，创意脚本，做出各种风格变化等等。

GPT-4充满“温度”
咱们对GPT-4简单了解过后，其实不难发现，光针对识别图像这一个技术，就对视力有障碍的人群非常友好，有些视觉障碍的患者只能识别文字，但是GPT-4的出现，可以更好的帮助他们来欣赏这个世界，目前该Ai已用于软件“Be My Eyes”。
在教育方面，咱们上面也举例说明了，GPT-4并不会直接告诉你学术问题的答案，而是会引导你一步步去解决问题，给你推理演算过程，方便求学者理解。不仅如此，哪怕你实在搞不懂，有任何细节问题，它都会耐心解答，直到你准确的回答“我懂了”，这样的耐心恐怕许多老师都做不到这样的程度。目前GPT-4也用于可汗学院为Khanmigo（人工智能）提供技术支持，类似于虚拟导师和课堂助手。
局限性综上所述，GPT-4的确很强大，但它并不百分百完美，它依旧存在一些局限性：它受到一系列广泛的人造“护栏”的限制，这些“护栏”旨在防止它具有攻击性。 它不会实时更新其知识。 它对英语以外的语言的掌握是有限的。 它不分析音频或视频。 它仍然会产生计算器会避免的算术错误。
除了上述着一些表面问题以外，其实GPT-4还有一个更棘手的问题，它有着独立的判断能力，可能会自主产生“幻觉”，编造事实，因此在使用语言模型输出时应谨慎，尤其是在高风险环境中，它也可能无法解决像人类这样的挑战性问题，例如在代码中引入安全问题。现在已经有很多人表示对Ai的担忧，尤其是它可以准确的识别图像，真实性极高，所以就连OpenAi官方还在提醒人们在使用GPT-4时要“小心”一些，它可能会带来一些“安全隐患”，比如信息泄露等。
训练过程与以前的GPT模型一样，GPT-4基础模型被训练为使用公开可用的数据和OpenAI许可的数据来预测文档中的下一个单词。为了使其与用户的意图保持一致，使用带有人类反馈的强化学习(RLHF)来微调模型的行为。
结论GPT-4的出现标志着OpenAI努力扩大深度学习的一个重要里程碑。虽然不完美，但它在各种学术和专业基准上表现出了人类水平的性能，使其成为一个强大的工具。OpenAI一直在努力降低风险，并建立一个可预测规模的深度学习堆栈，这对未来的人工智能系统至关重要。
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