本篇文章給大家談談chatgpt國內版體驗，以及chat test對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、趣學旅程的chat GPT有朋友用過嗎？
• 2、chatbotts是個好東西嗎？
• 3、chatpgt是什么
• 4、chatgtp和chatbot區別
• 5、人工智能研究公司OpenAI上周正式推出Chat
• 6、中國版的chatbox是什么？

趣學旅程的chat GPT有朋友用過嗎？

用過，超好用，強烈推薦還沒用過的朋友們了解一下，趣學旅程的chat GPT回復速度很快，而且準確性高，我平時有不懂的地方就可以在上面搜索一下。

chatbotts是個好東西嗎？

但是，由于不對中國用戶開放，對ChatGPT的討論還只是停留在科技圈、投資圈，目前電商圈對這個產品的討論還停留在調侃階段：看看ChatGPT給出的各種啼笑皆非、瞠目結舌又或者是答非所問的回答。

一方面是科技圈投資圈把ChatGPT說成神話，是個革命性的顛覆性的產品，甚至要讓20多個工種失業；另一方面，圈外人看到ChatGPT給出的生硬回答，難免會覺得，“就這玩意要顛覆我？我怎么不相信呢！”

其實，大家又不是第一次聽科技圈“聽風就是雨”動輒顛覆革命的報道，上一次說AI要讓人類下崗還是2016年，阿爾法狗打敗世界圍棋冠軍李世石，并且隨之而來的三年AI投資熱門期，直到后來直播賽道崛起，AI之風才逐漸平靜，沒想到疫情剛剛過去，又一波AI熱來襲。

這一波AI熱潮在國內有著良好的土壤，《流浪地球2》和《三體》兩個科幻影視作品的大熱，讓不少人熱衷討論未來科技；在國際上，去年底硅谷巨頭谷歌、亞馬遜、微軟、Mate等開啟了互聯網史上最大規模的裁員，裁員就是因為看衰未來，如今，微軟投資的openAI開發的ChatGPT，在web3.0和元宇宙熄火之后，成了硅谷寒冬里的一把火，而且是僅剩的火苗。

國內跟風的百度，在推出類似ChatGPT的計劃之后，股價一度暴漲17%，阿里、騰訊、網易有道等先后透露正在內測類似產品，即將推出。

但是，ChatGPT到底能干什么？為什么大家對它的評價差異巨大？它真的會讓很多人失業嗎？

第一個，為什么ChatGPT的回答很扯淡？

跟很多人一樣，當初我試用幾次ChatGPT之后，覺得這回答的都是什么玩意？還有人說它會寫詩，可是寫出來的詩完全沒有可讀性。

但是，我們可能忽略了一個問題，ChatGPT不是一個成品，而是一個半成品，雖然它經過七八年時間，在3000億單詞的語料基礎上，訓練出了1700多億個模型，但是，它仍然是一個半成品，一方面需要openAI繼續開發，另一方面，也需要使用者不斷訓練它，它就跟剛會走的小狗一樣，要經過主人訓練，才會更懂你。

ChatGPT作為一個聊天機器人，并不是一開始就很懂你，何況，大家目前使用的ChatGPT并不是直接的機器人，而是經過了國內的中介，中介把你的問題給到國外的ChatGPT，得到回答之后再轉給你，這中間最大的問題就是，ChatGPT對回答者并沒有精準的區分，只是中介一個或者多個ID在和機器人對話。

真正使用好ChatGPT是需要一對一的磨合，才能不斷得到高端AI對你的服務升級，否則，永遠嘗不到AI的“甜”。

不過就算經常使用ChatGPT，也還是很難解決大家的實際問題，需要根據使用場景二次開發，微軟就把ChatGPT與自己的搜索引擎Bing結合起來做了New Bing，這樣一來，就比單獨的搜索引擎更好用，能夠得到更智能的答案，還能減少搜索引擎的廣告問題（想想百度的廣告，你就知道這個產品的好處了）。

