• 国内版 推荐指数：?

目前很多公众号都集成了ChatGPT的功能，虽然大多为阉割版，也能勉强体验。不过由于最近使用人数过多，答案是经过中文汉化后的，需要进过不可描述的因素处理，导致体验并不是很好。上图大家可以感受下。

• 国外官方版 推荐指数：

隔壁的墙外版官网由于最近访问量过大，也开启了熔断限流模式，国内基本无法正常访问，相信很多人进去后都是出现下面的提示：

• 国外群聊版 推荐指数：?

而有些直接集成源生ChatGPT接口的第三方工具则非常强大，不仅能单独提问，还能在群聊中探讨，且免费使用，同样上几张图大家感受下：

这是一个集成了群聊功能的ChatGPT讨论组，使用命令/ask+问题 即可进行提问，几秒内答案就会自动@给提问者，相当便利。简单看了下一些群友的问题，基本涉及到所有行业，有的甚至直接拿来写作业、写代码、论文；答案也比国内版的真实很多。

如果你对此感兴趣，可以后台私信哦！

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2018 年 8 月 24 日，OpenAI Five 在顶尖 DOTA2 职业比赛 TI8 的会场上迎来了与人类玩家的第二场比赛。不过没有现役职业选手参加本场比赛，人类阵容均为已经退役的中国职业选手，他们中的绝大多数曾获得过 TI 冠军。

他们分别为：“Burning”徐志雷、“Ferrari.430”骆非池、“xiao8”张宁、“sansheng”王兆辉、“rOtk”白帆。这些选手是从 DOTA1 时代就开始参加职业比赛的中国选手，多次代表中国取得了优秀的成绩，如徐志雷曾在职业战队 Ehome 时期，以不败金身的姿态取得了国际顶尖 DOTA 赛事 ESWC 的冠军。

图丨 5 人照片

在规则和阵容方面与第一场不变，只是双方交换了一下，即人类玩家选择直升机、巫妖、死亡先知、寒冰室女、潮汐猎人，机器选择恶魔巫师、瘟疫法师、巫医、狙击手、斧王。此外，人类玩家不允许购买幻影斧、支配头盔、圣剑等装备。

在第一场对阵中，OpenAI Five 虽然操作上占据了绝对的优势，但是经常会浪费团队资源，在整体经济分配、分路、进攻时机等等战术上完全处于下风，最终被 PG 战队以极大的优势碾压，从而输掉了比赛。

图丨阵容分配

距离比赛正式开始前 52 秒，OpenAI Five 直接在不需要视野的地方插了假眼，跟上一场出现了相同的浪费资源的情况。随后双方爆发了团战，人类方获得了第一滴血。

2 分钟时，OpenAI Five 夺取了对方下路一塔，并且快速地组织了多次游走，击杀数领先人类方 1 人，为 6 比 3。

图丨 5 分钟时，直升机经济领先

比赛进行到了 5 分钟左右，OpenAI Five 选择 5 人集合推进中路。在击杀了死亡先知后又开始撤退，不过此时人类方的直升机经济已经领先了全场。

8 分钟时，OpenAI Five 再一次集合 5 人推进，不过潮汐猎人即时赶到战场，人类方因此获得了本次团战的胜利。令人意外的是，OpenAI Five 竟然会使用游戏中的聊天轮盘发送全局语音，而第一场比赛中，OpenAI Five 从没有使用过聊天轮盘。

10 分钟过后，OpenAI Five 不像昨天那样选择带线，改成了抱团打野。直升机的经济仍然领先全场。随着几次游走和团战，OpenAI Five 的击杀数达到了 17，人类方为 12。机器再一次向全局发送了聊天轮盘。

14 分钟时，狙击手对远古野怪使用大招，但是远古野怪具有魔法抗性，因此这个大招的效果近乎于 0。16 分钟时，直升机被击杀，然而经济仍然为全场第一，且超过第二名潮汐猎人 10%。

16 分钟时，OpenAIFive 利用真眼和假眼的视野，把自己的野区刷新点给封住了，这样他们就不能再去自己家的野区补充经济了。随后爆发了团战，OpenAIFive 团灭。不过人类方因为在恋战也被团灭了。

22 分钟时再次爆发了团战，OpenAI Five 也再次团灭，双方击杀数将近持平。24 分钟时 OpenAI Five 击杀了肉山，由巫医取得了复活盾。正在此时，机器又在自己的基地上放置了假眼。

比赛到了 35 分钟时，人类方的击杀数超过了 OpenAI Five 1 人，为 33，机器方为 32。经济的差距更大，人类方全面领先。

图丨 35 分钟时各选手经济

39 分钟时，OpenAI Five 遭到人类方团灭，不过狙击手买活，使得人类方也被团灭。40 分钟时，随着 OpenAI Five 的推进双方再次爆发团战，人类方在无人阵亡的情况，将机器击杀至仅斧王一人存活。

