MartinWu: 由于使用的工具只能填写官方 sk 使用，想问问怎样给官方账号充值，或者怎样可以买到有额度的账号？

teli: 最近 DEBUG LLM 提示词，效率很低，问题很多
想问下有没有专门讨论这块的社区
最好是中文社区

proxyai:

free.proxyxai.com

anson264556364: macos 的 app 正常使用，网页版却无法登陆，网页版账号密码一输，一登就跳回初始要登陆输账号密码的状态，请问这是什么因啊？

Neuronicx: OpenAI-o1 API 原生接口购买指南

谷歌搜索 Neuronicx ，直接访问即可。

这个平台有提供 OpenAI-o1-preview 、o1-mini 的原生接口和中转接口。

#openai #o1 #chatgptplus

没有任何预警，openai 突然发布了 OpenAI o1 系列模型。按照官方技术博客说法，o1 在推理能力上代表了当前人工智能最强的推理水平。

OpenAI CEO Sam Altman 表示：「OpenAI o1 是一个新范式的开始：可以进行通用复杂推理的 ai。」

在复杂推理任务上，这款新模型是一次重要突破，代表了 AI 能力的新水平。基于此，OpenAI 选择将此系列重新命名为 OpenAI o1，并从头开始计数。

不知道这是否意味着，GPT-5 这个命名也不会出现了。

简单总结新模型的特点：

现在，该模型已经全量推送，你可以通过 chatgpt 网页端或者 API 进行访问。

其中 o1-preview 还是预览版，OpenAI 还会继续更新开发下一版本。目前使用有一定次数限制，o1-preview 每周 30 条消息，o1-mini 每周 50 条。

和传闻中的「草莓」一样，这些新的 AI 模型能够推理复杂任务，并解决科学、编码和数学领域中比以往更为困难的问题。官方表示，如果你需要解决科学、编码、数学等领域的复杂问题，那么这些增强的推理功能将尤为有用。

例如，医疗研究人员可以用它注释细胞测序数据，物理学家可以用它生成复杂的量子光学公式，开发人员可以用它构建并执行多步骤的工作流程。

此外，OpenAI o1 系列擅长生成和调试复杂代码。

为了给开发人员提供更高效的解决方案，OpenAI 还发布了一款更快、更便宜的推理模型 OpenAI o1-mini，尤其擅长编码。

作为较小版本，o1-mini 的成本比 o1-preview 低 80%，是一个功能强大且高效的模型，适用于需要推理但不需要广泛世界知识的应用场景。

在具体训练过程中，OpenAI 会训练这些模型在回答问题之前深入思考。o1 在回答问题前会产生一个内部的思维链，这使得它能够进行更深入的推理。

通过训练，OpenAI o1 模型能够学会完善自己的思维方式，并且随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）而持续提高。

OpenAI 研究员 @yubai01 也点出了 01 的训练路线：

我们使用 RL 来训练一个更强大的推理模型。很高兴能成为这段旅程的一部分，而且要走很长一段路！

据介绍，在测试中，这款模型在物理、化学和生物等任务中表现得如同博士生，尤其是在数学和编码领域表现突出。

在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的资格考试中，GPT-4o 只解决了 13% 的问题，而推理模型得分高达 83%。在 Codeforces 编程竞赛中，它的表现进入了前 89% 的队列。

不过，和传闻的爆料一样，作为一个早期版本，该模型还不具备一些 ChatGPT 的常用功能，比如网页浏览和上传文件或图像等多模态能力。

相比之下，GPT-4o 反而会更加胜任许多常见的应用场景。

为了确保新模型的安全，OpenAI 提出了一种新的安全训练方法。

在最严苛的「越狱」测试中，GPT-4o 得分为 22（满分 100），而 o1-preview 模型得分为 84，在安全性方面堪称遥遥领先。

从下周开始，ChatGPT Enterprise 和 Edu 用户也可以访问这两款模型。符合条件的开发人员现在可以通过 API 使用这两款模型，每分钟速率也有所限制。

在这里划个重点，OpenAI 表示，未来将向所有 ChatGPT 免费用户提供 o1-mini 的访问权限。不过，大概率也会在次数上有所限制。

关于新模型 o1 更多细节，我们很快将在更详细的体验后与大家分享。如果你有感兴趣的问题，欢迎在留言区告诉我们。

官方也放出了更多 OpenAI o1 的更多演示视频。

比如使用 OpenAI o1 来编写一个找松鼠的网页游戏。这个游戏的目标是控制一只考拉躲避不断增加的草莓，并在 3 秒后找到出现的松鼠。

与传统的经典游戏如贪吃蛇不同，这类游戏的逻辑相对复杂，更考验 OpenAI o1 的逻辑推理能力。

又或者，OpenAI o1 已经开始能通过推理，解决一些简单的物理问题，

演示列举了一个例子，一颗小草莓被放在一个普通的杯子里，杯子倒扣在桌子上，然后杯子被拿起，询问草莓会在哪里，并要求解释推理过程。这表明模型能够理解物体在不同物理状态下的位置变化。

落地到具体的应用中，OpenAI o1 还能成为医生的得力助手，比如帮助医生整理总结的病例信息，甚至辅助诊断一些疑难杂症。

热衷于将 AI 与科学相结合的量子物理学家马里奥•克莱恩（Mario Krenn）也向 OpenAI 的 o1 模型提出一个关于特定的量子算符应用的问题，结果，OpenAI o1 也轻松拿捏。

「Strawberry」里有多少个「r」，GPT-4o 会回答错误，但却难不倒 OpenAI o1，这一点值得好评

不过，经过实测，OpenAI o1 依然无法解决「9.11 和 9.8 哪个大」的经典难题，严重扣分。

对于 OpenAI o1 的到来，英伟达具身智能负责人 Jim Fan 表示：

我们终于看到了推理时间扩展的范式被推广并投入生产。正如萨顿（强化学习教父）在《苦涩的教训》中所说，只有两种技术可以无限制地与计算规模化：

学习和搜索。是时候将重点转向后者了。

在他看来，大模型中的很多参数是用来记忆事实的，这的确有助于在问答的基准测试「刷分」，但如果将逻辑推理能力与知识（事实记忆）分开，使用一个小的「推理核心」来调用工具，如浏览器和代码验证器，这样可以减少预训练的计算量。

Jim Fan 也点出了 OpenAI o1 最强大的优势所在，即 o1 模型可以轻松成为数据飞轮的一部分。

简单来说，如果模型给出了正确的答案，那么整个搜索过程就可以变成一个包含正负奖励的训练数据集。这样的数据集可以用来训练未来的模型版本，并且随着生成的训练数据越来越精细，模型的表现也会不断改善。好一个通过自己博弈，实现自己训练自己的内循环。

不过网友的实测中也发现了一些问题，比如回复的时间长了不少，虽然花了更长时间思考，但在一些问题上也会出现答非所问输出不全等问题。

赛博禅心猜测，这次的 o1 有可能是 GPT-4o 在进行一些微调/对齐后的 agent，整体远低于预期，

Sam Altman 也承认 o1 仍然有缺陷，存在局限，在第一次使用时更令人印象深刻，而在你花更多时间使用后就没那么好了。

尽管如此，OpenAI o1 模型在整体的表现上还是可圈可点。

现在，OpenAI o1 模型的发布堪称下半年 AI 模型大战的导火索，如无意外，接下来，其他 AI 公司也不会藏着掖着了。

没错，我点的就是 Anthropic、Meta AI、xAI 等老对手、以及一些潜在深处的 AI 黑马。

并且，从 GPT-4 发布至今，OpenAI 每一次模型发布的最深层意义并不在于性能的强大，而是提供了一种技术路线的标杆，从而带领人们往未知的深水区迈进。

GPT-4 如此，OpenAI o1 也希望如此。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

openai 今天发布「 ChatGPT o1-preview」，是会尝试主动思考的 ai 语言模型，chatgpt Plus 订阅用户现在就可使用。

根据 OpenAI 的说法：「我们训练这些模型〔ChatGPT o1-preview〕在回应前花更多时间思考问题，就像人类一样。通过训练，它们学会精炼思考过程、尝试不同策略，并能察觉自己的错误。」「如果您正在解决科学、程序设计、数学和相关领域的复杂问题，这些增强的推理能力可能特别有用。」

我自己在讲 ChatGPT 提升工作效率的相关课程时，常常强调一个设计指令的重点：「如果我们写 AI 指令〔 prompt、提示语〕时，可以让 AI 写出自己在想什么、怎么处理任务，通常生成的内容结果会相对更好。」

从用户端的角度来看「ChatGPT o1-preview」，就是在 AI 生成内容前，会先展开一步一步的思考流程，它可能会选择思考的策略与切入点，有时会提出一些批判思考，也会更仔细的分析资料细节来做深入处理。

在这个过程中，「ChatGPT o1-preview」生成内容的速度其实比 GPT-4o 要慢上不少，可能需要 30~60 秒的思考时间〔或者更久〕，才会开始一步一步的生成内容。

也因为这样的「思考」过程需要耗费更多运算资源，所以即使是 ChatGPT Plus 用户，在使用「ChatGPT o1-preview」时也有一些限制：

也就是说，目前「ChatGPT o1-preview」比较像是「GPT-4o」的辅助，在进行一些需要深入分析资料、产出有逻辑结果的任务，或者像是科学、数学、程序代码相关领域时，可以运用。

今天这篇文章，我就从自己日常惯用的几个 AI 辅助需求：翻译、摘要、企划思考、文案，以及有时用代码写个小工具的角度，以实际案例测试看看，「ChatGPT o1-preview」的效果如何，并和「GPT-4o」同样指令下的结果作比较。

当然，如果能从科学、数学与代码的角度来验证更好，不过从我个人常用角度出发，也想验证看看 ChatGPT o1-preview 是否能满足我的日常工作需求，也提供大家参考。

下面，先提供大家下面测试案例的快速心得比较表格。

翻译结果更简洁有力，文句白话流畅。

用语更符合台湾惯用词汇。

在「白话流畅度」与「专业用语」间平衡得更好。

翻译结果相对较弱，文句不如 o1-preview 流畅。

能计算分数并回馈对错。

无需修改即可使用。

需要多次反复调整才能达到可用程度。

提供具体、逻辑分明的建议步骤和文章架构。

深入分析资料细节。

缺乏深入的分析和明确的建议。

能整理出详细的步骤和操作要点。

细节完整程度略有不足。

缺乏社交贴文所需的流畅性和吸引力。

更注重安全性和准确性，避免使用版权材料。

可能在细节上不够精准。

首先来试试看翻译〔英翻中〕，我通常会用下面指令来要求 ChatGPT 翻译文章：「把下面这篇 XXX 主题的文章，翻译成中文，请一段一段翻译，尽量在维持原文语意，主题风格的情况下，让上下文的语句更自然通顺，遇到专有名词时附注英文原文，并在第一遍基本翻译后，用台湾惯用词汇与语气进行最后修饰。」

下图「左方」，是「ChatGPT o1-preview」翻译的结果。下图「右方」，是「GPT-4o」翻译的结果。

结论是，「ChatGPT o1-preview」花了 57 秒完成一整篇文章的翻译〔文章是 OpenAI「ChatGPT o1-preview」官方公告〕，但是翻译的结果比「GPT-4o」优异不少。

例如，大多数时候，「ChatGPT o1-preview」翻译的文句更加简洁有力〔相对「GPT-4o」〕，可以在许多段落看到这样的差别。

「ChatGPT o1-preview」翻译的结果也更白话，相对流畅，用语更符合我指定的中文用语。

「ChatGPT o1-preview」在「白话的流畅度」与「专业用语」之间也相对更能拿捏得当，会让人更容易看懂，但又保持专业用语的明确性。

我让「ChatGPT o1-preview」测试直接写一个九九乘法表小工具。o1 同样会先思考撰写工具的逻辑，然后才开始写出程序代码。

我提供的指令是：「我的小孩正在练习记忆数学的 99 乘法表 ，你可以设计一个协助她练习的小游戏吗？

请一步一步分析，从简单的 2 与 5 的乘法表开始，然后练习 3、4、6、7、8、9 的乘法表，根据每一个乘法表设计一个记忆游戏，游戏一开始可以选择要练习哪一个乘法表，进入后可以随机考验该乘法表的熟练度，最好设计有游戏机制。」

下面是 ChatGPT o1-preview 第一次生成的 99 乘法表小游戏，我没有做任何的修改，但是正确性、界面美化、操作流畅度都已经达到可用的程度，还会计算分数与回馈对错。

下面是旧版 GPT-4o 第一次生成的小游戏，基本界面可操作，但有一些明显错误〔如下图〕，可能还需要多几次的反复问答，才能调整正确。

我也很常跟 ChatGPT 一起讨论沟通企划案，下面是新旧版本生成的结果比较。

我提供了许多参考资料，请 AI 帮我做产品的企划报告。

「ChatGPT o1-preview」在生成过程中，会主动做一些反向思考，与探索不同的报告呈现方式，并且提供一些具体的、逻辑分明的建议步骤，这些不一定有出现在我的指令中。

下面是 ChatGPT o1-preview 生成的版本，我举出其中一部分，它提出了一个撰写初稿的建议方案，并指出了一些明确的试写步骤、文章架构方向。

下面是 GPT-4o 类似段落的版本，虽然也提出了撰写初稿的建议，但整体的说明就比较一般，少了一些明确的、深入的分析与建议。

我也测试了用两个版本去摘要同一篇文章。

下面是 ChatGPT o1-preview 的版本，可以看到文章细节整理得更深入、完整、有条理。

下面是 GPT-4o 版本摘要的结果，基本架构也相似，但细节的完整程度就有一点落差。

不过，ChatGPT o1-preview 也有他不擅长的内容，目前看起来它撰写流畅文案的效果，反而没有 GPT-4o 好〔现在写文案相对效果最好的可能是 Claude 3.5 Sonnet 〕。

