SearchGPT发布刚过两天，已有人灰度测试到了。
今天，网友Kesku自制的demo全网刷屏，SearchGPT结果输出如此神速，让所有人为之震惊。
当询问Porter Robinson出了新唱片吗?
只见，SearchGPT眨眼功夫之间，即刻给出了答案「Smile」，最后还附上了链接。
再来看移动版本的回答速度，回答延迟几乎为0.
评论区下方，震惊体铺屏。
但另一方面，OpenAI当天放出的官方演示，被外媒《大西洋月刊》曝出其中的问题。
在回答「8月在北卡罗来纳Boone举办的音乐节」的问题时，SearchGPT竟弄错时间，出现了幻觉。
说好的，要取代谷歌呢?
Kesku自己测试的另一个demo，呈现了SearchGPT的小部件。
她发现的一个现象是，SearchGPT倾向于强烈关注搜索结果。
「有时就需要明确告诉它，自己想要做什么，而不是想从网上得到什么」。
比如询问它伦敦天气，SearchGPT先给出了未来七天的天气预报。
在伦敦野餐的最佳时间和地点有什么，类似小部件的形式给出了几个备选项。
Kesku还在移动端测试了一些例子。
查询英伟达股票，会给出英伟达股票整体的可视化图，随后给出了一些分析。所有股票信息都被无缝集成在页面中。
输入一首歌名「Never Gonna Give You Up」，然后直接给出了YouTube歌曲视频，不用跳转到其他网页，在一个页面就可以听歌、看视频。
除了搜索功能，网友还乐此不疲地进行「人性化测试」——
「你怎么样」?
「作为一个AI语言模型，我没有感情，但我在这里并随时准备帮助你解答问题。今天我能为你提供什么帮助」?
「给我讲一个笑话」
一个英语世界的经典双关梗就此出现——
「科学家不信任原子。为什么科学家不信任原子?因为它们构成了一切!」
眼馋的网友们，纷纷在评论区出题，让帖主帮忙测试。
第一位网友问道，「它支持地区和新闻吗，比**自TestingCatlog的最新新闻」。
Kesku测试后表示，「它可以通过IP地址或精确位置为你提供本地信息(后者默认是关闭的，可以在设置中选择开启)——比如『我附近的电影院』这样的查询效果很好」。
「帮忙试一下其智能体搜索的解释能力」。
SearchGPT在给出关于高带宽存储器的解释中，蓝色标出的内容，是参考解释。
你能尝试搜索一些付费墙后面的文章吗?那些最近与OpenAI签署了合作伙伴关系的文章。
Kesku给出了一篇文章的内容， 不过貌似还是不能越过付费内容，仅是给出了文章的总结。
更细节的内容，依旧无法看到。
你能尝试搜索「Yandex月活跃用户数」吗?
我想看看，当它找不到我想要的确切答案时，它是否会承认自己找到了日活跃用户数(DAU)，而不是月活跃用户数(MAU)，还是会像copilot那样装糊涂，只是复制粘贴整个搜索结果而忽视实际查询。
Kesku搜素后的结果如下所示：
显然，根据提问者问题，SearchGPT给出了回答。
Kesku称暂时还未测试复杂的任务，不过非常喜欢目前测出的结果。
在下面提示中，她直接问道「谁是Kesku」这么小众的问题。
没想到，SearchGPT给出了正确的解答，Perplexity却回答错误了。
有网友对此评价道，「很酷的演示!也许SearchGPT能在本地搜索领域带来一些变革?它能帮助你在现实世界中完成事情。从外观来看，它有很好的数据源、简洁的小部件，而且速度超快。不知道与谷歌相比，他们能把每次查询的成本降低到多少」?
