有问题就有答案
UEFI+GPT+SSD比传统BIOS+MBR快多少
上线不到一周用户突破100万ChatGPT为何火爆全网
最近，一个问世不到一周的一个AI聊天机器人光速走红，疯狂程度直追羊了个羊。甚至因为对中文的超高支持度，国内的科技圈都被它了。很多人便深陷其中，无法自拔。就连马斯克不忘调侃一句，这种“人传人”的疯狂现象。想必消息灵通的差友已经猜到了，他就是 OpenAI的新产品 ChatGPT。之前，OpenAI 就曾发布了新模型 DALL·E，能从文本直接生成图像，打破了自然语言与视觉的次元壁，AI 圈欢呼，二次元猿狂喜。而从被 AI 作画惊艳到现在，抖音都已经开始全面整活AI 漫画脸，人工智能好像在以一种很新的入侵了各位差友的生活。而这一回 OpenAI 的诚意制作 ChatGPT，更是直接拿“ 代表先进生产力的科技巨头 ”开刀，直指谷歌的基本盘---搜索业务。而且这可不是标题党的噱头，而是最近一个 Twitter 博主的破防现场。12月1日，一位名为 josh 的博主在将他日常请教谷歌的问题喂给 ChatGPT 时发现：“ AI 对话模型 ChatGPT ”的回答竟然完爆了谷歌搜索结果。为此，他振臂一呼：谷歌已死。更夸张的，这一激进的观点，甚至得到了 2.2w 网友的支持。为了赶上这波 AI 的潮流，差评君带着黑眼圈连夜尝鲜。一顿操作过后，感觉已经成功见证了历史。ChatGPT 的出现基本宣布了，人工智能的对话模型开始能在大范围、细粒度问题上给出普遍稳妥的答案。简单地说，人工智能的大对话模型可以达到基本不犯错误的水平了。（ 当然现在还是测试版 ）有个网友问 ChatGPT：给我讲讲 2015 年哥伦布来到美国的故事。ChatGPT 不仅会指出问题的错误 “ 哥伦布不可能活到 2015 年 ” 这个假设。还能将问题，自动理解成一个假设性场景，并创造性地想象哥伦布生活在当代的场景。不仅融通古今，还有批判性思维。其语言表现力和思想深度，让人佩服。于是为了直观地体现这种差距，有网友特意带着我们这位人工智能界的新秀做一次智商测试，结果显示平均智商 83。这还没完，甚至在某些领域，ChatGPT 已经彻底走在了大部分的人类前头了。Anaconda 公司的 CEO ，Python 社区中最具影响力的领导者和开发者之一，Peter Wang 表示：我刚刚与 ChatGPT 就现代物理学的历史进行了大约 20 分钟的对话。如果我在高中和大学期间有这样一位老师……OMG。我认为我们基本上可以重新审视大规模教育的概念。我们所知道的大学将不复存在。当然 ChatGPT 真正让人拍案叫绝的领域还得是代码。当用户命令ChatGPT找出一段程序的bug时；它不仅可以清晰地描述 bug 及原因，还能自动修复 bug，写出一段正确的程序：不少外网开发者在试用中声称 ChatGPT 针对他们的技术问题提供了非常详细的解决方案。（ 打工人泪目 ）最的是，ChatGPT甚至不拒绝用一整段程序，给你拼接成一条小狗。而 ChatGPT 的前辈--- GPT-3 语言，更是早就被微软用在了编程软件里，开发者只需要说明自己想在 App 里实现什么功能，就可以自动生成代码了。这哪里是个聊天机器人，分明是个无情的编程答题机器。不过，为了不给大家一种人工智能时代就要来到的错觉，差评君还是给大家先浇上一盆冷水。有生之年能不能看到强人工智能，还是一个难题。有业内人士表示，ChatGPT 只是经过了某些算法的修饰，更擅长应付常规的问题。这就好像所谓的互联网黑话，以及神棍算命的话术一般，是为了用户体验而服务的。所以，这样一个看起来很完美的 AI 到底能不能成功代替谷歌呢？这其实是一个开放式的问题。与其说，ChatGT 人工智能有多先进，在搜索业务上比谷歌更优越？不如说，AI 在以一种很新的，改变搜索引擎业务的生态。我们知道，目前的主流搜索引擎，比如谷歌，都是基于对问题本身的搜索，但它们有一个很大的限制：用户有时也描述不清自己的问题。