Wolfram 通过Wolfram|Alpha和Wolfram 语言提供强大的计算、精确的数学、精选知识、实时数据和可视化功能，从而使 ChatGPT 变得更加智能。
Wolfram GPT扩展了我们原来的 ChatGPT 插件，为从化学到地理、天文学到流行文化、营养到工程以及算法代码执行等应用提供了广泛而深入的功能。
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2 天前
OpenAI在2025年4月29日为ChatGPT添加了购物功能。以下是具体信息： 运作方式 这一购物功能深度整合了第三方供应商的产品数据以及合作伙伴的实时内容。用户能够通过自然语言对话完成产品价格比较、个性化推荐以及直接购买。例如，输入“我需要一个用于露营的轻便帐篷，预算为500美元”，ChatGPT就会列出符合条件的产品，并附上价格比较链接、用户评价以及购买入口，还会自动调用合作电商平台的库存信息。 产品类别 目前，该功能仅适用于有限的一些产品类别，包括电子产品、时尚产品、美妆产品和家居用品。OpenAI计划在未来扩展到更多类别。 用户群体 该功能最初向ChatGPT Plus和团队订阅用户开放，未来将逐步扩展到免费用户。 特色之处 个性化体验：它不像传统搜索那样基于关键词匹配，而是侧重于理解用户的评价和讨论，分析产品的优缺点，并提供个性化推荐。例如，如果用户表明偏好从特定零售商处购买黑色衣服，ChatGPT会记住这一点，并相应地推荐相关产品。 无付费广告：OpenAI强调产品结果是独立挑选的，并非广告或赞助内容。该公司不会从交易中获利。 此外，OpenAI还为ChatGPT搜索添加了诸如改进引用、热门话题、自动补全以及WhatsApp搜索等新功能，进一步提升了用户体验。
2 个月前
结合DeepSeek R1和ChatGPT的合并使用，理论上可以通过互补优势提升整体性能，但实际效果取决于具体实现方式、任务类型及资源优化能力。以下是综合分析： 一、合并使用的潜在优势 任务性能互补 DeepSeek R1的优势： 逻辑推理与效率：基于混合专家（MoE）架构，R1在数学推理、代码生成和复杂逻辑分解任务中表现突出，例如在数学竞赛中准确率超过GPT-4o，且生成代码时能快速整合异常处理机制。 成本效益：训练成本仅为ChatGPT的十分之一，运行时能耗低23%，适合长期高负载任务。 ChatGPT的优势： 通用性与创造力：在创意写作、多模态任务（支持图像输入）和用户交互体验上更具优势，例如生成广告文案或设计多幕式剧本结构。 互补场景： R1处理技术性分解（如代码框架生成），ChatGPT优化最终输出（如代码注释和用户界面设计）。 增强输出多样性 通过多模型集成（如投票机制或加权融合），可生成更全面的答案。例如，R1提供结构化逻辑步骤，ChatGPT补充自然语言解释，适用于教育和复杂问题解答场景。 风险分散与容错性 若某一模型在特定领域表现不稳定（如R1可能混淆多义词语境，而ChatGPT在长文本生成中易重复观点），合并使用可通过交叉验证减少错误率。 二、可行的合并实现方式 任务路由（Task Routing） 根据任务类型动态分配模型： 技术任务（如编程、数学证明）优先调用R1； 创意任务（如文案生成、对话设计）优先调用ChatGPT。 支持工具：通过开源框架（如Modular MAX平台或Ollama）实现模型动态切换。 混合生成（Hybrid Generation） 结合两者的输出，例如： R1生成代码框架，ChatGPT添加注释和用户交互逻辑； ChatGPT生成创意文案初稿，R1优化逻辑结构和数据准确性。 强化学习优化 利用用户反馈数据，训练一个“调度模型”自动选择最佳输出或调整权重。例如，在客服场景中，R1处理技术投诉，ChatGPT生成情感化回复。 三、挑战与限制 资源与成本压力 同时运行两个大型模型需要更高的计算资源，尤其是ChatGPT的密集参数架构可能增加部署成本。 输出一致性难题 两者的响应风格差异显著（R1结构化、ChatGPT对话式），需额外设计后处理模块统一输出格式。 