《蟹群大比拼 [2023][美国 加拿大][动画]》

《蟹群大比拼 [2023][美国 加拿大][动画]》 简介：2023 年由美国和加拿大合拍的动画蟹群大比拼，以蟹群为故事主角。影片中，蟹群们可能会进行各种有趣的比拼活动，在这个过程中，展现出蟹群的团结、竞争以及它们独特的生活习性。通过可爱的动画形象和有趣的情节，为观众尤其是小朋友们带来欢乐，传递友谊、合作等积极主题 标签：#蟹群大比拼#动画电影#跨国合拍#趣味竞争 文件大小 NG 评论区查看资源

武德大比拼：2023年支那人屠了417个黑皮（），美国人屠了134个黑皮（）。

武德大比拼： 2023年支那人屠了417个黑皮（），美国人屠了134个黑皮（）。 支那人口是美国的4.17倍，因此美国民间在拥有数亿支突击步枪、狙击步枪、冲锋枪、手枪、列强、散弹枪、掷弹筒、迫击炮、退役火炮、退役坦克、退役装甲车等装备的情况下，人均屠警率却仅仅达到只能玩刀战和载具战的支那人的1.34倍 还有人敢说支那人是没有武德的顺民吗？汉族，崛起！ 另：号称比内地支那人更有反抗精神的港猴，自2019年反送中开始，近5年时间内屠警纪录仅仅为可怜的1（），还是走私哥干的，不得不说港猴的废拉属实愧对了列祖列宗，不配当汉族

【SuperCLUE发布中文大模型基准测评2023年度报告：国内外差距依然明显】

【SuperCLUE发布中文大模型基准测评2023年度报告：国内外差距依然明显】 12 月 28 日，国内中文模型评测机构 SuperCLUE 发布中文大模型基准测评 2023 年度报告。根据报告，过去半年，国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹，从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距，每个月都有稳定且巨大的提升，到 11 月份测评时已经完成总分上对 GPT3.5 的超越。据介绍，本次测评数据选取了 SuperCLUE-12 月测评结果，模型选取了国内外有代表性的 26 个大模型在 12 月份的版本。测评结果显示，国内外差距依然明显。GPT4-Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，高于其他国内大模型及国外大模型。其中国内最好模型文心一言 4.0 (API）总分 79.02 分，距离 GPT4-Turbo 有 11.61 分，距离 GPT4（网页）有 4.9 分的差距。但过去 1 年国内大模型已经有了长足的进步。综合能力超过 GPT3.5 和 Gemini-Pro 的模型有 11 个，比如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 和 Qwen-72B-Chat、OPPO 的 AndesGPT、清华 & 智谱 AI 的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有比较好的表现。另外国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型，如百川智能的 Baichuan2-13B-Chat、阿里云的 Qwen-72B、Yi-34B-Chat 均优于 Llama2-13B-Chat。 快讯/广告 联系 @xingkong888885

