Chain:ChatGPT進化：展望GPT-4的7大潛在功能_btyxchain

原文來源：阿法兔研究筆記

原文作者：阿法兔

已知信息：

GPT-3所訓練的參數約為1750億，而GPT-4訓練參數可能會有100萬億個參數。

當然，GPT-4的開發目前仍在進行中，并且OpenAI尚且沒有發布關于該模型的官方信息，但我們可以提前預測一下，GPT-4迭代的可能方向：

更強的理解和生成文本的能力：GPT-4中最令人期待的進化之一是理解和生成文本的能力。注意，GPT-4很可能不僅具備更高的連貫性和流暢性，而且還能具備具有判斷事實的正確性。目前的GPT-3已，顯示出它有能力生成類似人類的文本，但有了GPT-4?，我們可以期待在生成的文本中看到更高水平、且具備真實性的文字。

Argo Blockchain 2022年凈虧損為2.4億美元:金色財經報道，加密貨幣礦商 Argo Blockchain 在一份聲明中表示，2022 年凈虧損為 1.942 億英鎊（2.4 億美元），而去年同期的凈收入為 3080 萬英鎊。

此前，Argo Blockchain 同意以 6500 萬美元的價格將其位于得克薩斯州狄更斯縣的 Helios 采礦設施出售給 Galaxy Digital 后，該公司避免申請破產保護。它還與投資者 Michael Novogratz 的以加密貨幣為重點的金融服務公司談判了一筆新的 3500 萬美元貸款，并以其采礦設備為擔保。[2023/4/28 14:33:20]

更強的自然語言處理能力：可以期待在GPT-4中看到它能夠更好地理解和響應自然語言輸入。GPT-3已經表明，它能夠以類似人類的方式回答問題，但在GPT-4中，可以期待看到ChatGPT能夠回應的準確性和相關性更高，這樣將更有助于GPT-4成為客戶服務聊天機器人或專業的個人助理。

上市礦業公司Hive Blockchain收購兩個比特幣挖礦設施，包括擁有50兆瓦的數據中心園區:總部位于加拿大溫哥華的上市礦業公司Hive Blockchain在加拿大新不倫瑞克省收購兩個比特幣挖礦設施。其中，Hive已簽署一項協議，收購加拿大新不倫瑞克省數據中心園區。Hive已經收購了GPU，子公司GPU Atlantic Inc.在加拿大東部的格蘭德福爾斯（Grand Falls）擁有一個50兆瓦的數據中心園區。

Hive執行主席Frank Holmes表示，此次收購為公司提供了最先進的技術和可操作的比特幣挖礦數據中心的全部所有權，可以部署下一代比特幣挖礦硬件，并獲得業內最低的電力成本。（DCD）[2021/2/26 17:57:03]

整合文字與圖片、視頻：除了這些改進之外，有可能看到GPT-4可以與其他技術整合，模型有可能理解并生成有關圖像和視頻的文本。也許GPT-4能夠直接生成圖像說明，總結視頻，甚至生成電影腳本。

鏈上ChainUP為ECXX交易所提供合規技術支持及交易所系統解決方案:據官方消息，新加坡金融管理局（MAS）官網公布了首批進入金融科技監管沙盒實驗區的3家交易所。其中ECXX為其中首家，將于8月15日正式加入監管沙盒。區塊鏈解決方案提供商鏈上ChainUP為其提供了全套交易所系統解決方案及新加坡合規產品研發。

2019年8月7日，MAS 宣布推出“金融科技快捷沙盒監管機制”（Sandbox Express），為創企測試創新金融產品和服務提供更快捷的選擇。MAS代表新加坡的中央銀行和金融監管機構。

鏈上ChainUP作為領先的區塊鏈技術服務商，專注提供交易所系統解決方案。歷時三年的打磨鏈上ChainUP如今已經集成了500多家客戶案例，總結數百家交易所客戶經驗，針對不同國家不同政策的合規技術要求提供可定制化的技術解決方案。[2020/8/4]

多語種處理能力：GPT-4也許可以處理多種語言的能力，這樣就使得實時翻譯文本、實現跨語言交流成為可能。這個功能如果實現，會對電子商務、客戶服務和翻譯等行業產生重大影響。

提高能源利用效率：GPT-4可能會更加節能，有助于減少人工智能對環境的影響，隨著對人工智能服務的需求不斷增長，這一點尤為重要。

跨文化：GPT-4也許能夠在更多樣化的數據上進行訓練，使它更能代表不同的語言、文化和觀點，可以在宏觀上成為一種更具包容性的技術。

能夠處理表格、圖形和圖表等數據：GPT-4也許能夠處理更多結構化數據的能力，如表格、圖表和圖示等。這可以使GPT-4能夠分析更全面的信息，有助于使數據可視化、科學寫作和研究領域的應用。

以上均為展望的一些可能性，但明確的是，GPT-4將真的能繼續改變人類與機器互動的方式。

WhatGPT-4hastoofferthatGPT-3didn’t

GPT-4WillHave100TrillionParameters—50?0xtheSizeofGPT-3|byAlbertoRomero|TowardsDataScience

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