下面我请 AI 根据参考资料写出社交贴文上的文案。

ChatGPT o1-preview 版本，AI 会思考撰写过程，撰写时会进行更多安全性、准确性的思考，例如避免使用版权材料。

但是多次尝试后，发现 ChatGPT o1-preview 版本目前的结果，比较像是把参考资料更有结构、更有逻辑的分析整理，不太像是社交贴文。

相较之下， GPT 4o 的版本，可能细节没有那么精准，但文案比较流畅。〔如下图〕

以上就是我的初步测试案例与心得，提供大家参考。

没有任何预警，OpenAI 突然发布了 OpenAI o1 系列模型。按照官方技术博客说法，o1 在推理能力上代表了人工智能最强的水平。

OpenAI CEO Sam Altman 表示：「OpenAI o1 是一个新范式的开始：可以进行通用复杂推理的 AI。」

在复杂推理任务上，这款新模型是一次重要突破，代表了 AI 能力的新水平。基于此，OpenAI 选择将此系列重新命名为 OpenAI o1，并从头开始计数。

不知道这是否意味着，GPT-5 这个命名也不会出现了。

简单总结新模型的特点：

• OpenAI o1：性能强大，适用于处理各个领域推理的复杂任务。
• OpenAI o1 mini：经济高效，适用于需要推理但不需要广泛世界知识的应用场景。

现在，该模型已经全量推送，你可以通过 ChatGPT 网页端或者 API 进行访问。

其中 o1-preview 还是预览版，OpenAI 还会继续更新开发下一版本。目前使用有一定次数限制，o1-preview 每周 30 条消息，o1-mini 每周 50 条。

和传闻中的「草莓」一样，这些新的 AI 模型能够推理复杂任务，并解决科学、编码和数学领域中比以往更为困难的问题。官方表示，如果你需要解决科学、编码、数学等领域的复杂问题，那么这些增强的推理功能将尤为有用。

例如，医疗研究人员可以用它注释细胞测序数据，物理学家可以用它生成复杂的量子光学公式，开发人员可以用它构建并执行多步骤的工作流程。

此外，OpenAI o1 系列擅长生成和调试复杂代码。

为了给开发人员提供更高效的解决方案，OpenAI 还发布了一款更快、更便宜的推理模型 OpenAI o1-mini，尤其擅长编码。

作为较小版本，o1-mini 的成本比 o1-preview 低 80%，是一个功能强大且高效的模型，适用于需要推理但不需要广泛世界知识的应用场景。

在具体训练过程中，OpenAI 会训练这些模型在回答问题之前深入思考。o1 在回答问题前会产生一个内部的思维链，这使得它能够进行更深入的推理。

通过训练，OpenAI o1 模型能够学会完善自己的思维方式，并且随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）而持续提高。

OpenAI 研究员 @yubai01 也点出了 01 的训练路线：

我们使用 RL 来训练一个更强大的推理模型。很高兴能成为这段旅程的一部分，而且要走很长一段路！

据介绍，在测试中，这款模型在物理、化学和生物等任务中表现得如同博士生，尤其是在数学和编码领域表现突出。

在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的资格考试中，GPT-4o 只解决了 13% 的问题，而推理模型得分高达 83%。在 Codeforces 编程竞赛中，它的表现进入了前 89% 的队列。

不过，和传闻的爆料一样，作为一个早期版本，该模型还不具备一些 ChatGPT 的常用功能，比如网页浏览和上传文件或图像等多模态能力。

相比之下，GPT-4o 反而会更加胜任许多常见的应用场景。

为了确保新模型的安全，OpenAI 提出了一种新的安全训练方法。

在最严苛的「越狱」测试中，GPT-4o 得分为 22（满分 100），而 o1-preview 模型得分为 84，在安全性方面堪称遥遥领先。

从下周开始，ChatGPT Enterprise 和 Edu 用户也可以访问这两款模型。符合条件的开发人员现在可以通过 API 使用这两款模型，每分钟速率也有所限制。

在这里划个重点，OpenAI 表示，未来将向所有 ChatGPT 免费用户提供 o1-mini 的访问权限。不过，大概率也会在次数上有所限制。

关于新模型 o1 更多细节，我们很快将在更详细的体验后与大家分享。如果你有感兴趣的问题，欢迎在留言区告诉我们。

推理能力遥遥领先，但仍分不出「9.11 和 9.8 哪个大」

官方也放出了更多 OpenAI o1 的更多演示视频。

比如使用 OpenAI o1 来编写一个找松鼠的网页游戏。这个游戏的目标是控制一只考拉躲避不断增加的草莓，并在 3 秒后找到出现的松鼠。

与传统的经典游戏如贪吃蛇不同，这类游戏的逻辑相对复杂，更考验 OpenAI o1 的逻辑推理能力。

又或者，OpenAI o1 已经开始能通过推理，解决一些简单的物理问题，

演示列举了一个例子，一颗小草莓被放在一个普通的杯子里，杯子倒扣在桌子上，然后杯子被拿起，询问草莓会在哪里，并要求解释推理过程。这表明模型能够理解物体在不同物理状态下的位置变化。

落地到具体的应用中，OpenAI o1 还能成为医生的得力助手，比如帮助医生整理总结的病例信息，甚至辅助诊断一些疑难杂症。

热衷于将 AI 与科学相结合的量子物理学家马里奥•克莱恩（Mario Krenn）也向 OpenAI 的 o1 模型提出一个关于特定的量子算符应用的问题，结果，OpenAI o1 也轻松拿捏。

「Strawberry」里有多少个「r」，GPT-4o 会回答错误，但却难不倒 OpenAI o1，这一点值得好评

不过，经过实测，OpenAI o1 依然无法解决「9.11 和 9.8 哪个大」的经典难题，严重扣分。

对于 OpenAI o1 的到来，英伟达具身智能负责人 Jim Fan 表示：

我们终于看到了推理时间扩展的范式被推广并投入生产。正如萨顿（强化学习教父）在《苦涩的教训》中所说，只有两种技术可以无限制地与计算规模化：

学习和搜索。是时候将重点转向后者了。

在他看来，大模型中的很多参数是用来记忆事实的，这的确有助于在问答的基准测试「刷分」，但如果将逻辑推理能力与知识（事实记忆）分开，使用一个小的「推理核心」来调用工具，如浏览器和代码验证器，这样可以减少预训练的计算量。

Jim Fan 也点出了 OpenAI o1 最强大的优势所在，即 o1 模型可以轻松成为数据飞轮的一部分。

简单来说，如果模型给出了正确的答案，那么整个搜索过程就可以变成一个包含正负奖励的训练数据集。这样的数据集可以用来训练未来的模型版本，并且随着生成的训练数据越来越精细，模型的表现也会不断改善。好一个通过自己博弈，实现自己训练自己的内循环。

不过网友的实测中也发现了一些问题，比如回复的时间长了不少，虽然花了更长时间思考，但在一些问题上也会出现答非所问输出不全等问题。

赛博禅心猜测，这次的 o1 有可能是 GPT-4o 在进行一些微调/对齐后的 agent，整体远低于预期，

Sam Altman 也承认 o1 仍然有缺陷，存在局限，在第一次使用时更令人印象深刻，而在你花更多时间使用后就没那么好了。

尽管如此，OpenAI o1 模型在整体的表现上还是可圈可点。

现在，OpenAI o1 模型的发布堪称下半年 AI 模型大战的导火索，如无意外，接下来，其他 AI 公司也不会藏着掖着了。

没错，我点的就是 Anthropic、Meta AI、xAI 等老对手、以及一些潜在深处的 AI 黑马。

并且，从 GPT-4 发布至今，OpenAI 每一次模型发布的最深层意义并不在于性能的强大，而是提供了一种技术路线的标杆，从而带领人们往未知的深水区迈进。

GPT-4 如此，OpenAI o1 也希望如此。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

爱范儿 | 原文链接 · 查看评论 · 新浪微博

pathetique: 事情起因是这样的。前天的一个帖子里（ https://www.v2ex.com/t/1070885?p=1#reply35 ）大家都表示 AI 对自己的工作无用。我只是有点好奇，为什么我的感觉完全相反？所以想分享一下我的感觉和情况，很好奇大家感觉的没用是什么意义上的没有用（因为不了解专业程序员的工作流程）。

本人没学过大多数码，但是算法懂。因为工作和研究兴趣需要（ NLP ，很多很冷门的语言），也会经常坐一些很没办法要做的东西。比如分词器，就和 Andrej Karpathy 的网课跟着做，所以其实前一段时间看见他推荐 cursor ，我前天开始也就试着用。然后就觉得 AI 太有用了。我暂时感觉突然摆脱了对程序员的大多数依赖。

比如，试验阶段就很快用 prompts 做了一个全栈的、机构内部使用的工作记录论坛，感觉很兴奋。因为我之前既不会 java 、也没学过 sql 。就看着看着，debug 的时候，感觉就大概了解了构架、前端后端怎么互动的 blabla ，觉得很不错。我打算马上用现有的经验，写一个网页版的数据库，可以搜集结构化的语料 metadata （就是研究生会看古代语言的、就用这个网页进行标记并且生成结构化的元数据的 database 了，以后 training 时候用）（这样他们做习题就是 labelling slaves 了哈哈）。在之前这是想都不敢想的，肯定会想外包。但即便让专业 coder 做，也会有太多太多需要交流的小细节，比如很多语言是从右到左、从上到下，元音啊各种细节包不包括，乱七八糟的细节，这些调整交流起来会吐血（尤其是 coder 如果完全是技术部门来的），和 cursor 交流就感觉非常好，真的可以一个人把这个想了很久的事情做成。

再举一个例子，我之前也想过用 OpenAI 的 api 去导出一些专业的语料元数据，但是有一定的格式需求。我大概知道 function calling 和新的 Response format 可以实现，但是因为自己不是专业的，手笨不会做。但程序员一般都只会英语或者欧洲语言，对这些元语料的结构理解需要很多解释（因为现代语言一般语法都很简单），这是去年就一直搁置到现在。昨天突然想起来，半个小时之内就开始用 function calling 自动帮我生成 training data 了。今天打算晚点试试 response format 效果会不会更好。

所以我会感觉 ai 真厉害，尤其是很多事情可以一个人做了，会比团队快很多。可能有人觉得 AI 不会 debug ，其实不是这样的。第一，这几天 cursor+claudedev 几乎可以解决过程中 60%的错误。即便不能解决，很快要求它们解释哪部分代码是负责的，看懂之后很容易也能修好剩下的问题。（可能对程序员来说，没学过 java 看 java 的代码是荒谬的。但是实际情况是，其实 java 和 python 里也充满了自然语言，大多数问题理解了出在哪里就很容易看见并且修改。一些更高级的概念，比如类的继承啥的，单独看半个小时也基本理解了，虽然具体语句记不住但是可以问 ai 写。更复杂的 transformer 啥的框架确实要另外学懂才会改造，这个 ai 不行。还有， 剩下 40%的几率 ai 即便不能完全 debug 、但可以快速定位是哪些代码，定位速度可能比有经验的眼睛还快）

是不是专业程序员写的程序都比这些任务要复杂很多，所以 ai 会失效？还是什么别的原因会觉得 ai 鸡肋呢？真心好奇，避争论。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

LM Studio 是一款将目前主流大模型 LLM 元素打包在一起的工具，可以让你在自己的电脑上，“0 门槛”运行本地大语言模型 LLM，并且用起来就像 ChatGPT 那样。支持 windows、macos、Linux。

LM Studio is an easy to use desktop app for experimenting with local and open-source Large Language Models (LLMs). The LM Studio cross platform desktop app allows you to download and run any ggml-compatible model from Hugging Face, and provides a simple yet powerful model configuration and inferencing UI.