【分享】NowGPT4.0模型！无限问答！支持AI绘画

【分享】NowGPT4.0模型！无限问答！支持AI绘画 一款强大的GTP4.0助手，拥有写歌！推文！写作！编程助手！AI绘画！爱情故事！全都不在话下，你不下载试试那你可真落后了【应用名称】：NowAI Chat 【适用平台】：Android 【软件版本】：3.9.7.0 【软件大小】：162MB(附带x86和arm7包） 【软件说明】： 特征： ◆ 生成博客文章、故事等 ◆ 创建社交媒体帖子 ◆ 为登陆页面、广告文案等撰写促销内容 ◆ 提供AIDA、PSA等丰富的内容框架 ◆ 提供长篇帮助以创建更长的文章 ◆ 使用 Content Improver 改进现有内容 ◆ 撰写包含主题行的电子邮件 ◆ NexBot 创建 100% 原创内容 ◆ 创建视频脚本等等 ◆ 70+ 模板可供选择 ◆ 支持 180 多种语言 ◆ 简洁干净的界面 ◆ 强大丰富的文档编辑+管理 ◆ 查看您最喜欢的输出和历史记录 ◆ 由最新的OpenAI GPT-3 AI模型提供支持 ◆ 也可用于 Mac、台式电脑和 Web ◆ 歌曲、书籍、故事、歌词、段落的作家， ◆ 语法修正者、学校好帮手 * 它只是一个基于 OpenAI 开源 GP.5和4.0 模型构建的程序。 * 我们不能保证答案的正确性。我们还要求您不要将答案视为行动号召。始终使用常识来评估答案，并记住这只是人工智能！ 下载链接: https://caiyun.139.com/m/i?185CEDfg2JEtU 拿走吱一声。 白嫖的都是小坤子 拿走吱一声。 白嫖的都是小坤子 拿走吱一声。 白嫖的都是小坤子 ⇔⇔⇔⇔⇔更多热帖⇔⇔⇔⇔⇔ #【分享】WPS Office办公套件它更新了！解锁高级功能！# #【分享】萝卜跨平台音乐平台！集合多个平台搜索源节点# #【分享】VMOS Pro虚拟机！解锁会员！支持XP、面具、lsp# #【分享】绿化｜PS 2024正式版来袭，内置AI神经滤镜# #【分享】4 K超高清壁纸3 D→动态→锁屏混搭→特效→AI#

一年狂揽73亿美元投资 Anthropic点燃硅谷大模型“战火”

