Anthropic发布了Claude 3模型，当然，从测试结果来看比GPT-4强很多。

Anthropic发布了Claude 3模型，当然，从测试结果来看比GPT-4强很多。 该系列包括三种最先进的型号（按功能升序排列）：Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus。支持100万Token上下文。 你现在可以在Claude开通Claude Pro使用最强大的Claude 3 Opus模型。 详细介绍： Haiku是市场上智能类别中最快速、最具成本效益的模型。它可以在不到三秒的时间内阅读一篇arXiv上信息密集、数据丰富的研究论文（约10,000个标记），包括图表和图形。 对于绝大多数工作负载，Sonnet比Claude 2和Claude 2.1快2倍，并具有更高水平的智能。它擅长需要快速响应的任务，如知识检索或销售自动化。 Claude 3型号具有与其他领先型号相媲美的复杂视觉能力。它们可以处理各种视觉格式，包括照片、图表、图形和技术图解。 Opus、Sonnet和Haiku更不太可能拒绝回答接近系统底线的提示，相比以往的模型，克劳德3模型表现出更加细致的请求理解，识别真实伤害，并且拒绝回答无害提示的频率大大降低。 与Claude 2.1相比，Opus在这些具有挑战性的开放性问题上的准确性（或正确答案）实现了两倍的改进，同时也展现出了降低的错误答案水平。 所有三个模型都能够接受超过100万个标记的输入，可能会向需要增强处理能力的特定客户提供这一功能。 Claude 3模型更擅长遵循复杂的多步指令。它们特别擅长遵循品牌语调和响应指南，并开发用户可以信任的客户体验。此外，Claude 3模型更擅长生成流行的结构化输出，如JSON格式。 Opus和Sonnet现已可在API中使用，该API现已普遍可用，使开发人员能够立即注册并开始使用这些模型。Haiku将很快可用。 详细信息：

Colab 将很快推出使用Google最先进的代码模型族 Codey 的AI编程功能，可以显著提高编程速度、质量和理解力。

Colab 将很快推出使用Google最先进的代码模型族 Codey 的AI编程功能，可以显著提高编程速度、质量和理解力。 第一批功能将集中在代码生成上，包括自然语言生成代码，帮助用户从注释或提示自动编写完整的函数。 此外，Colab还将引入集成的聊天机器人，使用户获得更便捷的帮助 |

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：

和Claude 2 进行专业性对话， 大致关于某类新产品的市场前景、竞争格局（主要玩家、里程碑、SWOT等数据分析），陆续跨越了

和Claude 2 进行专业性对话， 大致关于某类新产品的市场前景、竞争格局（主要玩家、里程碑、SWOT等数据分析），陆续跨越了数个小时，持续深度对话。感觉十分美妙～ 简直如同和10个优秀的产品实习生（+联网能力）交流，高价值内容实在太多，心流不断涌现；当然，认知带宽的压力明显给到了人类这一边。 （其中一个比GPT-4 的优势开始明晰起来，Claude 2 的数据是截止2023年初的，商业方面的「洞见」常常会挺不一样）

，一个开源的Linux下C++轻量级Web服务器，主要是教学用，助力初学者快速实践网络编程，搭建属于自己的.

，一个开源的Linux下C++轻量级Web服务器，主要是教学用，助力初学者快速实践网络编程，搭建属于自己的服务器. *使用 线程池 + 非阻塞socket + epoll(ET和LT均实现) + 事件处理(Reactor和模拟Proactor均实现) 的并发模型 *使用状态机解析HTTP请求报文，支持解析GET和POST请求 *访问服务器数据库实现web端用户注册、登录功能，可以请求服务器图片和视频文件 *实现同步/异步日志系统，记录服务器运行状态 *经Webbench压力测试可以实现上万的并发连接数据交换

提供示例的一种方法是以先前对话的形式。在给 Claude 时使用不同的对话定界符，例如“ H: ”而不是“ Human: ”和“

提供示例的一种方法是以先前对话的形式。在给 Claude 时使用不同的对话定界符，例如“ H: ”而不是“ Human: ”和“ A: ”而不是“ Assistant: ”使用此方法的示例。这有助于防止示例与对话中的其他对话混淆。下面是例子（图 5）： 疑难病例（可选） 如果你可以预见 Claude 在您的输入中可能遇到的困难或不寻常的情况，请在提示中描述它们，并告诉 Claude 遇到它们时该怎么做。 如果你在Claude的回答中发现偶尔但持续的失败，则此信息可能有助于添加到你的提示中。例如（图 6）： 接下来是第一部分的第二小结，优化你的提示 一旦你有了满意的提示模板，就可以开始测试它了。然后（如果需要）你可以根据 Claude 在测试中的表现来改进您的提示。 收集一组不同的示例输入 最好使用代表你将要求 Claude 处理的真实数据的输入集来测试你的提示。请务必包含 Claude 可能遇到的任何困难输入或边缘情况。 通过使用这些输入测试你的提示，可以估计Claude在实际操作中的表现。这也可以帮助你看到Claude遇到了哪些困难。 在开发提示模板时，尽可能多地获取输入是很好的，我们建议至少20个或更多，具体取决于任务。 预留（“保留”）一组测试输入 当提出测试输入时，我们建议使用单独的“提示开发数据”和“测试数据”集。两个（或更多）组应该代表真实的输入。 使用你的提示开发数据来评估Claude的表现如何。 迭代你的提示，直到Claude在此数据上始终获得良好表现。 （可选）生成综合数据 如果你想要更多的输入数据，但是又没有很多，你可以启动另一个Claude实例来为你生成额外的输入文本进行测试。如果你解释一下什么是好的输入数据，然后给几个例子，你可以从Claude获得更多这样的例子。 实验和迭代 优化一个提示就像进行一系列实验一样。你运行测试，解释结果，然后根据结果调整一个变量。 当Claude未通过测试时，尝试找出失败的原因。调整你的提示以解决该故障点。 调整提示可能涉及： 1、更明确地编写规则或添加新规则。 2、通过将类似的示例和规范输出添加到提示中，向 Claude 展示如何在提示本身中正确处理示例。 在提示中添加规则和示例，直到你在代表性输入集上获得良好的性能。我们建议还执行“保留测试”。 奖励：请Claude评估其输出 可以使用 Claude 来“自我评估”它之前给出的答案。比如： 1、如果你认为模型可能犯了错误，请让模型检查其工作 2、添加一个额外的尽职调查步骤到一个任务 3、根据你的指示，将响应分类为好或坏，或者说出它更喜欢两个初始响应中的哪一个以及原因（例如，以便你可以决定使用哪一个） 比如下面的例子（图 7）： 如果 Claude 在第一次尝试中未能识别出一些错误，你可以尝试添加第二遍（图 8）： 你可以通过下面会说到的“提示链接”自动执行这样的“额外注意”步骤。 到这里第一部分提示设计的内容就结束了，整理不易，感谢支持。