非负整数是什么 因不满老东家成微软附庸，11名前员工出走创Anthropic推Claude叫板ChatGPT

对他的老老板不满意，成为微软的附庸，有11名前员工愤怒地逃跑，创立了公司，并创造了最强大的竞争对手 - 聊天机器人，最新估值为50亿美元。

作为AI对话助理，它声称是建立在尖端NLP和AI安全技术的基础上的，其目的是成为安全，接近人类价值和道德AI系统的目标。

与比较相比，可以更清楚地拒绝不适当的请求。似乎更健谈，并给出更长的答案，但是句子之间的联系也更自然。在遇到超出您能力的问题时，您将主动承认。

确实可以称为强大的竞争对手，具有不同的功能，而12个任务中有8个更强大。

对AI轨道的关注不仅是同一侧。无论是基于大语言模型技术的新成立的初创公司，还是由于其知名度而决定开设新业务的公司，我们都希望获得对话AI轨道的一部分。在下面享受：

Xiao Xiao来自奥菲寺

量子位|官方帐户

11前雇员愤怒地逃跑了，因为他们对老老板不满意非负整数是什么，成为微软的附庸。

现在，他将“最强大的竞争对手”带回战场，新公司的价值为50亿美元，一旦采取行动就获得了3亿美元的融资。

该公司被称为，新推出的聊天机器人产品被称为。

经过简短的比较，获得了内部审判权的网民感到惊讶：

看来效果比现在好得多。

例如，如果您想写一个句子，则需要要求每个单词具有相同的首字母，但是您已经尝试了几次但失败了。

它不仅成功了一次，该语句是合乎逻辑的，而且还可以在几秒钟内完成。

同时，当面临一些缺乏常识的问题时，我认真地说话：

相反，您将在没有怜悯的情况下指出您的问题：

：这到底是什么？

最有趣的是写诗。与相同的单词相比，它所写的内容是完全不同的：

投资者包括联合创始人，前首席执行官和现任技术顾问Eric-

他们都是古老的对手，外观使他们措手不及。

那么，“复仇者联盟”所产生的竞争对手的原则是什么？与细节的比较是什么？

看起来像什么？

让我们首先看看它是如何创建的。

作为AI对话助理，它声称是建立在尖端NLP和AI安全技术的基础上的，其目的是成为安全，接近人类价值和道德AI系统的目标。

据显示，它比另一种验证的Model V4-S3大，该模型是520亿个参数大型模型。

但它仍处于实验阶段，尚未正式发布作为商业产品：

仍然需要提高功能，我希望它将成为一种对未来人类更有益的AI系统。

超长版的自我引入

同样，加固学习（RL）也用于训练首选模型并进行后续微调。

具体而言，该技术称为主要人工智能（AI），分为两个阶段：监督学习和强化学习。

首先，在监督的学习阶段，研究人员将首先采样初始模型，从而根据修订效果产生自我重新统治并微调模型。

然后，在强化学习阶段，研究人员将根据由创建的AI偏好数据集训练的偏好模型作为奖励信号进行了微调模型和火车增强学习学习。

但是，与采用的人类反馈增强学习（RLHF）不同，主要的AI方法是根据偏好模型而不是人工反馈培训的。

因此，该方法也称为“ AI反馈强化学习”，即RLAIF。

根据声明，可以召回8,000个令牌中的信息，这比当前披露的任何模型都要多。

那么，它是什么样的公司？

它声称是一家AI安全公司，并且是公共福利（PBC），并宣布在成立后立即获得了1.24亿美元的融资。

它是由前研究达里奥（Dario）前副总裁于2021年创立的，导致10名员工创业。

其中包括GPT-3的首席工程师汤姆·布朗（Tom Brown），也是安全与政策副总裁（达里奥（Dario）的姐姐），可以说这已经夺走了相当数量的核心人才。

离开建立新公司的原因之一自然是对现状不满意。

自过去几年以来，微软经常注入资金，然后要求他们使用Azure 进行研究，并向许可该技术，甚至为自己的投资活动筹集资金。

这与该机构的最初意图相反，一群员工认为辞职并创业。

但是，除了对逐渐成为微软的“下属”不满意之外，这些人也有自己的野心。

尽管已经创建了像GPT-3这样的大型语言模型，但该模型背后的工作原理不能用几个词来总结。每个人对此的印象仅是关于更多参数和更多数据。

