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　　【新智元导读】短短 3 天，全球迎来了 GPT 应用大爆发，时代爆款已现雏形。

　　1 分钟诞生一个新的 GPT！

　　不到一周的时间，各种定制 GPT 全球大爆发，增长速度已经完全超乎所有人的想象。

　　

　　这恰恰，印证了 Altman 在开发者大会所说的一句话，「我们正在孕育新物种，它们正在迅速增殖。」

　　

　　全网都在唱衰 Agent 初创公司，甚至就连开发者的研究方向将要发生翻天覆地的变化。

　　

　　

　　另一边，Karpathy 一条推文推波助澜，更是暴露了 OpenAI 的野心 —— 让 GPT 模型成为大模型的操作系统。wps office的免费版的下载网站是什么

　　他以一种调侃的方式，还给出了大模型 OS 具体的「技术规格」：

　　・LLM：OpenAI GPT-4 Turbo 256 核（批大小）处理器 @ 20Hz（token / s）

　　· RAM：128K token

　　・文件系统：Ada002

　　

　　顺提一句，Sam Altman 刚刚宣布，新版 GPT-4 Turbo 也上线 ChatGPT 了，也就是说 128k 上下文大家可以用到手了。

　　精简版wps的下载的地方在哪呢

　　GPTs 开放后，人们的创作热情瞬间被激发，而它的潜力就在于天才的创意爆发，这种 UGC 形式总会出现时代爆款。

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　　GPT-4 发布以后，OpenAI 只用了半年多点的时间，就让自己从全世界最好的基础大模型提供商，成为了全世界最好的 AI 应用提供商。

　　

　　现在网上各种平台收录的 GPTs 应用，已经多达 3000+！

　　

　　在 GPTs 里，全世界各行各业最有创意的人，都在用自己的经验和数据，帮助 OpenAI 开发 AI 应用。

　　

　　从专业领域的精准信息服务，到人生问题的答疑解惑。

　　

　　再到学术科研的强力助手，这短短 3 天时间出现的 GPTs 适用范围几乎覆盖了任何你能想象到的所有领域。

　　

　　实在没想到，AI 大佬那句名言，「所有应用都需要被 AI 重构」，短短 3 天就已经发生了。

　　我们挑选了现在网上最火的那些 GPTs，带大家看看这个兔子洞到底有多深！

　　一个名为 Retro Adventures 的 GPT 应用。它可以现场给你制作一个像素风的 C-RPG 文字游戏。

　　

　　只需要给他一个特定的主题，它就能生成具体的游戏。我们选择了《海底两万里》，这是它生成的开头：

　　

　　在通过一张图片和一段文字介绍了游戏的背景之后，这个游戏就制作完成了。玩法就很像 C-RPG 或者 mud 游戏一样，通过对话来体验游戏内容。

　　

　　在选择了驾驶潜艇探索神秘水域之后，游戏继续：

　　

　　玩家可以从每次生成的 3 个选项中选择一个推进游戏，也可以直接输入自己想做的事，Retro Adventures 都可以给你生成很有意思的游戏内容。

　　

　　这次，我没有遵从它的建议，选择按自己的想法来推进游戏，回复说：我在海底发现了一个火锅店，进去试了试。

　　

　　结果它真的能顺着我的思路，带我进去体验了一下海底两万里吃火锅是什么体验！

　　

　　然后我们又重新开了一个《西部世界》，游戏体验也非常有意思。

　　

　　还有一个是 ChatGPT 官方制作的「梦境贴纸」GPT，可以让用户把自己做过的梦的内容直接做成可以用的贴纸，直接快递到家里！

　　

　　按照介绍里的说法，我们就创作了一个非常「狂野」的梦境：

　　

　　

　　

　　知名博主 @dotey 老师应广大网友呼声，做了一个「男友 GPT」。

　　

　　这个男友人设，包容心强。

　　特点：幽默不失深度、赤子之心不失分寸、理想主义不失质朴，最重要的是在命运面前永保倔强与善良。

　　

　　https://chat.openai.com/g/g-IlNu7BVYQ-your-boyfriend-alex/c/b9d330d5-a4e5-4b76-a0ba-7a7690446f75

　　都来考验考验，这个男友合不合格？

　　

