2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

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原文传送门：ChatGPT ― Release Notes

我们对ChatGPT进行了几次更新！以下是更新内容：

您现在可以在ChatGPT设置中关闭聊天记录并导出您的数据。当关闭聊天记录时开始的对话将不会用于训练和改进我们的模型，也不会出现在历史记录侧边栏中。

我们将在5月10日弃用Legacy（GPT-3.5）模型。用户将能够继续使用此模型进行他们现有的对话，但新消息将使用默认模型。

我们宣布在ChatGPT中实验支持AI插件――专为语言模型设计的工具。插件可以帮助ChatGPT获取最新信息、运行计算或使用第三方服务。您可以在这里了解更多有关插件的信息。

今天，我们将开始向等待列表中的用户和开发人员扩展插件访问权限。我们推出的插件包括：

• 浏览：一种实验性模型，知道何时以及如何浏览互联网
• 代码解释器：一种实验性的ChatGPT模型，可以使用Python，并处理上传和下载
• 第三方插件：一种实验性模型，知道何时以及如何使用外部插件。

您可以加入等待列表以尝试插件：

ChatGPT Plugin Waitlist

我们很高兴向ChatGPT Plus订户推出我们最新的模型GPT-4。

GPT-4在以下方面具有增强功能：

• 高级推理
• 复杂指令
• 更多创造力

为了让每个Plus订户都有机会尝试该模型，我们将根据需求动态调整GPT-4使用上限。您可以在这里了解更多有关GPT-4的信息。

此版本发布中，免费账户没有更新。

• 我们对ChatGPT免费计划的性能进行了更新，以服务更多用户。
• 根据用户反馈，我们现在将Plus用户默认设置为更快的ChatGPT版本，以前称为“Turbo”。我们将保留之前的版本一段时间。
• 我们推出了在国际上购买ChatGPT Plus的功能。

正如我们最近宣布的那样，我们的Plus计划提供早期访问新的实验功能。我们正在开始推出一种方法，让Plus用户可以在ChatGPT的不同版本之间进行选择：

• 默认：标准ChatGPT模型
• Turbo：优化速度（Alpha版）

版本选择很容易，在页面顶部有专用的下拉菜单。根据反馈，我们可能会很快向所有用户推出此功能（或仅推出Turbo）。

我们升级了ChatGPT模型，改进了事实准确性和数学能力。

我们很高兴地宣布ChatGPT的几个更新！以下是新内容：

我们对ChatGPT模型进行了更多改进！在各种主题上它应该更好，同时事实准确性也有所提高。

停止生成：根据您的反馈，我们添加了停止生成ChatGPT响应的功能。

我们很高兴地宣布ChatGPT的几个更新！以下是新的变化：

1. 总体性能：除了其他方面的改进外，用户将注意到ChatGPT现在不太可能拒绝回答问题。
2. 对话历史记录：您很快就可以查看与ChatGPT的以往对话，重命名已保存的对话，并删除您不想保留的对话。我们正在逐步推出此功能。
3. 每日限制：为了确保所有ChatGPT用户获得高质量的体验，我们正在实验性地设置每日信息上限。如果您被包括在此组中，则将向您提供通过向ChatGPT提供反馈来延长访问时间的选项。

要查看您是否正在使用更新的版本，请查看屏幕底部的“ChatGPT Dec 15版本”。

chatgpt 有记忆力吗 chatgpt对整个世界的影响

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ChatGPT在某种程度上具有记忆能力，但它的记忆能力有限且不像人类的记忆那样全面和持久。以下是对ChatGPT的记忆能力的详细分析：

1. 上下文记忆：ChatGPT可以在对话过程中记住先前的对话历史，以便更好地理解和回应后续的问题。通过将上下文信息传递给模型，ChatGPT可以利用先前的对话内容来生成更准确的回答。这种上下文记忆使得对话更连贯，而不是孤立地处理每个问题。

2. 局部记忆：ChatGPT的记忆是基于其模型架构中的注意力机制。模型会对输入的文本序列进行编码，并将重要信息存储在内部的隐藏状态中。在生成回答时，模型可以根据需要对先前的信息进行查询和检索，以获得更多的上下文相关信息。这种局部记忆使得ChatGPT能够在对话中处理和参考先前的信息。

3. 有限记忆容量：尽管ChatGPT可以在一定程度上记住先前的对话历史，但其记忆容量是有限的。由于计算资源和模型大小的限制，ChatGPT无法像人类那样拥有广泛和持久的记忆。它主要依赖于当前对话的上下文信息，而无法像人类那样长期记住和引用过去的经验和知识。

4. 遗忘和遗漏：由于模型的容量和训练数据的限制，ChatGPT在对话中可能会遗忘或遗漏一些重要的信息。它无法像人类那样准确地记住每个细节和细微差异，因此可能会在回答中遗漏一些关键信息或产生一些错误。这种遗忘和遗漏是由于模型的设计和训练数据的限制所导致的。

5. 模型更新和重启：当ChatGPT的模型被更新或重启时，它将失去先前对话的记忆。这是因为ChatGPT的记忆是在模型运行时动态维护的，并且不会跨会话或重新启动持久保存。因此，当模型重新加载或更新后，它将从一个干净的状态开始，并丢失之前的对话历史。

当涉及到优化ChatGPT的记忆能力时，可以考虑以下方法：

1. 上下文窗口调整：通过增加ChatGPT可以处理的上下文窗口大小，可以提高其记忆能力。更长的上下文窗口使得模型能够记住更多先前的对话历史，从而生成更连贯和准确的回答。然而，增加上下文窗口的大小也会增加计算和内存的要求，因此需要在资源和性能之间进行平衡。

2. 长期记忆机制：引入一种特殊的机制，使ChatGPT能够具备类似于人类长期记忆的能力。例如，可以在模型中引入记忆单元或记忆机制，允许ChatGPT将重要的信息存储和检索到更长时间范围内。这种机制可以帮助模型处理长期依赖和跨会话的信息。

3. 多模态输入：将ChatGPT的输入扩展到多模态数据，如文本、图像、语音等，可以增强其记忆能力。通过引入更多的感知模态，模型可以从多个角度获取信息，并综合利用不同模态之间的相关性来增强记忆和理解能力。

4. 外部记忆存储：ChatGPT可以与外部存储结合，如知识图谱、数据库或文件系统等，以获取更全面和持久的记忆。这种外部记忆存储可以作为ChatGPT的扩展记忆库，供其查询和检索相关信息。这种方法可以提高模型在特定领域或具体知识存储上的记忆能力。

5. 强化学习和经验回放：通过结合强化学习和经验回放的技术，可以让ChatGPT从之前的对话经验中学习，并利用这些经验来提高记忆和回答的准确性。强化学习可以使模型通过与环境交互来优化记忆和回答的策略，而经验回放可以帮助模型重复学习和回顾之前的对话。

6. 人机协同记忆：将ChatGPT与人类专家或用户进行协同记忆可以提高记忆能力。在对话过程中，人类可以提供额外的信息、补充记忆或纠正错误，从而增强ChatGPT的记忆和回答准确性。这种人机协同记忆可以通过交互式对话、编辑和反馈机制来实现。

总的来说，ChatGPT具有一定的记忆能力，可以在对话中记住先前的上下文信息，并在回答中参考和利用这些信息。