A
Alex
通过在《Mac Geek Gab》播客中分享有用的技术提示，特别是关于Apple产品的版本控制。
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Casey Newton
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Jake Lucas
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Karen
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Kevin Roos
匿
匿名听众
Casey Newton：ChatGPT缺乏真正的知识概念，它只是进行一系列统计猜测，无法判断信息是否在其能力范围之外。改进后的模型在提供事实性答案方面表现更好，有些模型甚至会在不知道答案时说明情况。可以通过将AI语言模型与搜索引擎或数据库等权威知识库连接来解决模型“幻觉”问题。
Kevin Roos：大型语言模型缺乏“谦逊”，它们总是自信地回答问题，即使答案是错误的，也缺乏不确定性的提示。目前缺乏关于AI模型能耗的可靠数据，但训练过程非常耗能，虽然只需要进行一次，但服务请求也需要消耗能量。训练GPT-3消耗的电量相当于120个美国家庭一年的用电量，但这只是训练过程，并非每次使用都会发生。大型科技公司通常有环境政策，他们的AI模型能耗对环境的影响并不像加密货币挖矿那样严重。AI研究人员基于“缩放定律”对AI持续改进持乐观态度，该定律表明模型大小、训练计算能力和最终性能之间存在可预测的关系。
Jake Lucas：提问AI聊天机器人持续改进的可能性。
Deep Dive
The discussion explores why chatbots like ChatGPT hallucinate and provide false information, discussing the lack of a concept of knowledge and the need for confidence indicators in AI responses.
Shownotes Transcript