# 🤖 ChatGPT 中文指南 🤖 [](https://awesome.re) [](https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh/blob/main/LICENSE) [](https://t.me/AwesomeChatGPT) [GitHub 持续更新,欢迎关注,欢迎 star ~](https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh) [为方便国内访问, GitLab 镜像同步更新~](https://gitlab.com/awesomeai/awesome-chatgpt-zh) ChatGPT 中文指南项目旨在帮助中文用户了解和使用ChatGPT。我们收集了各种免费和付费的ChatGPT资源,以及如何更有效地使用中文与 ChatGPT 进行交流的方法。在这个仓库中,您将找到丰富的 ChatGPT工具、应用和示例。 - [🤖 ChatGPT 中文指南 🤖](#-chatgpt-中文指南-) - [什么是 ChatGPT ?](#什么是-chatgpt-) - [使用途径](#使用途径) - [💻 OpenAI 官网](#-openai-官网) - [Plus 开通教程](#plus-开通教程) - [💻 poe](#-poe) - [💻 微软必应](#-微软必应) - [国内可使用ChatGPT镜像站点](#国内可使用chatgpt镜像站点) - [💻 第三方开发者开发的 ChatGPT 客户端](#-第三方开发者开发的-chatgpt-客户端) - [💻 国外竞品](#-国外竞品) - [💻 国产 ChatGPT 类似产品](#-国产-chatgpt-类似产品) - [如何与 ChatGPT 高效对话?——好的提示语学习](#如何与-chatgpt-高效对话好的提示语学习) - [中文 prompts 精选 🔥](#中文-prompts-精选-) - [ChatGPT Prompt 系统学习](#chatgpt-prompt-系统学习) - [Prompt 编写模式:如何将思维框架赋予机器](#prompt-编写模式如何将思维框架赋予机器) - [💡 让生产力加倍的 ChatGPT 快捷指令](#-让生产力加倍的-chatgpt-快捷指令) - [💡 学习如何提示:Learn Prompting](#-学习如何提示learn-prompting) - 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### 程序猿专区
#### 项目列表
|名称|Stars|简介|备注|
|---|---|---|---|
|[openai-cookbook](https://github.com/openai/openai-cookbook)||OpenAI 官方使用指南|-|
|[openai-python](https://github.com/openai/openai-python)||OpenAI python 接口|-|
|[langchain](https://github.com/hwchase17/langchain)||开发自己的 ChatGPT 应用|-|
|[LangFlow](https://github.com/logspace-ai/langflow)||LangChain的一个UI|-|
|[CopilotForXcode](https://github.com/intitni/CopilotForXcode)||Copilot Xcode Source Editor Extension|-|
|[GPTcommit](https://github.com/zurawiki/gptcommit)||以后 git 提交 commit 信息不用抓耳挠腮了|-|
|[opencommit](https://github.com/di-sukharev/opencommit)||用命令自动生成令人印象深刻的 commit|-|
|[AutoDoc-ChatGPT](https://github.com/awekrx/AutoDoc-ChatGPT)||自动生成任何编程语言的文档|-|
|[chatgpt-on-wechat](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat)||使用ChatGPT搭建微信聊天机器人|-|
|[awesome-totally-open-chatgpt](https://github.com/nichtdax/awesome-totally-open-chatgpt)||开源 ChatGPT 替代品列表|-|
|[AI Anything](https://github.com/KeJunMao/ai-anything/blob/main/README.zh-cn.md)||人人都能创建 GPT 工具|-|
|[Portal](https://github.com/lxfater/Portal) ||Portal是一款传输工具,旨在将ChatGPT的能力整合到用户的工作流程中。它把整个操作系统当成自己的舞台,可以在任意软件上操作ChatGPT。|在任意软件上操作ChatGPT|
|[SQL Chat](https://github.com/sqlchat/sqlchat)||通过聊天生成 SQL 操作数据库|-|
|[Chatgpt-Telegram-bot](https://github.com/n3d1117/chatgpt-telegram-bot)||电报 ChatGPT 机器人|-|
|[ChatBot-UI](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui)||搭建属于自己的 ChatGPT 网站|需要使用 API KEY|
|[gptcache](https://github.com/zilliztech/gptcache)||AIGC 应用程序的memcache,一个强大的缓存库,可用于加速和降低依赖 LLM 服务的聊天应用程序的成本,可用作 AIGC 应用程序的memcache,类似于 Redis 用于传统应用程序的方式。[知乎简介](https://zhuanlan.zhihu.com/p/618630093):有效果实测图和基本介绍。|-|
|[engshell](https://github.com/emcf/engshell)||LLMs 驱动的操作系统的 Shell|-|
|[CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/codewhisperer/)|-|免费,支持中文的 AI 代码助手,注册教程如下:官方地址:https://aws.amazon.com/codewhisperer/ 知乎保姆级教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/621800084|-|
|[gpt4free](https://github.com/xtekky/gpt4free)||提供 GPT-4/3.5 的来自各种网站的逆向 API,来自 ChatGPT、poe.com 等各种网站,可以像Openai的官方软件包一样使用。|免费的编程接口!还有 GPT-4 !不错!|
|[bloop](https://github.com/BloopAI/bloop)||bloop是一个用Rust编写的快速代码搜索引擎。|基于ChatGPT,和代码对话!|
|[WebGPT](https://github.com/0hq/WebGPT)||WebGPT 是基于浏览器 WebGPU 能力打造的在流量器运行 GPT 模型的应用|未来可期~|
#### [OpenGPT](https://open-gpt.app/)
立即使用海量的 ChatGPT 应用,或在几秒钟内创建属于自己的应用。

