补充了后半部分，后半部分没有图片，所以轻松多了。但还没有排版，最后的结论和排版下午完成。先去看个《银芽之旅》。

补充了后半部分，后半部分没有图片，所以轻松多了。但还没有排版，最后的结论和排版下午完成。先去看个《银芽之旅》。 : 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

新王Claude 3实测：各项能力给跪，打麻将也会，确实比GPT-4好用

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：

昨天比较热的一条推，作者在测试Claude 3 Opus模型时，发现它能够在极少量平行语料(5700个翻译对)的基础上，近乎完美

昨天比较热的一条推，作者在测试Claude 3 Opus模型时，发现它能够在极少量平行语料(5700个翻译对)的基础上，近乎完美地翻译和分析一门复杂的低资源语言Circassian。 Calude 3 在这方面确实非常强大，基本上很少的数据就可以学会你想要教给他的内容。 推文详细介绍： 作者在测试Anthropic公司新模型Claude 3 Opus时,见证了令人惊叹的事情。作者一直在研究一门叫Circassian的低资源语言,这是一门孤立语言,语料稀缺,语法和形态极其复杂,对语言模型是巨大挑战。 作者之前花了两年时间搜集了6.4万对俄语-Circassian语的平行语料,训练专门的机器翻译模型才取得了不错的效果。作为实验,他只给Claude Opus输入了5700对随机抽取的单词/句子对作为示例,然后让它翻译一些新句子。 令人惊讶的是,Claude Opus不仅给出了完美的翻译,还对语法和词态进行了分析。即使是作者精心设计的,不太可能在示例数据中出现的复杂句子,Claude Opus也给出了无可挑剔的翻译和分析。它展现了对这门语言的深刻理解,在翻译文学作品、新闻、方言时也保持了原文的风格,遇到生词还能推测含义,提供词源分析,必要时甚至造新词。 作者强调,用同样的输入数据,一个不懂Circassian语的语言学家可能需要一年时间才能达到类似水平。而Claude Opus只用几千个翻译对,一分钟内就掌握了语言的精髓。相比之下,GPT-4 和作者之前微调的GPT-3.5模型都完全失败了。 作者最初以为Claude Opus完全是从他提供的少量示例中学到了Circassian语的知识,后来发现其实它在预训练时已经学到了一些。尽管如此,Anthropic在训练数据中纳入了Circassian这样的小语种,效果令人印象深刻。 尽管作者的初始假设有误,但Claude Opus展现的低资源语言能力依然令人惊叹,这预示着小语种和许多其他领域的重大突破。未来已经到来,而且令人惊喜。 来源：

Yam Peleg老哥认为Claude 3跨越了专业编程人员可以使用的门槛，GPT-4对初学者很有帮助，但是很少又专业开发者使用

Yam Peleg老哥认为Claude 3跨越了专业编程人员可以使用的门槛，GPT-4对初学者很有帮助，但是很少又专业开发者使用它帮助编程，但是Claude 3 有越来越多的专业用户使用。 完整翻译： 我认为 Claude 3 跨越了一个有趣的门槛,或者说非常接近这个门槛:专业用户的门槛。这是第一次一个 AI ...

最近在试着用 Claude2 配合 GPT4 写代码

最近在试着用 Claude2 配合 GPT4 写代码 Claude2 像是一个研发高 P，超长的上下文让它能把整个项目吞进去，你只要提需求，他给你提供代码的设计方法，该弄几个类，变量怎么传递之类的，但你真让这位高 P 自己写代码，就会发现他大概是带团队太久，动手能力已经退化了，经常会出一些低级错误 GPT4 比较像是应届生，代码工整，一半以上的可以一次跑通，但是应届生的脑容量比较有限，不能理解太长的上下文，喂代码的时候必须要把在哪儿改，改什么都说清楚 让两个 AI 配合的结果，就是提需求给 Claude，让高 P 把需求翻译成生成代码的 Prompt ，然后复习粘贴给小弟干活儿，完美

