chatgpt能逆向吗，gpt4free是什么？
GPT4Free是一种人工智能语言模型，它是由OpenAI公司开发的，可以生成高度真实的文本内容。该模型可以自动生成文章、对话、翻译、摘要等内容，帮助用户提高写作效率和质量。此外，GPT4Free还具有自然语言理解能力，能够理解复杂的语言结构和语义，有助于解决自然语言处理领域的难题。GPT4Free的出现将为各行业提供更多的工具和应用，推动人工智能技术的发展和普及。
如何看待华为将在4月份发布聊天AI大模型「盘古NLP」？
华为发布聊天AI大模型「盘古NLP」是人工智能领域的一次重要事件，这也反映出华为在人工智能技术研究和应用方面的持续投入和努力。下面是我的一些看法：
首先，盘古NLP的发布将进一步推动聊天机器人技术的发展，这将对提升智能客服、智能语音助手等领域的应用带来积极的影响。其次，盘古NLP采用了自然语言处理技术，可以帮助机器更好地理解和处理人类语言，这将有助于提高聊天机器人的交互性和人性化。最后，盘古NLP的发布也反映出中国在人工智能领域的技术实力不断提升，这将有助于加速中国在人工智能领域的发展和竞争力的提升。盘古发布的背后也反映了当前人工智能领域的发展趋势。在过去的几年中，人工智能技术的发展一直在加速，同时，大模型也成为人工智能研究的热点之一。这些大模型能够处理更多的数据，具有更强的学习能力和推理能力，能够应用于更广泛的场景。华为发布盘古NLP，也是对当前大模型技术的应用和探索之一。盘古NLP采用的是自监督学习，可以自动地从海量数据中学习和提取特征，从而使模型具备更强的适应性和泛化能力。这种自监督学习方法也是目前大模型研究的一个热点方向，可以在减少人工标注数据的前提下，有效提高模型的性能。它的的发布不仅代表了华为在人工智能领域的技术实力，也反映了当前人工智能技术发展的趋势和热点方向。它将为聊天机器人、智能客服、智能语音助手等领域的应用提供更好的技术支持和服务，对于人工智能技术的普及和推广也具有积极的意义。
为什么机器学习模型会消耗那么多能源？
人脑是一种效率极高的智能来源，但目前的AI还达不到这样的水平。
本月早些时候，OpenAI宣布已经构建起有史以来规模最大的AI模型。这套惊人的模型名为GPT-3，已经成为令人印象深刻的伟大技术成就。但在这辉煌的背后，也凸显出人工智能领域一种令人担忧的负面趋势——更可怕的是，主流舆论对此尚未给予足够的关注。
现代AI模型需要消耗大量电力，而且对电力的需求正以惊人的速度增长。在深度学习时代，构建一流AI模型所需要的计算资源平均每3.4个月翻一番；换句话说，从2012年到2018年间，AI计算资源消耗量增长了30万倍。而GPT-3，只是这股潮流的最新体现。
总而言之，AI技术带来的碳排放已经不容忽视；如果行业趋势继续下去，那么情况将很快失去控制。除非我们愿意重新评估并改革当今的AI研究议程，否则人工智能领域很可能在不久的未来成为引发气候变化的罪魁祸首。
更大并不一定更好
在当今以深度学习为中心的研究范式当中，人工智能的主要进步主要依赖于模型的规模化扩展：数据集更大、模型更大、计算资源更大。
GPT-3就很好地说明了这种现象。这套模型中包含多达1750亿个参数。为了帮助大家更直观地理解这个数字，其前身GPT-2模型（在去年发布时，同样创下了体量层面的纪录）只有15亿个参数。去年的GPT-2在拥有千万亿次算力的设备上训练了几十天；相比之下，GPT-3的训练时长将增长至数千天。
这种靠“每况愈大”模型推动AI技术进步的问题在于，这类模型的构建与部署都需要消耗大量能源，并由此产生巨量碳排放。
在2019年的一项广泛研究当中，由Emma Strubell牵头的一组研究人员估计，训练一套深度学习模型可能产生高达62万6155磅的二氧化碳排放量——大约相当于五辆汽车从出厂到报废的总二氧化碳排放规模。如果这还不够直观，那么每个美国人每年平均产生3万6156磅二氧化碳排放量。
