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ChatGPT大爆炸!最新更新让你欲罢不能!

chatgpt2023-05-13 15:29:55230

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近期,OpenAI和谷歌之间的竞争进入了激烈的阶段,尤其是在语言模型领域。OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard成为了人们关注的焦点。

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谷歌在最近的I/O大会上展示了一些令人惊叹的新产品,其中包括PaLM 2和Bard,给人们留下了深刻的印象。

显然,OpenAI感到了压力,仅仅两天后,他们宣布即将推出一项重要更新:从下周开始,ChatGPT Plus用户将无需排队,直接享受联网和插件功能。

这一消息引起了很大的轰动,人们纷纷表示期待能够体验到这些新功能。这场竞争的白热化表明,语言模型领域的发展正在迅速推进,为用户带来更加便捷和丰富的体验。

最新的ChatGPT Plus(测试)用户界面经过了一次更新,现在呈现出了全新的外观和功能。界面的改进旨在提供更加直观和用户友好的体验。

「# 无需再进行排队等待,下周可使用」

从下周开始,ChatGPT Plus用户将可以尽情体验网页浏览和插件功能,而且总计有70多个插件可供选择。

这是OpenAI创始人Greg Brockman在之前的演示中所展示过的功能之一,例如使用ChatGPT进行图片处理、Excel操作、生成图片以及解释代码等。这些功能即将变为现实,我们将迎来ChatGPT的终极完全体。

值得一提的是,ChatGPT的认知水平也将超越2021年的知识储备,因为它可以随时联网。无论世界上发生什么新事件,ChatGPT都能即时获取并了解。这使得ChatGPT成为了一个高度智能且紧跟时事的伙伴。

这些重大更新将带来无限可能,ChatGPT Plus用户将能够享受到更加丰富和个性化的交互体验,从而更好地满足他们的需求和兴趣。我们正处于语言模型技术发展的精彩时刻!

新功能的推出通常经历三个主要阶段:

  1. Alpha阶段:在这个阶段,只有少数用户可以试用新功能,并提供反馈。OpenAI利用这个阶段来了解用户的真实使用体验,收集反馈并进行必要的改进和优化。
  2. Beta阶段:一旦Alpha测试得到了一定程度的改进和调整,新功能会向ChatGPT Plus的订阅用户推出。在这个阶段,更多的用户可以体验并使用新功能,并提供他们的反馈和建议,以进一步改进功能的稳定性和用户体验。
  3. 正式推出:在经过Beta测试并进行综合评估后,OpenAI将评估新功能是否已经准备好面向更广泛的用户群体推出。如果评估结果积极,所有的ChatGPT用户将能够享受到联网和第三方插件的功能,成为ChatGPT的正式功能。

通过这三个阶段的渐进推进,OpenAI可以有效地收集用户反馈,改善功能和稳定性,并确保在推出给更广泛的用户之前进行适当的准备和评估。这种渐进式的推出方式有助于提供更好的用户体验和功能可靠性。

**# 网友尝试 **

在最新的用户分享中,有网友分享了他们使用插件功能的体验。以下是一个示例:

在这个示例中,用户利用ChatGPT的插件功能,首先使用了一个名为WebPilot的插件。WebPilot是一个能够帮助ChatGPT总结文章的插件。

用户在与ChatGPT的对话中提到了一篇长篇文章,并使用WebPilot插件请求ChatGPT对该文章进行总结。ChatGPT通过调用WebPilot插件,快速分析文章的内容,并生成了一个简明扼要的总结。

这个示例展示了插件功能的潜力,它为ChatGPT增加了更多的功能和应用场景。用户可以根据自己的需求和兴趣选择适合的插件,从而使ChatGPT在不同领域和任务上发挥更大的作用。

这种插件功能的引入为用户提供了更加个性化和灵活的体验,让ChatGPT成为一个更加强大和多功能的语言模型

后面是ChatGPT根据刚刚总结的摘要,用SchemramIt插件来创建的思维导图

是的,语言模型的进展确实令人印象深刻!

值得一提的是,GPT-4和Jupyter Notebook的结合确实可以生成图表。这使得模型训练过程中生成学习曲线置信区间的例子成为可能。

以下是一个示例,来自来自ML模型训练的学习曲线置信区间的例子。

用ChatGPT发送推文的例子

ChatGPT在数学领域的突破,调用插件很easy

除此之外,ChatGPT插件系统的最强大之处在于你可以「定制」专属于自己的插件。这意味着你可以根据个人需求和兴趣定制插件功能。

举个例子,有网友开发了一个插件,可以从各个商店抓取最新的PC游戏交易信息。这样,用户可以根据自己的喜好和预算,快速了解到最新的优惠和折扣,使其在购买游戏时更加方便和省钱。

这种定制化的插件功能给用户带来了更大的灵活性和个性化体验。用户可以根据自己的需求选择和开发适合自己的插件,从而更好地满足他们特定的兴趣和需求。

这种插件系统的引入为ChatGPT增加了无限的扩展性和定制化的可能性,使其成为一个更加强大和个性化的语言模型。

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