超越GPT-4 Claude 3超大杯成新王

超越GPT-4 Claude 3超大杯成新王 而且不仅仅是Claude 3的超大杯Opus成功登顶，藐视众生，Claude 3家族的整体表现都非常亮眼。大杯Claude 3 Sonnet排到了第4，就连最小的Claude 3 HaiKu都达到了GPT-4水平！那么相比于基准测试跑分，这个榜单的权威性如何？Chatbot Arena（聊天机器人竞技场），由伯克利团队开发，每个模型在榜单上的得分，完全取决于真实人类用户的使用体验。我们来看一下打分规则：用户同时向两个匿名模型（比如ChatGPT、Claude、Llama）提出任何相同的问题，然后根据回答投票给表现更好的模型；如果一次回答不能确定，用户可以继续聊天，直到确定获胜者；如果在对话中透露了模型的身份，则不会计算投票。Chatbot Arena平台收集了超过40万人的投票，来计算出这个大模型的等级分排行榜，最终找出谁是冠军。显然，这回Claude 3赢麻了。我们来看一下真实的战况：在所有非平局对战中， A对B获胜的比例：模型之间的对战次数（无平局）：GPT-4终于被干掉了，对此，有网友开始恶搞：刚在当地超市看到Sam Altman，他一脸震惊地看着手机。几秒钟后，他真的倒下了，开始剧烈颤抖。经过2分钟的摇晃和尖叫，一群人围绕着他试图帮助他。但令人惊讶的是，他在2分钟后停止了颤抖和尖叫，站起来，拿起手机开始拨打一个号码。“准备释放......”咱也不知道Altman要放的是不是GPT-5。网友表示，Claude确实要比GPT勤奋得多：GPT-4-Turbo非常懒惰。在任何编码任务中，它都会跳过部分代码，并表示“你自己知道要放什么”，而Opus可以毫无遗漏地输出整个代码。就连Claude-2也通过自己的勤奋和耐心感动了这位网友。更有比较务实的网友指出，Haiku的排名更为重要，因为它是第一个可以以极低成本即时运行的LLM，并且具有足够高的智能来提供实时客户服务。盲生你发现了华点！Claude 3 Haiku不仅与原始版本的GPT-4表现一样好，关键是相当便宜，在一些平台你甚至可以免费使用。大家于是纷纷夸起了Claude 3 Haiku：智能相当于GPT-4，价格比GPT-3.5便宜，而且据说模型可能只有20B大小。有网友表示，OpenAI不行啦，现在Anthropic才是老大，一时间，平台内外充满了快活的空气。ChatGPT 一年零增长回过头来再看ChatGPT这边，从最初的高光、王者，到现在不能说泯然众人吧，反正多少有点寒酸了。最近，有关统计平台曝出：ChatGPT在过去一年中居然零增长！最近一段时间，ChatGPT一直被指责懒惰、系统提示臃肿，而另一方面竞争也愈演愈烈Claude 3和Gemini Pro 1.5现在都提供了比GPT-4多8倍的上下文长度和更好的recall能力。对于几乎每个ChatGPT用例，现在都有大量垂直化的AI初创公司，致力于满足用户的需求，而不是满足于现有的ChatGPT界面和捆绑工具它们有更好的UI选项（例如IDE和图像/文档编辑器）、更好的原生集成（例如用于cron重复操作）、更好的隐私/企业保护（例如用于医疗保健和金融），更细粒度的控制（GPT的默认RAG是幼稚且不可配置的）。以下是一些网友列举了相关垂直领域的产品，以及公司的融资情况：从某种意义上说，OpenAI的B2B和B2C部分相互竞争，这在某种程度上是良性竞争OpenAI可以使用来自ChatGPT的RLHF数据进行训练。而新的GPT商店可以看作是，OpenAI为了抓住这些垂直化需求的尝试。与其离开平台，到处支付20美元/月，为什么不留在ChatGPT内部而只需要支付一次，让OpenAI将理论上的收入分配给GPT创作者？对此，大部分创作者也很明智，一般只向ChatGPT发布精简版的应用，作为自己主要平台的一个渠道。在游戏机业务中，众所周知，购买决策往往是由平台独占游戏驱动的。从某种意义上说，ChatGPT的未来会以平台专属模型为特色。所以，当Sora甚至是GPT-5公开发布时，一定会率先登陆自家的平台，也许那将是下一轮ChatGPT的增长点。 ... PC版： 手机版：