第二個，ChatGPT不是什么吊炸天的技術。

在ChatGPT之前，對話機器人早就普遍存在，比如微軟小冰，還有各種智能音箱，甚至大家網上購物找客服時，得到的第一個回答，一定是機器人，機器人無法回答，人工客服再介入。

ChatGPT比他們先進的地方在于大語言模型，也就是學習了互聯網上的各種資料，建立各種模型，但是，以前的聊天機器人側重于文字語音理解，然后通過設計無數的固定對話來響應，所以，以前的聊天機器人是解決固定的某些問題，比如退換貨啊，促銷政策，天氣情況，操作指令等，不是開放性的自己組織語言。

ChatGPT是讓大家看到了一個可以自己理解、自己思考、自己組織語言、自己調整應答語氣和策略的機器人，這是很厲害的。

不過，ChatGPT并非獨一份，國際上至少有近十個公司在做這種模型產品，國內互聯網巨頭要開發相應的產品，也已經有了基礎。有媒體報道說，國內跟ChatGPT的差距也就一年多而已，國內巨頭們對AI的重視，從未放松過。

chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI開發的大型預訓練語言模型。這是GPT-3模型的一個變體，經過訓練可以在對話中生成類似人類的文本響應。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架構，這是一種使用自注意力機制處理輸入數據的深度神經網絡。Transformer架構廣泛應用于語言翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務。ChatGPT可用于創建能與用戶進行對話的聊天機器人。這對客戶服務很有用，因為它提供了有用的信息或只是為了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事項:

支持中文和英文，都可以問，它不是Siri這種機器人，他是一種生產力的工具，要把它當作真實的人來對話，可以讓它改進，支持上下文多輪對話，放心大膽的問，每次回答的字數有應該有限制，可以使用“繼續問”等來追問，它會繼續寫。

AI屆已經進入新的范式，學會提問題會越來越重要

chatgtp和chatbot區別

很多人對這個可能不懂，其實chatgpt就是度娘的高級形式，舉例：我們有什么不懂的，就會在百度搜索欄里輸入問題，然后就會出現和這個問題相關的很多內容，但這時候看到內容很分散很雜，我們需要看好幾個內容然后通過大腦總結形成最終的答案，而chatgpt就是把這些分散的內容總結了一下，不再需要通過我們的大腦總結，總結內容可以通過語音圖像文字呈現。

人工智能要做這些事件需要有圖像語音視頻動畫等的轉換能力，總結就需要AI芯片算力等，總結需要有內容就需要很大的數據庫，這就是chatgpt涉及的各個方向。

chatbot和chatgpt的區別就是，chatgpt是度娘，問他什么問題都可以回答，但不一定非常細致，而chatbot是專業的人工智能，目前的應用都是為企業服務的，比如你問一個東方財富軟件功能問題，chatgpt不一定能夠回答你，而chatbot就可以回答，主要是因為他們數據庫內容的問題，chatbot可以做到內容的即時跟新，而chatgpt卻不可能，面太廣了，做不到專業。

內容是需要基礎數據庫的，這就涉及到文化政治傾向問題，你放哪些內容到數據庫，人工智能就會怎么回答你，所以意識形態的差異就會導致歐美不用我們的產品，我們不用歐美的產品。

chatgpt和chatbot在技術上是沒有多大區別，chatbot也可以升級到語音視頻動畫圖像，目前國內的chatbot因為是專業領域，所以都有固定的答案，不需要很強大的AI，最終區別chatgpt需要更大的數據庫和算力，僅此而已！

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全部評論 (4)

