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ChatGPT plugins 的真正 Magic 是 Code Interpreter
昨天跟大家说惊掉下巴,指的是现场写代码解决问题,还能输出文件。
除了裁剪视频还能做什么呢?
- OCR,导入图片,输出.txt文件
- 根据要求生成.wav 声音
- 创建二维码
- 图像转为ASCII
- 生成GIF图片
- 国际象棋模拟器
https://andrewmayneblog.wordpress.com/2023/03/23/chatgpt-code-interpreter-magic/
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
https://orangeblog.notion.site/GPT-4-AGI-8fc50010291d47efb92cbbd668c8c893
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全文已经更新完毕。最终还是超过了一万字。
但是绝对值得阅读。内容量至少相当于五个中视频。
考虑到 GPT 4至少要服役一年,这篇文章也不太容易过时。
如果对你有启发,也请随手转发给有好奇心的朋友吧。 https://orangeblog.notion.site/GPT-4-AGI-8fc50010291d47efb92cbbd668c8c893
AI狂飙的时代,人还有价值吗?
https://mp.weixin.qq.com/s/7H1FrwbQvsh0HD9z90L0wg
GPT4 的四个能力示例
- 画小人,对人体的结构理解和视觉能力
- 文字解谜,对空间的感知能力
- 对话分析,对人类对话的深度理解能力
- 代码解释,用自然语言推导代码运行结果
读过《千脑智能》的朋友应该还记得,人类的大脑里有一个世界模型,并在此模型内进行预测,而GPT4里也初步展现出“世界模型”。

要注意,这只是没有经过视觉训练的GPT4的早期版本。
GPT4 多模态版本的真正的实力,除了 OpenAI 还没人知道。
大脑最初通过感知来进行视觉建模。
后来人类有了语言,可以通过语言来拓展模型。
后来有了望远镜、多媒体,模型变得更加精确。
后来有了vlog和直播,模型变得多元化多视角。
如果LLM按照人类大脑的路径,GPT5的建模将会更加精确。
书籍推荐:千脑智能
也可参加之前写的文章
https://orangeblog.notion.site/10a3421f81604a7995443f98b499f8c9
这期播客很不错 小白ChatGPT 入门 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/641183b5bb1fc0cb68f810c6