chat GPT 4与chatgpt 4o有什么区别

目前让 ChatGPT 直接生成思维导图可以通过以下方式： 利用 GPTs 结合第三方平台如 Gapier 提供的 API 来实现。例如，在某些场景中包含两个具体案例，即如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图，以及如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。但在过去，ChatGPT 本身无法直接生成思维导图，当遇到复杂代码或长篇文章需要思维导图快速预览整体逻辑或结构时，只能利用 AI 进行提炼后，再找到一款思维导图软件来转换，较为繁琐。

ChatGPT 的原理可以用浅显的语言逐层说明如下： 首先，它获取与迄今为止的文本相对应的 token 序列，并找到表示它们的嵌入（即一组数字的数组）。 然后，在这个嵌入上进行操作，以“标准神经网络方式”，值“逐层流动”到网络的连续层中，从而生成一个新的嵌入（即一个新的数字数组）。 接着，从这个数组的最后一部分生成一个大约有 50,000 个值的数组，这些值将变成不同可能的下一个 token 的概率。 关键是，这个流程的每个部分都是由神经网络实现的，其权重由端到端的网络训练确定。 此外，您还可以通过以下资源更深入地了解： 视频： 《ChatGPT 诞生记：先捞钱，再谈理想｜OpenAI 翻身史》，林亦 LYi 讲解， 《【渐构】万字科普 GPT4 为何会颠覆现有工作流》，YJango 讲解， 《终于有人把 chatGPT 说清楚了——全网最深入浅出的 chatGPT 原理科普》，新石器公园讲解 文章： 《ChatGPT 中，G、P、T 分别是什么意思？》， 《大白话聊 ChatGPT》，逐字稿：

ChatGPT 的训练过程较为复杂，主要包括以下方面： 1. 数据获取：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，数量达数百万亿字。 2. 硬件支持：使用现代 GPU 硬件，以并行计算数千个示例的结果。 3. 训练方式： 基本概念：训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。 操作过程：神经网络由简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 4. 训练目的：不是记忆，而是学习“提问和回答的通用规律”，以实现举一反三。但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料等缺点，导致缺乏及时性和准确性。 5. 规模与效果：在训练中，一些文本会被重复使用多次，而其他文本只会使用一次。尽管没有根本的理论确定所需的训练数据量和网络规模，但实践中，ChatGPT 成功地从大量文本中进行了训练，其成功表明神经网络在实现基于人类语言算法内容的模型时相当有效。

以下是 ChatGPT 在不同系统的下载方法： 苹果系统： 中国区正常无法下载，需要切换到美区。美区 Apple ID 注册教程可参考知乎链接：。最终在 Apple Store 搜索 ChatGPT 并下载安装，注意别下错。 安卓系统： 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，别下错。 可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，解决方法如下： 在 google play 点按右上角的个人资料图标，依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。 若账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡即可，填写信息时地区记得选美。 如果回到 google play 首页还搜不到 ChatGPT，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。

在多轮开放式问题基准 SuperCLUEOPEN 测评中，国内模型中文心一言 4.0 的胜率国内最高，接近 30%。胜率超过 25%的国内模型还有智谱清言、通义千问 2.0 和 AndesGPT。 在 200 亿参数量级的开源模型中，Baichuan213BChat 的胜率排在首位。 在工具使用的测评中，国内模型中智谱清言表现不俗，取得了 83.78 的高分，排名国内第一。紧随其后的是文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。 综合来看，国内大模型中各有优势，具体的评分会因不同的测评维度和标准而有所差异。

以下是关于 chatgptonwechat 总结群聊插件的相关信息： sum4all 插件： 本项目为大模型内容总结服务，有微信插件、telegram 机器人、iOS 快捷指令三个版本，其中微信插件需要自行部署，需配合 chatgptonwechat 项目。 支持联网搜索。 支持多轮追问。 支持文章链接总结，且支持发送到在线笔记。 支持文件内容总结，包括 pdf、docx、markdown、txt、xls、csv、html、ppt。 支持图片总结，包括 png、jpeg、jpg（最近好像不行，也可能是配置有误）。 支持视频、播客内容总结，包括抖音、b 站、小红书、YouTube 等。 支持多种内容总结服务，可自由组合。 支持自定义 prompt。 支持自定义搜索、追问提示词。 googleSearchOnWechat 插件： 插件介绍：通过 Google 搜索或图像搜索来获取信息，并利用 ChatGPT 对结果进行总结，以获得更精准和详细的答案。同时，搜图功能让用户能够通过在网络上搜索图片来增加可玩性。 git 地址：https://github.com/Yanyutin753/googleSearchOnWechat.git