一年狂揽73亿美元投资 Anthropic点燃硅谷大模型“战火” Anthropic发布的跑分显示，Opus在多项基准测试中得分都超过了GPT-4 和Gemini 1.0 Ultra，拥有接近人类本科生水平的知识，“在数学、编程、多语言理解、视觉等多个维度树立了新的行业基准”。自去年3月GPT-4发布后，其一直是行业的最高标准以及追赶目标，此次Claude 3的出现，意味着其Top 1地位可能不保，不少人发出“GPT-4时代已过”的感叹。不过，天使投资人、资深人工智能专家郭涛对第一财经表示，这可能是一种过于过激的说法，GPT-4在许多应用中可能会比 Claude 3 更适合。开源大模型生态社区OpenCSG的创始人陈冉也并不认可“时代已过”，他表示，这是一个层级和另外一个层级比，毕竟GPT-4已经出来很长一段时间了。Claude 3之后，大家自然地将目光投向了OpenAI，GPT-5或许已经不远，这是“暴风雨前的宁静”。全面超越GPT-4?据Anthropic官方发布的跑分结果，Claude 3 Opus在本科级别专业知识（MMLU）、研究生级别专家推理（GPQA）、基础数学（GSM8K）等领域都超过了GPT-4在内的领先模型。事实真的如此吗？在Claude 3发布后，陈冉进行了试用和测评，在用他自己的一套方法测试了Opus的逻辑推理、代码等能力后，他认为，Claude 3的整体性能相比GPT-4平均提升了50%以上，包括“幻觉”、正确率和非正确率方面的表现等。从大模型胡乱回答问题的“幻觉”这一项来看，Claude3相比GPT-4要好很多，另外，在 GPT-4中，有些问题不会被回答，但在Claude 3中其回答的正确率提高了。在代码能力和推理上，陈冉测试了贪吃蛇游戏、扑克游戏等，他对第一财经表示，在这些方面GPT-4都失败了，但Claude 3 Opus做到了。在陈冉看来，此次Anthropic的发布策略很好，一次性推出三个不同性能的大模型，最出色的大模型打分都比GPT-4高，较小的模型打分也不低，而在成本上相对轻量的两个模型会比GPT-4便宜。Anthropic此次发布的Opus、Sonnet和Haiku分别针对不同的性能需求和成本效益。据官方介绍，Opus是最智能的模型，可以处理复杂的分析、具有多个步骤的较长任务以及高阶数学和编码任务；Sonnet是性能和速度的最佳组合，可实现高效、大体量的任务；Haiku是最快且最具成本效益的模型，可以执行轻量级操作，具有行业领先的速度。在成本上，能力最好的Claude 3 Opus比 GPT-4 Turbo 还要贵得多：GPT-4 Turbo 每百万token的输入/输出费用为 10/30 美元 ，而 Claude 3 Opus为 15/75 美元。不过，也有更具性价比的选择，Claude 3系列中，Sonnet的输入/输出定价是3 美元/15 美元，Haiku是0.25 美元/1.25 美元。值得一提的是，此次发布的Claude 3系列模型都支持 200k的上下文窗口， Anthropic还特别表示，在这个基础上，所有三个模型都能够接受超过 100 万tokens的输入，会提供给有特定需要的客户。作为对比，2023年更新的GPT-4窗口文本容量限制是32k，而2023年11月更新的GPT-4 turbo版能够接收128k的输入，相当于10万字的小说长度。对大模型来说，上下文窗口的文本长度越大，意味着其能更好地理解长篇文章或对话。此前，上海人工智能实验室领军科学家林达华对第一财经介绍，有了长语境交互，大模型能够读几百页的财报，将里面一些非常细致的信息精准提取出来形成摘要，或者听一场几个小时的会议转录，并将会议的关键信息摘取出来，对于大模型的落地很有用。