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　　文心一言开放内测申请的时候，我第一时间提交了申请。

　　但不太清楚百度的逻辑，我等了几天依然没有过审。

　　从已经参与内测的用户反馈来看，对文心一言的评价非常两极化。

　　一是还算不错，达到或者超出预期。

　　应该说ChatGPT金玉在前，给大家的震撼非常大，文心一言作为中国自己的产品，和烧了几十亿上百亿美刀的全球顶级产品有差距，非常正常。

　　关键要看有没有代差。

　　代差不是回答的问题离谱不离谱（无非是语料库训练量的差异），而是“思考”的逻辑有没有问题。

　　二是用嘲讽的态度来看，尤其是回答的问题出错时。

　　以下文章来源于星空财研 ，作者天渊三

　　一、AI的终极任务是提高生产力

　　作为生产力工具，分几个方面来验证（因为我的申请一直未通过，以网友的测试效果为依据，可能不够准确）。

　　1、在文案设计、文字理解方面，和ChatGPT大致不相上下，百度对中文的理解力应该更好一些；

　　2、代码只懂一点点，作为编程工具，比ChatGPT差异巨大；

　　3、英汉互译尚可，百度翻译的底子还是有的，专业的翻译距离ChatGPT有一些差距；

　　4、逻辑思维能力比较差，这点的根源，主要还是训练量不足。

　　其中文案方面已经可堪商用了，可以大幅提高生产力。

　　但是，不太会写代码问题就比较大。

　　ChatGPT对代码的熟悉主要依赖于Github，微软收购了Github，几乎全球最优秀的代码都成了ChatGPT的语料库。

　　百度没有这个优势，也就很难在代码方面实现生产力的突破。和其他平台对接的时候，可能开发量就比较大，不像ChatGPT怼上就可以用。

　　ChatGPT和MS Office的结合，产生了奇妙的化学反应，Copilot可以通过AI来生成PPT，来编制Excel，打工人有了新的生产力。

　　我个人认为，Copilot是个非常棒的ChatGPT落地的场景展示，但Copilot本身可能是个伪命题。

　　让我们来模拟一个场景：乙方用Copilot给甲方画了花里胡哨的PPT，甲方要想了解其中的核心要点，再用chatpdf提炼，生成几行Word。

　　很可能，乙方的全套演示资料，就是这几行Word委托AI自动生成的。

　　为什么特斯拉的汇报改成Word而废弃了PPT和思维导图？

　　我想大概就是马斯克早就看透了一切。

　　二、为什么百度做不好文心一言

　　从技术上讲，我不认为文心一言和ChatGPT有太大的代差，差的可能是训练量。

　　但是，文心一言一定是干不过ChatGPT的。

　　为什么？

　　在ChatGPT横空出世之前，谁是AI圈的王者？

　　谷歌。

　　为什么OpenAI先于谷歌推出来ChatGPT这种强大的产品？

　　除了技术突破有一定的偶然性外，和谷歌本身的定位也息息相关。

　　谷歌现在本质上是个搜索引擎公司，靠着广告业务吃饭。如果谷歌推出来ChatGPT，那么谁还去搜索引擎看广告？

　　微软在搜索引擎领域，远远落后于谷歌，bing的占有率极低，所以它有足够的勇气来突破。

　　回到百度，其实是一回事。

　　搜索引擎带来的广告收入，是百度的命根子，文心一言过于强大了，谁去看广告？

　　基于此，我个人认为百度在AI方面可能会有很强的技术积累，但很难拿出革自己命的产品。

　　三、破局者：ChatGLM

　　谁能担当起这个重任呢？

　　也许ChatGLM可以。

　　它是由清华大学知识工程实验室 ( KEG ) 与智谱 AI 共同研发的一个大规模中英文预训练语言模型，参数 1300 亿，2022年 8 月正式对外发布。

　　据官方介绍，ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路，在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练，通过有监督微调等技术来实现人类意图对齐（就是让机器的回答符合人类价值观、人类期望）。不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构，GLM-130B 是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。

　　从某种意义上讲，OpenAI是大力出奇迹的结果，并不代表这个路线是唯一的路线。ChatGLM大致就是一个稍有不同的路线，并且这个路线充满了光明。

　　和OpenAI烧了十几万张A100显卡相比，ChatGLM的开源版只需要消费级显卡就可以单机部署，这才是真正令人感到震惊的。

　　另外，ChatGLM还支持海光、N腾和申威，这个的意义，你懂的... ...