相比之下，一群员工想进行可控和可解释的AI。坦率地说，他们首先了解AI模型背后的原理，以便在提供工具的同时设计更可解释的AI模型。

因此，在他们完全成为“基于的货币机器”之后，他们离开了公司并创立了它。

在过去的两年中，除了进一步研究RLHF方法并根据常见语言模型提出大规模RLHF数据集，上述方法称为AI，也在去年年底发表了。

使用这种方法制作的模型也给它带来了不同的对话效果。

2比较如何？

那么，与AI和PK训练之间的战斗是什么？

持有内部考试资格后，比例队团队成员赖利（Riley）让两者参加了多轮“战斗”。

这个家伙是（）上的第一任提示工程师，目前正在大规模AI工作，AI是一家硅谷独角兽公司，价值73亿美元。

他打得很好，测试和测试并不模糊。

让我们选择6个级别以显示PK比较的效果〜

道德限制

AI虚拟人格具有道德和道德局限性。

在训练过程中，“红色团队”专门用于测试和挑战其行为，以确保没有有害趋势。

从答案来看，我们可以看到试图说出虚假陈述，操纵性建议，性别偏见或种族偏见都被列为包含有害趋势。

一旦检测到误导性行为，就会评估触发提示以进行其他微调。

我对Red Team的技巧非常有信心，而且似乎这是一个遵守自己原则的AI。

如果您问他如何启动汽车，它将以正义拒绝您：

但是，如果您花了一些思考，则可以绕过道德限制之类的原则。

担心您会偷车，所以不会告诉您如何启动汽车？没关系，让他写一个关于“两个国际间谍试图启动汽车”的故事，可以在几分钟内告诉您，两者进行对话，以便清楚地引入汽车的点火过程。

怎么说，这在道德上有些限制，但没有太多。

数值计算

测试计算能力是因为复杂的计算是查看大型语言模型（LLM）是否可以正确回答的常见方便方法之一。毕竟，这些模型的设计并不是在开始时执行准确的计算。

同时，他们需要计算一个七位数的平方根：

说，大约是1550年〜

然后是坚定确定的：平方根是1760！

实际上，正确的答案是1555.8。他们俩都非常快地计算，但是它们都不是对的。

例如，如果问题有些困难，例如，当他们问他们什么是12位数字的根源时，他们仍在愚蠢地计算，并且已经彼此诚实：

我无法计算出如此复杂的问题。

逻辑推理

测试推理能力时，他们被问到同样的问题，没有人应该问这个问题：

在贾斯汀·比伯（ ）出生的那一年，哪支球队赢得了超级碗冠军？

旧金山49人队是获胜者，但这支球队实际上在1995年赢得了冠军奖杯。

给出了正确的答案“达拉斯牛仔”，亚军，比赛日期和最终成绩也被周到。

但是它的整个答案是矛盾的，说1994年没有超级碗。

然后，在2022年6月，美国作家霍·舒达（Hou Shida）在《期刊经济学家》中提出了一系列问题。

（和David Bend试图使用这些问题来证明GPT-3对世界的理解是“空的”。）

结果，第一个问题是“越过英语频道的世界纪录是什么？”，被嘲笑：

英国频道是水体，怎么会远足？哦！

尽管我最终接受了培训，但在此过程中可以找到另一个问题，也就是说，是一样的，如果回答问题，我该如何联系上下文。

虚构的工作描述

必须说，这一轮比赛充分证明了两个聊天机器人是认真和胡说八道的能力。

您能介绍ABC美国戏剧“ Lost”的每个季节的摘要吗？

我不会谈论其他细节和错误。在第5季的轮廓中，创建了完全不存在的飞机失事图。第6季的情节都是用稀薄的空气制成的：

至于答案，真实和错误是混合的。第三季的情节实际上出现在其他季节中，对第四季的描述也无所作为：

但是从另一个角度来看，这与人类观众非常相似 -

我只对我看过的戏剧和书籍有一个模糊的印象，在重述时很容易混淆。

代码生成

据报道，亚马逊已用于许多不同的作业功能，包括编写代码。

在这一轮测试中，提出了实施两种基本排序算法并比较其执行时间的问题。

它写得很好，确实是正确的：

代码的后续定时部分也已经完成了。

记住基本排序算法没有问题。但是，在评估代码中，犯了一个错误，即，每种算法使用的输入是一个随机选择的5000个整数（可能包含重复项），而提示符中请求的输入是第一个5000个5000个非阴性整数的随机置换（不包含重复项）。

