整理了一些目前可用的国内外ChatGPT人工智能语言大模型站点
国外
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https://6ai.me/chat
https://chat18.aichatos.xyz/
https://chat-a.nbclass.me/
https://chat.pinkfong.cn/#/chat
http://wlyserver.extnav.cn/web/#/
https://ai.hxkj.vip/
http://bamboochat.kebakeba.com/
https://chat.zaore.net/?axutongxue#/chat/1002
https://varmsg.com/ (免费额度10000条）
https://ai.7rp.cn/mobile/
https://ai.aiyou.cloud/
https://chat.xn--9kq011n.com/
https://freeai.zeabur.app/#/chat/1002
https://poe.com/ （GPT-3.5免费，需翻墙）
https://chat.lmsys.org/ （多模型，免登陆，需出国）
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AI探索指南
https://t.me/aigc1024
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国内

文心一言：https://yiyan.baidu.com/
讯飞星火大模型：https://xinghuo.xfyun.cn/desk
阿里通义千问：https://tongyi.aliyun.com/
混元大模型：https://hunyuan.tencent.com/
字节豆包：https://www.doubao.com/
360智障：https://ai.360.com/
WPS AI ：https://ai.wps.cn/
百川大模型：https://www.baichuan-ai.com/home
清华大学智谱青言（ChatGLM）：https://chatglm.cn/
华为盘古AI大模型：https://openi.cn/sites/11157.html
昆仑天工：https://search.tiangong.cn/
京东言犀：https://yanxi.jd.com/login/public/enter
中科院自动化研究所：紫东太初：http://taichu.ia.ac.cn/
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AI探索指南
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大模型已经可以理解视频了，三个小时的电影也无压力。

当前的多模态大模型，包括 GPT-4V，基本只支持对图片的理解，对于视频（尤其是长视频）的理解完全不在行，主要原因是在处理视频时，对每一帧图片的视觉标记过多，很容易导致计算容量溢出。

香港中文大学的贾佳亚团队提出了一个新颖的方法解决了这个问题，《LLaMA-VID: An Image is Worth 2 Tokens in Large Language Models》，https://arxiv.org/abs/2311.17043 ，LLaMA-VID 通过用两个不同的标记（即上下文标记和内容标记）表示每个帧来解决此问题；上下文标记根据用户输入对整个图像上下文进行编码，而内容标记则封装每个帧中的视觉提示；这种双令牌策略显着减少了长视频的过载，同时保留了关键信息。

https://llama-vid.github.io ，项目还提供了一个线上演示地址，背后用的是一张 3090 GPU，不过我估计随着后续项目的火爆，这个演示地址也会由于扛不住测试流量而下线，目前模型已经发布到了 Hugging Face，可以下载到本地把玩。

我测试了一个一分钟的视频，它可以很好地理解视频内容，不过在询问细节时，回答就不行了，看来 LLaMA-VID 可以从宏观上把握视频的内容，细节层面的信息丢失还是很严重的。

这本 Go 语言的书，算是把并发编程给讲透了，四百多页，推荐阅读。

现在使用 Go 的公司是不是越来越多了？好几个去创业的朋友，都用的这门语言。