可以肯定的是，这项估算主要针对那些高度依赖于能源的模型。毕竟结合当前现实，机器学习模型的平均训练过程绝不至于产生60多万磅二氧化碳。
同样值得注意的是，在进行这项分析时，GPT-2仍然是研究领域规模最大的模型，研究人员也将其视为深度学习模型的极限。但仅仅一年之后，GPT-2就成了“纤细瘦小”的代名词，下代模型的体量超过其百倍。
为什么机器学习模型会消耗那么多能源？
最重要的原因，就是训练这些模型的数据集本身也在快速增肥。在使用包含30亿个单词的数据集进行训练之后，BERT模型在2018年实现了同类最佳的自然语言处理（NLP）性能。而在利用包含320亿个单词的训练集完成训练之后，XLNet又超越了BERT。不久之后，GPT-2开始在包含400亿个单词的数据集上接受训练。最终是我们前面提到的GPT-3，它使用的是一套包含约5000亿个单词的加权数据集。
在训练过程中，神经网络需要为每一条数据执行一整套冗长的数学运算（正向传播与反向传播），并以复杂的方式更新模型参数。因此，数据集规模越大，与之对应的算力与能源需求也在飞速增长。
导致AI模型大量消耗能源的另一个理由，在于模型开发过程中所需要的大量实验与调整。目前，机器学习在很大程度上仍是一个反复实验试错的流程。从业人员通常会在训练过程中为当前模型构建数百个版本，并通过不断尝试各类神经架构与超参数确定最佳设计方案。
之前提到的2019年论文中还包含一项案例研究，研究人员们选择了一个体量适中的模型（显然要比GPT-3这样的庞然大物小得多），并对训练其最终版本所需要的电力、以及生产最终版本所需要的试运行总量进行了统计。
在为期六个月的过程中，研究人员共训练了该模型的4789个不同版本，折合单GPU运行时长为9998天（超过27年）。考虑到所有因素，研究人员们估计，该模型的构建过程将产生约7万8000磅二氧化碳，超过美国成年人两年的平均二氧化碳排放量。
而到这里，我们讨论的还仅仅是机器学习模型的训练部分。而训练只能算是模型生命周期的开始；在训练完成之后，我们还需要在现实环境中使用这些模型。
在现实环境中部署并运行AI模型（即推理过程），所带来的能源消耗量甚至高于训练过程。实际上，英伟达公司估计，神经网络全部算力成本中的80%到90%来自推理阶段，而非训练阶段。
例如，我们可以考虑自动驾驶汽车中的AI模型。我们需要首先对该神经网络进行训练，教会它驾驶技巧。在训练完成并部署至车辆上之后，该模型将持续不断地进行推理以实现环境导航——只要汽车仍在行驶，模型的推理过程就将不间断地进行。
毋庸置疑，模型中包含的参数量越大，推理阶段所带来的电力需求就越夸张。
能源使用与碳排放
要探讨这个问题，我们先要找到能源使用与碳排放之间的对应关系。那么，该如何准确判断这种对应关系？
根据美国环保署（EPA）公布的数据，在美国，一千瓦时电力平均对应0.954磅二氧化碳排放量。这一平均值反映了碳足迹变化以及美国电网当中的不同电力来源（包括可再生能源、核能、天然气以及煤炭等）的客观比例。
如上所述，Strubell在分析中采用了美国本土的电力碳排放平均值，以根据不同AI模型的能源需求计算对应的碳排放量。这个假设已经相当合理，因为Amazon Web Services的电力组合就一致符合美国整体的发电来源结构，而目前的大多数AI模型都会选择在公有云端进行训练。
当然，如果尽可能使用可再生能源产生的电力进行AI模型训练，其碳足迹必将有所降低。例如，与AWS相比，Google Cloud Platform的电力结构中可再生能源的比例更高（根据Strubell的论文，AWS的可再生能源占比17%，谷歌方面则占比56%）。