#### [AI代码助手: codeium](https://codeium.com/)
个人使用免费,有 vscode 插件,github copilot 平替

#### [Github Copilot 开源平替,可本地部署: Tabby ](https://github.com/TabbyML/tabby)
#### [将 OpenAI ChatGPT 集成到 VSCode: vscode-chatgpt](https://github.com/gencay/vscode-chatgpt)
#### [GPT 驱动的代码编辑器: Cursor](https://www.cursor.so/)
GPT-4 驱动的一款强大代码编辑器,可以辅助程序员进行日常的编码,目前免费。

#### [帮你生成完整 Github README](https://readme.rustc.cloud/zh)
简单描述项目简介即可快速生成 GitHub README 内容

#### [智能测试: codium](https://www.codium.ai/)
CodiumAI这个项目构建了一个名为TestGPT的语言模型,是一个专注于软件测试方面的AI,用它通过对话式来生成代码分析、测试计划和测试代码。目前有vscode和jetbrains的插件可供使用。

#### [shell 中使用 ChatGPT](https://github.com/TheR1D/shell_gpt)

#### [GitHub 官方出品新一代代码编辑器:copilot-x](https://github.com/features/preview/copilot-x)
目前可申请内测

#### [一键免费部署你的私人 ChatGPT 网页应用: ChatGPT-Next-Web](https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web)

#### [将代码从一个语言翻译为另一个语言:ai-code-translator](https://github.com/mckaywrigley/ai-code-translator)

#### [使用 LLMs 通过自然语言生成任意函数:AI Functions](https://www.askmarvin.ai/)
使用 OpenAI GPT4, 描述函数功能即刻得到相应的函数代码,使用 GPT4 替代程序猿更近一步了,下面是核心代码:
[GitHub 开源实现:AI-Functions](https://github.com/Torantulino/AI-Functions)
```
import openai
def ai_function(function, args, description, model = "gpt-4"):
# parse args to comma seperated string
args = ", ".join(args)
messages = [{"role": "system", "content": f"You are now the following python function: ```# {description}\n{function}```\n\nOnly respond with your `return` value. no verbose, no chat."},{"role": "user", "content": args}]
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=0
)
return response.choices[0].message["content"]
```
### 向量数据库
如果说 ChatGPT 是 LLM 的处理核心,prompts 是 code,那么向量数据库就是 LLM 需要的存储。
|名称|Stars|简介| 备注 |
-|-|-|-
|[PineCone](https://www.pinecone.io/) |-|Pinecone为向量数据提供了数据存储解决方案。|提供免费方案,目前注册火爆,需要等待|
|[Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus) ||Milvus 是一个开源矢量数据库,旨在为嵌入相似性搜索和 AI 应用程序提供支持。 除了向量,Milvus 还支持布尔型、整数、浮点数等数据类型。 Milvus 中的一个集合可以包含多个字段,用于容纳不同的数据特征或属性。 Milvus 将标量过滤与强大的向量相似性搜索相结合,为分析非结构化数据提供了一个现代、灵活的平台。|目前提供多种部署方式,支持docker, k8s, embed-milvus(pip install嵌入安装),同时也有[在线云服务](https://cloud.zilliz.com/)。|
|[chroma](https://github.com/chroma-core/chroma) ||Chroma 是一个用于 Python / JavaScript LLM 应用程序的嵌入式数据库,它具有内存快速访问的优势。|-|
|[weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate) ||开源的向量数据库,可以存储对象和向量,允许将向量搜索与结构化过滤相结合,并具有云原生数据库的容错性和可扩展性,可通过 GraphQL、REST 和各种语言客户端进行访问。|-|
### ChatGPT 浏览器插件和小程序
* [ChatGPT Sidebar](https://www.chatgpt-sidebar.com/)
Chat-GPT 超级挂件,以侧边窗口的形式提供服务,可以在阅读书籍时划选文本点击按钮给你解释,总结和提取;也可以在使用笔记软件时为笔记润色,翻译和补充.....