科技媒体TestingCatolog也率先进行了内测，并揭开了SearchGPT搜索机制的一角。
与当前ChatGPT提供的通用Bing搜索功能不同，SearchGPT更擅长提供实时信息。
虽然仍旧依赖Bing的索引，但SearchGPT将会有自己的网络爬虫(类似Perplexity)，用于动态获取实时数据，从而克服Bing速度较慢的问题。
甚至，TestingCatalog还挖出了SearchGPT的源代码，并在评论区信誓旦旦地表示「绝对准确，我有内部人士。」
源代码不仅露出了Bing的接口，而且可以发现，搜索结果由多模态模型提供支持。
虽然看不出其中具体的处理流程，但调用的模型应该具有自动理解图像的功能。
就在网友们兴致勃勃地试用时，《大西洋月刊》却站出来泼了一盆冷水——SearchGPT在官方demo中有明显的搜索结果错误。
用户给出的搜索问题是「8月在北卡罗来纳Boone举办的音乐节」。
这个问题其实很难体现SearchGPT相对于传统搜索引擎的优势。同样的问题如果抛给谷歌搜索，也能给出相差无几的结果。
比如SearchGPT放在首行的「阿巴拉契亚夏季节」(An Appalachian Summer Festival)，也同样是谷歌搜索的第二位结果。
但尴尬的是，标题下方的AI摘要把一个关键信息弄错了——经主办方确认，音乐节举办日期为6月29日～7月27日。
如果你按照SearchGPT给出的信息去买票，将一无所获——7月29日～8月16日恰好是售票处正式关闭的时段。
OpenAI发言人Kayla Wood已经向《大西洋月刊》承认了这个错误，并表示「这仅是初始的原型，我们将不断改进。」
这个错误让人不禁想起Bard曾经造成的惨剧。
2023年2月，谷歌推出了这个聊天机器人产品以对抗ChatGPT，但首次亮相就出现了事实性错误，导致Alphabet股价当天暴跌9%，市值瞬间蒸发1000亿美元。
Bard称James Webb太空望远镜拍摄了系外行星的第一张照片，但实际上这个功绩属于欧洲南部天文台的VLT
但好在，OpenAI没有股价可跌，而且仅开放内测的做法也是相当谨慎。毕竟有谷歌的前车之鉴，可以预料到，LLM这种错误几乎是无法避免的。
即使OpenAI能够找到方法大幅减少SearchGPT的幻觉，但面对庞大的访问量也是「杯水车薪」。
假设幻觉率仅为1%(这个比率很难达到)，按照谷歌的规模，也会导致每天产生数千万个错误答案。
更何况，我们目前还没有发现足够可靠且有效的方法，来消除LLM的废话和幻觉。
而且，Andrej Karpathy大佬曾经在推特上表达过这样的观点：「幻觉并不是bug，而是LLM最大的特点。」
Karpathy将LLM比喻为「梦想机器」：我们用prompt引导模型「做梦」，再加上对训练文档的模糊记忆，就得到了生成结果。
虽然大多数时候生成结果是有用的，但既然是「梦境」就有可能失控。当LLM做梦进入有事实错误的领域时，我们就会给它贴上「幻觉」的标签。
这看起来是个bug，但LLM只是做了它一直在做的事情。
这种机制和传统的搜索引擎完全不同。后者接收提示后仅仅是逐字返回数据库中最相似的文档，因此你可以说它有「创造性问题」，因为搜索引擎永远不可能创造新的回应。
根据Karpathy的说法，我们就很难指望由当前LLM驱动的AI搜索能生成100%真实准确的结果。
那么这场搜索引擎的变革会怎样展开?LLM的「梦境创意」和传统搜索引擎的真实可靠，究竟是共存下去，还是会「你死我亡」?
上一篇：日均tokens使用量超5000亿，AI生图玩法猛猛上新：豆包大模型为什么越来越「香」了？
OpenAI再次上演了谷歌Bard出糗的一幕，SearchGPT官方震撼演示却被外媒曝出低级错误。另有神通广大的开发者甚至扒出内部源码，揭秘了背后搜索机制。网友最新一手实测，AI秒级回复让全网惊呆。
2024 年的 AI 图像生成技术，又提升到了一个新高度。当然了，在这条赛道上，来自国内的选手毫不逊色。近日，国产大模型「顶流」—— 字节跳动豆包大模型，迎来一场集中放送：在 2024 火山引擎 AI 创新巡展成都站活动上，豆包大模型团队公布了豆包大模型的最新进展，以及文生图模型、语音模型等垂直模型的新升级。
【AI奇点网2024年7月30日早报】本站每日播报AI业界最新资讯，触摸时代脉搏，掌握未来科技动向。事不宜迟，点击查看今日AI资讯早餐。
今天凌晨，Meta在SAM的基础之上对架构、功能以及准确率等进行大量更新，正式开源了SAM-2，并支持Apache 2 0规则的商业化。这也是继上周Llama 3 1之后，再次开源重磅模型。
近日，国内专业数据分析平台七麦数据发布了《2024年第二季度iOS实力AI产品排行榜》，其中夸克作为AI搜索产品新兴势力，以99 71的高分在一众AI应用中跃居榜首。七麦数据提出，海内外均将AI搜索视作重要蓝海赛道，按下了加速键。
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OpenAI惨遭打脸！SearchGPT官方演示大翻车，源代码竟暴露搜索机制
SearchGPT发布刚过两天，已有人灰度测试到了。
今天，网友Kesku自制的demo全网刷屏，SearchGPT结果输出如此神速，让所有人为之震惊。
当询问Porter Robinson出了新唱片吗?
