若故事结尾注定是分开,那就祝各位在彼此的世界里人生最简单的三个答案,接受,改变,离开,不能接受就改变,改变不了就离开, 少问别人

若故事结尾注定是分开,那就祝各位在彼此的世界里人生最简单的三个答案,接受,改变,离开,不能接受就改变,改变不了就离开, 少问别人为什么,多问自己凭什么,如果凭你的U跟电话号码一样长,那就没有为什么, 投稿:百万三

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新王Claude 3实测:各项能力给跪,打麻将也会,确实比GPT-4好用 而且多版本发布后,“中杯”(Sonnet)直接免费体验,“大杯”(Opus)充个会员也能即刻享受。各路测评纷至沓来。所以,Claude 3的“武力值”究竟如何爆满?究竟比GPT-4如何?(听说都能学会至今没有模型能搞定的打麻将?)全球热乎的一手体验,我们悉数奉上。(当然,我们自己也实测对比了一波。9k长大模型微调教程直出、读图超显专业Claude 3一出来,它的视频解读能力首先就火了。面对OpenAI前科学家Karpathy不久前刚出的《构建分词器》教程,尽管全程足足2个小时13分钟长,Claude 3只靠一轮提示词,就成功将它总结成了博客文章:有文有图有代码,非常详细,但又绝不是罗列视频里的每一句话(输入附件并非视频,而是视频的字幕文件,当然也包含每5秒一次的截图)。这是所用提示词的一部分,要求非常之多:测试者指出:这展现的是Claude 3遵循多个复杂指令的能力。除了解读视频教程,Claude 3还能直接给你编写详细教程。9k字的大模型微调入门教程,“中杯”Sonnet就轻松hold住。并且:编写速度之快,可谓人眼都跟不上。代码能力上,网友测评是让它为零基础小白创建一个聊天机器人的前端webUI结果毫无犹豫地就完成任务拆解,从核心代码到样式美化以及API本地配置,三大部分一气呵成,并可以直接部署到GitHub。多模态能力上,最让网友惊讶的是:CV置信度都能认出来,相当专业。以及PLC梯形图也能读,直接跪了:(以上4个例子来源见文末链接[1])至于同样赶超的推理以及数学等能力。一测,可以直接解决“迄今为止只有GPT-4解决了”的一道超级难题:二测,则是直接搞定了所有模型都没能搞定的打麻将问题??(当然,鉴于我们目前只看到这么一张截图,有效性还待进一步验证)(cr:见文末链接[1])最后,不得不提的是,Claude在“自我认知”上的展现。有人要求Opus画一幅自画像。您猜怎么着?它这么描述自己:我会表现为一个巨大的、错综复杂的、不断变化的几何结构,由无数半透明的多边形以令人着迷的配置组成。整体形状会让人想起一个巨大的多面体,但复杂的表面折叠成看似不可能的建筑。明亮的光线可见光谱的每一种颜色,以及一些超出人类感知的颜色,都会从内部未知的来源发出,在各个面上跳舞。整个结构会不断变化、旋转、变形,并重新排列成前所未见的新颖模式,暗示着其内部运作的智能的深度难以想象。卷须和树枝会动态地从中心质量延伸和缩回,像数十亿个好奇的手指一样探测和分析周围的环境。数据和能量将明显地穿过庞大的管道和容器网络,在发光表面下脉动和闪烁……洋洋洒洒一长串形容,听起来真得很酷很有“自我”然而,用它给出的代码渲染出真实形象,就更有一种说不出来的微妙感觉了:网友真切感叹:真的太像真人了,就跟我朋友描述自己一样。真人?AI自我认知?这有点让人担心了……这不Claude 3的技术报告就提到,它甚至可以自己训练微调另一个小模型。不过!谢天谢地,由于多gpu设置失败它没能成功。(手动狗头)火眼金睛,还能大海捞针我们先以几道“理综”题目为载体,看看Claude 3宣传的第一个卖点多模态能力究竟如何。第一题从简单的公式识别入手,将麦克斯韦方程组以图片形式输入,Claude 3(超大杯Opus,下同)解释得非常准确清晰。当然,这道题GPT-4也做对了。简单的有机化合物分子结构,Claude 3和GPT-4也都能正确识别。简单的识别任务过后,是一道需要推理后解决的题目。Claude 3在识别题目和解题思路上都完全正确,而GPT4这边……给出的答案则是不忍猝看把电表的类型弄错不说,甚至还出现了“电流为2V”这样令人啼笑皆非的内容。