* [ChatGPT 接入谷歌: chatgpt-google-extension](https://chatgpt4google.com/)
* [使用 GPT-4 实现浏览器自动化: TaxyAI](https://github.com/TaxyAI/browser-extension)
* [ChatGPT 协助回答知乎问题: chat-gpt-zhihu-extension](https://chrome.google.com/webstore/detail/chatgpt-for-zhihu/dgoinfidjelfolhnkaableghhppplbak)
* [邮件助手:ChatGPT for Email - Remail](https://chrome.google.com/webstore/detail/chatgpt-for-email-remail/jjplpolfahlhoodebebfjdbpcbopcmlk)
* [分享你与 ChatGPT 的对话:ShareGPT](https://github.com/domeccleston/sharegpt)
* [与不同角色对话 & 多种实用技能:神奇海螺](https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh/issues/5)
* [让 ChatGPT 联网: WebChatGPT](https://github.com/qunash/chatgpt-advanced)
*
### 更多工具
[ChatGPT 用法和 APP](https://gpt3demo.com/)

[一个十分全面的 AI 工具合集文档](https://bytedance.feishu.cn/base/AIMAbnJxQaNgSGsBAtwcdAkLnvf)
## ChatGPT 插件功能
OpenAI 现已经支持插件功能,可以预见这个插件平台将成为新时代的 Apple Store,将会带来巨大的被动流量,新时代的机会!
- [官方文档](https://platform.openai.com/docs/plugins/introduction)
- [ChatGPT plugins waitlist 申请地址](https://openai.com/waitlist/plugins)
### 现有插件
- [用日常语言提问,轻松搜索和查找个人或工作文件: ChatGPT Retrieval Plugin](https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin)
### 中文开发指南
指南中介绍了开发者申请开发插件的流程,与网页浏览器插件、代码解释器插件、Retrieval 插件、第三方插件等插件的功能、交互样式,详细介绍了开发流程,并通过“待办事项列表(to-do list)插件”的案例开发过程进行了演示。
- [开发指南:ChatGPT 插件开发(上)](https://mp.weixin.qq.com/s/AmNkiLOqJo7tEJZPX34oeg)
- [开发指南:ChatGPT 插件开发(下)](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjE2NTI3NQ==&mid=2247485810&idx=2&sn=8bc4da188c39e1e2e9f808a362b6271f&scene=21#wechat_redirect)
## 类 ChatGPT 开源模型
OpenAI 的 ChatGPT 大型语言模型(LLM)并未开源,这部分收录一些深度学习开源的 LLM 供感兴趣的同学学习参考。
### 模型列表
|名称|Stars|简介| 备注 |
-|-|-|-
|[🤖 LLMs: awesome-totally-open-chatgpt](https://github.com/nichtdax/awesome-totally-open-chatgpt) ||开源LLMs 收集。|-|
|[Awesome-LLM](https://github.com/Hannibal046/Awesome-LLM) ||大型语言模型的论文列表,特别是与 ChatGPT相关的论文,还包含LLM培训框架、部署LLM的工具、关于LLM的课程和教程以及所有公开可用的LLM 权重和 API。|-|
|[awesome-decentralized-llm](https://github.com/imaurer/awesome-decentralized-llm) ||能在本地运行的资源 LLMs。|-|
|[minGPT](https://github.com/karpathy/minGPT) ||karpathy大神发布的一个 OpenAI GPT(生成预训练转换器)训练的最小 PyTorch 实现,代码十分简洁明了,适合用于动手学习 GPT 模型。|-|
|[OpenChatKit](https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit) ||开源了数据、模型和权重,以及提供训练,微调 LLMs 教程。|-|
|[ChatYuan](https://github.com/clue-ai/ChatYuan) ||ChatYuan-large-v2是ChatYuan系列中以轻量化实现高质量效果的模型之一,用户可以在消费级显卡、 PC甚至手机上进行推理(INT4 最低只需 400M )。|-|
