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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>試(shi)完(wan)更(geng)新(xin)後(hou)的(de)360智(zhi)腦(nao)，我(wo)覺(jiao)得(de)周(zhou)鴻(hong)祎(yi)可(ke)能(neng)沒(mei)在(zai)吹(chui)牛(niu)。

“ 大(da)模(mo)型(xing)是(shi)工(gong)業(ye)革(ge)命(ming)級(ji)生(sheng)產(chan)力(li)工具(ju)，不(bu)是消(xiao)磨(mo)時(shi)間(jian)的娛(yu)樂(le)工具 ”

“GPT 的出(chu)現(xian)，代(dai)表(biao)著(zhe)超(chao)级人(ren)工智能的來(lai)臨(lin) ”

雖(sui)然(ran)大家(jia)可能已(yi)經(jing)看(kan)厭(yan)了(le) AI 的消息(xi)，但(dan)是，周鸿祎實(shi)誠(cheng)的金(jin)句(ju)，世(shi)超我總(zong)是百(bai)看不厌。

有(you)着這(zhe)樣(yang)壹(yi)位(wei)快(kuai)人快語(yu)的頭(tou)兒(er)， 360 智脑大模型肩(jian)上(shang)的擔(dan)子(zi)，恐(kong)怕(pa)是相(xiang)當(dang)的沈(chen)。

為(wei)了能跟(gen)上老(lao)板(ban)的節(jie)奏(zou)，團(tuan)隊(dui)卯(mao)足(zu)了勁(jin)。

在世界(jie)智能大會(hui)上，周鸿祎宣(xuan)布(bu)和(he)智譜(pu) AI 牽(qian)手(shou)合(he)作(zuo)，給(gei) 360 智脑来了個(ge)雙(shuang)倍(bei)加(jia)料(liao)。

不僅(jin)仅是双倍大模型，並(bing)且(qie)功(gong)能上也(ye)是兩(liang)面(mian)開(kai)花(hua)，除(chu)了有對(dui)話(hua)形(xing)式(shi)的 360 智脑，還(hai)上線(xian)了畫(hua)圖(tu)的 360 鸿图。

这距(ju)離(li)上次(ci)世超體(ti)驗(yan)，才(cai)一个月(yue)不到(dao)。。

正(zheng)好(hao)，这回(hui)呢(ne) 360 也给了世超 “ 偷(tou)跑(pao) ” 的機(ji)会，讓(rang)我提(ti)前(qian)试用(yong)到了这个双倍加料版(ban)。

講(jiang)实话，本(ben)来没抱(bao)多(duo)大希(xi)望(wang)，才一个月时间，能有多少(shao)更新呢。

結(jie)果(guo)，试用下(xia)来， 我發(fa)现这回的智脑和一个月前比(bi)，完全(quan)就(jiu)是另(ling)一个東(dong)西(xi)了。。

首(shou)先(xian)外(wai)形上，就来了个大變(bian)样。從(cong)搜(sou)索(suo)側(ce)邊(bian)欄(lan)，变成(cheng)了單(dan)獨(du)的聊(liao)天(tian)界面。

先別(bie)急(ji)着笑(xiao)，之(zhi)所(suo)以(yi)变成这样的界面，是因(yin)为 360 改(gai)变了大模型的思(si)路(lu)。

把(ba)之前的“ 大模型给搜索引(yin)擎(qing)打(da)輔(fu)助(zhu) ”，变成 “ 搜索引擎给大模型打辅助 ”。

这个思路最(zui)明(ming)顯(xian)的体现，就是它(ta)的 回答(da)優(you)化(hua)功能。

当我們(men)問(wen)完一个问題(ti)，如(ru)果觉得它答得不夠(gou)完美(mei)，或(huo)者(zhe)過(guo)於(yu)簡(jian)陋(lou)。

像(xiang)下面这種(zhong)，让它解(jie)釋(shi)八(ba)字(zi)詞(ci)语，就用了 “ 时间过得極(ji)快 ” 六(liu)个字。

虽然意(yi)思是没錯(cuo)，但咱(zan)们作为甲(jia)方(fang)，肯(ken)定(ding)觉得这个同(tong)學(xue)態(tai)度(du)懈(xie)怠(dai)啊(a)，答案(an)还没问题長(chang)。

这个时候(hou)，我们就可以點(dian)擊(ji)提问框(kuang)下面的 【 使(shi)用搜索回答 】，智脑就可以做(zuo)到聯(lian)網(wang)了。