基于Claude 3在多项能力上超越了GPT-4，行业这两天也出现了“GPT4时代已过”的声音，不过，郭涛认为，Claude 3 在某些基准测试中超过了 GPT-4，并不意味着 GPT-4 的时代已经过去，一方面基准测试并不能全面反映一个模型的全部能力，例如创造性写作、情感理解或特定领域知识方面的表现；另一方面，GPT-4在许多应用中可能会比 Claude 3 更适合，“而OpenAI也在不断研发新的技术和模型，很难说 GPT-4 的时代已经过去。”能与OpenAI一较高下吗对于Claude3这次的超越，在惊叹其表现之余，业界没有太多的意外，Anthropic过去一直被视为OpenAI最大的竞争对手之一。Anthropic的核心团队来自OpenAI，其创始人达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）曾是OpenAI的研究副总裁，也是一位与高效利他主义社区有联系的研究员，因对OpenAI的未来方向有一些分歧而离开，并在2021年成立了Anthropic，计划以可信、安全可控的方式发展AI。Anthropic是目前除OpenAI外最被看好的大模型初创公司之一。在过去一年，Anthropic狂揽约73亿美元的投资，其中，亚马逊、Google作为最主要的投资者，分别投资了40亿美元和20亿美元，韩国电信巨头SK下注约1亿美元。就在过去一个月，Anthropic再次获得7.5亿美元的投资，来自硅谷风投机构Menlo Ventures。在未来与OpenAI的竞争中，陈冉认为Anthropic的胜面不小，一方面，其团队在算法上与OpenAI几乎没有差距，且Anthropic背后有亚马逊、Google这样的靠山，算力方面也并不缺，其次，作为背后投资者亚马逊拥有许多生态和场景，相应也能提供很多高质量的数据。陈冉认为，现在大模型竞争最关键的是数据，数据的质量越高越能训练好模型。“最终Claude有可能会赢。因为特色是合规和安全。”在Claude3发布后次日，陈冉在朋友圈表示。相比GPT-4等模型，Claude对安全的强调尤为明显。在技术文档中，Anthropic表示，Claude在训练过程中重点是有帮助、无害和诚实，Anthropic通过给模型一个想法来做到这一点，即一套伦理和行为原则，模型使用这些原则来指导其输出，以避免性别歧视、种族主义和有害的产出，以及避免帮助人类从事非法或不道德的活动。此外，Anthropic还会有安全评估，信任和安全团队会监控违反原则的有害、恶意用例的提示和输出。对于Anthropic未来是否能和 OpenAI 一较高下，郭涛认为这主要取决于几方面的因素。一方面，持续的研发和创新是保持竞争力的关键。如果 Anthropic 能够持续推出先进的技术和改进，它有可能在市场上与 OpenAI 竞争。另一方面，AI 大模型的成功不仅取决于核心技术，还取决于能够建立广泛的生态系统和合作伙伴关系，他认为，OpenAI 在这方面有着较强的影响力和网络效应。此外，如何在商业模式和市场策略上进行创新和调整，也是决定未来竞争格局的重要因素。“大家有共识目前Claude 3已经在部分能力上超越GPT-4，但具体未来能不能比GPT系列好，拭目以待。”陈冉说。Claude 3出现了，GPT-5还会远吗？在Claude 3发布后不久，英伟达高级科学家Jim Fan就在X上发文调侃，“正在等待几个小时后精心安排的GPT-5的发布”。Jim Fan随后表示，“我喜欢Claude在GPT和Gemini主导的竞技场上掀起热度。但请记住，GPT-4V这个每个人都迫切想要超越的高水位线，是在2022年完成训练的。这是暴风雨前的宁静。” ... PC版： 手机版：