以下是关于 ChatBot 搭建的相关知识： 1. 先行者 ChatGPT：2022 年 11 月，ChatGPT 横空出世，背后基于 GPT3.5。GPT3.5 与 InstructGPT 同源技术。训练 ChatBot 一般需要以下几个阶段： 阶段 0：PT 阶段（Pretrain），建立模型的 capacity，确定模型各方面能力的天花板。 阶段 1：SFT 阶段（Supervised Finetune），让模型学会 conversational format，即知道对话应按何种形式展开。 阶段 2：RLHF 阶段（Reinforcement Learning from Human Feedback），细分为 RM（Reward Model）阶段和 RL（Reinforcement Learning）阶段，能激发模型具备多种能力，包括但不限于 safety、reasoning 和 stability。 2. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程：。 可以实现：打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等）以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用的区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。 本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。

以下是关于 ChattoExcel AI 的相关信息： ChatOverview 概述： 默认情况下，Cursor Chat 在 AI 窗格中，位于主侧边栏的对面。 可以通过按 AI 窗格右上角的“以前的聊天”按钮，或按 Ctrl/⌘ + Alt/Option + L 来查看聊天记录。可以单击任何聊天线程返回并查看组成该线程的消息，还能通过单击笔图标修改线程的标题，或者在将鼠标悬停在历史记录中的线程上时通过单击垃圾桶图标来删除线程。Cursor 线程的标题只是第一条消息的前几个单词。 Rules for AI AI 规则： 可以通过修改 Cursor Settings 下的 Rules for AI 部分（位于> General > Rules for AI）向 Cursor 添加自定义指令。此自定义指令将包含在诸如 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘ K 等功能中。 ChatOverview 概述： 用户消息包含您键入的文本以及您引用的上下文。您可以返回任何以前的用户消息来编辑和重新运行查询，这将覆盖此后的所有消息并重新生成新消息。 AI 消息是您选择的 AI 模型生成的响应，它们与前面的用户消息配对。AI 消息可能包含已解析的代码块，这些代码块可以通过添加到您的代码库中。同一线程中的所有用户/AI 消息称为聊天线程，每个聊天线程都保存在您的聊天历史记录中。

ChatGPT 4.0.1 相较于 ChatGPT 4 具有以下新功能和先进之处： 1. 大大减少了幻觉，在内部对抗性设计的事实性评估中得分更高，比最新的 GPT3.5 高 19 个百分点。 2. 在遵循用户意图的能力方面有很大改进，在 70.2%的提示中，产生的响应比 GPT3.5 更受欢迎。 3. 在各种语言中的表现更优，包括低资源语言。 4. 知识更新方面，ChatGPT 4.0.1 知识更新到 2023 年 12 月，而 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 需要注意的是，尽管 ChatGPT 4.0.1 有这些优势，但它仍存在与早期 GPT 模型类似的局限性，如对事实产生“幻觉”和出现推理错误等，在使用其输出时应谨慎。

ChatGPT 官网目前有两个版本，一个是 GPT3.5，一个是 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用。但 GPT3.5 的智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，则需要升级到 PLUS 套餐，PLUS 的收费标准是 20 美金一个月。当然，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多，限制更少，不过费用也更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐即可。