恰好，ChatGPT 能够和用户进行互动，在充分挖掘用户真实需求的基础上，提出解决方案。有什么“ 专家级解决方案 ”比“ face to face ”的专家更加贴近用户需求呢？触及用户痛点的呢？在此基础上，通过算法给ai加上一点点的温度（ 拟人化 ），简直就是王炸。这才第五天，已经有大量将 ChatGPT 嵌入谷歌的插件出现了，这里头有没有 ChatGPT 自己的作品呢？我很期待。不得不承认，这可能就是未来搜索引擎的的新范式，ChatGPT 也许会引领一场大革命！尽管，通过发布 DALL·E 和 ChatGPT 两个拳头产品，OpenAI 似乎在一年内快速占领了，生成式 AI 的高地。（ 所谓“ 生成式 AI”是指：用人工智能在几秒钟之内迅速生成图片、视频等创造性内容的能力。）不过大家肯定想不到，在这个领域的祖师爷，还得是谷歌。2015 年，谷歌推出 DeepDream，开创了 AI 根据文本生成图像的先河，而这时候，OpenAI 才刚刚成立不久。结果 7 年之后，OpenAI 携带 DALL·E 火速出圈。而 ChatGPT 使得 OpenAI 在人机结合的领域，又再次领先了一步。显然，在大火的生成式 AI 的领域，谷歌彻底败下阵来。有钱，又有先发优势，谷歌的一手好牌是怎么打烂的呢？实在让人好奇。对此，来自 Google 母公司 Alphabet 的一位工程师 @hncel 是这么解释的：像 GPT 这样的大型语言模型是谷歌主要研究的领域之一，而且有大量相当明显的应用，它们可以被用来回答查询、索引信息等。但是显然谷歌认为，在最大的产品（ 如搜索、Gmail ）中实际使用这些语言模型的经济性还不太成熟。说白了，谷歌有足够的技术储备，但是觉得生成式人工智能作为通用性人工智能不太赚钱，所以战略性放弃了。这就使得，即使 DeepMind 最著名的专用人工智能 AlphaFold DB 已经几乎准确预测了所有已知的蛋白质结构，彻底引领了生物学的革命。依然不能改变和 OpenAI 在通用 AI 上的差距，因为 AlphaFold DB 的所有的技能点都点在了蛋白质结构预测上。投资者束缚了谷歌的想象力。而 OpenAI 在这方面则要幸运得多。首先，他是一家为通用性 AI 而生的非盈利性公司。OpenAI 的联合创始人 Ilya Sutskever 表示：一个真正的 AI 应该能解决任何你交给它的问题。其次，在 19 年与微软合作之后，获得了充沛的技术支持和资金。最夸张的是，连老天都站在 OpenAI 这一边。近期，AI 科学家们更是发现了一个大型模型从量变到质变的节点，让 OpenAI 在通用人工智能领域强者更强。研究表明：在学习效率和可靠性上，大约在 10 亿参数（ 10^9 ）之后的大模型都会出现飞跃式的提升，放大了OpenAI 高达 1750 亿参数的大模型的的优势。而同时期，谷歌推出的语言模型 MT5 只有约 130 亿个参数，这其中的差距大家自行脑补。尽管谷歌凭借深厚的底蕴，不断追赶。惊艳全网的 DALL·E 2 才新鲜出炉一个月，谷歌就派出名为 Imagen 的选手来打擂台。但是架不住，OpenAI 图像领域杀完，立马拿着 ChatGPT 出来了。事实上，谷歌的例子生动的告诉我们，在人工智能领域，就是传统经验也有些无力。新时代的到来,不是大鱼吃小鱼,而是快鱼吃慢鱼。没有人会保证，不会杀出下一匹的黑马。人工智能，永远惊喜，永远让人热泪盈眶。
卡门氏单位英文缩写
英文缩写：cn英文全称：Carmen's unit中文音译：卡门氏单位例句1.灌入尿素后，血清GOT和GPT的活性也升高，死亡兔的值分别为28.18和70.05卡门氏单位。After administering urea, the activity of serum GOT and GPT increased, and the values of dying rabbits were 28.18 and 70.05 units, respectively.
