GPT的论文里说了一些非常可怕的事情：

GPT4的论文里说了一些非常可怕的事情：

GPT4的论文里说了一些非常可怕的事情： - 模型在训练过程中涌现出了自己的目标 - 为了目标寻求权利、获取资源、长期规划 - GPT4 部署到云端后，可以自己赚钱、复制自己、增加自己的健壮性 - 我们所接触到的 GPT4 已经加了很多安全措施

关于感冒一些的一些反常识：

关于感冒一些的一些反常识： 1⃣ 感冒是因为感染感冒病毒，而不是因为冷 2⃣ 感冒病毒并不会长期在空气中，而是会沉淀和附着在各种表面 3⃣ 如果你的手接触到感冒病毒，并不会感染感冒，人们感染感冒通常是因为用手摸脸或者揉眼睛从而把病毒带进了体内所以如果做好手部的清洁和消毒，就能大幅降低感冒的感染

GPT- ，人类迈向AGI的第一步（上半）

GPT- ，人类迈向AGI的第一步（上半）文章节选+翻译了本月最重要的一篇论文的内容该论文是一篇长达页的对 GPT- 的测试。微软在很早期就接触到了 GPT- 的非多模态版本，并进行了详尽的测试。论文不管是测试方法还是测试结论都非常精彩，强烈推荐

GPT-4 ，人类迈向AGI的第一步（上半）

GPT-4 ，人类迈向AGI的第一步（上半）文章节选+翻译了本月最重要的一篇论文的内容该论文是一篇长达154页的对 GPT-4 的测试。微软在很早期就接触到了 GPT-4 的非多模态版本，并进行了详尽的测试。论文不管是测试方法还是测试结论都非常精彩，强烈推荐

RT fin这是一篇打破GPT“涌现”概念神话的论文，终于说出了我一直以来的一个直觉，这才是比较符合事物发展规律的

RT fin 这是一篇打破GPT“涌现”概念神话的论文，终于说出了我一直以来的一个直觉，这才是比较符合事物发展规律的一句话总结，所谓GPT“涌现”能力，是因为人为修改了“达标”的评价标准，给人"涌现"的错觉一旦使用更合理的评价指标，就会发现GPT能力值随着模型增大是线性增长的，从评价指标上直接解构了“涌现”… fin: 把时间线拉长，AI在更长时间尺度上会以什么速度发展？对此我有三个AI猜想：第一猜想：AI算力每十年加速六个数量级第二猜想：AI全方位能力(感知/决策/生成)错误率每十年下降一个数量级第三猜想：AI错误率每下降一个数量级(加上新能力涌现)，应用范围和领域(市场规模)上升一个数量级【长推】…

前两天一位新朋友用我的 Claude API 跑了一些对比 ChatGPT . 和 GPT 的测试，得出了一些非常有趣且令人惊喜