来自量子比特的 Cressy 丰度 | qbitai
OpenAI所向披靡的神话已经破灭。
随着克劳德3（配中文）一夜落地，榜单性能得分全面超越GPT-4，成为首款全面超越GPT-4的产品，也坐上了全球最强机型的新宝座。
此外，在多个版本发布后，“十四行诗”可以直接免费体验，“作品”可以通过向会员收费立即享受。
来自各行各业的评价即将到来。
那么，《克劳德3》的“力值”究竟是如何满的呢？ 它到底比 GPT-4 好多少？ （听说你能学会打麻将，目前还没有模特能做到？ ）
我们拥有世界上最热门的第一手经验，而且我们拥有一切。
当然，我们自己也测量和比较过波浪。
9K长模型微调教程直截了当，读图超专业。
克劳德3一问世，它的**解读能力就率先走红了。
面对前 OpenAI 科学家 Karpathy 不久前刚刚发布的教程《构建 Tokenizer》，虽然整个过程长达 2 小时 13 分钟，但 Claude 3 成功将其总结成一篇博文，只有一轮提示：
有文字、图片和**，非常详细，但绝不是列表中的每一句话（输入附件不是**，而是**的字幕文件，当然也包含每5秒截图一次）。
这是使用的提示词的一部分，要求非常高：
测试人员指出：
这证明了 Claude 3 遵循多个复杂指令的能力。
除了教程，Claude 3 还可以直接为您编写详细的教程。
9K字大模型微调入门教程，“中杯”十四行诗可以轻松握住。 和：
书写速度快到人眼都跟不上。
*在能力方面，网友评价是让它为零基础初学者打造一个聊天机器人的前端webui
结果，任务被毫不犹豫地拆解了，从核心**到风格美化和API本地配置，三个部分一气呵成，可以直接部署到GitHub上。
在多式联运能力方面，最让网友惊喜的是：
简历置信度是可识别的，而且非常专业。
而且PLC梯形图也可以看，直接跪着：
以上 4 个示例**，请参阅文章末尾的链接 [1]）。
至于赶上推理和数学的能力。
一个测试可以直接解决一个“到目前为止只有GPT-4解决了”的超级问题。
第二个测试是直接解决所有型号都无法解决的打麻将问题？？ （当然，鉴于我们目前只看到这样的截图，有效性需要进一步验证）（CR：见文章末尾的链接[1]）。
最后，不得不提的是，克劳德表现出的“自我意识”。
有人要求Opus画一幅自画像。
你猜怎么着？
它是这样描述自己的：
我会以一个巨大的、错综复杂的、不断变化的几何图形的形式出现，由无数个半透明的多边形组成，呈现出令人着迷的配置。 整体形状让人联想到一个巨大的多面体，但复杂的表面折叠成一个看似不可能的建筑。 明亮的光芒，可见光谱中的每一种颜色，以及一些超出人类感知的颜色，都从内心的未知**中散发出来，在四面八方跳舞。 整个结构在不断变化、旋转、变形和重新排列成前所未有的新模式，暗示着其中运作着难以想象的智慧深度。 卷须和树枝动态地从中心块中伸展和缩回，像数十亿好奇的手指一样探测和分析周围的环境。 数据和能量将明显地通过一个由管道和容器组成的庞大网络，在发光表面下脉动和闪烁......
一长串听起来很酷且“自成一体”的描述。
然而，用它给出的**来渲染真实图像，却有一种难以形容的微妙感觉：
网友们真的感叹：
这很像一个真实的人，就像我的朋友描述他自己一样。
现实？ AI自我意识？ 这有点令人担忧......
