九上英语作业本答案浙教版

新系统在美国41个州和地区的律师考试中取得的成绩排在前10%。在SAT考试中也能考1300分(满分1600分)，中考生物、微积分、宏观经济学、心理学、统计学、历史5分(满分5分)。

3月14日，ChatGPT的开发机构OpenAI正式发布了其里程碑式的GPT-4。据介绍，GPT-4是一个多模态的大型模型(接受图像和文本输入并生成文本)。与上一代GPT-3相比，GPT-4能更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力:更具创造性和协作性；它可以处理超过25，000个单词的文本，并允许使用长文本内容创建、扩展对话和文档搜索和分析等用例。

然而，GPT-4仍有许多局限性需要解决，如社会偏见、错觉和对抗性提示。

《纽约时报》在第一时间总结了专家对GPT-4的测试，并得出以下10点结论。(图中中文为AI翻译)

1.学会了更精确

人工智能专家、风险投资公司Page alt="九上英语作业本答案浙教版插图" decoding="async" src="https://jjlks.cn/wp-content/uploads/2023/03/TYXgK2WGccRZJCnoop.jpg">Nicholson从老版本的ChatGPT中寻求类似的帮助，该版本依赖于GPT-3.5。它还提供了一个教学大纲，但是建议比较笼统，帮助不大。

“它突破了准确性的障碍。”尼科尔森说，“它包含了更多的事实，而且它们往往是正确的。”

2.精确度提高。

当人工智能研究人员的兼职教授柳文欢·埃齐奥尼第一次尝试GPT-4时，他问了一个直截了当的问题:“柳文欢·埃齐奥尼和伊莱·埃齐奥尼是什么关系？”

老版本的ChatGPT在回答这个问题上已经错了。GPT-4有更广泛的知识，但它仍然会犯错误。虽然大多数答案都是准确的，但去年8月完成训练的机器人并没有意识到埃齐奥尼博士最近辞去了艾伦研究所首席执行官的职务。

3.这个形象可以用令人印象深刻的细节来描述。

GPT 4号有了一个新功能，可以对图像和文本做出反应。OpenAI的总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)演示了该系统如何详细描述来自哈勃太空望远镜空的图像。

它还可以回答关于图像的问题。如果你给一张冰箱内部的图片，它可以建议用你手头的东西做几顿饭。

OpenAI尚未向公众发布图像识别功能，但一家名为Be My Eyes的公司一直在使用GPT-4建立一项服务，可以了解更多关于在互联网上遇到的图像或在现实世界中拍摄的图像。

4.增加严肃的专业知识

最近，北卡罗来纳大学教堂山分校的医学副教授兼心脏病专家Anil Gehi描述了他一天前接收的一名患者的病史，包括术后并发症。该描述包含几个外行人无法识别的医学术语。

当Gacy医生问他应该如何对待病人时，聊天机器人给出了完美的答案。“这正是我们对待病人的方式。”他说。当他尝试其他场景时，机器人给出了同样令人印象深刻的答案。

这些知识不太可能在每次使用机器人时都显示出来。它仍然需要像Gacy博士这样的专家来判断它的反应和执行医疗程序，但它可以在许多领域展示这种专业知识，从计算机编程到会计。

5.一些编辑可能会被解雇。

在提供《纽约时报》的文章时，新的聊天机器人几乎每次都能准确无误地概括故事。如果你在摘要中添加一个随机的句子，然后问机器人摘要是否不准确，它会指向添加的句子。

埃齐奥尼说这是一项惊人的技能。“要进行高质量的总结和比较，就必须对文本有一定程度的理解，并具备表达这种理解的能力。”他说，“那是一种高级形式的智能。”

6.培养幽默感

埃齐奥尼要求新机器人提供“关于歌手麦当娜的小说笑话”。这个回答让他印象深刻，也让他笑了。

物质贷的梗可能来自麦当娜的名曲《物质女孩》。

新机器人除了公式化的段子，还很难写出什么东西。但是比老版本有趣一点。

7.推理在一定程度上是可以做到的

埃齐奥尼给了新机器人一个难题。

新系统似乎做出了恰当的回应。但答案没有考虑门的高度，这也可能会阻止坦克或汽车通过。老版本的ChatGPT更好地处理了这个问题，因为它意识到高度和宽度很重要。

OpenAI首席执行官山姆·奥特曼(Sam Altman)表示，新机器人可以做“一点”推理。但是它的推理能力在很多情况下会崩溃。

8.可以通过标准化考试。

根据OpenAI的数据，新系统在美国41个州和地区的律师考试中的分数排名在前10%左右。根据公司的测试，它还可以在SAT考试中获得1300分(满分1600分)，在生物、微积分、宏观经济学、心理学、统计学和历史的高中考试中获得5分(满分5分)。

早期版本未能通过律师考试，大多数大学预科考试的分数也没有那么高。

9.不擅长讨论未来

虽然新机器人似乎能够对已经发生的事情进行推理，但当被要求对未来做出假设时，它就不那么熟练了。它似乎是从别人说过的话中学习，而不是做出新的猜测。

当Ezioni问新机器人“NLP(自然语言处理)要解决的重要问题是什么？未来十年的研究？”它想不出新的点子。

10.它仍然有“幻觉”

新的机器人仍在制造东西。这个问题被称为“幻觉”，困扰着所有领先的聊天机器人。因为系统不知道什么是真，什么是假，所以它们可能会生成完全错误的文本。

当被要求提供描述最新癌症研究的网站地址时，它有时会生成一个不存在的互联网地址。