用户：这张图有什么好笑的？一个面板一个面板地描述它。

GPT-4：该图显示了带有三个面板的“Lightning Cable”适配器的包装。

面板 1：带有 VGA 连接器（一种大的蓝色 15 针连接器，通常用于计算机显示器）的智能手机已插入其充电端口。

面板 2：“Lightning Cable”适配器的包装，上面有 VGA 连接器的图片。

面板 3：VGA 连接器特写，末端有一个小型闪电连接器（用于为 iPhone 和其他 Apple 设备充电）。

这张图片中的幽默来自将过时的大型 VGA 连接器插入小型现代智能手机充电端口的荒谬做法。

GPT-4还能看得懂图表，还能帮你分析！

GPT-4 的高级推理能力超越了 ChatGPT。

在下面这个例子中如果要进行这种多角度的复杂推理，ChatGPT最后给出了一个错误的答案。

这里是想告诉大家，安全级别提高了，想通过调教它，让它 “越狱” 说一些不该说的话越来越难了。

通过人类反馈进行训练

我们加入了更多的人类反馈，包括ChatGPT用户提交的反馈，以改善GPT-4的行为。我们还与50多名专家合作，提前获得AI安全和安全领域的反馈意见。

来自实际使用的持续改进

我们将从之前模型的实际使用中得出的经验教训应用于GPT-4的安全研究和监控系统中。与ChatGPT一样，随着更多人使用，我们将定期更新和改进GPT-4。

GPT-4辅助的安全研究

GPT-4的高级推理和指令遵循能力加快了我们的安全工作。我们使用GPT-4帮助创建模型微调的训练数据，并在训练、评估和监控中迭代分类器。

虽然越狱越来越难了，但是OpenAI对于大家调教和自定义GPT的性格也做了很好的迭代。下面这张图是官方展示的GPT-4的页面，可以看到这里有一个新的 system 的输入框，就是输入AI的身份属性的。

这个模型的输出可能存在各种偏差 OpenAI 在这方面已经取得了进展，但还有更多工作要做。OpenAI 的目标是使人工智能系统具有合理的默认行为，反映广泛用户的价值观，允许在广泛范围内对这些系统进行定制，并征求公众对这些范围的意见。

GPT-4 还是缺乏对其数据截止日期（2021年9月）之后发生的事件的了解，并且不会从其经验中学习。它有时会出现简单的推理错误，这些错误似乎不符合跨越如此多个领域的能力，或者在接受用户明显错误的陈述时过于轻信。有时，它可能像人类一样在解决难题时失败，例如在其生成的代码中引入安全漏洞。

GPT-4在其预测中也可能会自信地出现错误，并且不会在可能犯错时仔细检查工作。有趣的是，基础预训练模型高度校准（其对答案的预测置信度通常与正确的概率相匹配）。然而，通过我们当前的后期训练过程，校准会降低。

基于 GPT-4 的产品

官方给了6个加入了 GPT-4的产品，借此我们可以看到它的广阔应用空间。

Duolingo

一款语言学习类APP，Duolingo 把 GPT-4接入产品，进行角色扮演，让人工智能跟用户去对话，纠正语法错误，并且把这一功能融入产品的游戏化。

Be My Eyes

这是一款为视力障碍人士提供的产品，其实一直以来大部分的盲人类产品都只能识别文字。现在他们可以借助 GPT-4的图像识别分析来看这个世界。

摩根士丹利

作为财富管理领域的领导者，摩根士丹利维护着一个内容库，其中包含数十万页的知识，涵盖投资策略、市场研究和评论以及分析师见解。大量的信息分布在许多内部网站上，主要是 PDF 格式，需要顾问浏览大量信息以找到特定问题的答案。这样的搜索可能既费时又麻烦。

借助 OpenAI 的 GPT-4，摩根士丹利正在改变其财富管理人员查找相关信息的方式。

可汗学院

用来探索 GPT-4在教育中的应用，对特定学生差异化教育，抹平教育资源带来的差距。

可汗学院是一家非营利组织，其使命是为任何地方的任何人提供免费的世界一流教育。该组织为所有年龄段的学生提供数以千计的数学、科学和人文课程。

但是每个学生都是独一无二的，他们对概念和技能的掌握也各不相同——相差很多。有些人可能会轻而易举地学会，而另一些人则需要手把手的帮助。当疫情扰乱了无数的教育系统时，这种差距只会加深。

“考虑到每个人的不同需求，让他们不断进步是一项挑战，”可汗学院的首席学习官 Kristen DiCerbo 说。“他们都处于不同的层次，他们都有不同的差距，他们都需要不同的东西来前进，这是我们长期以来一直试图解决的问题。”

今天，可汗学院宣布将使用 GPT-4 为 Khanmigo 提供支持，Khanmigo 是一种人工智能助手，既可以作为学生的虚拟导师，也可以作为教师的课堂助手。

最后，越来越不OPEN的OpenAI

OpenAI在介绍 GPT-4 的 98 页论文自豪地宣称他们 “没有” 披露他们训练集的内容。虽然这并不意外，但是这让大家开始对他们宣称的对安全性的顾虑开始怀疑,这种非常不开放的大模型真的会一直站在巅峰么？永远都没有挑战者么？

目前在语言大模型领域，OpenAI的 GPT-4 无疑是最强的，但是未来呢？会不会出现一个类似在AI绘画领域的 stable diffusion 来打破这个垄断的局面？

让我们在接下来的一年里拭目以待。

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