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这周我体验了New Bing，它基于GPT-4的技术给我带来了无数的震撼和惊喜，让我对未来充满了期待。在这过程中，有三点让我印象深刻：
1）大语言模型（GPT-4）与搜索引擎的结合，是一种强强联合。离线大语言模型已经具备了强大的信息整合和概括能力，只是需要不断更新知识库和针对特定场景进行微调。现在，通过搜索引擎的精排结果和用户的部分提示作为少样本学习的输入，New Bing已经能够快速、完美地满足我90%以上的需求：这真是一种非常巧妙而高效的设计。我相信这还只是冰山一角。未来或许不再需要精排、重排，在模型有足够记忆空间的基础上，完全可以让它负责从粗排到展示的所有步骤。
2）我也看到了New Bing未来人机交互方式的巨大潜力。现在的交互方式仅支持文字对文字，未来可以是图文对图文，甚至是视频文字对视频文字。举个例子，比如能帮助用户提取视频中感兴趣的片段并生成摘要或评论。
3）万变不离其宗。大语言模型就像CPU，而搜索引擎就是CPU和全网数据库之间的桥梁。这正符合冯诺依曼架构 的设计原理。
想起三巨头之一Hinton在GPT-4发布当天发表的推特：“毛毛虫蜕变为蝴蝶，是自然界中最神奇的奇迹之一；人类从海量知识中提炼出智慧精华，并用GPT-4将其呈现出来，也同样令人敬畏。”
P.S. 好久没写长文了，感谢New Bing帮忙修改语句语病😆
1）大语言模型（GPT-4）与搜索引擎的结合，是一种强强联合。离线大语言模型已经具备了强大的信息整合和概括能力，只是需要不断更新知识库和针对特定场景进行微调。现在，通过搜索引擎的精排结果和用户的部分提示作为少样本学习的输入，New Bing已经能够快速、完美地满足我90%以上的需求：这真是一种非常巧妙而高效的设计。我相信这还只是冰山一角。未来或许不再需要精排、重排，在模型有足够记忆空间的基础上，完全可以让它负责从粗排到展示的所有步骤。
2）我也看到了New Bing未来人机交互方式的巨大潜力。现在的交互方式仅支持文字对文字，未来可以是图文对图文，甚至是视频文字对视频文字。举个例子，比如能帮助用户提取视频中感兴趣的片段并生成摘要或评论。
3）万变不离其宗。大语言模型就像CPU，而搜索引擎就是CPU和全网数据库之间的桥梁。这正符合冯诺依曼架构 的设计原理。
想起三巨头之一Hinton在GPT-4发布当天发表的推特：“毛毛虫蜕变为蝴蝶，是自然界中最神奇的奇迹之一；人类从海量知识中提炼出智慧精华，并用GPT-4将其呈现出来，也同样令人敬畏。”
P.S. 好久没写长文了，感谢New Bing帮忙修改语句语病😆
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