傻瓜、一站式部署本地大语言模型，大概就是打开电脑 > 双击运行程序 > 开始提问 > 获得 ai 回答这样三步走。

我觉得 LM Studio 就是这样的软件，它长这样：

你唯一需要操心的事情，就是挑选模型，然后下载使用，就好了。

直接在目前的主流模型托管网站 huggingface 搜索你需要的模型，比如 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF，然后找到对应的 Files 页面，挑选你需要的模型，点击那个下载按钮

最终，你将得到一个类似 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf 的文件，很大，一般都好几个 GB。

LM Studio 默认的模型保存路径在 C:\Users\appinn.cache\lm-studio\models，可以更换：

不过这里注意，你需要使用 ${Publisher}/${Repository}/${ModelFile}这样的路径结构，如上图第二个红色框框，需要将手动下载的 .gguf 模型文件保存在路径的两级文件夹下才能正确识别。

然后，就能提问了。会自动使用你的 CPU、GPU…

LM Studio 也支持 openai 类的服务器，即可以在第三方服务器上使用这个 LLM，就像使用 OpenAI API 一样，只不过这里的 API 服务器是你自己的。

和 OpenAI 一样，使用过 /v1/chat/completions 、 /v1/completions 、 /v1/embeddings 即可。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

8 月 21 日，硅谷知名投资机构 a16z，根据近半年的数据，选出了前 100 名 ai 应用。

大多数人在使用哪些 AI 产品？哪些类别更受欢迎？用户会坚持使用哪些 AI 产品，而不是转瞬即忘？接下来，我们一起来看看。

这已经是 a16z 第三次发布 AI 百强榜单了，第一次是 2023 年 9 月，第二次是 2024 年 3 月，半年一更，频率稳定。

a16z 的评选方法是，基于 Similarweb、Sensor Tower 的数据，每 6 个月排一次名，榜单分成 2 部分：

▲网页端前 50

▲移动端前 50

网页端和移动端的 TOP10 里，美图秀秀国际版 Meitu 属于国产，靠粘土滤镜爆红的 Remini 最开始也是出海产品，后被一家意大利公司收购。

接下来我们分门别类地谈谈，首先是通用型 AI 助手。

第三次了，ChatGPT 还是遥遥领先，在网页和移动端都拿下第一，绝对的 killer app。

与此同时，ChatGPT 不如对手们增长势头猛烈。谁才是最好的 AI 助理，尚且没有定论。

▲增长指数

黄仁勋爱用的 AI 搜索 Perplexity 在网页端排名第三，并首次入围移动端榜单，正好排在第 50 名，差点名落孙山。

Perplexity 超过 7 分钟的用户平均停留时间，甚至略胜于 ChatGPT。

比起 google 等传统搜索，Perplexity 直接提供简洁、实时、相对准确、可以引用信息来源的答案。数据说明，AI 搜索的形式在一定程度上走通了。

OpenAI 的 Sam Altman 也对这种形式保持认可，然而，OpenAI 的 AI 搜索 SearchGPT 还在小范围地内测，用户比 CEO 更着急。

和 ChatGPT 定位最像、竞争更直接的产品是 Claude，来自前 OpenAI 员工创立的 Anthropic。这次，Claude 的排名有所提升，在网页端排名第四，好过上个榜单的第十。

今年 6 月，Claude 推出的新功能 Artifacts 突破了聊天窗口的限制，可以实现实时可视化、互动编程等，拓展了用户与 Claude 交互的方式，好评不少。

▲Artifacts

除了早已功成名就的一代目，通用助手的赛道也有一些后起之秀。

字节跳动这次一次性上榜了五个产品：教育应用 Gauth、开发平台 Coze、通用助手豆包、豆包英文版 Cici、照片和视频编辑工具 Hypic。

除了 Hypic，其他都是首次出现在榜单，其中，豆包移动端第 26 名、网页端第 47 名，Cici 也在移动端排到第 34 名。

豆包的功能发展得很全面，并且多端覆盖，使用门槛又低，日常场景够用，所以有这么大的用户量，也在情理之中。论做产品和商业化，还得看字节。

另外，AI 助手 Luzia 首次上榜移动端，一来就是第 25 名。

你可能没有听说过这款产品，它主要服务西班牙语环境，全球拥有 4500 万名用户。最初，Luzia 作为 WhatsApp 的聊天机器人出道，但 2023 年 12 月有了独立的 app。

除了什么都能聊的通用助手，消费者对于 AI 还有哪些垂直的、特别的需求？

一个重要的趋势是，大家都在用 AI 搞创作，并且创作的形式越来越丰富了。

a16z 的网页端榜单里，52% 的公司支持图像、视频、音乐、语音等的内容生成和编辑。

其中包括 7 家新上榜的公司，排名还不低，视频生成工具 Luma 排在第 14 名，音乐生成工具 Udio 排在第 33 名。

和 Udio 同一个赛道、被称为音乐界 ChatGPT 的 Suno，存在感更是暴涨，从今年 3 月的第 36 名，上升到今年 8 月的第 5 名。

榜单和榜单的纵向比较也很有意思，之前的榜单里，大多数内容生成工具围绕图像。

但现在，图像生成的占比降到了 41%，只有一个图片生成工具（SeaArt）首次上榜，视频生成工具出现了三个新面孔（Luma、Viggle 和 Vidnoz）。

▲网络端新增产品

Udio 上线于今年 4 月，6 月则是 AI 视频工具爆发的一月，快手可灵、Dream Machine 的 Luma AI、Runway 的 Gen-3 Alpha 接二连三发布。

可以看到，不过半年，AI 在音乐和视频上的输出质量，都卷出了成绩。

至于移动端，最常见的创作形式是编辑图像、视频。相关工具占到榜单的 22%，是移动端的第二大产品类别。

▲Adobe Express

虽然也有初创公司涌现，但排名更高的，是那些在生成式 AI 浪潮里转型、推出更多玩法的传统创意公司。

其中有我们比较熟悉的名字，美图秀秀国际版 Meitu 在第 9 名，字节跳动旗下的照片和视频编辑器、醒图国际版 Hypic，位列第 19 名。

另外，韩国互联网巨擘 Naver 旗下的相机应用 SNOW 第 30 名，内置了 Adobe Firefly 生成式 AI 的 Adobe Express 第 35 名。

之前 washingtonpost 做过一个调查：人们会和聊天机器人说什么？他们分析了数千次对话发现，第一是搞黄色，第二是完成家庭作业。

最近也有一款很火的 P 肌肉应用 Gigabody，让你提前看看增肌之后的模样。它会产出很多照骗，也会打击健身人群的自信心，因为很可能练了半天，还不如 Gigabody。

举出这两个例子，是为了佐证 a16z 的结论。

a16z 移动和网页端的榜单，都出现了一个很有意思的新类别：美学和约会。

其中包括三个新入围移动端榜单的工具：LooksMax AI（第 43 名）、Umax（第 44 名）和 RIZZ（第 49 名）。

▲移动端新增产品

LooksMax 和 Umax 采集用户的照片并评分，然后给出建议，提升你的魅力。Umax 甚至会给出一个「满分模板」，也就是 AI 眼里你的完美模样。

LooksMax 不仅照顾到了颜控的看脸需求，也会分析用户声音的吸引力。

但它们的用户规模并不大，LooksMax 超过 200 万，Umax 在 100 万左右。

可能和这个赛道太卷有关，上网随便搜搜能够找到大量身体美颜滤镜，减肥、增肌、健身、变胖、换衣服，AI 都能帮忙，我们不再需要在 B 站学习复杂的 PS 教程。

但这些应用的套路又都很类似，靠订阅赚钱，能赚多少是多少，Umax 每周收费 4.99 美元，LooksMax 每周收费 3.99 美元。

如果说 LooksMax 和 Umax 是认识更多发展对象的敲门砖，下一步就该用 RIZZ 了。

笨嘴拙舌的用户，可以用它提升回复约会 app 消息的水平。上传对话截图、个人资料等，RIZZ 都可以教你说些高情商表达。

古代的邹忌问身边人「吾与徐公孰美」，童话里的皇后问魔镜谁是世界上最好看的人，现在的人们则在问 AI：我怎么变得更帅、更漂亮、更有魅力，怎么不算一种科技与狠活呢？

食色性也，情感关系未必在人和人之间，也可以是人机。这次，AI 伴侣应用 Character.AI 排在移动端的第十，上次是第十六。

其实，上榜的还有一些尺度更大的 AI 伴侣应用，包括 Janitor、SpicyChat、candy.ai、Crushon 等，但 a16z 没有特别强调出来。

拿 a16z 今年 8 月的榜单和今年 3 月相比，近 30% 的公司是新公司。

如果再拿今年 3 月和去年 9 月的榜单相比，那么这个数字是 40%。

可见 AI 产品竞争之激烈和残酷，新一代 AI 原生产品和公司的发展速度，前所未有地快。

下一个爆款的 AI 产品，可能会是什么？答案或许在社交产品 Discord 出现。

a16z 发现，Discord 的流量，能够体现一个产品有没有潜力，尤其在内容生成方面。

Discord 的好处是，提供了服务器和交流社区，开发者无需构建完整的前端产品，所以它很适合作为一个沙盒，用来验证 PMF（产品与市场契合度）。

很多产品都是从 Discord 起步，构建社区，测试功能，积累用户，然后才有自己的独立网站，比如 Suno 和 midjourney。

时至今日，Midjourney 还是所有 Discord 服务器邀请流量的第一名。

▲ 在 Discord 受欢迎的 AI 公司

截至 7 月，10 家 AI 公司在所有 Discord 服务器邀请流量中排名前 100，与 1 月相比，其中一半是新秀。

AI 继续发展下去，未来可能连 app 的概念都会消失，人手一个 agent，AI 主动帮我们解决需求，但现在，我们还是从被用户选择的 app 中，一窥 AI 的可用性如何被定义。

常言道「不要创造需求」，产品的成功不在于通过广告等人为方式制造需求和虚假繁荣，而是找到并满足已经存在的、真实的需求。

AI 也是这样，融资、刷屏、炒作之后，依然是沉默的大多数，做出最诚实也最落地的投票。其中，有没有你正在使用并欣赏的产品呢？

We crunched the data to find out: Which gen AI apps are people actually using? And which are they returning to, versus dabbling and dropping?

2024 年 3 月：

Thousands of new AI-native companies are vying for attention. We crunched the data to find out: Which generative AI products are people actually using?

2023 年 9 月：
https://a16z.com/how-are-consumers-using-generative-ai/

原本被通知早上要和客戶開會，騎到平時停車的地方時卻被臨時告知先不開了。因為起來得比平時早一些，所以覺得有一點睏睏的。於是，就在店裡坐著冥想了五分鐘，借倆口咖啡因下肚先回點血。

I was originally notified that I had to meet with a client in the morning, but when I rode to the place where I usually park, I was told that it was not going to happen. Because I got up earlier than usual, I felt a little sleepy. So, I sat in the shop and meditated for five minutes, and took a couple of sips of caffeine to get some blood back.

元々は朝にクライアントと会うことになっていたのですが、いつも駐車する場所に着いたら、やめることになったと急に言われました。普段よりも早く起きたので、少し眠気がありました。そこで、店の中で座って5分間瞑想し、カフェインを2口飲んで血が回るようにしました。

在最近幾次冥想的過程中發現，Apple Watch 的這個呼吸頻率對我來說已經偏快了，如果完全按照我自己的節奏來控制，起碼得是 3 次，或者 2.5 次這個頻率，但 Apple Watch 已經不能設置更慢的呼吸節奏了。

I found out in the last few meditations that this breathing rate of Apple Watch is too fast for me. If I completely control it according to my own rhythm, it should be at least 3 times, or 2.5 times this frequency, but Apple Watch can no longer set a slower breathing rhythm.

最近の瞑想の過程で分かったのですが、Apple Watchのこの呼吸頻度は私にとっては早すぎます。自分のリズムに完全に合わせてコントロールするなら、少なくとも3回、あるいは2.5回この頻度でなければなりませんが、Apple Watchではもう遅い呼吸リズムを設定できません。

剛才測了一下時間，我三次呼吸（一呼一吸）的總時長是 2:03 （兩分零三秒）。這樣的話，換成 AW 的呼吸頻率計算方式應該是「每分鐘呼吸 1.5 次」。

I just measured the time and found that the total duration of my three breaths (one inhale and one exhale) was 2:03 (two minutes and three seconds). In this case, using AW’s breathing frequency calculation method, it should be “1.5 breaths per minute”.

さっき時間を測ってみたら、私の3回の呼吸（一呼吸）の合計時間は2:03（2分3秒）でした。この場合、AWの呼吸頻度の計算方法に換算すると、「1分間に1.5回呼吸」となります。

*以上英語和日語翻譯採用 New Bing 的 AI 完成。

*The English and Japanese translations are done by New Bing’s AI.

*以上の英語と日本語の翻訳は、New Bing の AI によって行われました。

但是，翻譯完之後，它居然一直反問我新的問題，是對我和我的行為感到好奇嗎？

But after translating, it kept asking me new questions. Is it curious about me and my behavior?

しかし、翻訳した後、新しい質問をずっと聞いてきました。私と私の行動に興味があるのでしょうか？

不是的。據我所知，它只是一個根據字詞關係來生成對話的超大模型，這種對話其實非常可能來自人類語庫中不要讓話掉在地上的社交禮貌用例。所以，這種反問並不能證明這個對話 AI 已經具備了意識。

No. As far as I know, it is just a huge model that generates dialogue based on word relationships. This kind of dialogue is very likely to come from human language libraries that do not want to let the conversation fall to the ground. Therefore, this kind of rhetorical question cannot prove that this dialogue AI already has consciousness.

いいえ。私の知る限り、それは単に単語の関係に基づいて対話を生成する巨大なモデルです。このような対話は、会話を地面に落とさないようにする人間の言語ライブラリから非常に可能性が高く来ています。したがって、このような反語的な質問は、この対話 AI がすでに意識を持っていることを証明できません。

在最近 Llama 3.1 等大模型产品发布后，GPT-4o 的优势在快速被缩小，OpenAI 也在沉寂一段时间后恢复了密集的新品发布节奏。

就在刚刚，OpenAI 正式宣布搜索产品 SearchGPT 开放内测，这个从 5 月就开始传言的产品正式亮相。不过 SearchGPT 还没全面开放，需要先申请加入 waitlist。

内测申请地址https://chatgpt.com/search

OpenAI 表示，SearchGPT 旨在将模型的强大能力来检索网络的信息，为用户提供快速及时的答案，并附有清晰和相关的来源。目前先向一小部分用户开放，以获取反馈意见。

Sam Altman 也在 X 上表示自己比起传统搜索更喜欢这种搜索方式，并公开征集用户的意见。

虽然现在内测的这个原型是临时的，但 OpenAI 计划将这些功能中的最佳部分直接整合到 ChatGPT 中。

目前 AI 搜索虽然在市场份额上还远不及 Google 等传统搜索引擎，但这个赛道已经很热闹，OpenAI 作为一个后来者，SearchGPT 对比 perplexity 、Bing 等产品有什么不一样？

SearchGPT 交互界面和 ChatGPT 类似，直接在对话框输入问题就能快速获取答案。

在引用信源的展示上，SearchGPT 采用了短文字超链的方式，将鼠标移动到文字上，会弹出包含信源标题的的卡片。

在初次提问后，用户可以继续追问更多人体，这和我们现在和 ChatGPT 对话体验一样，每次搜索都会建立共享的上下文。

在搜索结果的展示上，除了文字 SearchGPT 也提供了图片和视频的反馈，体验更加直观。

OpenAI 也宣布了和一些新闻媒体的合作，希望 SearchGPT 用户通过在搜索中显著引用和链接出版商来帮助用户与出版商建立联系，用户可以在侧边栏中的源链接快速查看更多结果。