41 分钟，冰晶石女单杀斧王，OpenAI Five 三路高地被攻破，比赛完全倾向了人类方。OpenAI Five 此时判定，人类方获胜几率为 95%。至此也进入了垃圾时间。

45 分钟时，在潮汐猎人和直升机均阵亡的情况下，OpenAI Five 仍然无力抵抗人类方的推进。死亡先知释放大招将狙击手等人逼退到泉水处，OpenAI Five 被打至出不了家门，最终人类方再次获得了胜利。

这些中国退役选手，普遍已转为教练或游戏主播，仅在与 OpenAI Five 对阵前进行了简单的职业训练。总体实力与 PG 战队处于伯仲之间，一些解说认为 PG 战队更强，原因是 PG 战队接受了更多职业比赛级的训练，战术上搭配比中国退役选手更合理。

抛开浪费团队资源、乱放大招等程序 BUG 外，OpenAI Five 在两场比赛中所采用的战术均远远低于职业水平，如在本该发育经济的时间点贸然推进，不该发育经济的角色却在野区抱团刷钱等等。这让人类方在经济上取得了巨大的优势。

等到中后期团战时，由于经济差距所引起的装备差距得以体现。面对人类方的推进时，OpenAI Five 根本不能守住高地，在连续丢失了两座高地兵营后，经济差距进一步拉大，形成了直接影响赛果的恶性循环。

此前，OpenAI Five 在旧金山对阵业余 DOTA2 选手时就暴露了战术不合理、核心输出角色不注重经济等缺点。相比较 TI8 上 OpenAI Five 的两场比赛，这些缺点并没有得到改进，而那些浪费资源、乱放技能的 BUG 也没有得到修复。

从 OpenAI Five 设定的规则来看，人类方不可以出一些较为关键的装备，如用来维持角色状态，以加强游走能力的魔瓶。OpenAI Five 的游走偏向于团队整体行动，因此魔瓶的重要性较低。而职业选手大多数是 2 号位、3 号位和 4 号位，魔瓶几乎是每场比赛必出的装备。在这样的优势下，OpenAI Five 仍然找不到获胜的机会。

围棋大约有 1.7408965065903 * 10^172 种下法，而 DOTA2 的可能性远远超过这个数字。在不考虑合理的前提下，DOTA2 每一秒钟的变化都比围棋总共的变化还要多，更别提是一场 40、50 分钟的比赛了。

这个数字对于机器来说意味着它们要学习更多，才有机会战胜职业选手。甚至有职业选手在看过第一场 OpenAI Five 的比赛后表示，机器面对职业选手毫无胜算，它需要从零了解 DOTA2。

2018 年 8 月 25 日将会 OpenAI Five 将会迎来第三场，目前官方并未放出对阵名单。若未来的队伍和前两支队伍水平持平，不难猜出 OpenAI Five 仍然会以惨败收尾。

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原标题：中国公司快速跟进ChatGPT，不值得

值得快速跟进的是新的AI技术趋势，是未来语言模型在不同领域的应用

文 | 《财经》记者 刘以秦

编辑 | 谢丽容

以ChatGPT为代表的AIGC（AI生成内容）应用爆火，带动全球人工智能领域的第二波热潮。2022年11月人工智能公司OpenAI推出ChatGPT后，估值一路走高，已达290亿美元。美国一众科技公司闻风而动，中国科技领域也在跟进，投资机构们看到了新热点，重点寻找相关初创公司。

AI 2.0时代的先发者ChatGPT是一次令科技行业震惊的技术进展，未来会影响到各行各业。但需要厘清的是，OpenAI是一家有独特背景的创业公司，ChatGPT是该公司基于AI大模型，长期烧钱砸出来的人机交互服务，再加上明星创始人以及资本方的影响力，共同打造一次全球科技领域的营销活动。

中国科技公司需要学习先进技术，而不是简单模仿一家暂时炙手可热的公司。有人担心若不快速跟进，会让中国在AI领域失去主动权。掌握主动权不是跟风，是要结合自身特点做出独特优势。

很难 学

中国公司很难在短时间内学会ChatGPT。

ChatGPT能够火爆，是多重因素共同作用的结果。包括长期高额投入且没有盈利压力；全球云计算市场份额排名第二的微软云提供算力支持；以及创始团队的营销能力。

OpenAI成立于2015年，含着金汤匙出生，三位创始人分别是马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特・曼、PayPal联合创始人彼得・蒂尔。创立之初就抱上了微软的“大腿”，目前微软持股比例49%。这些背景让OpenAI在前几年没有营收压力，可以专心投入技术研发、迭代、优化，在它尚未起势之前，曾多次被外界嘲讽。各国媒体报道称，为了做出ChatGPT，投入了数十亿美元。更具体的数字是，大约每年25亿美元。