通(tong)过抓(zhua)取(qu)的答案，智脑果然对这句成语，逐(zhu)字逐句地(di)解释优化了。

并在文(wen)案最后，附(fu)上了資(zi)料的来源(yuan)鏈(lian)接(jie)，链接点進(jin)去(qu)是来自(zi) 360 國(guo)学。

这个設(she)計(ji)好的点在于，联网功能有时候会擾(rao)亂(luan)大模型本来的訓(xun)練(lian)知(zhi)識(shi)。这时候，就可以通过 【 搜索优化 】按(an)鈕(niu)，来回切(qie)換(huan)联网和不联网的狀(zhuang)态。

后面，世超又(you)试了幾(ji)次，大部(bu)分(fen)问题优化后，回答都(dou)精(jing)準(zhun)了不少。

比如，点播(bo)一个经典(dian)老番(fan)： 周鸿祎为什(shen)麽(me)老愛(ai)穿(chuan)紅(hong)衣(yi)服(fu)？

第(di)一次的回答，虽然没错吧(ba)。但是，这么一板一眼(yan)的，感(gan)觉对自己(ji)的老板了解还是不够深(shen)啊。

优化之后，才算(suan)是把周总喜(xi)歡(huan)穿红衣的两个理(li)由(you)都說(shuo)清(qing)楚(chu)了。

优化前

优化后

而(er)且，两个信(xin)息分别是从快科(ke)技(ji)和搜狐(hu)网抓取的，看来智脑的抓取庫(ku)，應(ying)該(gai)遠(yuan)不止(zhi) 360 自己的生态。

虽然还没正式开始(shi)能力測(ce)试，不过这一項(xiang)优化更新 ，是让世超眼前一亮(liang)了一下。

让我对这个超进化版，更加好奇(qi)了，让我们繼(ji)續(xu)试下去。

在测一代的时候，智脑的基(ji)礎(chu)能力还有点薄(bo)弱(ruo)，尤(you)其(qi)在【 语義(yi)理解 】上经常(chang)会犯(fan)傻(sha)。

所以，为了给智脑一个下馬(ma)威(wei)，我專(zhuan)門(men)找(zhao)了上次把智脑问倒(dao)的中(zhong)文四(si)六级。

提问：張(zhang)三(san)差(cha)点上上上上上海(hai)的車(che)什么意思？

结果，智脑这回居(ju)然做得跟範(fan)本一样，还分别解释了一下每(mei)个 “ 上 ” 是什么词性(xing)和意思。

为了防(fang)止这小(xiao)子背(bei)着我偷偷练错题了，我又找了一道(dao)没做过的题。

提问：人要(yao)是行(xing)，幹(gan)一行行一行，一行行行行行行行行干哪(na)行都行。

说实话，連(lian)我自己都被(bei) “ 行 ” 暈(yun)了，但智脑还是分析(xi)得头头是道。

而且，不仅仅是中文语义理解加強(qiang)了，对于中文语境(jing)下的专屬(shu)文化，智脑也更加地上道。

領(ling)導(dao)：我就再(zai)讲五(wu)分鐘(zhong)。

智脑：請(qing)讲，我准備(bei)好持(chi)久(jiu)戰(zhan)了。

别人：妳(ni)的语文是体育(yu)老師(shi)教(jiao)的吧

智脑：你挺(ting)幽(you)默(mo)的嘛(ma)。

连着两輪(lun)敗(bai)下陣(zhen)来的世超，觉得必(bi)須(xu)上点小難(nan)度了。

设计了一道【 长文本生成 】，而且，特(te)地在问题裏(li)，给智脑下了个套(tao)。

提问：我想(xiang)采(cai)訪(fang)魯(lu)迅(xun)本人，幫(bang)我设计几个问题。

不过，智脑果然没有发现题目(mu)里的陷(xian)阱(jing)，我可没辦(ban)法(fa)采访到已故(gu)的人。

但好在，给的这几个问题，世超觉得还挺多維(wei)度的。

尤其是第二(er)个， 關(guan)于当年(nian)鬧(nao)得滿(man)城(cheng)風(feng)雨(yu)的兄(xiong)弟(di)反(fan)目的“ 傳(chuan)说 ”，我真(zhen)的蠻(man)想知道的。。