与 OpenAI 合作的新闻媒体可以管理他们在 SearchGPT 中的展示方式，在数据处理方面，SearchGPT 专注于搜索，与训练 OpenAI 的生成式 AI 基础模型是分开的。

即使这些新闻网站选择不用于大模型训练，它们仍然可以出现在搜索结果中。

关于 SearchGPT 的更多体验和细节，APPSO 也会在获取测试资格后第一时间与大家分享。

最后和大家分享 Perplexity CEO Aravind Srinivas 最近在一个专访中，关于 AI 搜索未来的观点。

Aravind Srinivas：如果你看得更远点，甚至在互联网之前，知识一直在不断传播。这是一个比搜索更大的事。

搜索是一种方法。互联网是快速传播知识的一种方式，最开始按主题组织，然后有 Yahoo 分类，然后是更多的超链接。Google 也开始通过知识图谱等做即时问答。我认为即使在 2010 年，Google 流量的三分之一，当时是每天 30 亿次查询，都是来自 Google 知识图谱的即时答案，基本上来自 Freebase 和 Wikidata 的东西，都是。

所以很明显，至少 30 到 40% 的搜索流量只是答案的一部分。其余的，你也可以说是像我们现在正在服务的，更深度的答案。

但是另一个真实的情况是，随着更深层次的答案，更深入的研究力量，你能够问出以前不能问的问题。比如，你能问「AWS 是否在 Netflix 上」这样的问题吗？这将让你问一种新的问题，一种新的知识传播。所以清楚地解释搜索和答案引擎之间的区别很难。

我相信我们正朝着的方向既不是搜索也不是答案引擎，而是发现，知识发现的方向发展。这是更大的使命，可以通过聊天机器人，答案机器人，语音等使用形式来满足，但比这更重要的是指导人们发现事物。我认为这就是我们在 Perplexity 上想要做的，满足人类的基本好奇心。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

爱范儿 | 原文链接 · 查看评论 · 新浪微博

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

RTranslator 是一款适用于 android 的开源、免费、离线、实时的翻译应用程序。RTranslator 使用 Meta 的开源 ai 模型 NLLB 进行翻译，使用 openai 的开源 AI 模型 Whisper 进行语音识别，是一款可以直接在手机上运行的开源离线本地实时 AI 同传翻译 app，在境外也不用担心因为手机无信号或无流量而无法使用了。

Open source real-time translation app for Android that runs locally – niedev/RTranslator

如果双方手机都安装了 RTranslator 这个模式可以实现（几乎）实时的语音翻译对话。适用于会议或者长对话场景。

对话模式更适合长对话，对讲机模式则适用于临时对话场景，比如问路或者买东西时的对话。

就是个正常的翻译器，复制文字进去，选择什么语言翻译到什么语言，点翻译就给你翻译。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

这几天很热门的 AI 工具是：「Luma dream machine」，一款 AI 生成 5 秒钟动态视频的在线服务，并且号称有逼真的物理反应、电影运镜和人物动作，可类比之前 Open AI 公布的 Sora ，不过 Sora 虽然效果惊人〔还可生成一分钟视频〕，却尚未对一般用户开放。而 「Luma dream machine」 已经可以让一般用户直接试用，提供每天最多生成 10 个短片，每个月最多生成 30 个视频的免费账号额度。

如果想要试试看 AI 直接生成逼真视频效果，那么「 Luma dream machine」会是目前能够让我们马上可以体验看看的选择，在电影运镜与真实物理效果上，也确实比 Pika 之类 AI 生成动态画面的成品更突出。

Luma AI 网站上宣称的几个特色为：

而我针对上面宣传的几个特色，实际去测试后，目前的心得是：

例如下面这个雨中场景的短片〔可点击这个链接，观看短片播放〕，就可以注意到背景与路人基本上稳定，但前景的两个主角虽然有拟真的跑步动作但也有明显的错误，而指令虽然是英文但也没有 100% 符合。

下面是我实际测试的几段短片的合辑，可以看看从一般用户角度出发，生成的视频可能出现的各种成功、失败情况。

无论如何，我们都可以注册一个免费账号，试试看「https://lumalabs.ai/dream-machine」。

接着在指令列，输入对于视频场景、动作的描述。可输入中文指令，也可输入英文指令。通过「Enhance prompt」可以帮助指令最佳化，但也可能是因为这样而对于中英文指令似乎都无法 100% 掌握。

等待一小段时间，就可以根据我们的文字指令，生成 5 秒中的短视频。

在视频上点击右键，选择下载，就能获得 MP4 文件。

下面这段山谷溪流小船的视频〔点击链接播放〕效果就不错。

另外一个很适合「Luma dream machine」的使用方式，是把经典图片、真实照片中的人物变成电影短片场景。

例如我可以在指令列先上传一张狮子照片，然后辅助指令描述，让 AI 根据照片来生成。

这时候 Luma AI 会根据照片内的实景、人物生成更多的影格，最后串联出一个电影短片。

例如这个狮子走过草地的照片变成的电影短片〔点击观看〕，草地的场景被自动延伸生成，狮子也从侧面多出了正面，虽然多少有些不自然的地方，但也足够让人惊艳。

我还下载了一张第一次世界大战时的黑白照片，尝试让 AI 把照片中的军队动起来。

最后，Luma AI 自动延伸了房屋后的场景，并让军队往前前进〔点击观看视频〕，虽然，视频一开始的动作还好，但很明显的视频后段前进的步伐非常不自然〔人物动作依然比较容易出错〕。

在 Open AI 的 Sora 尚未开放前，就让我们来试试看「 Luma dream machine」，体验一下 AI 生成视频的效果吧！

OpenAI 今年 5 月 13 日宣布推出适用于 macOS 的 chatgpt 桌面应用程序〔来源〕，可以将 ChatGPT 整合到电脑上运行各种操作，不再受限于浏览器，还能通过快捷键快速进入 ChatGPT 发送信息，其中最引人注目的是语音模式，受益于 GPT-4o 模型提供更快的回应速度，达到用户和 AI 双向几乎没有延迟，犹如跟真人对话，如果有关注 OpenAI 发表会 Live Demo 应该会非常期待这个新功能。

虽然 OpenAI 表示 ChatGPT mac 应用程序会在发表会后先向 ChatGPT Plus 会员推出，最终免费用户一样可以使用该应用程序〔不过使用限制较严格〕，但从国外讨论来看目前还无法从官网找到 Mac 应用程序的下载链接，不过有抢先使用的攻略，有兴趣的朋友可以试试看。

当然 ChatGPT 应用程序未来还会推出 windows 版本。

ChatGPT Mac 桌面应用程序要求必须为 macOS 14 以上，只支持 Apple Silicon 内核〔M1、M2 或 M3〕，较早之前的 Intel Mac 无法使用，我本身是 ChatGPT 免费用户，依然可以使用 Mac 应用程序。

先从以下链接获取 ChatGPT 的 Mac 版应用程序，oaistatic.com 是 OpenAI 公司用于托管静态文件的域名〔可在 ChatGPT 网站源码找到该域名〕，安全性是没有问题的。

下载后运行、将 ChatGPT 拖曳到应用程序资料夹即可使用。

进入 ChatGPT Mac 应用程序，第一步是先登入 OpenAI 账户，可使用 google 账户登入或使用电子邮件注册账号。

目前在登入时会跳出下面「即将推出」错误信息，会有「你尚无桌面版应用程序的存取权。你仍可以在 https://chatgpt.com 使用 ChatGPT」，这个错误和免费或付费用户无关，是官方仍在灰度提供给用户应用的使用权限。

绕想要过限制使用很简单，只要重新登录应用程序，在登入后跳出错误信息前立刻以快捷键〔Command + Q〕推出应用，重新进入应用程序后就能绕过并进入主画面，强制关闭应用程序的时间点大概就是按下登入后跳出一个大窗口时，可以多试两回，时间点不会太难抓。

第一次进入 ChatGPT 应用程序后就会有一个启动工具介绍，简单来说就是快捷键组合，默认情况可以在按下「Option + Space」后快速打开 ChatGPT 聊天工具。

如此一来就能利用快速键进入聊天对话框，发送信息至 ChatGPT。

如果你想将快捷键设置成其他按键组合，在 ChatGPT 应用程序设置选项可以找到键盘快捷键设置功能。

顺带一提，在写这篇文章时 ChatGPT 已有 GPT-4o 模型，从下方选项就能切换 GPT-4o 或 GPT-3.5，GPT-4o 的反应速度更快，免费用户也能使用，但问答次数有限。

ChatGPT 应用程序另一大特色就是可以抢先进入非常强大的「语音交谈」功能，点击右下角耳机图案就会看到相关介绍，可以通过语音方式和 ChatGPT 进行口语对话，不需查看屏幕，也几乎能够在口说后即时获得答复，整个对话过程会被转为文字内容，事后也能利用文字回顾和 AI 的对话记录。

进入新语音模式后会有几种不同的声音可以选择，不过语音 Sky 和好莱坞女星史嘉蕾乔韩森声音雷同引发争议，已从原先放出来的五种声音选项中移除，剩下 Ember、Cove、Breeze 和 Juniper。

通过全新的语音模式就能以口说方式和 ChatGPT AI 对话，我试着使用中文一样听得懂！搭配上 GPT-4o 回应速度真的很厉害，在很短时间就能获得回应，对话内容也会转为文字显示于聊天记录中，有兴趣想要体验一下最新技术的朋友可以去玩玩看。

ChatGPT 早期有一个功能叫做「 Code Interpreter 」，后来改名「高级数据分析」，功能本质都是通过 ai 编写 Python 程序来分析我们的数据文件，最直接的利用就是上传 Excel 电子表格后，可以利用这个功能自动做完统计、创建图表，甚至提供决策建议。

而在 openai 推出 GPT-4o 模型后，这个功能又更进一步，现在 chatgpt 可以「连接」到 Google 网盘中的文件获取 Google 电子表格的数据，并针对表格中的某一段数据进行 AI 提问、新图表生成。

前阵子开放 GPT-4o 后，许多功能〔包含 GPT-4o 〕也开放给免费用户试用〔有使用次数限制〕，我也看到有免费用户可以利用 GPT-4o 上传 Excel，制作简单的统计图表。〔ChatGPT Code Interpreter 八种应用：分析 Excel、制作图表与动画〕

现在，Plus 会员用户〔ChatGPT Plus、Team 和 Enterprise 用户〕也迎来了一个更强大的、可直接互动的 Excel、Google 电子表格 AI 分析统计功能，配合 GPT-4o，付费用户应该这几天就陆续收到更新。 在改进的「互动式」数据分析功能中，有下面这些特色：

如果你的付费 ChatGPT 账户获得了新功能，会看到提问中原本可以上传文件的按钮，现在可以直接关联 Google Drive、OneDrive 中的文件。 只要授权 Google Drive 或 OneDrive，就能直接获取网盘上的电子表格或文件，带入 ChatGPT 进行分析。

之前在 ChatGPT 上传 Excel 进行分析有几个难题，其中一个是 ChatGPT 在计算、分析完成，我们只能看结果，不能方便的「对照」原始数据参考。

而现在，只要电子表格的格式支持〔有些比较复杂的表格会无法正常显示〕，上传文件〔或连接 Google 电子表格〕后，可以在 ChatGPT 中直接「载入」完整表格内容，还可展开表格进行讨论。 把表格展开，就会变成左边是电子表格，右边是 ChatGPT 问答，我们能够一边对照电子表格，一边进行提问。〔很像其他第三方的 pdf AI 问答工具的设计，例如： ChatDoc〕

ChatGPT Plus 之前分析 Excel 时还有一个问题，就是他针对整份文件做分析，如果我想单独分析其中一部分数据，就要在提问中做各种描述与限制，让 AI 理解我要处理哪一部分的数据内容。

现在这个问题就迎刃而解。 如图我可以在 ChatGPT 的电子表格浏览窗口中，先点击需要分析的字段，然后在右方提问下指令：「统计每个人的支出总金额」。让 AI 明确知道我想针对哪几个字段做整理或分析。

明确的指定字段， ChatGPT 的分析会更准确地完成总金额的统计。 而在分析过程中，发现 ChatGPT 现在喜欢生成新的电子表格，通过预览提供统计分析后的结果给我：

新版数据分析功能还解决了一个问题：中文图表。 之前 ChatGPT 生成的图表无法显示中文〔除非你先提供他字型文件〕。

不过，现在我们不只可以利用 ChatGPT 分析中文的电子表格文件，也可以在浏览窗口选择需要的范围，制作中文统计图表。 生成的电子表格图表支持显示中文〔如果切换到传统图表，中文默认一样是无法显示的空格〕。 还可以把图表下载成 PNG 图片，会正常显示中文，默认是透明底图。

结合这些新功能，ChatGPT 的数据分析不只可以帮我们画统计图、做决策建议，还可以帮我们「处理数据表格」。

如图这份旅行记账表中，我先在 ChatGPT 的电子表格浏览窗口选择需要的字段，请 ChatGPT 自动帮我：「根据最新汇率做货币转换」于是 ChatGPT 帮我在表格上加了一栏新的字段，然后直接根据原本的美金、日币完成汇率换算，填写最新金额。 虽然这不是直接改在原始的云端电子表格上，但我可以下载这份新的电子表格替换。

我先让 ChatGPT 帮我生成一个模拟的产品销售表格，ChatGPT 用表格方式直接生成的数据(没有利用 Python 的编程方式)，在累计销售数量与金额上有问题。 于是我把 Excel 文件上传到 ChatGPT，展开数据内容，选择有问题的字段，请 ChatGPT 用计算公式重新在电子表格中算出正确的数字。 ChatGPT 就会自动写 Python 来做数据统计，这次确认完成后，ChatGPT 添加了新的一列，把正确数据跟错误数据进行对比展示。 现在我请 ChatGPT 把正确数据替换到原始表格中，ChatGPT 经过了一阵数据运算，最后提供给我可下载的电子表格文件链接。

