OpenAI的投资图谱

纽约时报：为什么chatGPT没有出现在中国

https://cn.nytimes.com/technology/20230220/china-chatgpt-microsoft-openai/

【人工智能21个领域Top10学者及所属国家一览表】
1，数据来源：aminer 《2022年A12000人工智能最具影响力学者》，取21个领域。
2，本年度前十名学者，按照其工作单位填充对应国家的国旗，灰色表示未知国籍。

Meta发布全新大型语言模型LLaMA，加入硅谷AI竞赛

当地时间2月24日，Meta公司发布一款新的人工智能大型语言模型LLaMA，加入微软、谷歌等硅谷公司的竞赛。Meta首席执行官扎克伯格在Instagram表示，LLaMA模型旨在帮助研究人员推进工作，在生成文本、对话、总结书面材料、证明数学定理或预测蛋白质结构等更复杂的任务方面“有很大的前景”。Meta表示，在大多数基准测试中，参数仅为十分之一的LLaMA-13B的性能优于OpenAI推出的GPT3(175B)，也即支持ChatGPT的GPT3.5的前身。 来源 1，2

使用基于 ChatGPT (非API-KEY调用) 和 官方微信 hook 接口 的 ChatGPT-weBot 机器人。

https://github.com/SnapdragonLee/ChatGPT-weBot

#chatGPT观点

在基于AI重构互联网软件生态的过程中，首当其冲的应该会是前端。

ChatGPT和New Bing已经让我们看到使用自然语言作为人机界面几乎可以对搜索引擎产生降维式的碾压效果，其原因是AI能在相当程度上“理解”用户的意图。

典型互联网App前端的工作流程无非是从服务器拉数据呈现出来，通过交互元素收集用户输入，再通过API发送给服务器。

当AI的车轮碾过时，什么布局、排版、界面风格、交互逻辑、引导提示，全都不重要了，一个聊天框全搞定。

例如设计合理电商App可以让用户很方便地在历史订单中找到某次购物记录，然后还贴心地加了个“再次购买”的快捷操作，不可谓不细致。

但是不论你怎么设计都不如我按一下麦克风按钮直接说：上次买的牛奶再来一箱。

我们知道很多大老板几乎完全不会用手机，毕竟手机App交互设计得再好也不如跟秘书说一声简单。

技术上应该没什么明显障碍的，ChatGPT已经有根据自然语言去调用API的能力了（连代码都能给出来，只是没权限真去调用）。

当然现阶段AI有其弱点，就是模糊性和不确定性，不过放在前端也还好，实际操作前都可以让用户确认一下。

估计几年之内，各大互联网厂商都会有能力训练出自己的阿猫阿狗GPT，然后App里会上线一个啥都能干的聊天框。

再后来用户渐渐习惯了这个输入框，客户端的更新也慢了下来，直到有一天这个聊天框连推荐贷款都学会了，每个App几乎都只剩下一个聊天框。

到这时候AI仍然不会写前端代码，但是前端程序员的规模将萎缩80%，产品经理、UI、UX等职位亦受波及。

微软刚刚发布了多模态大语言模型的论文：Language Is Not All You Need

模型命名为：MOSMOS-1

网友直呼: 这个领域太卷了，不睡觉都赶不上进度😂

Deep Learning Do It Yourself

推荐这个深度学习的课程，理论 + 实践结合。

比如如果最近对大模型比较感兴趣，可以直接看第 12 节：Attention and Transformers

dataflowr.github.io/website/