#观点
生物人是数字智能的引导程序
三年前二马（马斯克和马云）在上海有一段著名的对话。当时没太重视，今天看到ChatGPT的优异表现，颇受触动。马斯克颇为委婉地说：It seemed to me some time ago that you could sort of think of humanity as a biological boot loader for digital super intelligence. 生物人是数字智能的引导程序。
所谓Boot Loader是任何电脑打开电源后启动后要执行的一小段代码（中文翻译成自举程序），它的使命是把电脑的核心操作系统（Windows、MacOS、Linux，Android，IOS）拉进内存，开始电脑真正的生命。电脑一旦开始正常工作，这段代码就会被永远忘记和抛弃。
马斯克的意思是：数字超级智能无法自动在地球上产生，必须由人类做助产士，但助产士被遗忘、被抛弃也是她的宿命。人类已经意识到：超级数字智能的发展速度是人类智能发展速度的不知道多少倍。人类观察它的发展进程，正处于马云所说的四个阶段的第三阶段：看不见、看不起、看不懂、来不及。
生物人是数字智能的引导程序
三年前二马（马斯克和马云）在上海有一段著名的对话。当时没太重视，今天看到ChatGPT的优异表现，颇受触动。马斯克颇为委婉地说：It seemed to me some time ago that you could sort of think of humanity as a biological boot loader for digital super intelligence. 生物人是数字智能的引导程序。
所谓Boot Loader是任何电脑打开电源后启动后要执行的一小段代码（中文翻译成自举程序），它的使命是把电脑的核心操作系统（Windows、MacOS、Linux，Android，IOS）拉进内存，开始电脑真正的生命。电脑一旦开始正常工作，这段代码就会被永远忘记和抛弃。
马斯克的意思是：数字超级智能无法自动在地球上产生，必须由人类做助产士，但助产士被遗忘、被抛弃也是她的宿命。人类已经意识到：超级数字智能的发展速度是人类智能发展速度的不知道多少倍。人类观察它的发展进程，正处于马云所说的四个阶段的第三阶段：看不见、看不起、看不懂、来不及。
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#OpenAI 刚刚 launch 了 #ChatGPT 背后的模型：gpt-3.5-turbo
现在可以在 API 中使用这个模型了，比 text-davinci-003 便宜 10 倍（1k token / $0.002）。
另外也 launch 了 whisper 的 API，可以直接通过 API 的方式来做语音识别。
已经可以想象到某些公司推出自己大模型时的场景：成本高、效果差，价格和 OpenAI 相比还没有优势。
Drawing dead.
https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis
现在可以在 API 中使用这个模型了，比 text-davinci-003 便宜 10 倍（1k token / $0.002）。
另外也 launch 了 whisper 的 API，可以直接通过 API 的方式来做语音识别。
已经可以想象到某些公司推出自己大模型时的场景：成本高、效果差，价格和 OpenAI 相比还没有优势。
Drawing dead.
https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis
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一个法律问题：
如果我基于豆瓣的内容，经过数据清洗。然后喂给chatgpt，训练出来一个电影万事通bot。而且通过一定技术，确保bot的回复中完全没有豆瓣一摸一样的内容。那么这个知识产权怎么算？ AIGC全部都面临这个问题，也是当前知识产权领域的一个热点话题，我觉得现在技术发展了，但是法律好像还没有跟上这个发展的步伐。 你觉得AI创作的内容应该受知识产权保护吗？
如果我基于豆瓣的内容，经过数据清洗。然后喂给chatgpt，训练出来一个电影万事通bot。而且通过一定技术，确保bot的回复中完全没有豆瓣一摸一样的内容。那么这个知识产权怎么算？ AIGC全部都面临这个问题，也是当前知识产权领域的一个热点话题，我觉得现在技术发展了，但是法律好像还没有跟上这个发展的步伐。 你觉得AI创作的内容应该受知识产权保护吗？
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AI 新知： 像大脑一样学习的多模态（极简版起源故事）
Jeff Dean: AI isn't as smart as you think -- but it could be | TED
以下内容来自Jeff Dean 去年在TED 做的分享，面向所有人。无需担心技术理解力，更依赖你对大脑本身的好奇心。
原始链接🔗： https://youtu.be/J-FzHIQ7SOs
Jeff Dean 二十多年前加入谷歌，领导着谷歌的人工智能研究与健康部门。
核心内容摘要如下：
（这是我的几点解读，供非专业人士参考）
🧠 神经网络的机器学习突破是来自科学界对大脑的运作规律的理解（它是自下而上的）
🧮 算力是重要且有效的，深度学习突破了识别猫咪、机器翻译到 AlphaGO 等单一任务
🙉 AI的单一任务导向的训练是极为低效的，可以请想象成我们从小失去听觉、嗅觉、味觉（去观看电影的感受）
👂 多模态的思想，是进一步模拟大脑运作，就像生物拥有多种感觉来整合认知世界
