微软必应chatgpt手机版怎么用 chatgpt整合的数据库是哪年的
热门文章
0
微软必应软件下载,微软必应安卓,微软必应软件,微软必应app下载
IT之家 2 月 23 日消息，微软搜索与人工智能高级副总裁 Jordi Ribas 近日更新其 LinkedIn 博文，分享了新版必应（Bing）幕后的开发故事。微软的新版必应利用实时信息和 OpenAI 的下一代 GPT 模型来生成响应，这也推动了微软专有技术 Prometheus 的发展。微软在 2022 年夏天的时候看到了 OpenAI 的 GPT 模型演示，当时向微软展示的模型比 GPT-3.5（目前新版必应所使用的模型）强大得多。微软在看到演示模型的强大功能之后，就拍板决定将 GPT 集成到必应中。大型语言模型（LLM）的局限性之一是它们是在有限的数据集上训练的。具体来说，培训 LLM 的数据集都是“过时”的，且主要针对某个专用的使用场景进行培训。微软为此开发了 Prometheus 技术，使用 Bing 数据和 GPT 快速生成答案，使用最新信息进行培训。Ribas 表示：“Prometheus 技术的关键之一就是选择相关的内部查询并利用相应的 Bing 搜索结果，这为模型提供了历史数据和新的内容，进一步提高了回答的准确性”。Prometheus 还允许 Bing 聊天显示信息来源，随着人们对搜索引擎如何收集信息的担忧越来越多，这一点变得越来越重要。Ribas 还分享说，微软内部曾就公司是否应该更改搜索用户界面展开争论。一方认为网络搜索应该保持原样，而另一方则推动基于聊天的界面。最终，微软决定提供两种搜索方法，允许用户根据自己的需求进行切换。IT之家附原文：《Building the New Bing》
最近几天体验了一下使用New Bing来解答问题。我发现之前我使用Google搜索进行查找和整合信息，需要十几分钟甚至几十分钟，而bing只需要1分钟就可以完成信息的搜索整合，并且根据我的提问呈现给我答案。这让我有一些不适感，bing能够让我更快速获得信息，但是这些信息未必正确，但是真实度极高，有些甚至很难察觉，这需要个人具备很强的甄别能力自动化的信息搜索整合，会让个人这方面能力退化，虽然目前它的能力远远不能和人类相比，但是经过我的尝试，我似乎有被吸住了的倾向，而不再特别想用Google自己费劲儿找答案（人类是懒惰的，这跟短视频的吸引虽然不太一样似乎也类似？）我想个人的搜索信息和整合能力以及鉴别信息的能力依然是至关重要的，bing的出现对这方面带来了新的挑战，我不太清楚应该以怎样的心态去应对。请大佬们解答，应对这种全新挑战的心态以及具体的执行方法，应该是怎样的？ 手握ChatGPT Plus, New Bing 以及Edge Dev，谈谈使用心得。首先没有New Bing 的赶快去加入Waiting list，乖乖的下bing app，设置默认浏览器加速排队，不用犹豫， New Bing 甚至比ChatGPT 都要好用非常多。(实时检索，再也不只是 2021 年前的数据了。增加reference 网页，是不是瞎编一目了然。)其次，抢到New Bing 的赶快去下载Edge Dev，结合New Bing 的新Edge 版本比单独用New Bing 又要好上更多。(最核心的就是网页理解和文本理解功能，简直好到爆炸。。亲测 75 页学术论文可以快速理解，并且回答你的所有问题。)最后，如何应对？先当作工具用明白是最重要的。如果有研发思考的，也可以先基于GPT3 做一些事情。感兴趣也可以一起交流，探讨。
新必应（New Bing）国内申请与使用教程新必应申请下载安装 Edge dev 版本，这个版本可以直接申请(不用梯子)使用Edge dev 下载链接：www.microsoftedgeinsider.com/zh-cn/downl…安装后浏览器集成新必应入口截图（右边）完装完成后，点击右边上角必应图标，会弹出申请按钮，登录账号加入等待列表登录微软账号，申请加入，然后会有一封邮件通知你已加入等待列表等待微软通过后，你会收到欢迎邮件，你就可以使用新必应新必应使用教程需要先下载安装 HeaderEditor 插件HeaderEditor 下载链接：microsoftedge.microsoft.com/addons/deta…HeaderEditor配置截图：请按截图来配置，配置参数有// 匹配规则^http(s?)://(.*).bing\.com/(.*)// 头名称x-forwarded-for// 头内容8.8.8.8设置完就可以使用了新必应使用截图直接访问 bing 链接 bing.com点击左上角 聊天 按钮后，进入 新必应新必应简单试用常见问题如果访问不了，你可以清除一下浏览器必应的 Cookie，地址栏重新输入必应链接：bing.com