我们也可以再举个例子，由于所在地区拥有丰富的清洁水电资源，因此大西洋西北部区域的硬件设施在训练模型时所产生的碳排放将低于全美平均水平。值得一提的是，目前各大云服务供应商都在强调其在碳排放控制方面做出的努力。
但总体来说，Strubell认为美国的整体电力组合仍然具有充分的说服力，可用于大体准确地估算出AI模型的碳足迹。
收益递减
模型体量与模型性能之间的关系，则能帮助我们了解提升模型规模到底能够给AI技术发展带来怎样的帮助。这方面数据倒是非常明确：模型体量的持续增加，最终会导致性能回报急剧下降。
我们用实例来证明这个观点。ResNet是一套于2015年发布的知名计算机视觉模型。该模型的改进版本名为ResNeXt，于2017年问世。与ResNet相比，ResNeXt需要的计算资源提升了35%（按总浮点运算量计算），但精度却只增长了0.5%。
在艾伦人工智能研究所2019年发表的论文中，我们可以看到更详尽的比较数据，其中记录了不同任务、模型与AI子领域的模型规模收益递减情况。与GPT-2相比，最新发布的超大型GPT-3模型也出现了显著的收益递减迹象。
如果AI社区继续沿着当前的道路前进，那么研究人员们必然需要花费更多精力构建起越来越大的模型，但由此带来的性能提升却越来越小。这意味着成本/收益率将变得愈发不相称。
既然收益递减客观存在，为什么人们还在不断推出越来越大的模型呢？一大主要原因，在于AI社区当下仍过于关注能在性能基准测试中创下新高的“最新”纪录。在众所周知的基准测试中拿下新顶点的模型（即使仅提升一个百分点），也能赢得研究人员们的一致认可与好评。
正如加州大学洛杉矶分校（UCLA）Guy Van den Broeck教授所言，“我认为比较准确的比喻，就是某个盛产石油的国家能够建造一座很高的摩天大楼。在摩天大楼的建造过程中，当然能够帮国家积累下「最先进的技术」。但这一切……无法带来任何科学意义上的进步。”
目前，AI研究议程领域这种“越大越好”的偏执精神很可能在未来几年给自然环境造成重大破坏。这就要求我们在深思熟虑之后进行大胆变革，将人工智能重新引导到持续性更强、生产力水平更高的正确轨道上。
展望未来
首先，每一位AI从业者应该尽快将“缩短周期”作为研究目标，借此降低技术发展对环境造成的影响。
而最重要的第一步，就是增强AI模型碳排放问题的透明度与量化考核。当AI研究人员发布新模型的研究结果时，除了性能与精度两项核心指标之外，还应该附上模型开发过程中的总体能源数据。
经过认真分析，艾伦人工智能研究所的团队提出将浮点运算作为研究人员们最通用也最准确的能效衡量标准。另一支小组也创建出一款机器学习碳排放计算器，可帮助从业者们借此估算当前模型的碳足迹（其中涵盖硬件、云服务供应商以及地理区域等诸多因素）。
遵循这些思路，研究人员们还需要在模型训练过程中，将能源成本与性能收益之间的关系作为不能回避的重要度量。明确量化这项指标，将促使研究人员们重要收益递减问题，进而在资源分配上做出更明智、更平衡的决策。
希望随着可持续AI实践的普及，技术社区能够在评估AI研究时着重考虑这些效率指标，并把这些指标的重要性提高到精度等传统性能指标的水平，最终使其在论文发表、演讲分享以及学术成果等领域发挥更重要的作用。
当然，其他一些方法也有望在短期之内帮助AI模型减少碳排放：使用更高效的超参数搜索方法、减少训练过程中不必要的实验次数、采用更节能的硬件等等。但单靠这些补救性的措施，不足以彻底解决问题。人工智能领域需要在根本上做出长期转变。
我们需要退后一步，承认单纯建立越来越庞大的神经网络并不是通往广义智能的正确路径。从第一原理出发，我们必须逼迫自己去发现更优雅、更高效的方法，对机器中的智能进行建模。我们与气候变化的斗争，甚至是整颗蓝色星球的未来，可能也都将维系于此。
