微软的GitHub Copilot Chat推出刚没多久，内置的聊天规则就被破解出来了，可以参考的点：
一是看看大厂对这类聊天都是怎么设置规则的；
二是强如微软都还没有做到防止prompt leak。

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很推荐的文章，受限于我个人的水平，还有很多概念需要进一步学习才能进一步透彻理解，但尽管如此还是让我对未来的发展眼界开阔了很多

尽管还在内测阶段，我还是尽可能研究了下ChatGPT的插件功能，分享一下自己的研究心得，主要分为三部分：

1. 插件功能的原理猜想；
2. 使用上的意义：怎么解决时效性和幻觉问题；
3. 对ChatGPT商业化上的一些想象。

还望各位指正

ChatGPT 相关应用层的开源项目在guthub中最近 28 天热度排行榜，用来打开思路非常好。

里面有很多中文的项目，某种程度上说，在技术应用方面的探索国人应该是走在世界前列了。

在线访问：ossinsight.io

WolframAlpha之父，Stephen Wolfram写的 一篇讲ChatGPT原理的长文（writings.stephenwolfram.com），深入浅出不需要有太多的预备知识即可以读懂，对于理解机器学习、神经网络、NLP的原理都很有帮助。

鉴于原文是英文，加上文章的长度实在太长，直接向大家推荐原文的话，可能对于不少朋友来说最终的归宿很有可能还是在收藏夹吃灰。网络上能找到的中文翻译也大多是机翻，直接阅读也容易出现理解偏差。所以我决定自己动手做三件事：

1. 按照段落提供英文原文和翻译对照，其中中文翻译是在翻译工具的基础上尽可能进行校对修改，尽可能达到“信达雅”，如有翻译得不好的地方，也可以快速查看原文来理解；
2. 根据情况补充一些注释；
3. 把长文拆分成若干篇发布，减少吃灰概率。

今天是翻译的第十弹，作为这篇雄文的最后一部分，其实作者的讨论已经远远超出ChatGPT的本身，更多考虑人类语言及对世界的认知和思考模型，这背后是否有其终极的规律？ChatGPT等LLM是否能够帮助我们更好地认识世界和自己？

WolframAlpha之父，Stephen Wolfram写的 一篇讲ChatGPT原理的长文（writings.stephenwolfram.com），深入浅出不需要有太多的预备知识即可以读懂，对于理解机器学习、神经网络、NLP的原理都很有帮助。

鉴于原文是英文，加上文章的长度实在太长，直接向大家推荐原文的话，可能对于不少朋友来说最终的归宿很有可能还是在收藏夹吃灰。网络上能找到的中文翻译也大多是机翻，直接阅读也容易出现理解偏差。所以我决定自己动手做三件事：

1. 按照段落提供英文原文和翻译对照，其中中文翻译是在翻译工具的基础上尽可能进行校对修改，尽可能达到“信达雅”，如有翻译得不好的地方，也可以快速查看原文来理解；
2. 根据情况补充一些注释；
3. 把长文拆分成若干篇发布，减少吃灰概率。

今天是翻译第九弹，这部分从语言学和生成的角度，讨论了ChatGPT的一些特点和缺点，而我们对ChatGPT是怎么生成具体又有意义的句子，还缺乏非常明确的认知。

WolframAlpha之父，Stephen Wolfram写的 一篇讲ChatGPT原理的长文（writings.stephenwolfram.com），深入浅出不需要有太多的预备知识即可以读懂，对于理解机器学习、神经网络、NLP的原理都很有帮助。

鉴于原文是英文，加上文章的长度实在太长，直接向大家推荐原文的话，可能对于不少朋友来说最终的归宿很有可能还是在收藏夹吃灰。网络上能找到的中文翻译也大多是机翻，直接阅读也容易出现理解偏差。所以我决定自己动手做三件事：

1. 按照段落提供英文原文和翻译对照，其中中文翻译是在翻译工具的基础上尽可能进行校对修改，尽可能达到“信达雅”，如有翻译得不好的地方，也可以快速查看原文来理解；
2. 根据情况补充一些注释；
3. 把长文拆分成若干篇发布，减少吃灰概率。

今天是翻译第八弹，介绍ChatGPT训练方式，这里面既有和其他神经网络共同的训练方式以外，更是介绍了ChatGPT和此前其他语言模型相比的特别之处，以及在训练过程中出人意料的发现。

WolframAlpha之父，Stephen Wolfram写的 一篇讲ChatGPT原理的长文（writings.stephenwolfram.com），深入浅出不需要有太多的预备知识即可以读懂，对于理解机器学习、神经网络、NLP的原理都很有帮助。

鉴于原文是英文，加上文章的长度实在太长，直接向大家推荐原文的话，可能对于不少朋友来说最终的归宿很有可能还是在收藏夹吃灰。网络上能找到的中文翻译也大多是机翻，直接阅读也容易出现理解偏差。所以我决定自己动手做三件事：

1. 按照段落提供英文原文和翻译对照，其中中文翻译是在翻译工具的基础上尽可能进行校对修改，尽可能达到“信达雅”，如有翻译得不好的地方，也可以快速查看原文来理解；
2. 根据情况补充一些注释；
3. 把长文拆分成若干篇发布，减少吃灰概率。

今天是翻译第七弹，开始具体讲述ChatGPT的内部结构和具体实现原理。

WolframAlpha之父，Stephen Wolfram写的 一篇讲ChatGPT原理的长文（writings.stephenwolfram.com），深入浅出不需要有太多的预备知识即可以读懂，对于理解机器学习、神经网络、NLP的原理都很有帮助。

鉴于原文是英文，加上文章的长度实在太长，直接向大家推荐原文的话，可能对于不少朋友来说最终的归宿很有可能还是在收藏夹吃灰。网络上能找到的中文翻译也大多是机翻，直接阅读也容易出现理解偏差。所以我决定自己动手做三件事：

1. 按照段落提供英文原文和翻译对照，其中中文翻译是在翻译工具的基础上尽可能进行校对修改，尽可能达到“信达雅”，如有翻译得不好的地方，也可以快速查看原文来理解；
2. 根据情况补充一些注释；
3. 把长文拆分成若干篇发布，减少吃灰概率。

今天是翻译第六弹之神经网络的能力边界和Embedding。