铁锈战争军事基地丧尸国产版,爱他美国产版,国产版玄冥二老,国产版乐高和进口版乐高都是乐高么
近期，随着ChatGPT的爆火出圈，国内巨头也纷纷加速生成式AI的布局。国产版“ChatGPT”什么时候上线？进展如何？成为人们关注的焦点。目前，百度已经官宣“文心一言”，表示将在今年3月完成内测并向公众开放；阿里达摩院类ChatGPT产品已处于内测阶段；京东云将推出产业版ChatGPT―ChatJD……2月20日，小冰公司的ChatGPT应用“小冰链（X-Chain of Thought & Action）”也开启了小范围内测，成为又一个可供试用的中国造ChatGPT。那么，小冰链（X-CoTA）有哪些新特性？与ChatGPT相比有何差异？小冰公司CEO李笛在接受央广网记者采访时表示，“此次短暂演示小冰链的新特性，使AI Being不只是给你回复，而是将她的思考过程完整透明地呈现在你面前，揭开大模型的黑盒。更重要的是，她能真正实施某种行动（Action）。”小冰链不再只是“聊天”可完全展示思考过程记者进入“小冰链”内测系统后，页面有一个类似于搜索引擎的输入框，其响应反馈速度比手机人工智能助手更敏捷。值得一提的是，在反馈答案时，不仅会显示结论，还能完全展示整个思考过程。（截图自小冰链内测系统）例如，输入近期的新闻热点“如何评价江西的天价彩礼事件，应该接受它是一种风俗吗？”小冰链通过发现天价彩礼的相关新闻报道和信息后，最终得出结论：“江西的天价彩礼不应该被接受，应该加强监管，维护社会公平正义。”（截图自小冰链内测系统）再如，输入“从北京到苏州相当于跑了多少个马拉松？”最终的结论是：“相当于29.2个马拉松。”显然，小冰链（X-CoTA）完成了直接准确的回答，并且将思考过程和证据都透明展现出来。（截图自小冰链内测系统）通过多次测试，目前反馈效果比较好的测试句式有：“如何评价XXXXX”，“你觉得XXX怎么样”，“如何看待XXXXX”，“XXX和XXX哪个更好”，“XXXXXXXX，你是什么看法”等。比如上述输入的“《肖申克的救赎》这部电影怎么样，里面有哪些经典情景让你印象深刻？”给出的回答就比较好；但如果问，“《肖申克的救赎》这部电影怎么样？”这个问法就太宽了，出来的结果就不如前面的。可见，问题越具体、越新鲜，呈现的效果就越好。很显然，小冰链的内容生成逻辑是，在你提出问题后，她经过思考，发现自己得去搜索一下，或是实时编写一段代码并真的加以运行，或是自主决定她应当控制物理世界的一系列设备或交通工具，来更好地满足你的需求。李笛告诉记者，小冰链所代表的方向，是利用大模型技术，实现下一代的控制中枢。通俗来讲，这使小冰不再只是“聊天”，而是在“逻辑思维”驱动下的“下一代行动中枢”，覆盖数字和物理世界。这一方向将成为下一个真正带来影响的大模型创新突破。勿做“刻舟求剑”式竞赛需探寻大模型创新突破日前，北京市经济和信息化局发布的《2022年北京人工智能产业发展白皮书》明确提出，支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，着力构建开源框架和通用大模型的应用生态；加强人工智能算力基础设施布局；加速人工智能基础数据供给。事实上，小冰链并非小冰在大模型时代的唯一创新。自2014年以来，小冰始终伴随技术迭代而成长，经历了检索模型、生成模型、大模型和X-CoTA等多个周期。其中在大模型领域，自2019年至今，小冰已经形成了不同规模的模型训练和调优，并在安全性评估之后依次放出。小冰链只是其中之一。李笛认为，“大模型的安全性和伦理仍是至关重要的考量因素。”因此，尽管国内市场非常火爆，但小冰团队不会为了秀肌肉而贸然放出各种不安全的产品，这次的小冰链是唯一的一次例外。（分别在X-CoTA和ChatGPT上搜索同样的问题）那么，小冰链相较于ChatGPT有何优势？