引用AI界传奇人物、深度学习教父Geoff Hinton的名言，“未来可能掌握的某些研究生手里，因为他们对我所说的一切深表怀疑……他们可能会彻底抛弃我的观点，从零开始再次探索。”
AI社区必须敢于建立人工智能的新范式，这些范式既不需要指数级增长的数据集、也不需要恐怖的电力消耗。小样本学习等新兴研究领域，也许会成为我们走向光明未来的新道路。
作为最初的智能来源，人脑也将给我们带来重要启发。与目前的深度学习方法相比，我们的大脑非常高效。人脑仅几磅重，运行功率约20瓦——只够让低功率灯泡亮起昏暗的光。然而，它们却也代表着宇宙中当前已知的最强大的智能形态。
AI研究人员Siva Reddy也不禁感叹，“人脑只需要极低的功耗，就能达成令人惊奇的表现。问题在于，我们如何才能制造出这样的机器。”
你身边聪明的人是什么样子？
1、 智商情商都在线，说话让人舒服，做事让人放心。
2、 识人方面拥有福尔摩斯般的洞悉力，内心跟明镜似的，看破不说破，深刻地明白，不应该把心思和情绪，浪费在不值得的人身上。
3、 脑子好使，反应很快，记忆力好。
4、 眼神沉稳，情绪基本没有波动，几乎看不到我瞳孔地震的时候。
5、 通过视觉、听觉收集的信息比别人多，大脑加工过程也复杂。
6、 记性非常好，能清楚的描绘出之前说过的事情，条例，细节，最重要的是重点，一针见血
7、 保持饥饿感，为人谦逊，欣赏别人的优点，总结和提升自我不足，且自律。
8、 为目标而努力，不在意别人的嘲笑和贬低，深知他人眼光不重要，自己才是自己命运摆渡人
9、 化繁为简的能力，能够精准地抓住本质。
10、 交友质量高，虽然数量不多，但各个都能帮得上忙。
11、 我还没张嘴提醒，就酷酷地点了个赞。
12、对于自己想要什么，想做什么，想怎么做，想成为什么样的人，有清晰的规划。
13、 抗风险能力高。不管什么时候，他都会给自己留退路。随时做好公司倒闭的准备，凭本事给自己波澜不惊的底气。
14、 懂得隐忍，知道该低头的时候就要低头，实则是一种保护自己的手段。
15、 即使做好万全的准备，也会有一个B计划。不是对自己没有信心，而是对不可控的变数，早做应对。
16、 极少情绪化，冷静到可怕。可以长期地专注做一些长期的事，知道自己长期投入的结果是什么。
17、 看起来像边缘人物，但实际上离开了他，很多事情需要更多的人才能代替。
18、 有自己的立场，以及自己的判断力，不会人云亦云。
19、 想一个问题的时候，纬度、深度极其恐怖，在一个表象问题可以探寻根本，并发散。
20、 看穿一切规则、人情。于是利用规则，更改规则，漠视规则。懂得人情，给予人情，又没什么感情。
21、 宁可独处，也不做无用的社交，社交的本质是价值交换，没有价值的交换，再怎么跪舔别人也没用。
22、 对新鲜事物保持好奇心，每一次都全身心的投入，很快就能掌握原理和技巧，并能将学会的东西进行迁移。
23、 考虑问题周到细致，没有遗漏，并且有前瞻性，你只布置了一，他却能想到二。而且，理解能力很强，一定能GET到关键点。
24、 极强的专注力和持续的投入能力。
25、 看问题具有宏观性和长远性，人生目标是一以贯之且具有前后接续性的。
26、 看事情不重表面，而重原因和逻辑。
27、 观察力强，善于观察，能找到有效多元信息，多元带来正确，或者至少接近正确。
28、 靠谱，不会随意承诺别人事情，但承诺了就一定能够达成
29、 自信，源于丰富多元的见识、工作能力，对自我优点的欣赏以及生活的热爱
30、 活得很通透，不会把爱情当成生命里唯一。
31、不跟烂人纠缠，不跟烂事计较，不为五斗米折腰。
32、一般不开口说话，一开口说话，直击问题的本质。
33、秒懂别人的意思，但还能装糊涂。女上司拿脚勾他的小腿，他立马站起来说有蟑螂。
34、人狠话不多。在看清事实之前，不会因为被舆论误导，说很绝对的话。他会理性、客观进行分析，保证自己说的就是真相。