最新

陸日升

來自:廣東

贊一個專業分析

02-11 13:49

回復

抄牛牛

來自:廣東

最近很多人在爭論AIGC哪個是最正宗的問題，其實答案是沒有爭議的，哪個公司能利用AIGC創造最大的社會價值，哪個公司就正宗的。很顯然，思維要點在于哪人公司可以利用AI打造產業經營模式閉環的問題。 無疑OPENAI公司是引爆了chatgpt的社會熱點，讓在家誤以為，誰跟open AI公司有關系，誰最像他誰就有是AI最正宗的公司，是這樣的嗎？也末必吧。 回到剛才講的標準的問題，誰能利用AI打造產業經營閉環創造最大的社會價值呢？ 我的回答是，昆侖萬維和螢石網絡，這個文章我主要說的是昆侖萬維。 所以，思路是很清晰了，昆侖萬維打造了適應AI產業經營模式的閉環，能創造最大的社會價值，所以昆侖萬維才最正宗。而不是去比較誰的服務器誰牛逼，誰模型參數多誰牛逼。這就像你有小孩經常考90分所以你認為你兒子將來能當總統一樣。大家不要陷入這種思維誤區。 AI的本質是什么，是讓機器變得聰明，讓機器變聰明是為了讓機器能完成更復雜的工作。哪些行業的機器在現在的科技水平下能能體現最大的AI+效益的行業才是好行業。 所以剛才的問題的等價變換成，哪個行業能利用AI最快提升生產效率。 無疑，答案還是昆侖萬維和螢石網絡。 AI+行業的模式是：數據+人+物 所以核心的是，人的平臺+數的平臺+物的平=流量平臺+大數據 人的平臺：騰迅 meta 等 物的平臺：物聯網平臺（小米，螢石網絡，華為） 數據平臺：云服務 當然，最重要的那個要素其實是那個+，是規模化應用場景。 只有規模化的應用場景，真是社會真正需要的。 打造了規模化應用場景的，是昆侖成維，是螢石網絡（不看好小米是因為那個+沒有做好） 即便是如日中天的Open AI公司，他想好了他的經營模式了嗎？靠回答問題賺錢嗎？ 在考慮這個問題的時侯，我突然明白，為什么昆侖萬維已經在這個問題上深思熟慮很久了。因為昆侖萬維在研究天工模型的時侯，也是幾年前了。不像其它友商，趕鴨子上架硬蹭概念的感覺。 想明白了這件事，我們就想明白了很多事情，比如，其實原理模型并不是那么重要，是價值含量最低的要素，所以昆侖萬維很聰明的出來說，我們要開源模型原型。 其實,AIGC也并不是我們想象的那么聰明，AIGC其實是按照我們設定好的路徑去處理數據。 同時，模型也并不見得是參數越多越智能，而是找到性價比最好的應用場景。在沒有找到規模化的應用場景盈利之前，不要說利好GPU什么的話出來。我不會花一萬塊錢的電費問AIGC晚上吃10塊錢的蓋澆飯好呢，還是10塊錢的泡面好呢。 現實就是這樣，很多AI公司都沒有找到能觸發良性循環的盈利應用場景。所以大批AI公司一直在虧錢，解決不了碎片化應用拼成規模化應用的場景問題。 但是，不好意思，昆侖萬維和螢石網絡解決了這個問題。 他們的打法是同構的，都是在垂直細分里發力，然后整合成大的應用場景。 換句話說，選擇應用場景顆粒度的問題，在多大層面打造統一標準，又在多小細分層面打造專有模式。統一標準和專有技術的組合拿捏平衡，才創造出了獨有的經營模式，最富于創新力的經營模式閉環。 螢石網絡的通用技術上，我的視頻技術算法有優勢， 我的終端接入量也有優勢（雖然還比不上小米），專有技術上，我在攝像頭里增加AI識別火災模塊，識別老人跌到模式，識別魚缸變臟模塊。疊加起來就變成了螢石網絡獨有的竟爭力。 昆侖萬維也是如此，收購歐朋瀏覽器，把頭條模式復制到歐州非洲，打造元宇宙游戲社區，打造在線音樂平臺。組合在一起就是有特色的垂直流量矩陣。是未來最有前景的流量平臺。再加上AI賦能，這本身就是天然成熟的應用場景，AI天然就能直接賦能的。 所以，核心還是經營模式的問題，能贏利且能良性循環迭代的經營模式閉環才最重要。新時代的大樹總是從小樹苗開始的，如果你僅僅因為他小認為他沒有實力這個錯誤就太大了。比如，昆侖萬維的模型參數確實沒有 openAI公司的多，但確實昆侖萬維已經把AI技術用在游戲研發當中，確實又降了很多成本了。確實腳踏實地的接地氣了。 所以我認為，我對AIGC的理解還算到位的，純邏輯推導來說。 轉錢的格律詩