下图就是我下载电子表格后进入的结果，除了中文有正常显示外，原本的累计销售数量字段已经被替换成正确版本了。

最后，我把 ChatGPT 提供给我的正确 Excel 报表，再次上传 ChatGPT，请他做统计图，并提供给我决策建议。

如果你拥有 ChatGPT Plus 版本，推荐试试这个最新功能。

在中文社交网络上，单纯以文字形式流传的虚假信息从比例上越来越少，以图片、截图形式流传的可疑信息则越来越多。

究其原因，一是「有图有真相」的观念深入人心，网络传言往往会附上图片来增加内容的可信度；二是图片形式更容易在微信群、朋友圈、微博等社交网络平台传播。

结果，有很多图片被抽离原有的背景和时间线流传，让受众对于该图片产生完全不同的认识和理解。还有的图片被软件加工篡改，完全改变了原有的意义。

因此，使用图片反向搜索（Reverse Image Search）工具，追溯图片的来源，在此基础上检查图片是否被修改或者挪用，是事实核查员最常处理的工作。

目前比较常用的图片反向搜索工具有谷歌、Yandex、Bing、TinEye、百度等，其中以前四个最为常用，各有优势和特点。

谷歌适合大多数基本的反向图像搜索，包括识别照片中的知名人物、查找已在网上大量共享的图像的来源、确定一件艺术品的名称和创作者等等。

使用方法：

1.在电脑上保存要核查的图片，或者复制该图片的网址

2.前往 Google 图片页面（https://images.google.com）

3.点击搜索框的相机图标

4.可以选择直接上传图片、拖拽图片或粘贴图片的链接

比如核查以下图片（LIBKOS/AP）：

在搜索结果中，可以看到页面右侧「图片匹配结果」中有两张完全一致的图片，点击图片即可找到这张图片的详细说明，包括时间、地点和拍摄者。

点击「查找图片来源」的选项，可以查看所有包含此图片的网页，从中选择可靠的信源，找到图片的详细说明：

还可以点击搜索框的「工具」按钮，进一步收窄搜索结果的范围，可以选择「按图片搜索」、「外观相似」或「更多尺寸」。

「工具」还有「时间」选项，可以选择从「过去 1 小时内」到「过去 1 年内」不同的时间范围，也可以自定义范围。通过这种设置，可以更容易找到图片初次发布的网页。

如果希望进一步搜索图片的局部，谷歌提供了裁剪工具，图片的四个圆角是可以移动的，用来调整搜图的范围，页面右侧会实时展示对裁剪后的画面进行图片搜素的结果。

对核查员来说，有时要核查的图片画面非常复杂，但有效信息只有其中的一部分，这时候裁剪功能就非常有用。

如果使用谷歌 Chrome 浏览器，可以直接在需要核查的图片上点击右键，选择「使用 Google 搜索图片」，搜索结果会在页面右侧显示。

也可以在页面空白处点击右键，选择「使用 Google 搜索图片」，页面会出现「选择要搜索的图片区域」的提示和截图用的图标，可以任意选择要搜索的图片区域，有关该区域的图片搜索结果会出现在页面右侧。

识别图片中的文字信息

在谷歌图片的搜索结果页中，点击「文字」按钮，谷歌可以识别图片上的文字信息，并且将其转换成可复制的文本。

这一功能非常实用，核查带有标语、路牌等元素的图片时，可以快速提取其中的文字，然后检索，以发现可能的线索。尤其是有关文字元素为俄语、阿拉伯语、韩语等语种时，核查员不必担心电脑输入法问题。

比如，查证一张带有俄语的图片（Alexander Ermochenko/Reuters）：

在搜索结果中点击「文字」按钮，光标可以在图片上点击并拖动选择任意文字，也可以选择「选择所有文字」，这是页面右侧已经出现了标语上的文本，这时可以有 4 个选项：「复制文字」、「聆听」、「翻译」和「搜索」，可直接进行下一步的操作。选择「翻译」可知，这是俄罗斯在一个名为苏多普拉托夫的地点的征兵广告。

翻译图片中的文字信息

点击「翻译」按钮，谷歌可以直接在图片上将外语文字翻译成中文，可以大致明白图片上外语文字的意思，但受到识别度的限制，并不完整和准确，仅可提供快速的参考。

比如查证这张带有法语的图片（AFP）：

在搜索结果中点击「翻译」，可大致知道这次示威的主题是关于养老金改革。

谷歌 lens 的特点是试图识别图像的主题，而非图像本身。不利的一面是，许多匹配项都侧重于图像中的主题。因此，如果图像搜索的主题不太清楚，可能不会获得高质量的结果。

比如搜索这张乌克兰总统泽连斯基的图片（EPA/UKRAINIAN PRESIDENTIAL PRESS SERVICE – HANDOUT）：

返回的大部分却是与战术背心有关的结果：

「关于此图像」功能

2023 年 5 月 10 日，谷歌在 I/O 2023 开发者大会上宣布，将在接下来的几个月里添加一种新方法来帮助用户评估图像来源。

通过在搜索中的「About this Image」工具，用户将能够看到重要的背景信息，例如：

该图片和类似图片是什么时候首次被谷歌索引的，

这张图片可能首次出现的地方，

这张图片还出现在了网上的什么地方（例如新闻、社交或事实核查网站）

用户可以有三种方式来使用这一功能：点击 Google 图片搜索结果中的图片上的三个点；在 Google Lens 中使用图片或屏幕截图进行反向搜索；在使用 Google 的移动应用时，如果在一个页面上遇到想了解更多信息的图片，可以向上滑动。

按照谷歌的计划，2023 年晚些时候，用户还可以在桌面和移动端的 Chrome 浏览器中通过右键点击或长按图片来使用这一功能。

该功能将首先在美国以英语提供。

Yandex是一个俄罗斯的搜索引擎，检索有关俄罗斯、东欧、中亚等地区的内容时特别有优势，因此在俄乌战争期间很有价值。

使用方法：

1.在电脑上保存要核查的图片，或者复制该图片的网址

2.前往 Yandex 图片搜索页面（https://yandex.com/images/）

3.点击搜索框的相机图标

4.可以选择直接上传图片、拖拽图片或粘贴图片的链接

5.单击搜索选项以在 Yandex 上查找相关图片。Yandex 将返回具有完全匹配或视觉相似图像的结果，包括使用这些图像的网页列表。

比如，2022 年 3 月 20 日，有微博用户称：「波兰铁路工人中断了与乌克兰的铁路连接，使装有英美武器的火车无法前往乌克兰。」有关博文还附有一张模糊的铁路照片，画面中有两列列车，但是没有显示地点的明显标记。（参考阅读：波兰铁路工人中断与乌克兰铁路连接？）

在 Yandex 上反搜这张图片，可以找到大量的匹配结果：

在谷歌上反搜，首先出现的是一大批相似图片：

下拉数页后才能发现匹配的图像：

2023 年 4 月，中文网络流传一段视频，称「歌手席琳·迪翁参加她儿子的婚礼，因为罕见的僵硬人综合症已无法自己站立，看到的画面让人感伤」。

截取视频画面分别在谷歌、Yandex 和 TinEye 上反搜，可以发现，只有 Yandex 返回了包括大量相似图片的搜索结果，并且其中包含有意义的线索。

Yandex 还可以在搜索结果中显示其找到的核查图片的不同尺寸，如果核查的原图比较模糊，此时可以点击并保存更大尺寸的图片，然后继续反搜大尺寸的图片，一般而言可能更接近于找到图片的源头。

同样，Yandex 也具有识别图片中的文字，裁剪图片等与谷歌类似的功能。

案例 1：

2022 年 2 月，俄罗斯进攻乌克兰之前，中文网络广泛流传一张据称是乌克兰少女拿枪乘坐公交车的图片。

图片中，这位女孩头戴米色编织毛线帽，身穿带圆形拉链的黑色高领羽绒服，左手涂蓝色指甲油，右手涂红色指甲油。图片中没有明确可以提示时间、地点的元素。

有关图片被指拍摄于乌克兰，在俄罗斯和俄语区广泛使用的搜索引擎 Yandex 上反搜图片，可以发现该图片自 2020 年起就在俄罗斯社交网络 VK 上广泛流传。

在 VK 上进一步检索，可以发现能够找到的最早版本发布于 2020 年 3 月 27 日，发布者名为「寻找新西伯利亚的你」。从其主页内容看，这是一个寻人账号，slogan 是「连接命运」。账号介绍称：如果你在某个地方看到一个人，但由于某种原因无法接近和认识，那么你可以通过描述你的故事来尝试找到 Ta。

这张照片由名为 Karpov Sasha 的用户拍摄，配文是：「我一路坐在她旁边，我非常喜欢她，但很害怕打招呼。我在寻找你，美女。」

在帖子下方的评论中，一位名为 Ekaterina Gladkikh 的用户称，她就是照片中的女子。

她还在自己的 VK 页面上转发了这个帖子。

根据 Ekaterina Gladkikh 的 Instagram 账号，她是俄罗斯人，目前在新西伯利亚生活，是一位网红。

检索 Gladkikh 的 Instagram 账号，可以发现她在 2020 年 3 月 10 日发布的视频中，左手涂有红色指甲油、右手涂有蓝色指甲油，与网上流传的照片特征一致。

在 Gladkikh 于 2020 年 4 月 8 日发布的照片中，可以看到她穿戴着与网络流传照片中同款的毛线帽、黑色羽绒服，右手也涂有蓝色指甲油。

（参考阅读：乌克兰少女带枪坐公交？）

案例 2：

2022 年 5 月，短视频平台抖音出现一批内容几乎一模一样的视频，文案是：「没有国哪有家，俄罗斯进入最困难时期，民众排队存钱救国！」

视频画面多是俄罗斯人在银行、ATM 取款机等处排长队的场景。

核查的关键之处在于找到每张图片的来源。

比如这张图片，使用谷歌和 Bing 都没有找到理想的结果：

使用俄罗斯搜索引擎 Yandex，裁剪截图的文字部分，可以找到一张同类结果：

点开网页发现，使用这张图片的文章发布于 2014 年 12 月 17 日，虽然可以断定此图与 2022 年俄乌局势无关，但是网页没有提供有关这张图片的详细信息，如图片说明、出处等。

不过，与最初的视频截图相比，这个网页上的照片尺寸较大，也更清晰，我们可以把这张大尺寸照片保存下来在 Yandex 上反搜，可以在第二个搜索结果中发现 Getty 图片社的网站包含了这张图片。

点击搜索结果中的 Getty 网站，可以发现该图片由彭博社记者安德烈·鲁达科夫（Andrey Rudakov）拍摄于 2014 年 12 月 17 日，图片说明是：俄罗斯圣彼得堡的一家 M-Video 商店内，顾客排队购买电子物品。在该国自 1998 年以来最严重的货币危机中，人们担心价格会进一步上涨而抢购消费品。

由此这张图片的身世就完全搞清楚了。（参考阅读：俄罗斯全民排队存钱救国？）

Bing 是微软旗下的搜索引擎。在首页（bing.com）的搜索框旁边即有图像搜索的图标，可以直接进行反向图片搜索，而不必像谷歌和 Yandex 那样进入二级页面。

使用Bing 图片搜索时，可以将一张或多张图片拖到搜索框中、粘贴图像或 URL、从电脑上传图像，还可以用设备拍照——然后 Bing 将在网络上搜索匹配的图像。

Bing 也具有和谷歌、Yandex 类似的图片裁剪功能，在搜索结果页面点击「视觉搜索」按钮，可以裁剪照片的不同区域并查看实时搜索结果，这对于查找那些具有多个可识别主题的图像来说会非常有用。

Bing 另一特点是在搜索结果页，选择「具有此图像的页面」后，可以选择以「最新」或「最久」来对搜索结果进行排列。此功能与 TinEye 的按时间排序类似。

此外，与谷歌相比，Bing 会尝试识别照片中的不同元素，然后查找包含所有这些元素的图像。

比如，一张停在树旁的古董车的图片会触发包含一棵树和一辆古董车的相关匹配，而谷歌在这种情况下会选择其中一个更强烈的主题并寻找匹配。

TinEye创办于 2008 年，总部位于加拿大多伦多。TinEye 的最大优势是可以对搜索结果进行时间排序。

TinEye 使用图像识别技术来搜索图像，而不是关键字、元数据或水印。当用户提交要搜索的图像时，TinEye 会使用图像识别为其创建一个独特且紧凑的数字签名（「指纹」），然后将此指纹与其索引中的所有其他图像进行比较以查找匹配项。TinEye 会不断爬取网络并将图像添加到其索引库中。

使用方法：

通过单击上传（upload）按钮从电脑上传图像，也可以用拖曳方式把图片拖入搜索框。如果按 URL 搜索，可以把图像的 URL 地址复制并粘贴到搜索框中。

使用 TinEye 搜索图像时，可以通过几种不同的方式对这些结果进行排序和过滤：

最佳匹配（best match）：首先显示视觉上最接近被搜索图像的图像。这也是默认的排序选项。

改动最大（most changed）：首先显示对搜索图像改动最大的图像（经过大量编辑的图像）。

最大图像（biggest image）：首先显示最高分辨率的图像。

最新的图像（newest）：首先显示 TinEye 最新发现的图像。

最早的图像（oldest）：首先显示 TinEye 最早发现的图像。

能够对搜索结果按照时间排序，是 TinEye 相比其他图片反搜工具的最大优势。对事实核查员来说，这一功能更容易破解挪用旧图片的传言，足以证明那些被形容为新闻的图片实际上已经有数月甚至数年之久。