【周鸿祎关于大模型的2023年100条语录】

【周鸿祎关于大模型的2023年100条语录】 1、2024大模型发展四大预测：大模型不会垄断，不会成为操作系统，将会无处不在。不像操作系统全世界就那么几套； 大模型一方面追求“大”，另一方面也会追求“小”，汽车上可能会部署出来更多的大模型； 多模态将成为国产大模型的标配；国内会出现很多垂直大模型，走进百行千业，向产业化方向发展。 2、不要高估大模型现在的能力，也不要低估大模型未来的潜力。 3、建立 AI 信仰：相信 Al是真 Al、相信Al是工业革命级技术、相信 AI将重塑所有业务、相信不拥抱AI的公司和个人都将被淘汰。 4、All in AI 要思考的三个问题：对上对下一一组织内部所有人是否都在用AI？对内一内部业务流程被改造会怎么样？对外一一产品和服务被AI加持会怎么样？ 5、未来衡量公司前景要看“含 AI量”：业务中有多少环节被 AI 优化、被 AI 赋能、被AI改造。 6、我是做安全出身的，本来应该是最悲观的人，因为我们看到的往往都是技术带来的负面效应。但在大模型这件事上，我是坚定的发展派。 7、中国不发展大模型才是最大的不安全，虽仍存差距，中国大模型发展速度已是奇迹。 8、大模型不是风口和泡沫。即使是风口，也得吹五年到十年。对创业者来说，还有十年红利期。 9、场景红利是中国大模型弯道超车的关键，大模型真正的机会是结合场景发展垂直大模型。 10、大模型现在还很「高大上」，要把它拉下神坛，真正的走进千家万户，影响百行干业，这才是大模型引发工业革命的道路。 11、大模型的未来不会成为操作系统，而是会成为个人电脑，成为数字化系统的标配。 12、未来大模型在中国的发展之路：不会有垄断，不会只有3-5个大模型，大模型将无处不在。 13、开源就像是 AK47：价格便宜，火力足，分量够，能够实现「科技平权」。 14、大模型领域，巨头一定会用全家桶的思路，把自己的全家桶产品装上它们的大模型。用户会就近使用，所以存量市场在未来很难有大的改变。 15、80% 去中心化的企业级市场，蕴含着巨大的机会。 16、大模型能产生知识模糊、制造知识幻觉，可以看成创造力的展现。在此之前，世界上所有的动物只有人类会瞎编。 17、国家大战略是产业数字化。互联网企业要甘当配角，顺势而为，把数字化能力和大模型能力赋能传统企业，特别是制造业，帮助他们实现数字化、智能化。 18、行业大模型可能是一个幻觉。不会出现公有服务的行业大模型，但很多企业仍然会做私有的行业大模型。 19、垂直大模型是创业者的金光大道。 20、在企业里面做大模型，要忘掉 ChatGPT 这个榜样。 21、大模型的六个垂直的趋势：行业垂直化、企业垂直化、专业垂直化、小型垂直化、分布式垂直化、专有垂直化。 22、把大模型看低一点，就是企业业务系统的智能化的升级。企业业务系统分成很多垂直的部分，大模型也应该做到专业垂直。 23、企业里不一定需要GPT4 这样的全才、通才或者天才，而是需要有垂直领域经验和技能的人才，这就是垂直模型要干的事情。 24、（创业者）不要等到大模型无所不能才开始做，只要想清楚了产品应用的场景，现在就能做。 25、大模型创业要快速行动，first move，just do it。 26、大模型最常用的功能只有两个：知识问答、写作生成。应该先把大模型这两个功能找到各种细化的垂直场景应用。 27、大模型不是万能的，很多业务系统是不能被取代的。创业者千万不要介入旧系统的改造之中，陷入其中可能长期无法交付。 28、大模型要跟现有的系统做一定的隔离，尽量少发生 API，函数调用的联系。 29、人工智能应当作为副驾驶，不要让它来做出不可撤销的决定。 30、坚持 AI 普惠的原则，大模型发展要以人为本。 31、做大模型的创业，不要给企业宣扬有了这个东西就会裁员。 32、能用程序解决的问题千万不要用自然语言去解决问题。不要去迷信 LUI，未来 CUI、GUI将成为主流。 33、构建企业级大模型，应该遵循安全、向普、可信、可控。 34、永远让人在决策的回路上，而不能让大模型决策。 35、大模型技术的三大发展方向：机器人、自动驾驶、科学研究。 36、大模型是工业革命级别的技术创新，美国AIlin Al，正掀起一轮新的产业革命。 37、大模型企业级场景应用要炼就“九阳神功”一：私有化部署千亿通用大模型。二：AI生产力工具集。三：个性化定制数字员工。四：数据工厂、知识工厂、模型工厂。五：基础大模型。六：训练垂直模型。七：智能体工场。八：业务连接与协作平台。九：全面AI化。 38、做大模型要坚持长期主义，肩负起担当，保持理想主义。 39、绝大多数人这辈子的使命是用好 Al，而不是做Al。 40、数字人最重要的是能够有自己的人设，最后能够自主学习，能够连接外围系统。 