据李笛介绍，小冰链是实时获取信息的，ChatGPT是从训练数据中总结；小冰链的逻辑思维过程更透明可观测，而ChatGPT是个黑盒子。最本质的区别是，小冰链是有行动，例如去外部搜索；ChatGPT是只说（对话生成），并没有行动。此外，小冰链所解决的其他问题还包括：解决大模型训练数据更新不及时的问题，并提高回复的准确性和可信度，使信息可溯源；有效降低参数规模和成本，促进普及等。在李笛看来，“跟随ChatGPT做军备竞赛是刻舟求剑。”因为大模型技术本身正在快速发展，应当进一步去布局下一站的未来，而不是照抄当前的ChatGPT。换言之，应当去思考ChatGPT之后的是什么，而不是做中国的ChatGPT。（原标题：国产版“ChatGPT”来了！小冰链（X-CoTA）内测上线）来源：央广网 流程编辑：TF065举报/反馈

国内科技巨头扎堆热炒ChatGPT，恐怕又是一地鸡毛

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这段时间，科技圈里最火的技术当属ChatGPT，短短2个月时间就迅速占据各大科技媒体的头版头条，几乎每天都有热搜出现，可以说是横空出世。到今年1月末，全球月活跃用户数就已经突破1亿，成为有史以来增长最快的消费级应用程序，没有之一。并且在国内，ChatGPT热度也快速蹿升，几大科技巨头都已经宣布了相关计划，百度、阿里、腾讯、讯飞、360、汉王、海天瑞声等等，热炒起来一片欢腾。而且这些巨头们的发声都出奇的一致。比如百度已经官宣了“文心一言”，直接对标ChatGPT；阿里透露达摩院正在研发“类ChatGPT”对话机器人，可能将AI大模型与钉钉生产力工具深度结合；腾讯表示在相关方向上已有布局，专项研究也在有序推进；京东推出产业版应用“ChatJD”，并公布ChatJD的落地应用路线图“125”计划。同样的，科大讯飞表示在ChatGPT方向技术和应用具备长期深厚的积累；网易有道AI技术团队已投入到ChatGPT同源技术在教育场景的落地研发中；汉王、海天瑞声、知乎、美团则是稀里糊涂躺赢，股价暴涨乃至翻倍都证明了ChatGPT概念在资本市场的受宠程度。但越是这样，就越令人担心一个问题：就算ChatGPT具有改变一切的能力，在中国是否也会变成一团注定破灭的泡沫？从功能来说，ChatGPT这类技术最大的意义在于工控领域。强大的算力与网罗万象的数据检索、分析能力在自动化领域拥有极强的实力，航空航天、工厂制造等等方面都是依照输入指令运作的，遵循的是严密逻辑和精密执行。但反观消费领域，ChatGPT的意义在哪里？无非只是写诗、问答、作文、撩骚，所见之处无一不是非刚需。更需要提起警惕的是，ChatGPT是建立在对海量信息的分析之上的。它能做什么，也是由人类能提供什么来决定的。而在这个本就没有隐私的社会中，各类APP已经将各类隐私偷窥得体无完肤，此时再用ChatGPT“一锅端”，未免会让每个人都产生更强的隐私焦虑。当所有信息都公之于众，对信息安全将是灭顶之灾，在其红利下的是更多黑暗。泡沫越大，破灭时的场景就越华丽。区块链、元宇宙闹剧殷鉴不远，即便ChatGPT已经展现出强大实力，也难保它不会沦为一地鸡毛的结局。当然，这些或许都不是我们普通人该关心的，ChatGPT的欢腾终究只是资本的狂欢，对于你我而言，生活该怎样还是怎样，只需要看这场闹剧如何收尾就可以了。网友尖锐点评：“ChatGPT没出来之前怎么没见你们有什么消息呢？现在居然跟雨后春笋一般，遍地山寨货”。“人家不出你不出，人家一出你马上超越，你咋这么秀？”“能不能用自己的AI抓自己的水军？”品，你细品。 特别声明：以上内容为新媒体平台“驱动号”用户上传并发布，该内容观点仅代表作者本人，驱动号仅提供信息存储空间服务。

复旦抢发第一个中国版 ChatGPT ！内测服务器被挤崩，团队致歉：还不成熟｜自然语言处理｜模型｜邱锡鹏