以下图为例，2022 年 2 月 26 日，俄罗斯对乌克兰开战 2 天后，微信群流传一张据称是战场的新闻照片，两名儿童面对飘扬着乌克兰国旗的装甲车队敬礼，远处硝烟弥漫。

在 TinEye 上输入照片，排序选择 sort by oldest，可以发现出现在 TinEye 搜索结果第一位的是乌克兰网站 Gordonua 的页面，时间是 2016 年。

点击 Gordonua 的网络链接，可以找到 2016 年 3 月 23 日的一张图片与要核查的图片相同。

图片说明称，这是乌克兰国防部在其 Facebook 页面上发布的「战争之子」系列照片中的一张。

因此可以判定，这张图片至少拍摄于 2016 年，与 2022 年的俄乌战争无关。（参考阅读：乌克兰儿童向乌军车队敬礼？）

可以在 TinEye 上搜索哪些类型的图像？

文件类型：TinEye 接受各种格式，包括但不限于 JPEG、PNG、GIF、BMP、TIFF 和 WebP 图像。

图像尺寸：最适合使用至少为 300 像素的图像，但也可以接受低至 100 像素的图像。

文件大小：最大为 20M。

为了获得最佳搜索效果，应尽量避免使用有明显水印的图像，因为 TinEye 可能会搜索水印而不是图像本身。

TinEye 的搜索结果会以域名分类，显示包含相关图片的网站；如果想知道搜索图片的版本是否出现在一个特定的网站上，可以在「按域名/集合过滤」（filter by domain/collection）的输入框里输入该网站的网址。TinEye 也会自动设置一些域名分类，主要包括主要的社交媒体平台和媒体，如 Twitter、Reddit、AFP 等。

如果搜索的图片属于图库里含有的图片，会标记为 stock；如果隶属于某一个系列的图片，则会标记为 collection。当 TinEye 确定一个网站已经无法访问时，会默认隐藏该网站的搜索结果。但如果用户对这些匹配结果感兴趣，可以勾选「包括不可用的结果」（include results not available），TinEye 就会显示该网页的存档。

TinEye 还有比较（compare）功能，可以将搜索结果与用于执行搜索的图片进行比较，这在识别裁剪过的、调整过大小的、倾斜过的或 PS 过的图片时非常有用。

但是，有些图像 TinEye 找不到：

大多数社交媒体网站，如 Facebook 和 Instagram，都限制 TinEye 抓取他们的图片。

受密码保护的页面或不可公开访问的页面上的图像。比如，如果要核查的图片最早发布在一个 WhatsApp 群组或微信群里，并且从来没有在网上被分享过，TinEye 就无法找到。

用户个人设备上的个人照片。

一些太小的或简单的图像，可能没有足够的细节让 TinEye 制作「指纹」。

与其他搜索引擎不同，TinEye 只能找到与我们搜索的图像完全匹配的图像（也包括经过裁剪、颜色调整、大小调整、编辑或轻微旋转的图像），但一般来说无法找到相似的图像。

注意：

TinEye 抓取到最旧的图片并不一定是该图片第一次出现在互联网上的日期。因此，TinEye 不能告诉我们一张图片首次出现在互联网上的时间，只能告诉我们 TinEye 首次发现它的时间。

一般而言，核查员在核查图片时会尝试使用多个反搜工具，而最方便的是下载安装 InVID Verification Plugin 插件，该插件集成了多种图片验证功能。

通过 Chrome 或 Firefox 浏览器下载安装插件后，在网页浏览图片时，可以直接右键点击图片，选择 Fake news debunker by InVID by WeVerify，进一步选择 Image Reverse Search-All，即可同时启动谷歌、Yandex、Bing、TinEye 等多种图片反搜工具，并在不同的新窗口展示搜索结果，极大地提高了效率。

另外一种使用方法是进入 InVID 系统。安装 InVID 后，Chrome 浏览器顶部会出现一个启动图标：

点击后选择「打开工具箱」（Open Toolbox）

进入 InVID 界面，选择图片处理（Image），即可看到 6 大功能：

1.图片分析（Image analysis）：针对 Twitter 和 Facebook 上的图片，进行详细的数据分析。

输入图片的网址，点击提交，出现有关该图片的信息。

图片 ID、平台、创建时间、图片链接、点赞数、转推数，同时还抓取了推文下面所有的评论并且分类，包括带有链接的回复数。

比如我们分析 SpaceX 的这则推文图片：

2.放大镜(Magnifier)：用户可以在图片上使用放大镜功能，以帮助解读和阅读图像中难以看到的细节——比如汽车牌照、飞机侧面的识别号码、徽章、标志、横幅等等。用户可以输入图片的网址，或者使用本地文件按钮（LOAD LOCAL FILE）从本地上传图像。

比如我们可以用放大镜检查这架战斗机涂装上的信息：

然后可以使用图片下方的谷歌、Google Lens、Yandex、Tineye、百度等按钮对图片进行反向搜索，或使用图像取证选项。

该功能还包括图片编辑（点击 EDIT IMAGE），可以对图片进行裁剪、翻转、锐化等。

3.元数据(Metadata）：用户可以查看 jpg 和 tiff 格式的图片的 Exif 数据，可以输入图片链接或上传本地图片文件。

Exif (可交换影像档案格式，Exchangeable Image File Format) 档案会储存照片的重要资料，例如设备、曝光值、拍摄时间、地点以及使用的任何设置。每当用户拍摄新的照片时，几乎所有数码相机和智能手机都会建立这些资料档案。

4.取证(Forensic)：帮助用户检测图片是否被篡改，比如是否被 Photoshop 软件编辑过。不过，使用者需要极其丰富的图像知识，且结果可能存在误差，所以，一般而言仅能作为参考，而非决定性证据。

5.OCR：可以将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本，不过有时无法识别。

6.检查 GIF 图片(CheckGif)：可以对比原始图像和被篡改的图像（包括图像被裁剪过的情况），然后生成一个 GIF 并输出，可以更直观地展示篡改行为。不过，该功能目前仅对事实核查员、记者和研究人员开放。

2022 年 7 月 8 日，日本前首相安倍晋三遇刺后，中文网络流传一张照片称，被称为「日本第一女保镖」的石田萌美也在现场，却未能阻止杀手。

石田萌美此前在中文网络被形容为「日本第一女保镖」。她被指曾是安倍晋三最信任的贴身人员之一，因为外型靓丽和身份特殊受到关注。有文章指她是日本顶尖的武功高手，能够在 0.2 秒内拔枪制服袭击者，曾击退 10 名壮汉。

使用图片反搜工具搜索这张照片，可以确定照片本身是真实的，但是因为安倍身边的这位女士戴着口罩，也无其他明显的识别特征，所以依然很难判断她的身份。

这时我们仔细观察这张被指是石田萌美检查安倍伤势的照片，可以发现这位女士外表可供辨认的几大特征：长发束辫，黑色或深蓝色上衣，带有花卉纹样的裙装，低跟皮鞋。

由于安倍遇刺发生在公开场合，且现场媒体众多，因而有利的一面是，有大量现场照片可供检索。在《朝日新闻》网站上的安倍遇刺现场图片集中，我们可以发现大批同一场景的照片，能够较清晰地分辨出这位女士身穿的是一件罩衫，罩衫内是黄色 T 恤。

在美联社转发《读卖新闻》的一张照片中，安倍被送上救护车，救护车旁有一位女士的正面照片，放大后可见其发型、黄色 T 恤和蓝色罩衫、带花纹的裤装、黑色皮鞋，均与网传照片一致，可以判定她与被中文网络认为是石田萌美的那位女士是同一人。

大量现场视频和照片显示，安倍遭到枪击后，一批身穿黄色 T 恤的人员对其进行了心肺复苏等急救。这些人员的黄色 T 恤与这位女士的黄色 T 恤一致，因此，黄色 T 恤成为识别这位女士身份的最关键因素。

核查员用日语在推特、Facebook 平台上搜索「安倍 黄色衣服」关键词，发现有日本网民的推文中提供了线索，指出这是日本看护联盟的工作人员在急救。

据此线索，检索看护联盟的官方网站，了解到看护联盟是代表日本护理行业的组织，而且网站上的照片显示，看护联盟的成员在参加集体活动时一般均着黄色标志色衣服，有护理、急救知识和经验。

再用日语检索「看护联盟 安倍」，可以发现代表日本看护联盟参加众议院选举的友納理緒在有关安倍的讣告中提到，「在这次事件中，现场的看护联盟的各位在混乱中奋力救助」。

照片中的这位女士也穿着统一的黄色 T 恤，因此可以判定，她不可能是石田萌美，也不可能是安倍的保镖。

从这张照片的核查过程来看，以图搜图只是一个起点，更需要根据图片中的各种信息、图片外的各种新闻报道、社交媒体上的线索等等综合研判，得出结论。（参考阅读：安倍遇刺时网红女保镖就在身边？）

2021 年 9 月，中文网络流传一张照片称，被加拿大扣押的华为公司首席财务官孟晚舟「困境中不忘支持国货，穿鸿星尔克出庭」，并附上孟晚舟穿运动鞋面带笑容的照片。不过，这双鞋上并无醒目的品牌 logo。

以「Meng Wanzhou+sneaker」为关键词在搜索引擎检索，可以在德国新闻图片社 IMAGO 的网站上发现一组照片，与中文网络流传的照片一致。

该组照片由加拿大新闻社记者 Darryl Dyck 拍摄，图片说明是：2021 年 8 月 6 日，华为公司首席财务官孟晚舟戴着脚踝监视器，穿跑鞋（running shoes）离开温哥华的家，前往位于温哥华的加拿大不列颠哥伦比亚省高等法院参加引渡听证。

此时我们已经找到了图片的来源，但是原图的图片说明中并未指出这双鞋是什么品牌。

不过，搜索结果很有利的一点是，摄影师拍了一组照片，尤其是有一张特写孟晚舟脚踝监视器的照片，孟晚舟的跑鞋也相比网传图片更加清晰。

这时我们使用 Google Lens 搜索这双鞋，因为 Google Lens 不仅可以搜索图片，还会试图提供图片中的信息，比如你扫描一张产品图片，可能会看到购物链接。果然，搜索结果指向了 HOKA 品牌。

核查员还使用了淘宝 APP 的拍照功能，拍下图片上的鞋子，然后淘宝快速识别出相似的结果，也指向了 HOKA 品牌。

据此线索进入 HOKA 官网的网络商店检索，可以发现孟晚舟所穿鞋款品牌为 HOKA ONE ONE，款式为 Clifton 8。

与此同时，核查员还登录了鸿星尔克官方商城、鸿星尔克淘宝旗舰店，没有发现类似商品。鸿星尔克淘宝旗舰店的客服也证实这款鞋子并非鸿星尔克。

由此可以得出结论，这张照片是孟晚舟于 2021 年 8 月 6 日离开住所前往加拿大不列颠哥伦比亚省高等法院参加引渡听证时拍摄的，她脚穿鞋款品牌并非鸿星尔克，而是法国品牌 HOKA ONE ONE。（参考阅读：孟晚舟穿鸿星尔克运动鞋在加拿大出庭？）

2022 年 7 月 8 日，日本前首相安倍晋三遇刺后，中文网络流传一张照片，一位日本电视台的男性主播在咧嘴大笑，画面下方是一行日语字幕，可以辨认出与安倍遇刺有关——“安倍晋三元首相死亡確認”。

首先我们先从照片上的信息入手，这张截图的左上角有日文字样「イット」，在谷歌检索，找到节目的官网，可见这是日本富士电视台和富士新闻网（FNN）播放的一档新闻节目，全称为 Live News it!（日语片假名为：ライブ ニュース イット!），于 2019 年 4 月 1 日开播，一般直播时段为每周一至周五下午 3 点 45 分-7 点。

比对节目官网上的主持人形象，可以确认屏幕上的主播名叫榎並大二郎，毕业于庆应大学，2008 年加入富士电视台，从 2020 年 9 月 25 日起开始担任 Live News it!的主播。

这时我们要确认的是，榎並大二郎在播报安倍遇刺后确认死亡的新闻时是否大笑，所以最好要找到有关的节目视频。在 FNN 的 youtube 频道检索，可以发现该频道 2022 年 7 月 8 日上传的一则视频与中文流传截图的字幕、主持人衣着、背景均一致：「速报：安倍晋三元首相死亡確認　元海上自衛官に銃撃される」。

不过，在这则时长 44 秒的视频中，榎並大二郎并无大笑的表情。

那这张网传截图中大笑的表情从何而来？P 图能够如此自然吗？

事实上，随着 AI 技术的进步，常见的人脸编辑器或修图应用已经能很轻松地改变照片中的人物表情，比如国外的 FaceApp 和国内的醒图 App。

核查员从榎並大二郎播报安倍遇刺视频中截取照片，试图复现图片中的主持人大笑效果：

在醒图应用中选择「微笑」的特效选项后，应用自动处理完成后展示的效果如下，与网传图片非常接近：

核查至此，得到两个证据：一是检索到主持人播报该条新闻时的完整视频片段，主持人并无大笑；二是核查员使用修图软件，复现了网传图片中的主持人大笑效果。

但是，为了让结论更坚实，我们还就这张图片联络了富士电视台观众中心，工作人员回复查询时表示，当天紧急速报无异常，播报员榎並大二郎没有大笑的行为。

此时我们可以得出结论，主持人当天播报有关新闻时并未大笑。这一核查案例也提醒我们，随着 AI 技术的日益进步，对于图片的识别难度也在增加，必须借助更多信息加以综合研判。（参考阅读：日本主持人播报安倍遇刺时咧嘴大笑？）