41、未来的数字人不是简单的对口型的形象，也不是简单的念稿的机器，而是能够真正跟每个人进行对话、交流，进行帮助、讨论。 42、不是只有当老板才有助理。我们做人工智能，最重要的是让每个人都可以有一堆 AI 助理为自己所用。 43、每个企业员工都可以有自己的数字专家、数字助手。 44、数字永生这个概念离我们并不遇远，我们可能模拟出来一个伊隆，马斯克，一个爱因斯坦，一个周鸿祎，数字人模拟他们的说话口吻、思维方式、知识和积累，使得我们可以跟他们去交流。 45、数字人可以让我们换一种读书的方式，不是死读书，而是直接和书里的人产生交流。 46、人工智能不是新物种，是新工具。 47、怎么保证大模型不说错话，训练另外一个 大模型来训练这个大模型，这不是个笑话。 48、中国已经进入“百模大战”，各家做大模型基础能力都差不多，比拼的是谁对普通人来说更好用。 49、大模型发展 3个月，相当于历史上的技术发展30年。 50、大模型不会造成大规模失业，反而提升效率。 51、通用技术才能引发工业革命，像水电一样输送到办公E族。 52、大模型价值不仅仅在于使用量，在于未来把 AI能力通用化、泛化、垂直化。 53、未来在职场上，熟练掌握 AI 有时候要比职场经验更有优势。 54、大模型能让小白变成专家，能帮助一个普通的坏蛋写出出色的钓鱼软件，与此同时也能扮演“正义助手”。 55、我们不能把大模型当作黑盒子，了解工作原理，才能从根本上解决安全问题。 56、AI 进化应该以人为本，大模型应该成为人类的朋友和助手。 57、大模型不是玩具，不是搜索引擎、不是聊天机器人、这些都是它亲民推广的伪装，背后强大的超级大脑代表着超级人工智能时代的来临。 58、大模型出来前，所有自动驾驶都只是辅助驾驶。 59、只有有了多模态全面的能力，才预示着大模型真正地走上一个新的台阶。 60、谁真正通过大模型把人类的语言做了重新的编码、学习、训练，也就对人类掌握的知识有了一个重新的压缩和蒸馏。 61、GPT 的模型、算法、路线是已知的，但是出现很多现象 OpenAI 的人也没法解释，比如智力的突变，语言及逻辑的迁移，像是从猿到人的变化。 62、大模型帮我们解锁了很多原来只有专业人士才能解锁的技能，比如写代码、绘画，让有才华但缺乏专业训练的人也可以发挥自己才华。 63、超级人工智能不应该先解决娱乐问题，应该反向解决常温超导和可控核聚变问题，帮助人类实现能源自由。 64、搜索不会犯错，是因为搜索不智能，真正的人工智能一定会犯错，它的错误来自海量知识在推理过程中产生的突变。 65、在大模型面前，人类自认为独有的特质不存在了：想象力、创造力。 66、不必质疑大模型的创作是模仿和借鉴，人类写东西哪个不是模仿和借鉴呢？ 67、我们老说眼见为实，耳听为虚。现在来看，未来互联网上大量的内容会不会都是AI生成的？所以希望大家正确地使用文生视频能力。 68、数字人是未来人工智能大模型对我们每个人和对每个企业来说最合适的入口。 69、未来，有不同人设，不同经历，不同角色的数字人可以在人工智能驱动下，一起来帮人们做脑力激荡，完成共同的目标。 70、未来数字人会继续迭代，调用大模型的能力。拥有大模型不具备的长期记忆力。同时，数字人可以有自己的目标、规划和分解能力，使得它可以不断地调用各种垂直的模型完成任务。 71、未来人工智能的发展不仅仅是大模型核心能力的增加，外部功能的包装，人工智能跟每个人的工作、生活贴得更近，每个人能更自如地使用人工智能。 72、大模型会一本正经胡说八道，恰是大模型真正智能的体现，也是最可怕的地方。因为人才会犯错误，才会胡编乱造，能描绘不存在的东西。 73、大模型的训练过程分成三层：知识铺垫、基于人工反馈的强化学习、价值观的校正纠偏，很像一个小孩从小到大学习的过程。 74、用人类聊天素材训练出来的机器人不只是“人工智障”，更是“人工杠精”。 75、任何行业的APP、软件、网站、应用，都值得用大模型的能力重塑一遍。搭不上这班车就会被淘汰。 76、大模型将作为“发电厂”把大数据加工成“水”和“电”，通过API接口以SaaS服务的方式输出给千行百业，全面提升人类社会智能化水平。 77、大模型可以极大地提高劳动生产率。用的人越多，教它的技能越多，它就能进入更多新的领域。 78、未来每个行业、每个公司、甚至每个人都会有自己的私有化的大模型。 79、OpenAI在ChatGPT的研发上做到了“四大一强”：大模型、大数据、大算力、大标注、强算法。 80、我们中国人的工程化能力很强，我们模仿能力也很强，后来居上也不是不可能。 81、一人捅破窗户纸，千军万马独木桥。从0到1难，但中国公司技术打磨很强。剩下就是时间，问题。 82、数据获取和清洗、人工知识训练和场景是大模型未来发展的三个关键。 83、“机器人造机器人”可能会从大模型具备写软件能力时开始。