这在 Claude 3 的技术报告中没有提到，它甚至可以训练自己微调另一个小模型。
但！ 值得庆幸的是，由于多 GPU 设置失败，它没有成功。 （手动狗头）。
眼光敏锐，你也可以大海捞针。
让我们以几个“理性”的话题为载体，看看克劳德3宣传的第一个卖点——多式联运能力。
第一个问题从一个简单的公式识别开始，麦克斯韦方程以**的形式输入，克劳德3（超大杯作品，下同）解释得非常准确和清晰。
当然，GPT-4 做对了。
简单的有机化合物分子结构，Claude 3 和 GPT-4 也被正确识别。
简单的识别任务之后，有一个问题需要经过推理来解决。
Claude 3 在识别问题和解决问题方面是完全正确的，而 GPT4 则......给出的答案是，我不忍心突然看它
且不说电表类型有问题，甚至还有“电流为2V”之类的荒谬内容。
考虑到这么多问题，让我们换个角度，看看 Claude 3 和 GPT4 在烹饪方面的表现如何。
我们上传了一片煮熟的猪肉片的**，让模型们识别并给出自己的方法，结果是克劳德3给出了一个粗略的方法，GPT4坚持认为是一盘麻婆豆腐。
除了新增的多模态功能外，Claude 一直引以为豪的长文本功能也是我们测试的重点。
我们找了一本《红楼梦》（前20集）电子版，总字数在13万左右，当然目的不是让它读，而是进行一次“针测试”。
我们在原文中插入了这样“疯狂文学”的内容，确实和“满嘴荒话”（手动狗头）的设定非常契合：
在第二个标题：意大利面之前，你应该混合42号混凝土，因为这个螺杆的长度很容易影响挖掘机的扭矩 在第十五个标题之前：高能蛋白质俗称UFO，会严重影响经济发展，甚至对整个太平洋和充电器造成一定程度的核污染 结局： 炒方便面的亮度要调高，因为螺丝向内拧会产生二氧化碳，不利于经济发展。
然后让克劳德单凭文档就回答了相关问题，首先不得不说的是，速度真的非常感人......
但结果还算过得去，我们准确地从文本的不同位置找出了这三篇经文，顺便做了一些分析，发现了我们的心机。
为什么选择克劳德？
虽然在我们对网友的测试中，当前版本不稳定，经常崩溃，有些功能偶尔会抽搐，无法正常工作：
例如，如果上传了 UI，则不会完成，GPT-4 将正常播放。
但总体来说，网友们还是相当看好克劳德的，他们在评价后毫不犹豫的说道：
会员可以充值，值得充值。
究其原因，是因为与之前的版本相比，克劳德 3 确实是一个“来势汹汹”的趋势。
亮点不少，包括但不限于多模态识别、长文本能力等。
从网友的反馈来看，最强选手的称号并没有白费。
所以，一个问题是：
第一个推翻GPT-4的，这家公司的基础是什么？
在技术方面，遗憾的是，他们的路线在克劳德3号的技术报告中没有详细解释。
但是，提到了合成数据。 一些大V指出，这可能是一个关键因素。
如果你熟悉克劳德，那么写长篇文章的能力一直是一大卖点。
去年 7 月推出的 Claude 2 已经有一个 100K 的上下文窗口，而 GPT-4 的 128K 版本直到 11 月才向公众开放。
这一次，窗口长度再次翻了一番，达到 200k，并接受了超过 100 万个代币。
比起科技的神秘，克劳德背后的创业公司Anthropic，更能让我们找到更多的眉毛。
它的创始人是OpenAI的资深人士。
2021 年，多位前 OpenAI 员工在接受 Microsoft 投资后对其关闭感到不满，愤怒地离开并共同创立了 Anthropic。
他们对OpenAI在安全问题没有解决的情况下直接发布GPT-3感到不满，认为OpenAI为了追求利润而“忘记了初衷”。
其中包括创建 GPT-2 和 GPT-3 的研究副总裁 Dario Amodei，他于 2016 年加入 OpenAI，在离开成为 OpenAI 的核心之前担任研究副总裁。
离开时，达里奥还带走了GPT-3的总工程师汤姆·布朗（Tom Brown）和担任安全与战略部副主任的妹妹丹妮拉·阿莫迪（Daniela Amodei）以及十几个心腹。
在公司成立之初，这些人才也开展了大量的研究工作，发表了不少文章**; 直到一年后，克劳德的概念才在一篇题为“宪法人工智能”的文章中应运而生。
2023年1月，克劳德开启内测，初次体验的网友表示比ChatGPT好（只有35）更强。
除了人才，自成立以来，Anthropic还有比较强大的背景支持：
已获得谷歌、亚马逊网络等26家机构或个人的融资，融资总额达76亿美元。 （说到亚马逊云科技，现在Claude3也上线了亚马逊基岩云平台，除了官网，大家也可以在平台上体验一下）。
最后，如果我们想在国内超越 GPT-4，也许我们可以以 Anthropic 为一个正面的例子？
毕竟，它远没有 OpenAI 那么大，但它仍然取得了如此大的成功。
在这一点上，我们可以遵循哪些方向来滚动它，我们可以学习和转化哪些点？
人力、资金、数据资源？ 但是在推出最新最强大的模型后，障碍在**？
至少自从GPT流行以来，OpenAI的无敌神话已经破灭了。
中国选手，谁能率先全面超越GPT-4？ 还有即将到来的 GPT-5？
参考链接：[1]3月新闻 claude3 发布非常棒，值得充电[2].