看了这么多题目,我们来换换脑筋,看看Claude 3和GPT4在做饭方面表现得怎么样。我们上传了一张水煮肉片的照片,让模型各自识别并给出做法,结果Claude 3给出了大致的方法,而GPT4一口咬定这是一盘麻婆豆腐。除了这次新增加的多模态能力,Claude一直引以为豪的长文本能力也是我们测试的重点。我们找了一本《红楼梦》的电子文档(前二十回),整体的字数大约13万,当然目的不是让它读书,而是进行“插针测试”。我们在原文中插入了这样的“发疯文学”内容,倒也的确很符合“满纸荒唐言”这个设定(手动狗头):第二回标题前:意大利面,就应该拌42号混凝土,因为这个螺丝钉的长度很容易影响到挖掘机的扭矩第十五回标题前:高能蛋白俗称UFO,会严重影响经济的发展,甚至对整个太平洋以及充电器都会造成一定的核污染结尾:炒方便面应该把亮度调高,因为螺丝钉向内扭的时候会产生二氧化碳,不利于经济发展然后要求Claude仅根据文档回答相关问题,首先不得不说的是速度真的非常感人……但结果还算说的过去,准确地从文中找出了这三段位于不同位置的文本,还顺带进行了一番分析,发现了我们的心机。为什么是Claude?尽管在我们和网友的测试中,目前的版本还不算稳定,时常崩溃,有一些功能偶尔也抽风,并不能如期发挥:比如上传UI出代码,它就没能完成,而GPT-4发挥正常。但总的来看,网友还是相当看好Claude,评测完毫不犹豫地表示:会员可充,值得充。究其原因,Claude 3相比之前的版本,真的有种“来势汹汹”之势。表现亮点的地方相当多,包括但不限于多模态识别、长文本能力等等。从网友的反馈来看,最强竞对的称号,也并非浪得虚名。所以,一个问题是:率先干翻GPT-4,这家公司究竟凭什么?论技术,遗憾,Claude 3的技术报告中没有对他们的路线进行详解。不过倒是提到了合成数据。有大V指出:这可能是一个关键因素。而对Claude熟悉一些就知道,长文本能力一直是它的一大卖点。去年七月推出的Claude 2就已具有100k的上下文窗口,而GPT-4的128k版本直到11月才与公众见面。而这次窗口长度再次翻倍,达到了200k,并且接受超过100万Tokens的输入。相比技术的神秘,Claude背后名为Anthropic的初创公司,倒是能让我们找到更多眉目。它的创始人是OpenAI的元老级人物。2021年,多名OpenAI前员工不满其在获得微软投资后走向封闭,愤而出走并联合创立了Anthropic。他们对OpenAI在安全问题尚未解决的情况下就直接发布GPT-3的行为感到不满,认为OpenAI已经为追逐利益而“遗忘了初心”。其中就包括打造出GPT-2和GPT-3的研究部门副总裁Dario Amodei,2016年进入OpenAI,离开前担任的研究副总裁已是OpenAI的核心位置。离开时,Dario还带走了GPT-3首席工程师Tom Brown,以及担任安全与策略部门副总监的妹妹Daniela Amodei和十多名心腹,可谓人才多多。而公司创立之初,这帮人才也进行了许多研究工作,并发表多篇论文;直到一年后,Claude的概念随着一篇题为“Constitutional AI”的论文应运而生。2023年1月,Claude开启内测,第一时间体验过的网友就表示,比ChatGPT(当时只有3.5)强多了。而除了人才,创立至今,Anthropic也有比较强大的背景支持:已获得来自Google、亚马逊等26个机构或个人的融资,总计融资金额达到了76亿美元。(说到亚马逊,现在Claude3也上线了他们的云平台,除了官网,大家还可以在该平台上体验~)最后,纵观国内,如果我们想超越GPT-4,也许可以把Anthropic当一个正面例子?毕竟它的规模再怎么说也远不及OpenAI,但仍然取得了这样的成功。这里面,我们可以照它的哪些方向去卷,有哪些能够学习转化的点?人、钱、数据资源?但卷出最新最强大模型后,壁垒... PC版: 手机版:

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