35、懂得隐忍，知道该低头的时候就要低头，实则是一种保护自己的手段。
36、喜欢赞美，无论到哪里都很受欢迎，就像此刻就在给我的回答点赞的你一样。
37、懂得分钱，能够让出自己的利益，让真正有价值的人获得应有的回报。
38、能站在更高的维度，看透他人的心思，但不会说穿。
39、说干什么就干什么，行动力超强，事事都有结果交付。
40、能够永远保持求知欲，知道不断更新自己才能够变得越来越好。
41、宁可独处，也不会做无用的社交。
42、做事情极其专注，能够始终如一的保持自己的热爱，不会随意放弃。
43、存在感不高，大多数时候都是透明人。不熟的人看来，他可能会有点木木的。但如果你找他帮忙，一定能最快解决问题。
44、备受打击的时候，从不跟别人争辩，自己默默努力，用结果证明一切。
45、有自己的立场，不会轻易被毒鸡汤洗脑，有自己的判断。
46、做事情有规划，有目的，能把事情安排的滴水不漏，把事情交给他们，你会非常放心。
47、只要定好了目标，回想唐僧取经一样，坚定不移，直至目标达成。
48、不随意承诺别人事情，但是承诺了就一定能够达成，为人非常靠谱。
49、不赚认知以外的钱，不信来路不明的人，不讨论别人的家长里短。
50、懂得尊重别人，即使自己不喜欢，但也不会干扰别人喜欢。
如何看待厦门大学2021级博士生芮佳发表58篇中英文论文？
近日，厦门大学官方微信公众号报道了一位优秀博士生的事迹，引发了网友们的热议。
图片来源：厦门大学据报道，这位厦门大学公共卫生学院的2021 级博士研究生芮同学参与发表了中英文论文58 篇，其中，以第一作者和共同一作发表SCI 论文 21 篇，医学领域TOP 期刊 7 篇。此外，还协助撰写全国 21 个省份疫情研判报告 200 余份，所在团队多次收到国务院等发来的感谢信。图片来源：厦门大学看看人家的文章，这数量，这质量，简直让不少科研狗感到汗颜，于是芮同学果断喜提一次某乎上的「如何看待」。有网友在某乎提问，「如何看待厦门大学 2021 级博士生芮X发表 58 篇中英文论文，一作和共同一作 SCI 论文 21 篇」问题一经提出，短短时间内就被快400 万人浏览，并且涌现出了接近 500 个回答。图片来源：知乎网友们热火朝天的讨论大致分为两派：一些网友认为近年来相关高校热衷于「学术造神」活动，已然形成了一个固定的套路，让人感到反感；另一些网友则指出，这位同学论文「产量」过高，存在灌水的行为，并不值得提倡。不过，口说无凭，是不是真灌水，还是得看了文章才知道……58篇论文，一作一寥寥无几大家都知道，挂名文章暂且不论，一篇文章最能代表一位科研人真实的科研水平。在厦大官方的报道中提到「芮同学参与构建了全球首个多种群和多途径传播模式的新冠病毒传播动力学模型（称为「厦大模型」），该模型发表后受到多方认可，已正式刊登于一区 TOP 期刊 Infectious Diseases of Poverty。咱们就从这个期刊开始谈起。图片来源：厦门大学Infectious Diseases of Poverty 其实是《贫困所致传染病》的英文版，是一本由中国科学技术协会主管，中华医学会和中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所(国家热带病研究中心)共同主办，与世界卫生组织共同创刊、与 Springer Nature 国际出版集团旗下的 BioMed Central 联合出版的国际英文期刊。Infectious Diseases of Poverty 的中科院分区相当高，是一区的 top 期刊，不过考虑到主办方的因素，也在意料之中。图片来源：网页截图值得一提的是，在疫情之后，Infectious Diseases of Povert 的影响因子迎来了一波飞跃，从 4.388 一跃来到了 10.485 .