|[Stanford Alpaca](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca) ||来自斯坦福,建立并共享一个遵循指令的LLaMA模型。|-|
|[gpt4all](https://github.com/nomic-ai/gpt4all) ||基于 LLaMa 的 LLM 助手,提供训练代码、数据和演示,训练一个自己的 AI 助手。|-|
|[FreedomGPT](https://github.com/ohmplatform/FreedomGPT) ||自由无限制的可以在 windows 和 mac 上本地运行的 GPT,基于 Alpaca Lora 模型。|-|
|[LMFlow](https://github.com/OptimalScale/LMFlow) ||共建大模型社区,让每个人都训得起大模型。|-|
|[FastChat](https://github.com/lm-sys/FastChat) ||继草泥马(Alpaca)后,斯坦福联手CMU、UC伯克利等机构的学者再次发布了130亿参数模型骆马(Vicuna),仅需300美元就能实现ChatGPT 90%的性能。FastChat 是Vicuna 的GitHub 开源仓库。|-|
|[Open-Assistant](https://github.com/LAION-AI/Open-Assistant)||知名 AI 机构 LAION-AI 开源的聊天助手,聊天能力很强,目前中文能力较差。|-|
|[llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp)||实现在MacBook上运行模型。|-|
|[EasyLM](https://github.com/young-geng/EasyLM#koala)||在羊驼基础上改进的新的聊天机器人考拉。|[介绍页](https://bair.berkeley.edu/blog/2023/04/03/koala/)|
|[Alpaca-CoT](https://github.com/PhoebusSi/Alpaca-CoT/blob/main/CN_README.md)||Alpaca-CoT项目旨在探究如何更好地通过instruction-tuning的方式来诱导LLM具备类似ChatGPT的交互和instruction-following能力。|-|
|[OpenFlamingo](https://github.com/mlfoundations/open_flamingo)||OpenFlamingo 是一个用于评估和训练大型多模态模型的开源框架,是 DeepMind Flamingo 模型的开源版本,也是 AI 世界关于大模型进展的一大步。|大型多模态模型训练和评估开源框架。|
|[text-generation-webui](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui)||一个用于运行大型语言模型(如LLaMA, LLaMA .cpp, GPT-J, Pythia, OPT和GALACTICA)的 web UI。|-|
### [开源可商用 LLM:dolly](https://github.com/databrickslabs/dolly)
在 ChatGPT 的问题上 OpenAI 并不 Open, Meta 开源的羊驼系列模型也因为数据集等问题「仅限于学术研究类应用」。
Databricks 发布的 Dolly 2.0 大语言模型(LLM)的又一个新版本。
Databricks 表示,Dolly 2.0 是业内第一个开源、遵循指令的 LLM,它在透明且免费提供的数据集上进行了微调,该数据集也是开源的,可用于商业目的。这意味着 Dolly 2.0 可用于构建商业应用程序,无需支付 API 访问费用或与第三方共享数据。
### [中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署: Chinese-LLaMA-Alpaca](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca)
项目开源了中文LLaMA模型和经过指令精调的Alpaca大模型。这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练,进一步提升了中文基础语义理解能力。同时,在中文LLaMA的基础上,本项目使用了中文指令数据进行指令精调,显著提升了模型对指令的理解和执行能力。

### [Visual OpenLLM](https://github.com/visual-openllm/visual-openllm)
一种基于开源模型, 已交互方式连接不同视觉模型的开源工具。
* 基于 ChatGLM + Visual ChatGPT + Stable Diffusion
* 开源版的"文心一言"

### [高效微调一个聊天机器人:LLaMA-Adapter🚀](https://github.com/ZrrSkywalker/LLaMA-Adapter)
### [⚡ Lit-LLaMA](https://github.com/Lightning-AI/lit-llama)
Lightning-AI 基于nanoGPT的LLaMA语言模型的实现。支持量化,LoRA微调,预训练。