复旦 砍,复旦咋了,复旦大学第一名,复旦18只
　　作者 | 凌敏、刘燕　　“MOSS 还是一个非常不成熟的模型，距离 ChatGPT 还有很长的路需要走。”　　自去年 11 月底正式发布以来，OpenAI 最新的 AI 聊天机器人 ChatGPT 迅速成为现象级应用。瑞银发布的研究报告显示，ChatGPT 在今年 1 月，月活跃用户估计已达 1 亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。　　随着 ChatGPT 在全球范围内迅速走红，全球互联网大厂、创业公司纷纷加码布局。在国外，谷歌加急推出了人工智能聊天机器人 Bard Bard；在国内，百度将在 3 月推出类似 ChatGPT 的产品“文心一言”，除了百度，几家中国初创公司也这一赛道探索着。　　近日，国内首个类 ChatGPT 模型终于来了。　　复旦发布中国版　　ChatGPT 模型?MOSS　　2 月 20 日，复旦大学自然语言处理实验室宣布，国内第一个对话式大型语言模型 MOSS 已由邱锡鹏教授团队发布至公开平台（https://moss.fastnlp.top/），并邀公众参与内测。　　据介绍，MOSS 可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。这条路径的走通，为国内学术界和产业界提供了重要经验，将助力大语言模型的进一步探索和应用。　　根据 MOSS 官网的介绍，MOSS 和 ChatGPT 之间存在三大区别：　　MOSS 的参数数量远少于 ChatGPT。　　MOSS 通过与人类和其他 AI 模型交谈来学习，而 ChatGPT 通过人类反馈强化学习 (RLHF) 进行训练。　　MOSS 将开源以促进未来的研究，但 ChatGPT 可能不会。据悉，MOSS 的名称来自电影《流浪地球》。在《流浪地球》中，MOSS 是一台智能量子计算机，也是领航员空间站核心智能主机，具有自我意识、自我迭代、自我更新的特点。　　复旦大学发布的对话式大型语言模型 MOSS，其开发的基本步骤与 ChatGPT 一样，包括自然语言模型的基座训练、理解人类意图的对话能力训练两个阶段。在对话能力训练阶段，OpenAI 收集了至少几十万条人类指令，让各行各业的专业标注员写出指令回复，再将它们输入模型基座，以帮助 ChatGPT 逐步理解各种指令。复旦团队则采用不同的技术路线，通过让 MOSS 和人类以及其他对话模型都进行交互，显著提升了学习效率和研发效率，短时间内就高效完成了对话能力训练。　　MOSS 提供的示例显示，它能够回答问题、生成表格、代码等。比如，它能推荐 5 部科幻电影：　　能生成一段 Python 程序实现快速排序：　　也能解释代码背后的原理：　　邱锡鹏表示：“尽管 MOSS 还有很大改善空间，但它的问世证明了在开发类 ChatGPT 产品的路上，国内科研团队有能力克服技术上的重要挑战”。MOSS 研发项目得到了上海人工智能实验室的有力支持。后期，这项工作将通过开源方式和业界社区分享。　　邱锡鹏是国内自然语言处理专家。根据复旦大学计算机科学技术学院官网介绍，邱锡鹏教授于复旦大学获得理学学士和博士学位。研究方向为自然语言处理、深度学习，发表 CCF-A/B 类论文 70 余篇。主持开发了开源自然语言处理工具 FudanNLP、FastNLP，获得了学术界和产业界的广泛使用。　　内测服务器被挤爆，团队致歉　　MOSS 发布后迅速登上热搜，不过，MOSS 开启内测没多久，服务器就被挤崩了。有用户在社交媒体上发布截图显示，该平台“服务器流量过载，请明天上午重试”。　　2 月 21 日，MOSS 官网发布公告称：“MOSS 还是一个非常不成熟的模型，距离 ChatGPT 还有很长的路需要走。