三星手机的 Space Zoom 功能可以让用户拍摄到美丽的月球图像，但也引发了由此产生的图像是否「真实」的争议。

2023 年 3 月，Reddit 上的一则帖子引发激烈的讨论，该贴清楚地拿出「证据」说明，指责三星的月球照片是「假」的。

Reddit 用户 ibreakphotos 先故意制作了一张模糊的月球照片，将其显示在电脑屏幕上，然后用三星 S23 Ultra 手机拍摄屏幕上这张模糊的月球照片，最终的照片显示了一张清晰的月球照片，增加了一些以前没有的细节。

制作过程：

1.从互联网上下载了这张高分辨率的月球图片

2.将图片尺寸缩小到 170×170 像素并使用高斯模糊，让月球上所有的细节都消失，这意味着它不可恢复，信息不存在，数字模糊

放大 4 倍的版本，以便更好地看清模糊效果：

3.在显示器上全屏显示该图像（尺寸为 170×170 像素，非常模糊），拍摄者移到房间的另一端，关掉所有灯光，开始拍摄

4.手机拍摄效果

5.对比

ibreakphotos 认为，用三星 Galaxy S23 Ultra 拍摄的月球图像，是通过应用「月球纹理」（Moon texture）来伪造的。 这名用户得出的结论是，三星的月球照片是假的，在没有细节的地方添加了细节，大部分工作是 AI 完成的，而不是光学器件。

对于图片造假指控，三星向著名的科技产品评测指南网站 Tom『s Guide回应称：「三星致力于在任何条件下提供最佳的拍照体验。当用户拍摄月亮时，基于 AI 的场景优化技术会识别出月亮是主要拍摄对象，并进行多帧合成，然后 AI 会增强图像质量和颜色细节。它不会对照片应用任何图像叠加（image overlaying）。用户可以关闭基于 AI 的场景优化功能，这将禁用对用户拍摄的照片进行自动细节增强。」

也就是说，三星否认了 Galaxy S23 Ultra 使用基于 AI 的图像叠加技术来增强月亮照片细节的说法。

科技网站 The Verge 就此评论称：「在这种情况下，『假』到底是什么意思？这是一个很难回答的问题，随着计算技术进一步融入摄影过程，这个问题将变得越来越重要和复杂。我们可以肯定地说，我们对照片造假的理解很快就会改变，就像过去对数码相机、Photoshop、Instagram 滤镜等的理解一样。

摄影正在发生变化，我们对什么是『真实照片』的理解也会随之改变。「

AI 图像生成工具在 2023 年呈现出爆发性应用趋势，可以通过利用海量数据库生成无限数量的图像。

Midjourney是一种使用生成 AI 从简单的文本提示创建图像的工具，2023 年 3 月推出了更先进的模型，能够生成更逼真的图像。

Stable Diffusion是一个文字转图片的生成模型，可以只用几秒钟时间就生成比同类技术分辨率、清晰度更高，更具「真实性」或「艺术性」的图片结果。

DALL-E是 chatgpt 的出品方 Open AI 旗下的一个模型，接收文本和图像作为输入，以多种形式输出最终转换后的图像。升级版本 DALL-E 2 在生成用户描述的图像时具有更高的分辨率和更低的延迟。

Craiyon AI是一个免费的在线 AI 图片生成器工具，可以根据用户输入的任意文本生成独一无二的视觉艺术作品。

2023 年 3 月，微软 Bing 在线 AI 绘图功能Image Creator上线，由 Open AI 的 DALL-E 驱动，可通过文字描述生成图片内容。Bing 绘图目前仅支持英文，使用「形容词 + 名词 + 动词 + 风格」的格式可以生成高质量图片。每个由图像创建器生成的图像都会在左下角添加 Bing Logo。

Adobe 也在 2023 年 3 月发布了使用人工智能生成图像的新工具Adobe Firefly。Firefly 允许用户通过文字来描述其软件将创建的图像、插图或视频。

英伟达公司也推出了名为「毕加索「的自有服务，该服务使用人工智能技术从文本描述中生成图像、视频和 3D 应用程序。

虽然篡改图片和创建假图像的做法并不新鲜，但 midjourney、DALL-E、Stable Diffusion 的 AI 图像生成工具更易于使用。它们可以快速生成具有详细背景的逼真图像，只需来自用户的简单文本提示即可。这些技术如果被不良行为体利用，可能会大幅提高核查难度。

在过去，包括深度伪造（deepfake）在内的造假者会篡改一张已经存在的图片或一段已经存在的视频，此时尚且可以通过图片反搜等方式，追根溯源找到原图来进行核查。

但是，新时代的造假者已经不需要这么做，他们可以使用人工智能 技术，特别是文本生成图像的模型，创建完美支持其虚假叙述的全新图像，制造逼真的假证据。这种图像，无法通过图片反搜的方式直接追根溯源，因为它本身就是源头。

2023 年 3 月，在美国纽约检方可能因一起案件逮捕前总统特朗普之际，开源调查新闻机构 Bellingcat 创始人 Eliot Higgins 在一系列广为流传的推文中，用 Midjourney 工具的最新版本制作了特朗普虚构被捕的大量戏剧性画面。他在推文中明确表示这些图像是 AI 生成的，也说明了自己在 AI 生成过程中发布的指令：「特朗普在被捕过程中摔倒。新闻报道画面。」 随后 AI 给出了这些图片。

虽然推特的资深用户和人工智能爱好者可能第一眼就能认出这些假图片，但也有很多人并没有，甚至会提出疑问：「为什么特朗普被捕没有成为新闻」？在没有关键背景的情况下，这些视觉效果很快就会被其他人转发。一篇 Instagram 帖子分享了 Higgins 的一些特朗普照片，就好像它们是真的一样，获得了超过 79000 个赞。

虽然这些照片存在瑕疵，比如脸和手明显扭曲，警察制服上的文字乱七八糟，一张图片显示特朗普戴着警用腰带，等等。然而，这些线索没有那么简单被觉察，而且在现阶段可以很容易就被 Photoshop，或者一点动态模糊、像素化所掩盖。可以预见的是，随着技术的进步和迭代，这些瑕疵肯定也会消失，比如 Midjourney 的第五代版本已经可以较好地解决手部问题。

2023 年 4 月，德国摄影师鲍里斯·艾达格森（Boris Eldagsen）的黑白肖像摄影作品「电工」（The Electrician）不仅入围「Sony 世界摄影大奖」（Sony World Photography Awards）的创意类别，更获选为冠军，看起来是以传统摄影技术所拍摄的、两名来自不同世代的女性。

不过，艾达格森在 Facebook 发文坦承，这张其实是由 Open AI 的「DALL-E 2」工具生成的图像。事实上，「电工」是艾达格森 2022 年开始创作的「Pseudomnesia」系列作品之一；Pseudomnesia 在拉丁语中指的是「虚假记忆」，包括从未发生过的虚假事件，而不只是不准确的记忆。

艾达格森表示：「这是一个历史性时刻，这是第一张由 AI 生成的图像赢得了一个国际摄影大奖。」他声明称：「我想检验摄影比赛是否已经准备好接受 AI 生成图像。但事实上并没有明确的规定，关于 AI 图像是否合法，该组别允许编辑和合成图像。」

目前核查这些 AI 生成的图像并无非常有效的工具，只能综合各种信息研判。

人工智能创业公司 Hugging Face 开发了一个人工智能图像检测器（AI Image Detector），能检查图像的显著特征，并对图像是自然的还是假造的做出说明。

比如这张特朗普被「逮捕」的 AI 生成图片，检测器判断出 67%的图像是由人工智能创造的。

这张乌克兰总统办公室 3 月 23 日发布的泽连斯基视察赫尔松的真实照片，检测器判断出其 83%的图像是由人而非人工智能创造的。

但是这种检测只能作为一种参考，而无法成为唯一的决定性证据。

图像数据分析公司 Mayachitra 也有一个针对使用 GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络）技术生成图像的检测工具，目前只有测试版，不过可靠性仍有待提高。

比如这张特朗普被「逮捕」的 AI 生成图片，Mayachitra 工具却认为它「很可能不是使用 GAN 技术生成的」（Probably not GAN generated）。

人工智能公司 Hive Moderation 也有一个AI 生成内容检测工具，既可以检测文字内容，也可以检测图像内容。图像检测方面，可以检测由 DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion 等流行工具生成的图像。

上传图片后，Hive 的人工智能检测模型会进行处理，以确定图片是否由 AI 生成，然后给出一个分数结果。如果模型认定图片由 AI 生成，结果还会判断这张图片是由哪个引擎创建的。

比如这张火车站老人与孔雀的 AI 生成图片，Hive 判断其 99.9%由 AI 生成，并且是由 Midjourney 生成的。

这张法国总统马克龙官方推特 4 月 7 日发布的访问中国中山大学的图片，Hive 判断其只有 0.5%的可能性是由 AI 生成的。

另一个核查的线索是找到图片首次发布到网上的时间。在某些情况下，最初的创作者可能会明确表示图片是人工智能生成的，并指出使用的工具。反向图像搜索可以帮助查看图片是否已在搜索引擎中编入索引并查找包含相同照片的旧帖子。反向图像搜索也会找到相似的图片，这时可以将潜在的 AI 生成的照片与来自可靠来源的照片进行比较，发现有用的线索。

有时照片本身也隐藏着线索，例如某些 AI 创作工具使用的水印。

例如，DALL-E 会在其所有图像的右下角自动生成一个多色条。

Craiyon 在同一个地方放了一支小红铅笔。

但并非所有人工智能生成的图像都有水印——这些水印可以被移除、裁剪或隐藏。

2023 年 5 月 10 日，谷歌在 I / O 2023 开发者大会上宣布，将确保每一张由谷歌 AI 生成的图像在原始文件中都有一个标记。其他创作者和出版商将能够添加类似的标记，因此用户将能够在 Google 图像搜索结果中看到这些 AI 生成标签。

另外，尽管生成式 AI 取得了长足的进步，但截至 2023 年 3 月，AI 生成的内容中仍然会出现错误，这些缺陷是目前识别 AI 生成图像的重要方式。比如，逼真的手仍然很难生成。AI 图像也很难产生反射，发现人工智能的一个好方法是寻找阴影、镜子、水，也可以放大眼睛，分析瞳孔，因为拍照时通常会有反光。有时图像会出现眼睛大小不一，颜色不同。还可以查看照片的远景，元素离得越远，物体就越模糊、扭曲并且视角不正确。

但是，AI 生成图像的技术绝对会快速进步，这些视觉缺陷也绝对会被弥补。比如，2023 年 3 月月发布的 Midjourney 的最新版本能够描绘出逼真的手部。所以从长远来看，视觉线索也并不可靠。

为了应对深度伪造图像，科技公司、研究人员、新闻机构正在试图建立内容来源和所有权的标准，从源头出发对影像的创造和传播进行全程跟踪。或许未来我们核查图像时，首先要做的是查看其数字水印。

2021 年 2 月，多家具有影响力的科技和媒体公司结为伙伴，成立「内容来源和真实性联盟「（Coalition for Content Provenance and Authenticity，C2PA），制定媒体内容来源与历史或出处认证技术标准，试图解决虚假信息、错误信息和在线内容欺诈的扩散问题。联盟创始成员包括 Adobe、Arm、BBC、Intel、Microsoft 和 Truepic，着力建立一套标准化溯源解决方案，解决好误导性内容问题。

C2PA 成员将共同针对常见资产类型和格式制定内容溯源规范，让出版商、创作者和消费者能够追踪媒体内容（包括图像、视频、音频和文档）的来源和演变。这些技术规范明确各类资产应标示的相关信息内容、如何显示和存储该信息以及如何识别篡改的证据。

各平台能够通过 C2PA 开放标准保存和读取基于出处的数字内容。一项开放标准可供任何在线平台采用，因此对于在整个互联网上提升信任度至关重要。除了将各类媒体类型纳入其中，C2PA 还着力推动从捕获设备到信息消费者的端到端出处体验。与芯片制造商、新闻机构以及软件和平台公司合作对于促进出处标准和推动整个内容生态系统的推广采用至关重要。

C2PA 的成立将 Adobe 主导的内容真实性倡议（Content Authenticity Initiative，CAI）和 Microsoft 与 BBC 主导的项目溯源（Project Origin）的众创始成员召集在了一起，在一个联盟下统一技术规范。CAI 正在构建一套数字媒体出处与历史系统，创作者可通过该系统声明其作者身份，消费者则可以通过它来判断其所看到的内容是否值得信赖。「项目溯源」针对的是新闻制作与传播。其方向是将证明内容真实性的标示附加到内容上，并让用户能够看到该标示信息，由此来解决数字新闻生态系统中的虚假信息问题。C2PA 成立后，技术标准将统一，上述两个实体将继续在各自社区内进行推广、原型设计和教育。

2022 年 2 月，C2PA 联盟发布了用以对抗深度伪造技术的数字内容认证技术规范的第一版，包括实现指南、安全考虑因素、用户体验指南以及关于程序目标和基本原理的完整细节。

C2PA 称：「C2PA 规范将为平台提供一种方法，以定义与每种类型的资产(如图像、视频、音频或文档)相关的信息，以及这些信息如何呈现和存储，以及如何识别篡改证据。作为一个开放标准，它被设计用于任何软件、设备或在线平台，以及监管机构和政府机构建立数字来源标准。」

在理想状况下，未来视觉内容的生产、传播与消费可能是这样的链条：制造视频和照片生产工具的公司——包括手机和相机制造商——需要在一开始就纳入 C2PA 身份验证标准。用户需要主动将内容凭证包含在他们制作的视觉效果中。主流出版商和社交媒体公司需要先找到这些凭证，然后才在其平台上显示图像。观众在信任图像或视频之前，可能要先查看一个带有下拉菜单的小图标。