## 更多 AI 工具
### AI 绘画
- [Midjourney](https://www.midjourney.com/home/)
- [MidJourney提示词工具](https://aijiaolian.chat/midjourney)
- [Stable Diffusion](https://stablediffusionweb.com/)
- [DALL·E 2](https://labs.openai.com/)
### 代码生成
- [Copilot](https://github.com/features/copilot)
- [Codeium](https://codeium.com/)
- [Replit](https://replit.com/)
### AI辅助写作
- [ChatGPT](https://chat.openai.com/)
- [Craft](https://www.craft.do/)
- [Notion](https://notion.so/)
- [Compose AI](https://www.compose.ai/)
- [copy.ai](http://copy.ai/)
- [Jasper](https://www.jasper.ai/)
- [copysmith](https://copysmith.ai/)
### PPT生成
- [Tome](https://beta.tome.app/)
- [beautiful.ai](https://www.beautiful.ai/)
- [gamma](https://gamma.app/)
### 语音/视频合成
- [Murf AI](https://murf.ai/)
- [Resemble AI](https://www.resemble.ai/)
- [Synthesia](https://www.synthesia.io/)
- [Adobe Podcast](https://podcast.adobe.com/)
### [AI 研究所](https://www.aiyjs.com/)
AI研究所:一个收录 AI 相关工具和AI资讯的中文网站

## AGI
### [Awesome-AGI](https://github.com/yzfly/Awesome-AGI)
AGI 精选资源,持续更新中,欢迎关注和 star~
### [Auto-GPT](https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT)
AutoGPT: prompt 工程的下一个前沿,通向 AGI 之路!
具体来说,AutoGPT 相当于给基于 GPT 的模型一个内存和一个身体。有了它,你可以把一项任务交给 AI 智能体,让它自主地提出一个计划,然后执行计划。此外其还具有互联网访问、长期和短期内存管理、用于文本生成的 GPT-4 实例以及使用 GPT-3.5 进行文件存储和生成摘要等功能。AutoGPT 用处很多,可用来分析市场并提出交易策略、提供客户服务、进行营销等其他需要持续更新的任务。
特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 也大力宣传,并在推特赞扬:「AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。」
AutoGPT 正在互联网上掀起一场风暴,它无处不在。很快,已经有网友上手实验了,该用户让 AutoGPT 建立一个网站,不到 3 分钟 AutoGPT 就成功了。期间 AutoGPT 使用了 React 和 Tailwind CSS,全凭自己,人类没有插手。看来程序员之后真就不再需要编码了。
[在线体验](https://www.cognosys.ai/) 目前免费
### [ChatGPT 控制所有AI模型: HuggingGPT](https://arxiv.org/abs/2303.17580)
[GitHub](https://github.com/microsoft/JARVIS)
[Arxiv 论文]((https://arxiv.org/abs/2303.17580))
大语言模型LLM在语言理解、生成、交互和推理方面的表现,让人想到:
> 可以将它们作为中间控制器,来管理现有的所有AI模型,通过“调动和组合每个人的力量”,来解决复杂的AI任务。
在这个系统中,语言是通用的接口。
于是,HuggingGPT就诞生了。
它的工程流程分为四步:
* 首先,任务规划。ChatGPT将用户的需求解析为任务列表,并确定任务之间的执行顺序和资源依赖关系。
* 其次,模型选择。ChatGPT根据HuggingFace上托管的各专家模型的描述,为任务分配合适的模型。
* 接着,任务执行。混合端点(包括本地推理和HuggingFace推理)上被选定的专家模型根据任务顺序和依赖关系执行分配的任务,并将执行信息和结果给到ChatGPT。
* 最后,输出结果。由ChatGPT总结各模型的执行过程日志和推理结果,给出最终的输出。
### [babyagi](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)
[在线体验](https://godmode.space/)
babyagi 是一个智能任务管理和解决工具,它结合了OpenAI GPT-4和Pinecone向量搜索引擎的力量,以自动完成和管理一系列任务,从一个初始任务开始,babyagi使用GPT4生成解决方案和新任务,并将解决方案存储在Pinecone中以便进一步检索。
[中文博客-babyagi: 人工智能任务管理系统](https://juejin.cn/post/7218815501433946173)