只见，SearchGPT眨眼功夫之间，即刻给出了答案「Smile」，最后还附上了链接。
再来看移动版本的回答速度，回答延迟几乎为0.
评论区下方，震惊体铺屏。
但另一方面，OpenAI当天放出的官方演示，被外媒《大西洋月刊》曝出其中的问题。
在回答「8月在北卡罗来纳Boone举办的音乐节」的问题时，SearchGPT竟弄错时间，出现了幻觉。
说好的，要取代谷歌呢?
全网一手实测来了
Kesku自己测试的另一个demo，呈现了SearchGPT的小部件。
她发现的一个现象是，SearchGPT倾向于强烈关注搜索结果。
「有时就需要明确告诉它，自己想要做什么，而不是想从网上得到什么」。
比如询问它伦敦天气，SearchGPT先给出了未来七天的天气预报。
在伦敦野餐的最佳时间和地点有什么，类似小部件的形式给出了几个备选项。
Kesku还在移动端测试了一些例子。
查询英伟达股票，会给出英伟达股票整体的可视化图，随后给出了一些分析。所有股票信息都被无缝集成在页面中。
输入一首歌名「Never Gonna Give You Up」，然后直接给出了YouTube歌曲视频，不用跳转到其他网页，在一个页面就可以听歌、看视频。
除了搜索功能，网友还乐此不疲地进行「人性化测试」——
「你怎么样」?
「作为一个AI语言模型，我没有感情，但我在这里并随时准备帮助你解答问题。今天我能为你提供什么帮助」?
「给我讲一个笑话」
一个英语世界的经典双关梗就此出现——
「科学家不信任原子。为什么科学家不信任原子?因为它们构成了一切!」
网友现场出题
眼馋的网友们，纷纷在评论区出题，让帖主帮忙测试。
第一位网友问道，「它支持地区和新闻吗，比**自TestingCatlog的最新新闻」。
Kesku测试后表示，「它可以通过IP地址或精确位置为你提供本地信息(后者默认是关闭的，可以在设置中选择开启)——比如『我附近的电影院』这样的查询效果很好」。
「帮忙试一下其智能体搜索的解释能力」。
SearchGPT在给出关于高带宽存储器的解释中，蓝色标出的内容，是参考解释。
你能尝试搜索一些付费墙后面的文章吗?那些最近与OpenAI签署了合作伙伴关系的文章。
Kesku给出了一篇文章的内容， 不过貌似还是不能越过付费内容，仅是给出了文章的总结。
更细节的内容，依旧无法看到。
你能尝试搜索「Yandex月活跃用户数」吗?
我想看看，当它找不到我想要的确切答案时，它是否会承认自己找到了日活跃用户数(DAU)，而不是月活跃用户数(MAU)，还是会像copilot那样装糊涂，只是复制粘贴整个搜索结果而忽视实际查询。
Kesku搜素后的结果如下所示：
显然，根据提问者问题，SearchGPT给出了回答。
「与Perplexity相比如何」?
Kesku称暂时还未测试复杂的任务，不过非常喜欢目前测出的结果。
在下面提示中，她直接问道「谁是Kesku」这么小众的问题。
没想到，SearchGPT给出了正确的解答，Perplexity却回答错误了。
有网友对此评价道，「很酷的演示!也许SearchGPT能在本地搜索领域带来一些变革?它能帮助你在现实世界中完成事情。从外观来看，它有很好的数据源、简洁的小部件，而且速度超快。不知道与谷歌相比，他们能把每次查询的成本降低到多少」?
