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Post by account_disabled on Jan 24, 2024 7:02:32 GMT
你真的想要一个 英语学生——即使是一个特别熟练的学生——来控制你的营销信息和文案吗?我也不。 如果你不关心人工智能参加标准化测试的能力,而只想知道它能多好地完成你想要的事情,这仍然是个好消息。来自报告: - 在遵循用户意图的能力方面比以前的模型有了显着的提高。在提交给 和 的 , 个提示的数据集中,对于 . % 的提示, - 生成的响应优于 - . 生成的响应。 因此, - 比 - . 更有可能为您提供所需的内容。那太棒了。不过,重要的是要记住,尽管新模型的性能有所提高,但它仍然具有我们从现有人工智能朋友那里知道和喜爱的所有相同局限性。 报告中的另一段引用: 尽管有其功能, - 与早期的 模型具有类似的 电话数据 局限性:它不完全可靠(例如可能会出现“幻觉”),上下文窗口有限,并且不能从经验中学习。使用 - 的输出时应小心,特别是在可靠性很重要的情况下。 事实上,幻觉可能会成为比以前更严重的问题,因为人工智能越好,人们就越容易相信它所说的。对于 - 和 - . ,人们很清楚该模型完全会编造一些东西,因为这种情况发生得太频繁了。由于更新更好的模型这样做的频率较低,因此当它们产生幻觉时,我们可能无法注意到或对其进行事实核查的风险更大。 所以朋友们要保持警惕。而且,这是非常激动人心的时刻。 使用混合内容解决程序化 的两个最大障碍 作者:瑞安·萨金特 · 年 月 日 · 分钟阅读 内容 参与该计划(主要内容) 认识你的新机器人霸主 如何构建程序化 内容 解决不可能的问题 最出色的搜索引擎优化策略可能会因两个简单的瓶颈而脱轨:内容创建和谷歌不断变化的标准。 乍一看,人工智能似乎可以轻松解决前者,但同时增加了后者的风险。人工智能在扩展内容创作方面的力量——或者至少是免费构建平庸的内容——现在已经得到充分证明。 中的每个人都生活在担心算法更新会对来之不易的结果造成严重破坏的恐惧中。然而,人工智能并不能立即解决 的两大障碍。使用 、 或类似工具构建文章 - 并不能真正解决大规模生产问题。
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