### [MiniGPT-4](https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4)
MiniGPT-4 项目破解了 GPT4 的魔法,树立了很好的一个示范和方向。借助各种基础开源模型模型的组合,迈出了可能实现多模态识别的一步。
1.NLP 部分采用 LLaMA, 效果虽然不如 GPT-4,但是基本合格
2.CV 部分采用了开源的诸多模型如 Timm,DeiT 等,展现了开源的力量
代码、文档、视频、演示网站等内容齐全完善,开源质量很高,代码编写也很精妙,值得关注学习!
### 更多 AGI 项目
|名称|Stars|简介| 备注 |
-|-|-|-
|[Auto-GPT](https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT) ||An experimental open-source attempt to make GPT-4 fully autonomous.|-|
|[Auto-GPT-Plugins](https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT-Plugins) ||Plugins for Auto-GPT.|-|
|[AutoGPT.js](https://github.com/zabirauf/AutoGPT.js)||Auto-GPT on the browser.|-|
|[AutoGPT-GUI](https://github.com/thecookingsenpai/autogpt-gui)||A graphical user interface for AutoGPT.|AutoGPT 项目的图形界面|
|[AgentGPT](https://github.com/reworkd/AgentGPT) ||Assemble, configure, and deploy autonomous AI Agents in your browser.|-|
|[JARVIS](https://github.com/microsoft/JARVIS)||A system to connect LLMs with ML community.|-|
|[babyagi](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)||Use OpenAI and Pinecone APIs to create, prioritize, and execute tasks.|[中文博客-babyagi: 人工智能任务管理系统](https://juejin.cn/post/7218815501433946173)|
|[OpenAGI](https://github.com/agiresearch/OpenAGI) ||When LLM (Large Language Models) Meets Domain Experts.|-|
|[AI-legion](https://github.com/eumemic/ai-legion)||An LLM-powered autonomous agent platform.|-|
|[MicroGPT](https://github.com/muellerberndt/micro-gpt)||A minimal generic autonomous agent based on GPT3.5/4. Can analyze stock prices, perform network security tests, create art, and order pizza.|-|
|[MiniGPT-4](https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4)||MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models.|-|
## 思考
### ChatGPT 之父 Sam Altman: 万物摩尔定律
[英文原文](https://moores.samaltman.com/) [中文翻译](https://zhuanlan.zhihu.com/p/577620007)
本文来自2021年Sam Altman的博客,他在文章中写了对人工智能革命的思考。我认为他自己总结的很好,下面是观点摘要:
我在OpenAI的工作每天都在提醒我,社会经济的重大变革将会比绝大多数人认为的更快到来。越来越多人类的工作将被能够思考和学习的软件取代,更多的权力将从劳动力转移到资本上。如果我们的公共政策不做出相应的调整,最终,大多数人会比现在过得还要糟糕。
我们需要设计一种制度拥抱这种技术化的未来,然后对构成未来世界大部分价值的资产(公司和土地)征税,以便公平地分配由此产生的财富。这样做可以使未来社会的分裂性大大降低,并使每个人都能参与收益分配。
未来五年,会思考的计算机程序将可以阅读法律文件,并提供医疗建议;在接下来的十年里,它们将可以从事流水线工作,甚至可能成为人类的同伴;而在之后的几十年里,它们几乎可以做所有的事情,包括探索新的科学发现,扩大我们对”一切”的概念。
这场技术革命势不可挡。当这些智能机器又可以帮助我们制造更智能的机器时,创新的循环往复将加快这场革命的步伐。随之而来的是三个至关重要的后果:
1. 这场革命将创造惊人的财富。一旦有足够强大的人工智能「加入劳动大军」,很多种劳动力的价格(驱动商品和服务的成本)将逐渐归零。
2. 世界将发生翻天覆地的变化,因此我们需要同样颠覆性的政策变化来分配财富,从而使更多的人可以追求自己想要的生活。
3. 如果我们把这两方面的工作做好了,就能将人类的生活水平提高到前所未有的状态。
