ChatGPT热度不减，赛道越来越卷！

自 ChatGPT 发布以来，它的能力不断被人们解锁，比如写神经网络、做智能音箱。人们在试用中慢慢发现，数学能力是 ChatGPT 的一大短板，连简单的「鸡兔同笼」题都能算错。

自从 ChatGPT问世后，人们就一直在解锁其功能，比如编写神经网络，制作智能音箱。经过试练，大家渐渐意识到， ChatGPT的数学技能是一个很大的缺陷，甚至可以把一个简单的“鸡兔同笼”题目给搞砸了。

也许正是出于这样的原因， ChatGPT发布了一个重大的升级：「真实性」和「数学能力」。

这是 ChatGPT自11月份发布后的第3次升级，但是因为“升级指南”太过含糊，用户还得继续摸索。安永公司的 CTO Nicola Morini Bianzino在近期一次公共场合中称，公司没有「杀手级」的应用案例来将 ChatGPT应用于企业界。不过，情况也许会迅速发生变化，他预计，在接下来的6至12个月里，将会有许多试验，特别是在公司可以利用 OpenAI API在 ChatGPT上建立以后。

Bianzino形容产生型人工智能在企业中的作用是「AI 的辩证法」。“知识企业往往以平面平面的形式来储存信息，这使得人们很难访问、互动和对话。我们试图在20,30,40年前建立一个专业的体系。由于他们过于僵化，所以并不那么顺畅。我想这种技术可以解决很多问题。"尼古拉·莫里尼·比安齐诺说。

同时， ChatGPT公司的竞争对手也在持续增加，使得比赛更加“卷”。从 Anthropic公司的克劳德， DeepMind公司的 Sparrow，谷歌的 LaMDA，以及 Character AI，这些新的竞争对手好像一天一天都在增加。尽管 ChatGPT功能很强，但是在学校作业和发表论文等方面，其使用不当也引起了广泛关注。于是，研究者们就对诸如 ChatGPT这样的大规模的语言建模（LLM）进行了研究。马里兰大学的一些学者，在诸如 ChatGPT这样的语言模式中，研究了数字图像中的数字图像。在《A Watermark for Large Language Models》的文章中，他们给出了一个有效的水印结构，该结构可以在不需要调用 API和参数的情况下，利用有效的开放源码技术对其进行有效的识别。

总的来说，人工智能生成的文字识别技术每天都在不断地被改进，像 ChatGPT这样的大规模的语言建模将会变得更加规范，从而提高人工智能的使用效率。