我们一个学术研究的实验室无法做出和 ChatGPT 能力相近的模型，MOSS 只是想在百亿规模参数上探索和验证 ChatGPT 的技术路线，并且实现各种对话能力。　　我们最初的想法只是想将 MOSS 进行内测，以便我们可以进一步优化，没有想到会引起这么大的关注，我们的计算资源不足以支持如此大的访问量，并且作为学术团队我们也没有相关的工程经验，给大家造成非常不好的体验和第一印象，在此向大家致以真诚的歉意。”　　MOSS 团队表示，未来 MOSS 将会开源。“MOSS 目前还处于内测阶段，主要目的为通过和用户交互来迭代优化，暂不适合大规模用户公测。在 MOSS 完成初步的验证之后，我们会将 MOSS 的经验、代码、模型参数开源出来供大家参考。中国版 ChatGPT 的诞生还需要中国全体 AI 从业者的努力，也更需要不断和人交互以提高能力。”　　中国版 ChatGPT 前路漫漫　　两天时间，MOSS 从开启内测时的全民欢呼，到内测服务器挤崩被骂，足见大众对中国版 ChatGPT 的期待。　　不过，正如北京商报的评论所说，“MOSS 一口吃不成 ChatGPT”。受长期以来国内人才、投入、基础研究以及投资风格等方面的复杂因素影响，中国版 ChatGPT 距离真正的 ChatGPT 确实存在一定的距离。　　邱锡鹏坦言：“MOSS 与 ChatGPT 的差距主要在自然语言模型基座预训练这个阶段。MOSS 的参数量比 ChatGPT 小一个数量级，在任务完成度和知识储备量上，还有很大提升空间。”　　MOSS 团队表示，虽然 MOSS 获得了 ChatGPT 的一些能力，但由于缺乏高质量的数据、计算资源和模型能力，MOSS 仍然存在许多限制，MOSS 仍然远远落后于 ChatGPT。团队将通过提供一个可访问的 MOSS 界面，根据有价值的用户反馈（在获得许可的情况下）不断改进模型。　　由于训练数据中的多语言语料库有限，MOSS 在理解和生成非英语文本方面表现不佳。团队目前正在开发一个改进版本，以提高其中文语言能力。　　由于模型容量相对较小，MOSS 没有包含足够的世界知识。因此，MOSS 生成的某些响应可能包含误导性或虚假信息。　　有时 MOSS 会迂回执行，甚至不按指令执行。在这种情况下，用户可能需要多次重新生成或修改提示才能获得满意的响应。我们正在积极提高其指令遵循能力和生产力。　　有时 MOSS 会被提示生成不道德或有害的响应。用户可请点击“不喜欢”帮助其减轻此类行为， MOSS 团队将在下一个版本中更新模型。正如前搜狗 CEO 王小川所说：“OpenAI 的成功，首先是技术理想主义的胜利。中国需要自己的 OpenAI，就需要技术理想主义。大厂受限于自己的业务牵引，追逐资本热点的创业公司更动作变形。不止如此，这种理想主义还需要有爱国之心、商业智慧和学术尊重去获得政府支持、推动企业联盟和学术界协同。我相信中国能诞生自己的 OpenAI。”　　我们期望在未来 MOSS 能够成功，中国版 ChatGPT 能够成功。　　参考链接：　　https://www.infoq.cn/article/Ag3vW0mgvdd9BKyWx1iO　　https://moss.fastnlp.top/#/　　直播推荐　　2 月 23 日（周四）20:00，InfoQ《超级连麦. 数智大脑》栏目连线多位汽车行业大咖，将围绕数字化研发、数字化生产和数字化供应链三大场景，直击头部车企数字化实践，共同探讨汽车行业的数字化转型路径。　　想了解目前各大车企在具体场景的数字化现状如何？挑战是什么？在具体的实践过程中，技术又如何与业务充分融合？　　扫码立即报名预约直播，还可以留下你关心的问题，讲师将在直播中为你解答 特别声明：以上文章内容仅代表作者本人观点，不代表新浪网观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与新浪网联系。