调优复杂度 需平衡模型间的权重分配，例如在代码生成任务中，R1的快速生成与ChatGPT的调试建议需协调优先级。 四、实际应用案例参考 DeepClaude项目 类似思路：通过集成DeepSeek R1与Claude 3.5 Sonnet，结合前者的推理能力和后者的创造力，在跨语言编程任务中达到64%的新SOTA成绩。 开源替代方案 使用Browser Use工具链，将R1与ChatGPT的API结合，构建支持Web自动化和多步问题解决的AI代理，成本仅为专有方案的10%。 五、结论与建议 合并使用DeepSeek R1和ChatGPT在技术可行性和性能提升潜力上具备显著优势，尤其适合需要兼顾逻辑严谨性与创意灵活性的场景（如教育、企业级应用）。 但需注意： 优先场景：复杂技术问题解答、多模态任务协作、长流程自动化； 规避场景：单一领域任务（如纯创意写作）或资源受限环境。 若需实际部署，建议参考开源工具链（如Ollama或Modular MAX）进行初步验证，再逐步优化集成策略。
2 个月前
OpenAI 对 GPT-5 的愿景集中于创建一个“统一智能”系统，无缝整合多种 AI 功能。这种方法旨在消除用户在不同模型之间进行选择的需求，而是提供一个单一且强大的 AI，能够轻松处理各种任务。主要目标包括： 将语音交互、画布操作、搜索功能和深度研究能力等高级功能整合到一个统一的系统中。 增强自然语言处理和推理能力，以在特定任务中实现“博士级智能”。 改进多模态处理，更好地理解和生成基于文本、图像以及可能的视频的响应。 扩展上下文窗口，以便处理和记住来自先前交互的更多信息。 简化用户体验，通过移除模型选择器并在不同订阅层级中提供不同的智能水平。 链式思维模型的介绍 OpenAI 即将推出的 GPT-5 预计将引入先进的链式思维（CoT）能力，大幅提升其推理和解决问题的能力。这个新模型可能会具备改进的多模态处理功能，整合文本、图像，甚至可能包括视频输入。Sam Altman 暗示，GPT-5 将展现出更好的推理能力，犯错更少，并且输出更加可靠。这些 CoT 提示的进步旨在通过结构化的思维过程引导 AI，将复杂任务分解为可管理的步骤，从而生成更准确和连贯的响应。 增强的多模态处理能力 GPT-5 将通过增强的多模态处理能力彻底改变人工智能交互，这是 Sam Altman 强调的一个关键重点。这一进步将使模型能够无缝集成文本、图像、音频和视频的输入和输出。主要功能包括： 语音到语音功能，实现更自然的对话交互。 改进的图像处理和生成，基于之前集成的成功经验。 视频支持，标志着人工智能在理解和生成视听内容方面的重大飞跃。 多种数据类型的统一处理，创造更统一且具有上下文感知的人工智能体验。 这些改进预计将为人工智能在各个行业的应用打开新的可能性，从创意内容生成到医疗和教育等领域更复杂的问题解决。
4 个月前
2024年12月18日，AI数据分析平台Databricks宣布启动J轮融资，目标为100亿美元，目前已完成86亿美元.。 此轮融资由Thrive Capital领投，Andreessen Horowitz、DST Global、GIC、Insight Partners和WCM Investment Management等联合领投，安大略省教师退休基金、ICONIQ Growth、MGX、Sands Capital以及Wellington Management等也参与其中.。融资后Databricks估值达620亿美元，成为全球最具价值的私营公司之一。 Databricks表示，这笔融资的用途主要有以下几个方面：一是为现任和前任员工提供流动性；二是进行战略收购，加速公司成长，如该公司在2023年6月收购MosaicML等，以加强在Data+AI布局；三是拓展海外市场，强化全球竞争力；四是开发更多AI产品，吸引顶尖人才。 另外，Databricks预计在截至2025年1月31日的季度内将首次实现正自由现金流，并达到30亿美元的年化收入。 其首席执行官Ali Ghodsi曾表示，公司IPO最早可能在2025年年中进行。
4 个月前
有望在AI训练和推理市场争得更多份额，对英伟达GPU芯片的市场主导地位构成一定挑战.
