大模型：人工智能的崛起与未来
这篇文章是由Hash Global创始人，高山书院2017级同学撰写，主要讨论了知识分享的重要性，以及人工智能的发展现状。作者通过对陆奇博士和张宏江院士关于大模型和ChatGPT的分享进行整理和思考，提出了人类大脑平均学习能力进化速度慢，但硅基智能发展速度快这一观点。同时，作者也对大模型的构建提出了一些困难和挑战，包括芯片开发、工程构建、高质量数据等。此外，作者还谈到了人工智能与人类思维的关系，认为人工智能的发展可能会超过人类的认知能力，从而引发一系列的问题。
维基百科：ChatGPT or Not？这是一个问题
22 年前，2001 年初，维基百科 Wikipedia 横空出世，在其后的互联网时代，成为人们获取知识的重要平台。 但在刚开始，人们对维基「人人可编辑」的组织形式产生过质疑。甚至有电视主持人讽刺其为「wikiality」，即如果在维基百科上编造条目，只要有足够多的人同意，它就会成为现实。 后来，随着《自然》（Nature）杂志的调查研究，发现维基百科准确度接近大英百科全书，Google 开始把维基百科放到搜索结果的首项，维基社区和内容贡献者也持续壮大，维基百科用了很多年时间终于取得了公众的信任。 诞生之初遭到质疑，越来越多人参与去完善，而后平反收到大众认可，继而成为日常的工具，这一过程，仅诞生半年的 ChatGPT 正在经历，不仅于此，它还成为了维基百科的挑战者。 不久前，维基媒体基金会召开 2023-2024 年度计划的电话会议，会议中提及了 35 次 AI，讨论的主题也是围绕 ChatGPT 带来的挑战。 但维基百科所担心的挑战，并不是被 ChatGPT 取代。而是更深刻地考验：未来的维基百科，会由 ChatGPT 来撰写吗？ 01 维基百科的内容哪里来的？ 要想知道 ChatGPT 能否撰写维基百科，得先知道维基百科目前内容来源于哪里。 维基百科主要是由来自互联网上的志愿者共同合作编写而成，任何使用网络进入维基百科的用户都可以编写和修改里面的文章。它是互联网上一个极大的自由内容、公开编辑、多语言的网络百科全书协作计划。 截至 2021 年初，所有语种的维基百科条目数量达 5500 万条，如何确保内容上的准确，全靠维基社群志愿者们的筛查。 在 ChatGPT 出现前，维基百科已经长期在用 AI 去减少一些人力成本。应用最多的就是把现有条目直接机器翻译，再由人工编辑校对。 2016 年时，资深科学家 Aaron Halfaker 开发了一套开源机器学习算法，可以自动识别维基百科里那些恶意破坏条目和编辑假消息的行为；2020 年，MIT...
AI助手助力夏日防晒：青雀智能助手的功能与应用
这篇文章主要介绍了人工智能助手——青雀AI的功能和服务，包括智能问答、文档问答、AI翻译、AI辅助创作、论文辅助撰写、剧本/媒体、短视频脚本等功能，能满足个人和企业用户的多样化需求，提高工作效率。特别是在专业领域，如论文、翻译、代码、语言学习、学术研究等方面，青雀AI表现更为可靠。同时，它还可以根据用户提供的信息生成自然语言的文本，如文章、摘要或回复电子邮件等。
ChatGPT在线教培行业的应用及影响
本文主要介绍了ChatGPT在在线教培行业的应用及其优势和挑战。ChatGPT是一种基于GPT-3.5架构训练的大型语言模型，能理解自然语言文本并生成自然语言文本，其在自然语言生成、问答、文本分类、摘要等多个任务上都表现出色，是目前公认的最先进的自然语言处理技术之一。在在线教培行业和知识付费行业中，ChatGPT正在发挥越来越重要的作用，能帮助教师和机构实现自动化教学、提供个性化学习体验、解答学生疑惑、提供定制化的教育资源等，进一步提高学生的学习效果和教学效率。同时，ChatGPT还能为教培行业带来新的商业模式和发展机遇。