IT之家 2 月 23 日消息，微软搜索与人工智能高级副总裁 Jordi Ribas 近日更新其 LinkedIn 博文，分享了新版必应（Bing）幕后的开发故事。微软的新版必应利用实时信息和 OpenAI 的下一代 GPT 模型来生成响应，这也推动了微软专有技术 Prometheus 的发展。微软在 2022 年夏天的时候看到了 OpenAI 的 GPT 模型演示，当时向微软展示的模型比 GPT-3.5（目前新版必应所使用的模型）强大得多。微软在看到演示模型的强大功能之后，就拍板决定将 GPT 集成到必应中。大型语言模型（LLM）的局限性之一是它们是在有限的数据集上训练的。具体来说，培训 LLM 的数据集都是“过时”的，且主要针对某个专用的使用场景进行培训。微软为此开发了 Prometheus 技术，使用 Bing 数据和 GPT 快速生成答案，使用最新信息进行培训。Ribas 表示：“Prometheus 技术的关键之一就是选择相关的内部查询并利用相应的 Bing 搜索结果，这为模型提供了历史数据和新的内容，进一步提高了回答的准确性”。Prometheus 还允许 Bing 聊天显示信息来源，随着人们对搜索引擎如何收集信息的担忧越来越多，这一点变得越来越重要。Ribas 还分享说，微软内部曾就公司是否应该更改搜索用户界面展开争论。一方认为网络搜索应该保持原样，而另一方则推动基于聊天的界面。最终，微软决定提供两种搜索方法，允许用户根据自己的需求进行切换。IT之家附原文：《Building the New Bing》
new bing 使用技巧 newbing为什么被限制
最近几天体验了一下使用New Bing来解答问题。我发现之前我使用Google搜索进行查找和整合信息，需要十几分钟甚至几十分钟，而bing只需要1分钟就可以完成信息的搜索整合，并且根据我的提问呈现给我答案。这让我有一些不适感，bing能够让我更快速获得信息，但是这些信息未必正确，但是真实度极高，有些甚至很难察觉，这需要个人具备很强的甄别能力自动化的信息搜索整合，会让个人这方面能力退化，虽然目前它的能力远远不能和人类相比，但是经过我的尝试，我似乎有被吸住了的倾向，而不再特别想用Google自己费劲儿找答案（人类是懒惰的，这跟短视频的吸引虽然不太一样似乎也类似？）我想个人的搜索信息和整合能力以及鉴别信息的能力依然是至关重要的，bing的出现对这方面带来了新的挑战，我不太清楚应该以怎样的心态去应对。请大佬们解答，应对这种全新挑战的心态以及具体的执行方法，应该是怎样的？ 手握ChatGPT Plus, New Bing 以及Edge Dev，谈谈使用心得。首先没有New Bing 的赶快去加入Waiting list，乖乖的下bing app，设置默认浏览器加速排队，不用犹豫， New Bing 甚至比ChatGPT 都要好用非常多。(实时检索，再也不只是 2021 年前的数据了。增加reference 网页，是不是瞎编一目了然。)其次，抢到New Bing 的赶快去下载Edge Dev，结合New Bing 的新Edge 版本比单独用New Bing 又要好上更多。(最核心的就是网页理解和文本理解功能，简直好到爆炸。。亲测 75 页学术论文可以快速理解，并且回答你的所有问题。)最后，如何应对？先当作工具用明白是最重要的。如果有研发思考的，也可以先基于GPT3 做一些事情。感兴趣也可以一起交流，探讨。
new bing申请步骤 新必应new bing申请与使用教程
新必应（New Bing）国内申请与使用教程新必应申请下载安装 Edge dev 版本，这个版本可以直接申请(不用梯子)使用Edge dev 下载链接：www.microsoftedgeinsider.com/zh-cn/downl…安装后浏览器集成新必应入口截图（右边）完装完成后，点击右边上角必应图标，会弹出申请按钮，登录账号加入等待列表登录微软账号，申请加入，然后会有一封邮件通知你已加入等待列表等待微软通过后，你会收到欢迎邮件，你就可以使用新必应新必应使用教程需要先下载安装 HeaderEditor 插件HeaderEditor 下载链接：microsoftedge.microsoft.com/addons/deta…HeaderEditor配置截图：请按截图来配置，配置参数有// 匹配规则^http(s?)://(.*).bing\.com/(.*)// 头名称x-forwarded-for// 头内容8.8.8.8设置完就可以使用了新必应使用截图直接访问 bing 链接 bing.com点击左上角 聊天 按钮后，进入 新必应新必应简单试用常见问题如果访问不了，你可以清除一下浏览器必应的 Cookie，地址栏重新输入必应链接：bing.com
版权声明：除非特别标注原创，其它均来自互联网，转载时请以链接形式注明文章出处。