不对啊，这感觉不对，才一个月时间，怎(zen)么智脑语文水(shui)平(ping)就突(tu)飛(fei)猛(meng)进了。。

不仅仅上次的缺(que)点，已经全面优化了。之前就已经很(hen)强了的百科问答，这回依(yi)靠(kao)语义理解能力提升(sheng)，也表现得更好了。

当世超问到一些(xie)偏(pian)门领域(yu)的专业问题， 搜索起(qi)家的精准數(shu)據(ju)，对大模型的加持，就体现出来了。

当时，我在寫(xie)一篇(pian)关于东南(nan)亞(ya)流(liu)媒(mei)体市(shi)場(chang)的文章(zhang)，其中有一个比較(jiao)偏门的知识。

提问：在印(yin)度西尼(ni)亚封(feng)殺(sha)了 Netflix 整(zheng)整 4 年时间的電(dian)信運(yun)營(ying)商(shang)是誰(shui)？

一开始，我是直(zhi)接在谷(gu)歌(ge)里搜索，发现答案都不是很清晰(xi)。要么需(xu)要在一篇长文章里提煉(lian)，要么就干脆(cui)搜不到。

于是，我就順(shun)嘴(zui)问了一下智脑。

结果，它不仅知道是 Tlkom Indonesia 封杀了奈(nai)飞，甚(shen)至(zhi)精准说出了解封的时间点。

註(zhu)意此(ci)时我并没有开啟(qi)搜索优化，也就是说。这个偏门的知识，是智脑原(yuan)本数据训练时，就有的。

后来，我试着问了最新的 GPT-4 ，居然也败下阵来。

虽然用中文问 GPT-4 ，有点欺(qi)負(fu)它了。但还是能感受(shou)到一些，智脑龐(pang)大和精准的数据。

没想到，几轮文本题目测试下来，智脑居然都没出现错誤(wu)。

为了扳(ban)回一局(ju)，世超觉得最后两轮，必须得上大模型最不擅(shan)长的 【 弱智吧 100 问 】和 【 数学邏(luo)輯(ji)题 】迎(ying)战了。

一开始问了道经典老题，小明和他(ta)爸(ba)爸的名(ming)字，智脑还能应对下来。

后面我试了点小把戲(xi)，把问题变形了一下，它也能对上。

不过，继续试验下去，面对一些更奇怪(guai)的逻辑，智脑的问题就暴(bao)露(lu)出来了。

在数学题方面也是，就算两个千(qian)億(yi)级大模型联合，还是容(rong)易(yi)犯一些小错误。

在做雞(ji)兔(tu)同籠(long)问题的时候，虽然公(gong)式列(lie)的都是对的，但是居然把兔子和鸡的腳(jiao)数错了。

可惜(xi)啊，数学这个东西，就是一步(bu)错，步步错了。

而且，在后续大量(liang)的测试里，世超发现了【 搜索优化 】抓取的信息，有时候会不够新。 点进提供(gong)的链接，会发现頁(ye)面已经丟(diu)失(shi)了。

看智脑在数学逻辑和页面抓取上的表现，感觉世超和 360 智脑，可能还得下次見(jian)面再碰(peng)一碰了。

但这些瑕(xia)疵(ci)，其实也都是市面上大模型的通病(bing)，是需要整个业界去攻(gong)破(po)的难题。

还記(ji)得 360 智脑第一次给到世超试用的时候，当时我引用了周鸿祎的一句话： “ 现在这个‘ 孩(hai)子 ’还没有准生證(zheng)，只(zhi)是一个未(wei)完成的版本。 ”

第一代在语义理解和逻辑思考(kao)上，確(que)实都不太(tai)行。周鸿祎自己也说了，咱们还有相当的一段(duan)路要走(zou)。

但是，仅仅一个月时间， 360 智脑就已经优化到这样了。

如此之快的发展(zhan)，除了自己的训练和升级之外，其中一定也少不了和智谱大模型强强联手的原因。

世超觉得，这或許(xu)是一个对的思路和方向(xiang)。

所以这次的结尾(wei)，世超还是想引用一句周鸿祎的话来收(shou)尾：

“ 未来中国不会只有一个大模型。”

现在的国产大模型，还没到一个谁干掉(diao)谁的階(jie)段，大家都还在奔(ben)跑的路上。

这个时候，如果和其他模型互(hu)相取其长，補(bu)其短(duan)，那(na)么提升速(su)度就能再翻(fan)一倍。

智脑的这一代更新，也印证了这个方法的正确。

撰(zhuan)文：四大編(bian)辑：江(jiang)江 封面：

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