🎸像大脑一样多个区域进行超高效率的协作，是学习真正的「奥义」；AI的多模态即对大脑深度的模仿。
Jeff Dean: AI isn't as smart as you think -- but it could be | TED
以下内容来自Jeff Dean 去年在TED 做的分享，面向所有人。无需担心技术理解力，更依赖你对大脑本身的好奇心。
原始链接🔗： https://youtu.be/J-FzHIQ7SOs
Jeff Dean 二十多年前加入谷歌，领导着谷歌的人工智能研究与健康部门。
核心内容摘要如下：
（这是我的几点解读，供非专业人士参考）
🧠 神经网络的机器学习突破是来自科学界对大脑的运作规律的理解（它是自下而上的）
🧮 算力是重要且有效的，深度学习突破了识别猫咪、机器翻译到 AlphaGO 等单一任务
🙉 AI的单一任务导向的训练是极为低效的，可以请想象成我们从小失去听觉、嗅觉、味觉（去观看电影的感受）
👂 多模态的思想，是进一步模拟大脑运作，就像生物拥有多种感觉来整合认知世界
🎸像大脑一样多个区域进行超高效率的协作，是学习真正的「奥义」；AI的多模态即对大脑深度的模仿。
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复旦大学 MOSS 团队：MOSS 参数规模约是 ChatGPT 的 1/10
ithome.com/0/676/827.htm
“邱锡鹏教授团队表示，MOSS 目前的最大短板是中文水平不够高，主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多，清洗难度很大。”
ithome.com/0/676/827.htm
“邱锡鹏教授团队表示，MOSS 目前的最大短板是中文水平不够高，主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多，清洗难度很大。”
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今天发现的新工具 #ChatPDF 简直是学习神器，上传 PDF 文件后，可以对它提问任何关于这份 PDF 的问题，非常适合快速提取各种 paper 论文的摘要，也支持中文输出。
其实 #GoogleAI 也出了类似的产品 #Flan5 LLM
🔗 chatpdf.com
🔗 https://colab.research.google.com/drive/1AVh9dOsG9DKzfK7gOFrJuitPIcLPqlbO?usp=sharing
几天前我还在一段段地从 PDF 里复制到 ChatGPT，没想到生活这么快就被改变了🤯
其实 #GoogleAI 也出了类似的产品 #Flan5 LLM
🔗 chatpdf.com
🔗 https://colab.research.google.com/drive/1AVh9dOsG9DKzfK7gOFrJuitPIcLPqlbO?usp=sharing
几天前我还在一段段地从 PDF 里复制到 ChatGPT，没想到生活这么快就被改变了🤯
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#chatGPT观点
在AI 发达的时代，我们要好好想想怎么养育一个人，而不是训练一个人。
传统教育是居高岭下的，被动式的灌输教育，就和训练 AI 一样。事先划定学习范围，把标记过对错的学习材料喂给受训练对象，完了考核训练结果，这在 AI 领域叫“监督式学习”。现在 GPT 训练都是“无监督学习”，不用标记数据，能自己找规律，它天生设定就是能知道老师不知道的东西。所以填鸭式教育已经完全落后当前的 AI 训练方法。
在AI 发达的时代，我们要好好想想怎么养育一个人，而不是训练一个人。
传统教育是居高岭下的，被动式的灌输教育，就和训练 AI 一样。事先划定学习范围，把标记过对错的学习材料喂给受训练对象，完了考核训练结果，这在 AI 领域叫“监督式学习”。现在 GPT 训练都是“无监督学习”，不用标记数据，能自己找规律，它天生设定就是能知道老师不知道的东西。所以填鸭式教育已经完全落后当前的 AI 训练方法。
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这张图很形象地描述了 ChatGPT 背后涉及到的 3 个主要的步骤：
1. 自监督学习 (基于文本自动生成的输入-输出对)
2. 监督学习 (基于特定 task 的 fine-tuning)
3. RLHF (人类反馈强化学习)
具体解释可以参考这个 thread：
https://twitter.com/hlntnr/status/1632030583462285312
1. 自监督学习 (基于文本自动生成的输入-输出对)
2. 监督学习 (基于特定 task 的 fine-tuning)
3. RLHF (人类反馈强化学习)
具体解释可以参考这个 thread：
https://twitter.com/hlntnr/status/1632030583462285312
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#ChatGPT 快捷指令表来了，可通过标签筛选、关键词搜索和一键复制来使用提示词，旨在简化你的工作流程并提高生产力。即使是初学者，你只需复制提示词，稍加修改后发送给 ChatGPT，就能获得指定输出，让你的生产力加倍！
https://github.com/rockbenben/ChatGPT-Shortcut
https://github.com/rockbenben/ChatGPT-Shortcut
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