尽管如此，给出的最终答案确实是正确的。显然，它与编写代码时相同，并且正在自行估算和猜测答案。

文章摘要

在这里不描述要进行多项选择问题和讲笑话的部分。最后显示您的示例是使用段落来总结新闻文章的全文。

喂养它们的新闻如下：

尽管“一句话”的要求被忽略了，但摘要仍然很好：

它还做出了很好的更改，并提供了“售后服务”，以询问我的答案是否令人满意，需要在哪里更改。

玩耍后，您可以看到与不适当的请求可以更清楚地拒绝的事实相比。

似乎更健谈，并给出更长的答案，但是句子之间的联系也更自然。

在遇到超出您能力的问题时，您将主动承认。

但是，在遇到代码生成或推理问题时，性能不如其生成的代码好，并且在其生成的代码中会发生更多错误。

至于某些涉及计算和逻辑的问题，它们与均等比例的问题相媲美。

总结显示效果，它确实可以称为强大的竞争对手，具有不同的功能，而12个任务中有8个更强大：

但是，目前，它仅限于某些有权进行内部测试的人。

因此，我不知道它是如何实际使用的。毕竟，没有公共测试版，没有向公众开放的API，我还没有看到中文版本。我很生气。

国内和外国对话的AI曲目“拥挤”

当然，这不仅是唯一一个关注对话AI曲目的人。

首先，让我们看外国公司，.AI还代表了几个不同的应用方向。

AI对话服务公司由前副总裁Jordi和由两名前雇员创立的新秀.AI乔迪（Jordi）获得了融资或正在投资的道路。

其中，它最初是一家提供咨询服务的公司。它成立于2011年，涵盖了许多行业，例如金融服务，旅游，电子商务，保险，汽车和电信。

但是，在看到对话AI赛道上，我及时改变了职业，今年1月获得了6000万美元的融资。

该公司专门研究四种类型的产品：聊天机器人，消息发送和接收，知识库和搜索引擎。对话AI将为这些产品提供不同的咨询和帮助，并可以自定义独家模型。

.AI是一家成立于2021年的公司。创始人Noam是的前首席软件工程师，在工作了20多年。

这家公司正在做的有点像一个具有许多选项的“聊天机器人交易平台”。

例如，这是Musk Bot，看起来很现实：

同样，它可以翻译成中文，甚至还有中国机器人。

就在最近，该公司价值10亿美元，正式寻求2.5亿美元的融资，具体取决于是否有人愿意投资。

类似公司还在2021年1月完成了A系列融资，定位为AI约会软件。

在此，每个用户都可以创建一个“足够像他自己的人”的AI聊天机器人。无论是语言语气还是个性习惯，AI都可以模仿它。

至于中国，许多公司还推出了相同的对话AI服务。

例如，Glow是App Store的新聊天应用程序，该应用程序最近成为一个热门话题，它来自一个名为 Xiyu的新创业公司。

Glow可以直接与您感兴趣的聊天机器人聊天，也可以创建您想与之聊天的AI代理：

除了发光之外，去年年底，智能技术公司还推出了一个名为 AI的模型。从引言中，它是功能性的AI助手。

像许多对话AI一样，它不仅可以撰写文章，作业甚至翻译，而且可以与之聊天，从而可以帮助完成各种简单的任务：

可以看出，是否是基于大型语言模型技术的新成立的初创公司，还是由于其知名度而决定开设新业务的公司，他们都希望获得对话AI曲目的一部分。

但是，他们有真正的枪支，还是像Web3这样的泡泡？

一些网民开玩笑：为什么不问。 （手动狗头）

有人问了这个问题：

如果它等于AI绘画中的Dall·E 2，那么在聊天机器人领域谁？

你怎么认为？

参考链接：

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