机器之心报道
机器之心编辑部
关于 AI 的问题，可以直接问 AI。
新上线的 可谓是火爆出圈，这个对话模型可以回答后续问题，承认错误，挑战不正确的前提，还能帮你修改代码中的 bug……
只要和它聊上几句，一会儿功夫它就能把问题给你解决了。例如用户要求：「 帮我解释一下文中正则表达式的含义。」：安排。密密麻麻的解释了一大段内容，应该是解释清楚了。
由于的性能过于优秀，网友们纷纷开始整新活，仿佛不把玩出百十个花样不罢休。更有人毫不夸张的说，这哪是个机器，这简直就是一个活脱脱的 Stack 啊。
显然，这位推特用户也有同样的感受「在短期内，我已经预见到一些网站将受到极大的威胁，Stack 就是其中之一。自从 和现在的 出现后，我使用网站的次数已经大大减少了。」
「我刚刚与 就现代物理学的历史进行了大约 20 分钟的对话。如果我在高中和大学期间有这样一位老师……OMG。我认为我们基本上可以重新审视大规模教育的概念。我们所知道的大学将不复存在。」一位网友表示。
马斯克都忍不住说了一句：「 非常好。我们离强大到危险的 AI 不远了。」
编程问答机器
作为一种对话式大型语言模型， 最擅长的就是回答用户提出的问题，最关键的是 具备与编程相关的基础知识。这就让 成为类似于 Stack 的编程问答工具，只不过回答问题的是个 AI。
首先， 可以轻松回答与计算机相关的问题：
另一方面，从网友的试用情况看， 在编程方面非常「聪明」，例如提问：「打印出一只大狗」， 就回答了一整段程序，该程序能用字符拼接成狗的形状：
当用户命令 找出一段程序的 bug 时，它不仅可以清晰地描述 bug 及原因，还能自动修复 bug，写出一段正确的程序：
会考试的
让模型去参加考试已经屡见不鲜，不知道 参加考试的话表现会怎样。有人表示，ta 已经替大家试验过了， 通过了 2022 年的 AP A 考试。最后得分 32 分，满分 36。
这门考试的难度等同于大学 CS（计算机科学）专业课第一学期难度，下面是考试内容的部分截图，看起来通过考试还是有些难度的。
还有网友让 参加了完整的 SAT 考试。SAT 全称为 Test，也叫学术能力评估测试，与 ACT 考试 ( Test) 相似，被称为「美国高考」，考试总分为 1600 分，分为阅读（400 分）、文法（400 分）和数学（800 分）三个部分，另有总分为 24 分（阅读理解 8 分，文章分析 8 分，英语写作 8 分）的作文（选考）部分。 拿到了 1020 分。根据美国大学委员会的数据，1020 这个分数段大概排在前 52% 的位置。
会编写游戏的
让 编写个小游戏不知道能不能用，对 来说，这不是个事。有用户在不到一个小时的时间里，就从头生成了一个小游戏，最关键的是用户零编码，只需输入提示就可以。如果中间有问题，告诉 ，它会帮你解决。
例如用户表示：为一款关于挖掘宝藏的游戏想出 5 个名字，名字的首字母拼写为 GPT。
：Gold Pit , Great Pit ,Grand Pit ,Grave yard Pit , Pit .
用户：我想启动一个名为 GPT（ Pit ）的项目，这样我们就可以一起开发游戏了。我想使用实时视图，而不是使用 ecto。我应该使用什么命令?
：mix phx.new gpt —no-ecto —live
用户：我有一个叫 GPT 的应用。我们要做一款游戏。为这个应用程序写一个 模块，它有 3 个元素：标题需要写着「GPT: , Pits & 」；从 0 开始的 Gems 计数器；一个写着「Dig up the next grave」的按钮。当我点击按钮时，我要么获得 10 个宝石，要么掉进坑中死亡的几率是 50%。如果我死了，gem 计数器就会显示「You fell into a pit. You are dead。」
给出了一个代码链接，然后给出了一些说明。
在之后的用户和 的对话中，用户遇到的问题， 逐一帮助解决，最后用户生成了一个在线可玩的游戏，如下图所示。
此外， 虽是一个对话式的语言模型，它本身不能生成多模态内容，但我们可以把它看作一个中间模型，比如把 和 结合使用。
例如，有网友要求 生成随机的艺术 ，然后把 作为 的输入，结果生成了一副艺术性很强的画作。
这种不指定具体生成内容，只说明领域的内容生成方式或许能够打开 AIGC 的新思路。
当然，作为一个AI模型， 的性能还有提升空间，特别是对于各种具体应用。研究团队表示，后续将根据用户反馈继续改进 ，避免该模型随机生成错误内容。
参考链接：
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