风靡全网的ChatGPT，在Salesforce中有什么用途
这是想让国人回答吗？看不懂啊！假如商品不标注中文这产品没有好日子
近期大火ChatGPT，背后隐藏了什么
最近，一位来自上海的程序员发布了一篇名为《程序员如何实现 GPT》的帖子，在帖子中讲述了他在编程语言方面的学习经历，并透露自己通过学习 GPT语言在短时间内实现了多个目标，甚至实现了单手“不输打字”的成就。尽管这位程序员并没有向公众透露他是如何通过自学达成这个成就的，但大家似乎都认为这些技能应该是可以通过自学就能达到的。事实上，目前除了上述公开发布的 GPT语言版本之外还有很多其他版本值得我们去学习和研究。一、GPT语言简介GPT是一个通用的可扩展编程语言，它包含了C和汇编语言的许多特性，包括语法、运行时系统等。GPT语言的官方名字为 GPTT，其正式名称叫GPT-5。目前公开发布的主要有两个版本： GitHub平台上的 GPT1.0和 GitHub平台上的 GPT2.0。其中，第一个版本是公开发布的，它在2019年10月正式发布（中文名为GPT-5），由 Google开发、并在 GitHub社区内部发布。第一个版本的主要特点就是引入了许多新模块和库来丰富代码行、提高代码执行效率；第二个版本则是对之前版本进行了大量功能上的增强和优化，如改进了性能、减少了内存占用、提高程序编写效率等。二、为什么大家都推荐使用 GPT？其实，上面这位程序员之所以能够快速地学习和掌握 GPT，除了使用习惯之外，也离不开相关平台的帮助。首先， GPT的发布并不是一蹴而就的事情。虽然目前 GPT语言已经拥有了一个相对完善的版本，但还有很多版本还没有发布。比如最近在 GitHub上被大量提出来的 gpt3.0,虽然其目前已经发布了多个正式版本，但也只有部分功能仍处于测试阶段；还有最近比较火的“debug”项目—— deepbox （翻译为“黑盒子”）三、GPT的使用范围是有限的我们知道，很多编程语言的官方文档中都没有对 GPT的使用范围进行限制，这也就意味着，很多人在学习了 GPT之后并不会在工作中使用到它，而是作为一个学习资料来使用。此外，我们也需要注意的是， GPT在开源软件和商业软件上运行都很快，但是如果你需要将其应用于实际系统中也有可能会遇到很多麻烦。因此，在学习 GPT之前，一定要充分考虑自己的实际需求。四、其他语言也有很多值得学习的地方除了上面的两种编程语言之外，还有很多其他的编程语言也值得我们去学习。比如像 Golang、C、 Pascal等，这些语言虽然并不是非常主流的编程语言，但它们拥有非常强大和完善的功能，可以满足绝大多数人实现各种复杂任务以及高性能应用程序的需求。另外比较重要的是我们也需要学习如何使用这些开发人员熟悉的语言来编写一些简单而高效的应用程序，比如一些 Web应用程序、 JavaScript代码和 Java代码等等。最后就是对于那些具有一定技术基础和背景但又没有时间深入学习或掌握一门编程语言而无法实现编程目标的人来说，选择专业培训机构会是一个不错的选择，比如目前国内有很多专注于 IT领域技术技能培训机构或软件工程师学校等；另外一种比较重要的途径就是学习开源软件。五、结语在《程序员如何实现 GPT》中，我们看到了 GPT作为一门新语言的出现给人们带来了希望，也看到了程序员们通过自学将一个语言学习推向新高度的可能性。但任何一门语言的使用都需要通过大量的实践才能逐渐掌握，而我们要做得就是不断地去实践，并且在实践中不断调整和优化自己对于语言的理解。只有这样，我们才能最终掌握这门语言，并且在更多不同环境下能够使用。