　　来自 Databricks 的工程师 Quinn Leng 制作了一款「剁手 GPT」。

　　它强大之处就在于，随手拍下来任何物品，可以自动识别，全网比价，还能提供购买建议。

　　

　　

　　比如你可以输入一个健身器材的图片，然后「剁手 GPT」就开启全网搜索，为你总结出具体列表。

　　

　　「AI Paper Polisher Pro」简直是一款 AI 科研利器。

　　它可以为完善 AI 会议论文提供直接明了的建议，重点关注论文结构、技术精度和视觉元素的 LaTeX 代码。

　　甚至，它还能分析论文截图，提供不同层面的反馈，包括总体布局和结构，以及详细的写作建议。

　　

　　有网友表示，我要的就是这个！

　　

　　国内一位开发者表示，现在涌现出上千个 GPTs，实在不知道如何下手，所以建了一个专门「推荐 GPT」的 GPT。

　　

　　https://chat.openai.com/g/g-iD7sLuO9S-gptofgpts

　　比如说你想学英语，不用费劲去找，直接问「GPTofGPTs」就可以了。

　　

　　

　　GPT 地址：https://chat.openai.com/ g / g-VrmZ5hQPP-zhong-hua-xiao-chu-shen

　　除了告诉你怎么做菜，还能根据你的生活方式给你推荐各种菜式。

　　

　　

　　GPT 地址：https://chat.openai.com/ g / g-Z0f6pPPGc-gpt-builder-builder

　　

　　

　　GPT 地址：https://chat.openai.com/ g / g-W0lCzVAZH-3d-print-master

　　

　　我们简单根据内容检索后发现，这 4 台推荐的型号确实还挺靠谱。

　　最重要的是，上下文长度最大可达 128k，相当于 300 页的文字内容。

　　其价格约是 GPT4 的 1/3，速度更是几乎飙升 4 倍。

　　

　　究竟有多快，直观感受下。

　　

　　但 GPT-4 128K 真实性能如何，一位工程师对其进行了压力测试。

　　

　　结果发现，GPT-4 的召回性能在 prompt 超过 73K token 时开始下降。

　　召回性能与召回事实所在的位置相关，当处在 7%-50% 之间时，性能低。如果事实在文档的开头，则无论上下文长度如何，都会被召回。

　　

　　这就说明，GPT-4 检索事实不能保证 100% 准确，不要假设它一定会检索出所有事实。

　　那有什么好的解决方案呢？

　　众所周知，较少的上下文 = 更高的准确度。提供较少的上下文输入可以提高 GPT-4 召回事实的准确率。

　　另外，事实所在文档中的位置也很重要。在文档开头和下半部分加入要召回的事实，更有利于模型回忆。

　　这位工程师 Greg Kamradt 的测试流程如下，使用 Paul Graham 的 218 篇文章作为「背景」token。

　　然后，在文档的不同深度放置一个随机语句，事实使用「在旧金山最幸福的事，就是在阳光明媚的日子里，坐在 Dolores 公园吃三明治」。

　　要求 GPT-4 仅使用提供的上下文来回答这个问题，使用 LangChainAI  evals 另一个模型（GPT-4）来评估 GPT-4s 的答案。

　　再接着，对 15 个文档深度（从 0% 文档顶部到 100% 文档底部）和 15 个上下文长度（从 1K 到 128Ktoken）重复这一过程。

　　在较大的上下文长度下运行了 2 次测试，以得出更高的性能电脑版wps的下载的地址。

　　最后，Kamradt 表示，「虽然我认为这在方向上是正确的，但需要更多的测试才能更明确的掌握 GPT4 的能力」。

　　对于这次测试的费用，大约 200 美元（1457 元），128K 输入 token 的单次调用费用为 1.28 美元。

　　此测试的 API 调用费用为~200 美元

　　

　　这一测试项目的源代码已开源，感兴趣的可以动手测试下。

　　

　　https://github.com/gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack

　　有网友发现 OpenAI 已经开始灰度测试 2 个新的功能：魔法创造（Magic create），还有 Gizmo。

　　

　　Gizmo 这个模型的名字，或许很多人并不陌生，就是传说中的 GPT-5。它的训练时间截止到 2022 年 1 月。

　　

　　你们怎么看？