设置中文：在右上角的
more下面的框中输入 回答用中文
字样即可，因为红框里面他写了
Enter instructions the AI should always follow（输入AI应始终遵循的指令）
因此我们就可以让他始终遵循回答用中文的要求~ 还是挺友好的
然后再切换到CHAT，就可以看到回答就是中文了。回答速度也很快，推荐使用~
Enter instructions the AI should always follow（输入AI应始终遵循的指令）然后再切换到CHAT，就可以看到回答就是中文了。回答速度也很快，推荐使用~注意：密码需要 大小写字母结合。然后还要加上特殊字符，且不少于8位。因此我们就可以让他始终遵循回答用中文的要求~ 还是挺友好的。字样即可，因为红框里面他写了。登录成功之后，就可以使用了。设置中文：在右上角的。
GP
T-4（Generative Pre-trained Transformer 4）是OpenAI开发的一款大规模、多模态的人工智能模型。该模型具有非凡的能力，可以接收图像和文本输入并生成文本输出。
GP
T-4的推理能力非常先进，可以处理超过25,000字的长篇文章。在各种专业和学术基准测试中，
GP
T-4表现出与人类水平相当的性能。这一点非常惊人，因为在过去，只有人类才能完成这样的任务。在开发过程中，OpenAI借助了Microsoft Azure的计算能力，并邀请了50多位领域专家提供早期反馈，以确保AI的安全性和可靠性。总体而言，
GP
T-4是一款非常先进的人工智能模型，它具有独特的能力，可以处理大量的信息并生成高质量的文本输出。
GP
T-4是一款表现非常出色的人工智能语言模型。它在多项测试和基准上的表现非常出色，如Uniform Bar Exam、LSAT、SAT数学和SAT基于阅读与写作的证据等考试，
GP
T-4在这些考试中的得分百分位在88%以上。这意味着
GP
T-4具备在各种任务中提供高质量输出的能力，涵盖了广泛的领域，如法律、数学、科学和文学等。举个例子，在法律方面，
GP
T-4
李彦宏回应外界对文心一言反馈
这两天，网上已经充斥着各种和文心一言对话的截图视频，对于网友们的反馈，李彦宏回应了：
跟我预期差不多，Chat
GP
T刚出来的时候反馈比文心一言还要糟糕。
这是李彦宏在亚布力论坛第二十三届年会结束后进行的回应，同时他还透露，已经有超过8万家企业（17日）排队和文心一言合作。
据百度官方消息，截至18日，已有12家企业与文心一言签约，申请测试企业破9万，超60万人首日申请测试。
腾讯否认微信底栏新增“视频号”入口
微信底栏将新增“视频号”入口？腾讯回应来了：假的！
最近，网传微信底栏将新增第五个按钮视频号，随后腾讯张军就对此作出回应：
想象力真丰富。
OpenAI CEO：我对Chat
GP
T有点害怕
Chat
GP
T火了，OpenAI的CEO Sam Altman却怕了：
我对Chat
GP
T的创造力感到害怕，它可能会消除许多工作岗位。
据ABC News消息，Altman还表示，人们应该感到高兴，因为公司对人工智能的潜力感到害怕：
虽然AI可以取代许多工作，但它也可以带来“更好的工作”。
并且从其他的角度看，AI很可能会改善我们的生活和提高生活质量。
2023年6月新书，适合中高级技术人员参考学习
使用
。主要内容：
Chapter 1.
GP
T-4 and Chat
GP
T Essent?als
Chapter 2. Taking a Deep Dive into the
GP
T-4 and Chat
GP
T APIs
Chapter 3. Advanced Techniques to Unlock the Full Potential of
GP
T-4 and Chat
GP
T
Uniting Very Wondrously
Xenial Youth Zealously
这是一段描述童话故事《灰姑娘》的内容，它出自
GP
T-4之手，其精彩之处在于整个内容由26个首字母从A到Z的单词组成。
北京时间2023年3月15日凌晨，OpenAI公司推出了其
GP
T最新版本
GP
T-4，这是其努力扩展深度学习的最新里程碑。在此之前，Chat
GP
T被大家所熟知，它本身并不是OpenAI语言模型的一个版本，而是一个聊天界面，适用于任何支持它的模型。过去几个月，Chat
GP
T一直是基于
GP
T-3.5，而现在它将基于
GP
T-4进行交互。据OpenAI称，该公司花了六个月的时间
使用
内部对抗性测试程序和 Chat
GP
T的训练经验“迭代调整”
GP
T-4，从而在真实性、可控性等方面取
作为一个人工智能语言模型，
GP
T-4的能力的确非常强大，尤其是其对图片的理解和描述能力以及对常识的掌握和应用能力，都是非常具有突破性的。它能够自动化生成高质量的自然语言文本，并且在理解和回答复杂问题方面的表现超越了之前的版本。
然而，作为一个自然语言生成系统，
GP
T-4仍然存在着一些局限性。例如，
GP
T-4仍然可能受到数据偏差的影响，导致它的输出存在一定的偏见。此外，它仍然缺乏常识推理的能力，难以理解某些抽象概念和逻辑推理。同时，
GP
T-4的应用领域也需要进一步探索和拓展，才能真正发挥其巨大的潜力。
总体而言，
GP
T-4的推出是人工智能领域的一次重要进展，它为我们探索自然语言生成和理解的新境界带来了更多的可能性。然而，我们仍然需要在深入研究和应用的过程中不断发现并解决其中存在的局限性和挑战，以更好地实现人工智能在各个领域的应用和发展。
GP
T-4的局限性
尽管
GP
T-4的语言理解和生成能力都有了非常大的提升，但它仍然存在一些局限性和挑战：
数据偏差：
GP
T-4的语言模型是基于训练数据集得到的，如果训练数据集存在偏差，那么
GP
T-4生成的文本也会存在偏见。例如，如果
GP
T-4的训练数
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计算机毕业
GP
T-2、
GP
T-3、
GP
T-Neo、
GP
T-J、
GP
T-4 都是基于人工智能技术的语言模型，它们的主要功能是生成自然语言文本。其中，
GP
T-2 是 OpenAI 公司开发的，它具有 1.5 亿个参数，可以生成高质量的自然语言文本。
GP
T-3 是
GP
T-2 的升级版，它具有 1.75 万亿个参数，是目前最大的语言模型之一，可以生成更加自然、流畅的文本。
GP
T-Neo 是由 EleutherAI 社区开发的，它是一个开源的语言模型，具有 2.7 亿个参数，可以生成高质量的自然语言文本。
GP
T-J 是由 EleutherAI 社区和 EleutherAI
GP
T-J Collaboration 开发的，它具有 6 亿个参数，可以生成更加自然、流畅的文本。至于
GP
T-4，目前还没有正式发布，不过可以预计它将会是一个更加强大的语言模型，可以生成更加自然、流畅、准确的文本。
