最强反击!Chatgpt联网 插件!谷歌Bard还顶得住吗?

chatgpt中文网2024-07-08512

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在过去的一周里,AI界两大巨头GoogleOpen AI开战了,针对生成式对话AI,BardChatgpt均做出不同程度的更新!不得不说两者都更新后,功能方面各有千秋。

01

"Chatgpt联网+插件"

震惊AI界的大反击来了,根据Open AI官网5月12日的更新公告,Chatgpt可以接入网络(web browsing)和添加插件(Plugins)使用了!

众多美国网友不睡觉坐等新功能上线;

Open AI 5点发推,凌晨5点21网友已经把f12都按开了证明功能还没上线~

官网的help center却一直告诉广大网友去chatgpt网站找帮助。。

终于到了下午,第一波幸运儿用上了联网版GPT~

随后各种插件如同雨后春笋版在推特上冒了出来!

有用Speechki插件把GPT生成的内容转博客,变成有声读物的;

也有用Deepmindgpt和imagegpt双插件联动做网站的,网站里轻松容纳图片和文字,且格式都很完美~

当然,国外的健身爱好者们开始直接用Picasso插件出菜谱了,不仅如此还可以根据图片生成相关联的图片,并且加入了AI提取图像的功能,可以在线P图了!

还有Youtube关联搜索的;

总之下开放了70多款插件,内容覆盖从旅游、买房无代码编程文生图估计也够广大网友体验一段时间了。

按照OpenAI的计划,联网和插件等新功能,会分为3个阶段更新

Alpha阶段:只有一小部分用户能抢先试用。在这个阶段,OpenAI的主要目标是收集不同群体用户的反馈,不断对新功能进行调整。

Beta阶段:向ChatGPT Plus用户开放新功能测试。

一般可用阶段:在Beta测试完成后,OpenAI会评估新功能是否能够面向所有人推出。如果一切顺利,所有ChatGPT用户就都能体验联网和第三方插件了。

可怜我还没有得到plugins的许可,那就不得不提一些谷歌的Bard超出GPT的功能了!

02

"Bard也能用"

谈到实用性,首先基于Google的搜索引擎,天然自带网页搜索资质,不需要搞插件就可以在网页搜索,New Bings也一样,而GPT哪怕是4代停留在22年截止的数据库数据里。

然而,beta版测试的网页搜索功能还是不太好使的,经常出现搜索的网页click failed的情况,国内使用速度也是极慢,有这搜索时间不如Bard或Bings一下,上图里小编两个小问题等了十分钟,真的太墨迹了。。。尤其针对中文的搜索由于只在外网进行,内容反馈的并不准确,信息来源也不太靠谱的样子。。。

而我自己账号的设置里面截至到发稿前都还是这个样子...最关键的插件呢?已经是发文的下周了啊!

既然不让我用插件,下面就有请Bard展示

首先Bard的功能已经超出了人们的想象,网页搜索功能就先不提,语音输入看遍全球,也只有科大讯飞一家专做音频识别的公司在星火中用上了,别家都还需要用户自己接入个体户大佬开发的插件吧!

Open AI说GPT可以接入插件,那是不是忘了Bard在Google I/O大会当场就已经公布可以接入插件了!

再说Bard可以直接两下导出整篇聊天记录为Docs文档,而GPT..

还需要一条一条复制

GPT从三月开始讲的代码解析功能,我换了两个号到现在都没用上,这波直接用Bard把衍生品Autogpt弄明白了!

另外当GPT还在宣传它的chatpdf功能时,Bard已经在文稿解析上向着Notion AI发展了,多版本输出并支持用户挑选(Bard YYDS啊,要知道Notion AI也只免费前五十次啊)

03

"Chat Bard相争,用户得利"

别看Chatgpt这次风声大雨点小,但是这不功能还没有完全开放给大众嘛,再等等,AI行业的发展不正是巨头们互相攀比才提升出来的嘛!

总体来看,Chatgpt在大部分应用场景比Bard要强一些,但是Bard将语言、图像、声音等感官融为一体,在已经开放给用户的Gmail联动、语音输入、一键导出聊天记录、代码解析、多模态处理等方面更好用。等到Chatgpt的插件向全部用户开放后,也许Bard目前的这些优势会再次被拉平。

Chatgpt的优势在于庞大的训练数据库和利用预测下一词概率去训练模型,这使得它天然适用于自然语言生成和语言理解任务,如文本自动摘要、文本翻译、文本分类和情感分析等。这次更新过后联网的Chatgpt更是可以去网络上搜集更多资料,如果说Bard更新后快要赶上GPT-4的水平,那Chatgpt联网后更像是4.3的水平。(因为GPT5的训练集是一百个人脑的全部储存空间之和)

如果可以解决网络时效和网络异常,并且构建一个数据库把易失效网站加以归类,尽量避免网页失效导致的用户等待问题,就可以更大程度提高用户的搜索效率

况且我们身在国内,更需要关注的是国内技术的发展,国内这些大模型(下附图)还需要多久能够赶上国际的水平呢?欢迎来评论区讨论一波~


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