图片来源：中国疾病预防控制中心据统计，芮同学共计在这本期刊上发表了 8 篇文章，但一作只有一篇， 2022年11月发表，题为「Optimal control strategies of SARS-CoV-2 Omicron supported by invasive and dynamic models」。图片来源：知乎除了 2022 年这篇发表在 Infectious Diseases of Poverty 的代表作，据学霸君在 research gate 上的不完全统计，芮同学还有 4 篇一作一的论文，分别发表在Travel Medicine and Infectious Disease（中科院3区）、PLoS Neglected Tropical Diseases（中科院2区），以及BMC Infectious Diseases（中科院3区）上。图片来源：research gate另外有一篇发表在 SSRN Electronic Journal，但根据网友介绍，SSRN 是一个公益性质的论文发布网站，因为版权问题，SSRN 发布的绝大部分是工作论文，并不算作学术成果。图片来源：research gate至于其他共一的论文，有不少发表在Scientific Reports、Frontiers in Medicine、Medicine等开源期刊上，研究过中科院或者一些医院预警期刊名单的朋友对这几个期刊肯定不陌生。图片来源：research gate单从一篇文章数量和质量上看，芮同学的论文产量并不夸张，所以网友们大可不必揪着人家论文灌水喷个不停，考虑到学科性质，以及论文发表的期刊，有这样的成果并不足为奇。倘若芮同学没有被学校作为典型宣传，估计也不会引发这样的舆论争议。高校套路化「造神」何时休事实上，高校这种形式的「学术造神」在近些年造就不是什么新鲜事，从本科生到博士生，可以举出的例子比比皆是。湖南科技大学化学化工学院大四本科生任XX 在本科前三年便已经以第一作者身份发表 10 篇 SCI 论文，总文章数 21 篇；南京理工大学化工学院 2015 级本科生于XX 在本科四年间以第一作者陆续发表 7 篇 SCI 论文，其中 1 篇进入 ESI 全球前 1% 的高被引论文，总影响因子达 27.12；南方科技大学化学系 2016 级本科生胡XX 三年间累计发表 SCI 二区以上论文 14 篇，其中第一作者发表 9 篇，4 篇被选为封面论文；南通大学杏林学院 2020 级本科毕业生王XX 本科期间共发表 14 篇 SCI 论文，其中包括 9 篇第一作者或共同第一作者，3 篇通讯作者。有网友总结了这些高校打造「学术网红」的基本套路，不外乎就是发表了大量论文，拿过多少奖学金，多么辛苦付出，而且学习之余还有突出的特长技能……图片来源：知乎事实上，没有人愿意去否认这些同学的优秀，但是刻意去强调发表论文的数量，十几篇，几十篇，大几十篇，实在有违宣传正面形象的初衷。故而在看到这些报道时，大家的注意力通常放在这些本科生、博士生是否真的能做到这些，是不是有论文灌水的嫌疑。要知道，搞科研，尤其是在理工科，想要在有限的时间里发表大量的文章，抛开造假不提，最可能的方式就是「灌水」，只要掌握了一个发文的套路，用不同的数据，材料，或者参数去套这个套路，而后批量产出文章。通过这样套路发表了大量文章的「学术明星」真的值得高校去卖力宣传吗？至少网友们对此是不买账的。在知乎的回答中，许多网友表示了对于高校这种宣传「套路」的嫌弃，甚至有人直言：「看腻了」、「明显感到不适」……图片来源：知乎网友们普遍认为，如果这些宣传稿只是给不懂科研的小白看，那确实是妥妥的流量密码，但是在科研人眼中，其实就是个笑话。毫无疑问，高校选择对一张张光彩熠熠却有量无质的履历表大肆吹捧，其实是一种对那些脚踏实地扎扎实实出成果的科研工作者的一种伤害。