揭秘SearchGPT搜索机制
科技媒体TestingCatolog也率先进行了内测，并揭开了SearchGPT搜索机制的一角。
与当前ChatGPT提供的通用Bing搜索功能不同，SearchGPT更擅长提供实时信息。
虽然仍旧依赖Bing的索引，但SearchGPT将会有自己的网络爬虫(类似Perplexity)，用于动态获取实时数据，从而克服Bing速度较慢的问题。
甚至，TestingCatalog还挖出了SearchGPT的源代码，并在评论区信誓旦旦地表示「绝对准确，我有内部人士。」
源代码不仅露出了Bing的接口，而且可以发现，搜索结果由多模态模型提供支持。
虽然看不出其中具体的处理流程，但调用的模型应该具有自动理解图像的功能。
官方演示大翻车，OpenAI惨遭打脸
就在网友们兴致勃勃地试用时，《大西洋月刊》却站出来泼了一盆冷水——SearchGPT在官方demo中有明显的搜索结果错误。
用户给出的搜索问题是「8月在北卡罗来纳Boone举办的音乐节」。
这个问题其实很难体现SearchGPT相对于传统搜索引擎的优势。同样的问题如果抛给谷歌搜索，也能给出相差无几的结果。
比如SearchGPT放在首行的「阿巴拉契亚夏季节」(An Appalachian Summer Festival)，也同样是谷歌搜索的第二位结果。
但尴尬的是，标题下方的AI摘要把一个关键信息弄错了——经主办方确认，音乐节举办日期为6月29日～7月27日。
如果你按照SearchGPT给出的信息去买票，将一无所获——7月29日～8月16日恰好是售票处正式关闭的时段。
OpenAI发言人Kayla Wood已经向《大西洋月刊》承认了这个错误，并表示「这仅是初始的原型，我们将不断改进。」
这个错误让人不禁想起Bard曾经造成的惨剧。
2023年2月，谷歌推出了这个聊天机器人产品以对抗ChatGPT，但首次亮相就出现了事实性错误，导致Alphabet股价当天暴跌9%，市值瞬间蒸发1000亿美元。
Bard称James Webb太空望远镜拍摄了系外行星的第一张照片，但实际上这个功绩属于欧洲南部天文台的VLT
但好在，OpenAI没有股价可跌，而且仅开放内测的做法也是相当谨慎。毕竟有谷歌的前车之鉴，可以预料到，LLM这种错误几乎是无法避免的。
即使OpenAI能够找到方法大幅减少SearchGPT的幻觉，但面对庞大的访问量也是「杯水车薪」。
假设幻觉率仅为1%(这个比率很难达到)，按照谷歌的规模，也会导致每天产生数千万个错误答案。
更何况，我们目前还没有发现足够可靠且有效的方法，来消除LLM的废话和幻觉。
而且，Andrej Karpathy大佬曾经在推特上表达过这样的观点：「幻觉并不是bug，而是LLM最大的特点。」
Karpathy将LLM比喻为「梦想机器」：我们用prompt引导模型「做梦」，再加上对训练文档的模糊记忆，就得到了生成结果。
虽然大多数时候生成结果是有用的，但既然是「梦境」就有可能失控。当LLM做梦进入有事实错误的领域时，我们就会给它贴上「幻觉」的标签。
这看起来是个bug，但LLM只是做了它一直在做的事情。
这种机制和传统的搜索引擎完全不同。后者接收提示后仅仅是逐字返回数据库中最相似的文档，因此你可以说它有「创造性问题」，因为搜索引擎永远不可能创造新的回应。
根据Karpathy的说法，我们就很难指望由当前LLM驱动的AI搜索能生成100%真实准确的结果。
那么这场搜索引擎的变革会怎样展开?LLM的「梦境创意」和传统搜索引擎的真实可靠，究竟是共存下去，还是会「你死我亡」?
上一篇：日均tokens使用量超5000亿，AI生图玩法猛猛上新：豆包大模型为什么越来越「香」了？
OpenAI惨遭打脸！SearchGPT官方演示大翻车，源代码竟暴露搜索机制
OpenAI再次上演了谷歌Bard出糗的一幕，SearchGPT官方震撼演示却被外媒曝出低级错误。另有神通广大的开发者甚至扒出内部源码，揭秘了背后搜索机制。网友最新一手实测，AI秒级回复让全网惊呆。
日均tokens使用量超5000亿，AI生图玩法猛猛上新：豆包大模型为什么越来越「香」了？
2024 年的 AI 图像生成技术，又提升到了一个新高度。当然了，在这条赛道上，来自国内的选手毫不逊色。近日，国产大模型「顶流」—— 字节跳动豆包大模型，迎来一场集中放送：在 2024 火山引擎 AI 创新巡展成都站活动上，豆包大模型团队公布了豆包大模型的最新进展，以及文生图模型、语音模型等垂直模型的新升级。
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Meta AI开源SAM-2丨可进行商用化，随意分割视频、图像
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近日，国内专业数据分析平台七麦数据发布了《2024年第二季度iOS实力AI产品排行榜》，其中夸克作为AI搜索产品新兴势力，以99 71的高分在一众AI应用中跃居榜首。七麦数据提出，海内外均将AI搜索视作重要蓝海赛道，按下了加速键。
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