4 个月前
微软研究院表示，现在的AI具备更强的推理能力，AI模型很快将能够处理更复杂的任务。未来将比ChatGPT等传统的聊天机器人更强大，微软正在利用AI代理来连接整个组织的员工，而且透过硬体升级AI将变得更加节能。 周四OpenAI也表示，将推出高价版的聊天机器人ChatGPT Pro新订阅服务，专门为工程和研究板块设计，月费达到200美元。 AI应用持续往前推动，华尔街方面也正密切关注硅谷，在AI上的巨额投资能否带来营收增长。
8 个月前
一款适用于任何网站的自动数据提取工具
8 个月前
有几款网站数据分析AI工具值得推荐: Webutler.AI Webutler.AI是一款适用于任何网站的自动数据提取工具。它基于人工智能来分析出网页最合适的数据，并允许将其下载并保存到Excel。该工具不需要特定于网站的脚本，而是通过对HTML结构来检测出关联数据并选择最合适的列表。常用场景包括收集产品价格和评论、分析社交媒体网站等。 MonkeyLearn MonkeyLearn是另一个无编码平台，它使用人工智能数据分析功能来帮助用户可视化和重新排列数据。它提供了一系列预训练的机器学习模型,可用于情感分析、主题分类、命名实体识别等。 MAXQDA MAXQDA是一款定性数据分析软件,提供了广泛的分析方法工具,如扎根理论、定性内容分析、话语分析、混合方法等。它使定性数据分析比以往更快、更容易,并提供了直观易学的界面。 总的来说,这些AI工具可以帮助网站所有者自动执行内容分析和数据采集任务,节省大量时间和精力。通过使用先进的算法和机器学习模型,它们能够快速准确地提取和分析网站内容,为网站优化和内容策略提供有价值的洞见。 推荐官：Perplexity.ai
8 个月前
7月17日“牛津数学公开讲座”系列研讨会邀请陶哲轩演讲主题关于AI在科学和数学领域的潜力。 陶哲轩认为AI是“猜测机器”，本质是在解巨大方程组；AI虽不是魔法但类似飞机发明，从初始发展到真正发挥作用需要很多工作；科学领域可以利用AI这个“大消防水管”（强大输出能力）结合验证过滤掉杂质，如药物设计领域可减少试验候选对象，材料科学领域或可跳过昂贵合成过程缩小候选范围；气候模拟领域也能利用AI大大缩短模拟时间。 陶哲轩将 AI 描述为“猜测机器”，这一观点颇具启发性。 他的这一表述可能意味着，AI 基于大量的数据和算法进行运算和预测，从而给出各种可能的结果和解决方案，就如同在进行各种猜测。但这种“猜测”并非是毫无根据的盲目行为，而是建立在对海量数据的学习和分析基础之上。 例如，在图像识别中，AI 会根据已有的图像特征和模式，猜测输入的新图像属于何种类别；在自然语言处理中，AI 会根据语言的语法、语义和上下文，猜测下一个可能出现的单词或句子。 这一观点也提醒我们，虽然 AI 能够提供有价值的推测和建议，但这些结果并非绝对准确和可靠，仍需要人类的进一步验证和判断。您是对陶哲轩的这一观点感兴趣，还是希望了解更多关于他在 AI 领域的其他见解呢？
9 个月前
个人智能化系统 Apple Intelligence 为 iPhone、iPad 和 Mac 引入强大的生成式模型 Apple Intelligence 为人工智能隐私树立了新标准，它能够理解个人背景，从而提供有用且相关资讯。