由于我们正处于巨变的开端,因此人类有一个难能可贵的机会去打造未来。这种设计不会简单地解决当前人类面临的社会和政治问题,人类需要着眼于不久的将来,设计一套截然不同的政策体系。
如果我们在制定政策时不着眼于未来,那人类即将面临重大的考验,就像我们把前农耕社会或封建社会的组织原则应用到当今社会,必然会导致失败一样。
### [GPT-4 ,人类迈向AGI的第一步](https://orangeblog.notion.site/GPT-4-AGI-8fc50010291d47efb92cbbd668c8c893)
文章节选+翻译了本月最重要的一篇论文的内容,《通用人工智能的火花:GPT-4早期实验》
该论文是一篇长达154页的对 GPT-4 的测试。微软的研究院在很早期就接触到了 GPT-4 的非多模态版本,并进行了详尽的测试。
这篇论文不管是测试方法还是测试结论都非常精彩,强烈推荐看一遍,传送门在此 。[https://arxiv.org/pdf/2303.12712v1.pdf](https://arxiv.org/pdf/2303.12712v1.pdf)
[《GPT-4 ,通⽤⼈⼯智能的⽕花》论⽂内容精选与翻译](files/《GPT_4,通用人工智能的火花》论文内容精选与翻译_.pdf)
中文翻译全文在此:
[《GPT-4 ,通⽤⼈⼯智能的⽕花》](files/%E3%80%8AGPT_4%EF%BC%8C%E9%80%9A%E7%94%A8%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%9A%84%E7%81%AB%E8%8A%B1%E3%80%8B154%E9%A1%B5%E5%BE%AE%E8%BD%AFGPT%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%8A%A5%E5%91%8A%EF%BC%88%E5%85%A8%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88%EF%BC%89.pdf)
### OpenAI GPT4 技术报告
报告链接:
https://arxiv.org/abs/2303.08774
GPT-4的发布直接填补了之前GPT系列的跨模态信息生成能力的空缺,GPT-4目前已经可以同时接受图像和文本输入,来生成用户需要的文本。并且OpenAI团队在多个测试基准上对其进行了评估,GPT-4在大部分测试上已经与人类水平相当了。有很多学者分析,GPT-4相比前代的GPT-3.5以及ChatGPT”涌现“出了更加成熟的智能,其内部原因可能是投入了更大的训练数据库和训练算力,真有一些力大砖飞的感觉。但是不可否认的是,GPT-4仍然面临着生成”幻觉“ (Hallucination)的问题,即仍有可能产生事实性错误的生成文本。此外,GPT-4主打的多模态生成模式是否也会进一步带来生成具有政治导向、错误价值观、暴力倾向等内容的风险呢,那么如何灵活的应对这些局限性和风险性,对GPT-4的健康落地也具有非常重要的意义。
### [真·万字长文:可能是全网最晚的ChatGPT技术总结](https://www.techbeat.net/article-info?id=4766)
[原文链接](https://www.techbeat.net/article-info?id=4766) [备份](files/simpread-真%20·%20万字长文:可能是全网最晚的%20ChatGPT%20技术总结%20-%20TechBeattech.md)
ChatGPT的强大能力是显而易见的,但对于人工智能领域不太熟悉的人,对这种黑盒的技术仍然会担忧或者不信任。恐惧通常来自于不了解,因此本文将为大家全面剖析ChatGPT的技术原理,尽量以简单通俗的文字为大家解惑。
### [OpenAI: Our approach to AI safety](https://openai.com/blog/our-approach-to-ai-safety)
* 英文原文: [《Our approach to AI safety》](https://openai.com/blog/our-approach-to-ai-safety)
* 中文报道:[界面新闻:OpenAI回应安全性质疑,公布保障AI模型安全方法](https://www.jiemian.com/article/9194641.html)
文章介绍了ChatGPT六个方面的安全部署,包括构建日益安全的AI系统、在实际使用中学习改进安全措施、保护儿童、尊重隐私、提高事实准确性,以及持续研究和参与。
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- [OpenAI](https://www.openai.com/),因为开发了 GPT 系列语言模型。
- [GPT-4](https://github.com/openai/gpt-4),因为提供了底层语言模型。
- [Hugging Face](https://huggingface.co/),因为他们在 NLP 和开源工具上的广泛工作。
- [awesome-chatgpt](https://github.com/OpenMindClub/awesome-chatgpt),因为他们在 ChatGPT 方面的出色工作。
- [awesome-chatgpt-prompts](https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompt),因为他们提供了一系列有趣的 ChatGPT 提示。
我们非常感谢所有为这个项目做出贡献的个人,你们的努力和付出使这个项目不断进步和发展:
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