即使公司名字里有“Open”这个单词，OpenAI目前使用的模型、参数等，均未开源。这意味着其他公司目前想要跟进，只能同样的路子一步不差照样走一遍，同样“烧钱”。

在中国，一家创业公司很难有这样的成长环境，或许在初期可以通过融资，专心技术研发，但很快就要面临商业化的挑战。甚至会为了商业化，不断调整研发方向。大型科技公司则大多都在“降本增效”，一个还难以看到明确商业回报的技术趋势，可以布局，但不会一年烧掉几十亿美元。

此外，ChatGPT是一次AI技术的“暴力式”突破，用当下最极端的方式，通过大算力的堆叠，全球大数据集不计成本的训练，最高性能硬件的支持，以及顶尖人才等因素共同实现。 也就是说，如果说AI的投入是一个吞金兽，那ChatGPT就是一个超级吞金兽。

ChatGPT使用的是Transformer架构，擅长处理大量数据和处理语言长期依赖性，可以并行处理，能够极大缩短模型训练时间。这一架构2017年已经出现，并非OpenAI独创，有不少AI公司都在使用这一架构。

算力，硬件，人才，是可以在短期内用资金投入来跟上，但是数据不同，尤其是能够满足大模型运转的高质量数据，在中国相对稀缺。

过去我们常说，中国AI产业的优势之一是有海量丰富的数据，这一点放在今天依然成立， 但是在过去几年，中国的AI公司们并没有在数据的质量和广度上花太多功夫。为了做具体行业的商业化应用，中国公司更多精力用于扎根具体行业或细分场景，例如应用最广泛的人脸识别，积累了大量同质化数据。

也就是说，我们有海量数据，但是这些数据需要通过专业的人力，进行挖掘、采集、标注、整理。中国的数据采集标注行业虽然不缺人，但缺专业团队，也缺少有效的管理方式。

还有一点中国公司们难以学习的，是影响力。美国公司擅于做宏大叙事下的“病毒式营销”。以马斯克为代表的美国商人们，能够通过讲故事，激发讨论度，共识与热情，质疑或否定，他们自己就是公司和产品的代言人。

当下不值得学

ChatGPT代表了新一代AI技术方向，帮助OpenAI估值大涨，但目前还处于非常初级的阶段。就像是自动驾驶，看起来很酷炫，一旦真的尝试，就会发现很多问题。

ChatGPT能实现流畅对话，甚至探讨一些专业话题，但更多时候是一个“胡编乱造的语言大师”，存在数据过时、偏见、虚假信息、价值观不正等问题。如果真的把它当成搜索工具来用，得到的结果还需要在传统搜索引擎或其他地方进行二次验证，反而会降低效率。

当然现在只是新技术萌芽阶段，这些问题未来都能被优化。 抛开这点，ChatGPT目前最主要的矛盾是，在还没能创造真实价值，且需要更多用户参与交互来帮助机器优化的阶段，它选择了以交互次数来收费。

这是一个不太成立的商业模式。交互本身并不能产生价值，能够收费的是交互带来的产品和服务。例如， 我们去剪头发，需要和理发师交流。付钱是为了得到新发型，而不是为了和理发师聊天。

对于微软来说，ChatGPT是一个可以嵌入不同应用的工具，但以目前的成熟度来看，还未能给微软带来商业价值。当前，即使是巨头公司，也很难支持一项长期高额亏损的业务。OpenAI即使没有盈利压力，也有营收压力，所以只能尽快收费。

OpenAI估值大涨后，商业化压力会变得更大。回溯几年前，中国有不少类似的AI公司，高估值，高融资，招徕全世界优秀的技术人才，也会讲故事，且没有清晰的商业模式。为了提振估值，只能硬着头皮做收入，不断转变业务方向，或是把摊子铺得越来越大。到今天，他们大多变成了泡沫。

引发上一轮AI热潮的是谷歌旗下的DeepMind推出AlphaGo，但是谷歌从一开始就坚持开源，让其他科技公司能够快速跟进。

目前，谷歌已经开始有目的性的布局语言模型。今年2月，谷歌宣布向AI公司Anthropic投资3亿美元，这家公司的创始人就来自OpenAI，其产品也是智能聊天机器人，号称与ChatGPT水平相当。

AI技术，包括自然语言处理、人机交互、AI大模型等，都是中国科技公司应该关注的重要方向。中国公司擅长做工程优化，或许可以等到新技术成本更低时，再结合自身的特点，放大优势，专注于行业应用。

责编 | 田洁

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