　　据测试反馈，它的编程能力还是有点强的。

　　开源+单机部署，想想就很兴奋。

　　加油！

　　我去买新显卡了~~

　　四、第一批踏上ChatGPT风口的，已经赚了一百万了。

　　他们是靠AI创作作品吗？不，他们是靠贩卖工具包。

　　最近，美国版权局发布了一个通告，称ChatGPT、midjourney等AI工具创作的作品不受版权保护。

　　然而，文字创作方面，ChatGPT已经能够做到以假乱真，很难鉴定人与AI的区别；在绘画方面，现在的AI还有浓浓的AI风，但随着AI的不断完善，训练量继续加大，也越来越难以分辨。

　　从本质上来说，AI用的模型背后，是海量的全人类共同的知识（照片、图片等）训练的结果，所以将AI创作的作品认为是全人类的共同创业，似乎逻辑上没问题。

　　但是，人类的创造力就一定那么的“独特”吗？归根结底，不也是在前人不断积累的基础上形成的吗？

　　总有一天，人类要面对一个终极问题：作为人类，智慧和AI的区别是什么？

　　Midjourney是一款非常优秀的AI绘图软件，标准版月租只有30美金，却能生成非常专业的图片。

　　但是如果想要得到足够精致的效果，需要输入非常详尽的关键词。

　　比如下面这段话，经过ChatGPT转化为英文，再喂给midjourney，竟然出现了惊艳的效果。

　　披绣闼，俯雕甍，山原旷其盈视，川泽纡其骇瞩。闾阎扑地，钟鸣鼎食之家；舸舰弥津，青雀黄龙之舳。云销雨霁，彩彻区明。落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。渔舟唱晚，响穷彭蠡之滨；雁阵惊寒，声断衡阳之浦。

　　我把这个译文转给学妹，她看了ChatGPT的翻译质量，作为大学专业英语的老师，她也感到无比惊叹：牛了。

　　把转化好的英文再通过梳理，送到midjourney，让人叹为观止的效果出现了：

　　输入阿房宫赋呢？

　　还是要感慨下，ChatGPT直接翻译文言文竟然还颇有诗意。

　　由midjourney输出的图片，已经超越了绝大多数人类的想象力和创造力。

　　不过，想要精准的使用和控制midjourney并不容易，需要非常细致的英文描述。于是，有人开发了所谓的“提词器”兜售，卖给英语和midjourney用的都不熟练的人。

　　有人用ChatGPT生成故事脚本，然后再由midjourney生成几十张照片，配上DiffSinger（国产AI声音工具）的毫无破绽的配音，一个由AI创作的故事视频就诞生了。

　　随着AI工具成为生产力，愿意掏钱学习和试错的用户也越来越多，引导用户进入AI领域的“通道商”们大发横财。

　　已经在AI赛道开始获得收益的，有以下这么几类：

　　1、卖VPN的，你懂的。不过，有不少人反馈，花钱充了值平台方跑路了；

　　2、卖AI服务包的，比如9块9包100条ChatGPT对话，99包10幅AI绘画，这种跑路的也很多；

　　3、卖“提词器”软件的，相对来说，这是最“厚道”也是最赚钱的AI创业群体之一，这些词是真正可用的（大多是从其他平台拼凑来）；

　　4、利用自媒体功能卖教程的，其实这类教程可以很容易的找到，赚钱主要靠的是查找和搜集能力。