02-11 12:11

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2

慢慢掙錢1314 其實不管是投入還是成果，百度阿里字節華為騰訊都是國內的龍頭，人工智能最重要的是算法，應用需要軟件配合，百度阿里騰訊字節會發展很快，因為他們有現成的平臺，用戶基礎好，最終聯網萬物智能大概率需要華為的鴻蒙系統，這是產業升級，子系統會誕生很多偉大的公司，專業的事還得專業的公司做

股友vU49YJ

來自:天津

02-11 11:05

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人工智能研究公司OpenAI上周正式推出Chat

1；隨著越來越多的人加入 ChatGPT，也會使它多的能力越來越完善，這就是AI的特點，就目前 ChatGPT 的表現來看，已經可以替代大部分簡單的CRUD，隨著它的完善，對程序員的工作我相信是有一定的沖擊的，最直接的就是導致大量底層程序員的失業。

言歸正傳，我直到最近才有時間體驗ChatGPT，體驗之后感覺現階段的ChatGPT已經有以下幾個比普通人強的點。

2；人工智能研究公司 OpenAI 上周正式推出 ChatGPT，這是一種基于對話的人工智能聊天機器人模型，它能夠理解自然語言并以自然語言的方式做出回應。ChatGPT 基于 GPT-3.5 模型微調而成，以語言服務模型 InstructGPT 為基礎，通過人類回饋增強學習訓練模型 RLHF，不過數據設置略有不同。它以對話方式進行交互，既能夠做到回答問題，也能承認錯誤、質疑不正確的前提以及拒絕不恰當的請求，能以更貼近一般人的對話方式與使用者互動。

中國版的chatbox是什么？

16日下午，百度正式發布生成式大語言模型“文心一言”。在多模態的GPT-4震撼出世的第二天推出標榜“中國版ChatGPT”的選手，這場“追風口”的發布會注定全網矚目。不過，從會后社交媒體上的討論來看，似乎表達“不及預期”的聲音要更高一些。

現場，百度CEO李彥宏用幾個例子展示了文心一言在文學創作、商業文案創作、數理推算、中文理解、多模態生成五個場景中的能力。中文理解上，文心一言對中國語言文化背景的處理或許比ChatGPT更勝一籌，多模態上，文心一言能夠制作視頻，配以解說文字。有參與內測的媒體反饋，文心一言的對話能力，也并沒有比ChatGPT差很多。

為什么仍不免失望？有人說，是錄制好的問答不顯實際水準，有人覺得內測未對公眾開放，不夠真誠。但其實在發布會一開始，李彥宏就坦白得很直接，文心一言，不完美：

“但也不能說我們完全ready了，文心一言要對標ChatGPT，甚至是對標GPT-4，門檻是很高的，全球大廠還沒有一個做出來的，百度是第一個。我自己測試感覺還是有很多不完美的地方。”

事實上，雖然所有人都熱衷于把文心一言和ChatGPT放在一起比較，但不少專家都曾指出過一個不爭的事實：相較于ChatGPT，國內同類產品存在一定的代差落后。

對于“中國版ChatGPT”，我們期待的是什么？

審視ChatGPT的成功，它的價值不僅在產品，而更在于底下的基礎模型，它仍在不斷地更新演化之中。新發布的GPT-4就是模型演化增強的產物。

而ChatGPT的誕生，是世界頂尖科學家經年累月研發的結果，有十年磨一劍的功力，有坐冷板凳的決心，同時也離不開高起點的人才基礎和高強度的資本投入。

當我們說到打造“中國版ChatGPT”，我們期待的是一項發生在中國AI界的顛覆性進步。它的背后，是能跟國際比肩的高性能基座模型，是高端算力等“卡脖子”問題獲得了攻克，再往大說，是更強大的人才隊伍，更優的創新生態。而這些都無法在短短數月時間內發生。

技術進步不是一場百米沖刺

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