O1 与以前的模型相比，有以下区别： 1. 在人类偏好测试中，文字生成方面人类更倾向于 4o 的回复，而在数据分析、编码和数学等大量推理类别中，O1preview 的回复更受评测人员青睐。 2. O1 的出色推理表现源自思维链技术，且此次的思维链相比在 4o 上有很大改进，例如通过强化学习，O1 学会了磨练思维链并改进策略、识别和纠正错误、分解棘手步骤、尝试不同方法等。 3. 作为早期模型，O1 还不具备使 ChatGPT 有用的一些功能，如浏览网页获取信息、上传文件和图像。但对于复杂推理任务是重大进步，代表了新的 AI 能力水平。 4. 在一些竞赛和基准测试中表现出色，如在 2024 美国数学奥林匹克竞赛（AIME）资格赛中跻身美国前 500 名学生之列，在竞争性编程问题（Codeforces）中 o1perview 拿到 62 个百分位，在物理、生物和化学问题的基准（GPQA）中 O1 与 O1perview 都超过了人类博士水平的准确性。

AI 增量训练和模型微调存在以下区别： 目的：增量训练通常是为了持续更新模型以适应新的数据和任务，而模型微调主要是为了使模型在特定的小领域数据集上针对特定任务达到更好的性能。 范围：增量训练可能涉及对模型的较大范围的更新，而微调往往集中在较小范围的参数调整。 方式：增量训练可能会对全量的模型参数进行训练，而微调存在全量微调（FFT）和参数高效微调（PEFT）两种技术路线，PEFT 只对部分模型参数进行训练，且目前在业界较为流行。 成本和效果：从成本和效果综合考虑，PEFT 是较好的微调方案。微调可以大幅提高模型在特定任务中的性能，但可能会使模型失去一些通用性。 数据使用：增量训练可能需要更多新的数据，而微调是在较小的、特定领域的数据集上进行。 如需了解更多关于微调的内容，可参考 OpenAI 官方微调教程：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb

AI 和人的区别主要体现在以下几个方面： 1. 对于理解的方式：人类的理解基于丰富的生活经验、情感和直觉等，而 AI 则是通过对大量数据的学习和分析来模拟理解。 2. 学习过程：人类成为某个领域的顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，包括正规学校教育和面对面的学徒实践，获取的很多信息是书本未明确记载的。AI 则是通过研究大量标记过的数据点来学习。 3. 知识基础：如预医学生需要从化学和生物学基础学起，科学家也需多年基础学习和实践。而 AI 目前的学习方式相对单一，主要依赖大量数据和模型训练。 4. 生态位：AI 无论技术如何发展，其生态位仍是似人而非人的存在。 5. 处理复杂情况的直觉：人类通过长期学习和实践获得在复杂情况下确定最佳答案的直觉，而 AI 因当前学习方式和技术人员对待方式，在这方面面临更严重的挑战。 6. 专业知识培养：人类的专业知识培养有特定的发展路径，而 AI 可能会发展出专门针对特定任务设计的神经架构。

Kimi 是 ChatGPT 的国产平替，具有不用科学上网、不用付费、支持实时联网、对长文理解较好、能一次搜索多个数据来源且无广告、能定向指定搜索源等特点。 智能体（Agent）是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火出现的新名词，简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网类似 APP 应用的概念。在做智能体创业的公司有很多，比如 C 端有社交方向，用户注册后先捏自己的智能体然后让其与他人的智能体聊天，真人再介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。B 端有帮助商家搭建智能体的公司。 字节的扣子（Coze）是字节推出的 AI 聊天机器人构建平台的国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。 而 GPT 是一种知名的大型语言模型。 综上所述，Kimi、元宝（未提及相关信息）、扣子和 GPT 在功能、特点和应用场景等方面存在差异。

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，它们有以下主要异同点： 功能和定制能力： Dify 提供直观界面，结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能，支持通过可视化编排，基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率，还支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 开源性： Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码，以便进行定制，由专业团队和社区共同打造，促进了产品的灵活性和安全性。 Coze 由字节跳动推出，目前没有明确信息表明它是否开源，可能更侧重于提供商业化服务和产品。

AI（人工智能）分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能）。 ANI 是指针对特定任务或范围较小的任务来设计和训练的 AI 系统，例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等，这些系统只擅长执行提前定义好的任务，但缺乏真正的理解和意识，是高度专业化的，不具备像人类一样的认知能力，也无法超出为它设定的小范围领域来解决一般问题。 AGI 则是指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统，具有人类水平的智能和理解能力，有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。但目前 AGI 还只是一个理论概念，尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。