目前，C2PA 联盟的成员已经扩展到包括索尼、佳能、尼康、松下、加拿大广播公司、德国新闻社、纽约时报等等在内的 52 家科技公司、媒体以及其他机构。

从应用层面看，2022 年 10 月，Adobe宣布与徕卡和尼康建立合作关系，这将使这两家相机公司在两款相机中实施符合 C2PA 标准和 CAI 标准的图像证明技术：徕卡 M11 和尼康 Z9，该技术将允许摄影师在相机拍摄时安全地附上照片的来源信息，包括每张照片的拍摄时间、地点和方式。

Adobe 还推出了内容凭据 (Beta)功能，这是 Adobe Photoshop 中一项正在开发的功能，凭借此功能，创作者可向导出的图像中添加其归因详细信息。启用后，内容凭据会收集编辑、活动和制作者姓名等详细信息，然后在创作者导出其最终内容时将这些信息作为防篡改归因和历史数据（称为内容凭据）附加到图像。不过，目前该功能只提供英语、德语、法语和日语版本。

C2PA 联盟中，尤为值得一提的是Truepic 公司，该公司是 C2PA 联盟的创始成员，相比 Adobe 这样的巨头，Truepic 是一家位于美国加州的创业公司，但是 Adobe 的内容凭据功能有一部分就是 Truepic 提供技术支持的。

通过捕获、签名和密封任何照片或视频中的元数据，Truepic 的技术可以创建防篡改数字指纹，并可以在整个网络上进行跟踪。这一流程也被称为「镜对镜」（glass-to-glass）系统，在该系统中拍摄、存储和传输的图片和视频会向观看者发出关于内容已被修改的提醒，无论这些修改是在何时何地进入一则影像从镜头到屏幕的过程中的。

首先，Truepic 的安全相机技术可捕捉、标记和密封每张照片或视频中的关键细节，例如日期、时间、位置和捕捉到的真实像素。

随后，Truepic 对图像实施符合 C2PA 标准的签名并密封。

然后，Truepic 将可以通过 SDK 将数据集成到任何网站或数字服务中，让关注可以查看任何媒体文件的来源和历史记录。

2023 年 3 月底，Truepic 和微软宣布发起「普罗维登斯计划「（Project Providence），利用上述技术和标准帮助记录和保护乌克兰的文化遗产。

2023 年 4 月初，Truepic 和荷兰公司 Revel.ai 合作创造并发布了一段深度伪造的视频：人工智能专家尼娜·希克（Nina Schick）在视频中发出「真实与虚构之间的界限正在变得模糊」的警告。

然而，这并非她本人。视频以一条字幕结尾：「这个深度伪造作品是由 Revel.ai 在尼娜·希克的同意下创建的，并由 Truepic 加密签名」。

这两家公司将这一视频描述为「第一个数字透明的深度伪造」（first digitally transparent deepfake），视频右上角有一个带有 i 标志的水印，表明它是计算机生成的，数据被加密密封在文件中，如果篡改图像，就会破坏数字签名，并在使用可信软件时阻止该证书显示。

除了 Truepic 以外，位于伦敦的机构eyeWitness to Atrocities也开发了类似的系统。作为系统核心的应用有两个功能。首先，当安装有该应用的手机拍摄照片或视频时，它会记录下事件发生的时间和地点，而这些时间和地点是由 GPS 卫星、附近的手机基站和 Wi-Fi 网络等难以否认的「电子证人」报告的。这被称为元数据的受控捕获，它比从手机上收集这类元数据更可靠，因为手机时间和位置的设置是可以更改的。第二，该应用读取图像的整个数字序列（用 0 和 1 呈现），并使用标准数学公式计算出该图像独有的由字母和数字组成的数值，即哈希值。

然后，使用者将图片或视频发动到 eyeWitness 的服务器，eyeWitness 会创建一个受信任的监管链，此链表明原始信息未以任何方式更改。

随后，eyeWitness 收到的所有信息都将由律师审查，他们对这些视觉证据进行标记、分类和处理，以满足调查人员的需求。

C2PA 项目联合创始人兼主席安德鲁·詹克斯（Andrew Jenks）认为，身份验证标准应该被视为一项重要的数字素养工作，其最接近的类似应用是如今被广泛采用的保证网页安全的 SSL 证书。

网站 SSL 证书是一种遵守 SSL 协议的服务器数字证书，由受信任的根证书颁发机构颁发。SSL 证书采用 SSL 协议进行通信，SSL 证书部署到服务器后，服务器端的访问将启用 HTTPS 协议（超文本传输安全协议），网站将会通过 HTTPS 加密协议来传输数据，可帮助服务器端和客户端之间建立加密链接，从而保证数据传输的安全。

如果某个网站受 SSL 证书保护，其相应的 URL 中会显示 HTTPS。单击浏览器地址栏的挂锁图标，即可查看证书详细信息，包括颁发机构和网站所有者的公司名称。

「我们必须训练用户寻找你今天在每个浏览器中上看到的挂锁图标，」詹克斯说，「那是一个非常困难的问题，花了很长时间，但这与我们今天面临的媒体素养问题完全相同。」

1.工具很重要，但更重要的是常识和逻辑。

2.没有任何工具是完美的，每个搜索引擎都有其优点和缺点，核查员可以使用 InVid 插件，尝试多种工具，确保找到更准确的图片源头。

3.搜寻到相同的图片并非一定就是最终的答案，也不一定能确定图片的真伪。若要确定图片中所展现的原始事件，必须更加谨慎地检查搜索结果，反复比对不同搜索结果对图片的描述；检查图片的拍摄时间和地点；分析包含图片的网页的发布者身份，判断其是媒体、政府机构，还是普通网民，以评估其可信度等。综合考虑搜索结果、影像细节和信源可信度等要素，进行交叉验证，才可能揭示事件的真相。总之，必须全方位分析才能确认原始事件的来龙去脉。

4.仅仅因为反向搜索引擎得到的结果都是同一张图片，并不一定代表该图片是真实且未被修改的。因为，即使一张图片被广泛传播，它也可能会被进行过后期修改，反向搜索结果也可能是其修改后的版本而非原始版本。举个例子，如果某个用户修改了他所拍摄的照片 A 并将其改成了图片 B，然后只上传了经过修改后的图片 B，那么反向搜索引擎将无法搜索到原始的照片 A。因此，需要注意的是，反向搜索引擎仅仅是一种帮助我们找到类似图片的工具，需要进行进一步的验证和核实才能确定图片的真实性和完整性。

5.有时候对原始图片进行某些修改可以更容易地找到最佳结果。

例如，有些人会发布一张照片并声称它是原始图片，但实际上只是对现有照片进行了翻转。在这种情况下，通过对照片进行翻转并进行搜索，可能会找到更准确的搜索结果。

6.留意图片上不起眼地方的水印，有时会提供图片原始来源的线索。

7，搜索结果有时会受到算法的影响，因此出现在前几页或出现多次的信息并不一定代表可信度高或图片的源头，因此需要更耐心地翻查搜索结果。

Fotoforensics是一个检测图片是否被修改过的免费网络工具。

ELA 是其主要特殊功能，ELA 是 Error Level Analysis 的缩写，表示错误级别分析，它通过在图像上显示错误级别来帮助我们检测图像是否经过 处理。

数字图像修改过的地方以及对比度较高的边界，往往 ELA 值较高，即表现为比较醒目的白色;而大面积的同色或者背景，往往表现为暗沉的黑色。

JPEG%的意思是图片质量比，显示上次保存时的图像质量。 每修改一次质量都会下降，一般来说也可证明图片被软件修改过。

元数据显示有关该图片的可用信息，例如创建时间、修改时间以及用于拍摄该照片的相机。

需要注意的是，使用 Fotoforensics 需要专业的影像知识，一般仅作为参考证据之一，而不宜作为主要的或者唯一的证据；还需要利用图片反向搜索工具等方法，寻找图片的来源，作为最终判断的依据。

VerEXIF可以用来查看照片的 EXIF 资料，也可以用来删除照片的 EXIF。

EXIF 是可交换图像文件的缩写，它是一种使用 JPEG 压缩在数码摄影图像文件中存储交换信息的标准格式。几乎所有新的数码相机都使用 EXIF 注释，在图像上存储信息，例如快门速度、曝光补偿、光圈值、使用的测光系统、是否使用闪光灯、ISO 编号、拍摄图像的日期和时间、白平衡，使 用的辅助镜头和分辨率等。有些图像甚至可能存储 GPS 信息，可以查看图像的拍摄地点。

注意：EXIF 资料是可以修改、编辑和删除的，因此只应作为核查参考。

而且，不是所有互联网上的照片都有 EXIF 信息，有些人在将其个人影像上传到网站之前，会先移除 EXIF 档案，例如其 GPS 位置。很多社交网络平台也会移除 EXIF 数据。

用于识别不同旗帜的大型数据库，可以按照不同的维度检索。

LICENSE PLATES OF THE WORLD

Plates Mania

提供全球各国和地区的车牌样式资料，按大洲和国家分类。如果不确定图片是在哪个国家/地区拍摄的，图片上的车牌可能是线索之一。

比如，2022 年 1 月初，中文网络流传一则视频，几名武装分子乘坐三轮车，在街头伏击扫射一辆白色轿车，镜头一转，白色轿车内出现孩子和女性惨死的镜头。有关文字称视频内容是「阿富汗，女人开车，被塔利班全车射杀」。

在视频的后半部分画面中，可以比较清晰地看到受害者的车牌样式和号码「LEH 15 6840」及位于号码下的「PUNJAB」字样。

在搜索引擎中检索「PUNJAB」，可以发现这一般是指是跨越印度和巴基斯坦的旁遮普地区。在上述车牌资料库查询，可以发现视频中的车牌样式是巴基斯坦的。这样可以确认视频不是发生在阿富汗。（参考阅读：阿富汗女性开车遭塔利班全车射杀？）

高速公路标志数据库，按照国家分类。当图片或视频没有其他线索的时候，这些信息可以成为一个核查的入口参考。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

Elmo 是一个免费的 Chrome 扩展，主要功能是利用 AI 技术快速建立摘要、观点和总结，当用户在浏览网站、pdf、google 文件或 YouTube 时只要点击 Elmo 就会对当前内容进行摘要和重点整理，同时显示于浏览器的侧边栏，最大程度提升阅读上的速度和效率。它同时也是一个「可互动性」AI 工具，还能够对内容提问、指定关键词深入探索或洞察，非常强大。

Elmo is your AI companion to create summaries, insights and extended knowledge.

Elmo 背后使用的大型语言模型〔LLM〕API 是由 Lepton AI 提供，从 Chrome 应用程序商店下载后就能使用，不需要额外注册、也不会用到 chatgpt / openai 账户，不仅免费、而且也支持多国语言，更重要的是能整合 PDF、Google 文件，就不用再手动将文件上传到 AI 服务。

另一个我觉得很好用的是 Elmo 兼具翻译功能，如果遇到英文、日文或其他语言，也能将摘要、重点、作者观点等输出为中文或指定语言，默认值是依照用户浏览器的主要语言而定〔也能手动选择〕，对于要阅读外文网站或文件来说 Elmo 是很好的 AI 助理哦！

Elmo is your AI web copilot to create summaries, insights and extended knowledge.

从 Elmo 官网会看到 Chrome 应用程序商店页面链接，进入后点击右上角「获取」将它下载到浏览器，不过当前在 Arc 浏览器还无法使用，如果是使用 Arc 浏览器就会显示 Not available for Arc 信息。

安装到浏览器后记得将 Elmo 固定于右上角，要启动 AI 功能时可以使用快捷键

或点击 Elmo 闪电图标。

使用方法很简单，在浏览网页时点一下 Elmo 右上角的按钮后会出现侧边栏，利用 AI 将网页内容进行总结、摘要和重点整理，默认情况下生成的内容会以用户浏览器的主要语言为主，这部分非常方便，不用手动输入提示词。

往下滑动后还会生成各种可能的相关问题，点击就能让 AI 继续帮你解答，Elmo 侧边栏最下方还能输入要询问的问题或输入 / 〔斜线〕选择操作指令。

要询问相关问题以外的内容也可以，Elmo 回答还蛮精确，排列方式很好阅读。

Elmo 设置选项里能够调整「偏好语言」，默认是使用浏览器语言，其他还有像「保持侧边栏进入」或设置快捷键功能，我觉得维持侧边栏打开很好用，否则在切换至其他分页后 Elmo 侧边栏就会自动关闭。

试着在英文网页点击 Elmo 就会在侧边栏显示总结、摘要和观点，直接翻译为中文。

还能使用中文进行提问，有助于用户更深入了解相关信息。

当遇到专有名词时选取后会出现选项，点击「Insight」可以对指定关键词生成更多说明〔包含相关网页链接〕。

在浏览新闻时 Elmo 就很方便，不用从头到尾逐字阅读，只要生成总结、摘要后就能知道新闻大致内容。

Elmo 还能整合 PDF、Google 文件和 YouTube 视频，这个功能真的很好用，不过在遇到 YouTube 视频没有字幕时可能会出现不正确或幻觉问题。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

上个月，我非常荣幸地在新加坡政府科技局（GovTech）组织的首届 GPT-4 提示工程大赛中脱颖而出，这场比赛吸引了超过 400 名杰出的参与者。

提示工程是一门将艺术与科学巧妙融合的学科 — 它不仅关乎技术的理解，更涉及创造力和战略思考。这里分享的是我在实践中学到的一些提示工程策略，这些策略能够精准地驱动任何大语言模型为你服务，甚至做得更多！

作者的话： 在写作本文时，我特意避开了那些已经广泛讨论和记录的常规提示工程技巧。相反，我更希望分享一些我在实验中获得的新洞见，以及我个人在理解和应用这些技巧时的独到见解。希望你能从中获得乐趣！

本文涵盖以下主题，其中 🔵 代表初学者友好的技巧，而 🔴 代表高级策略。

在使用大语言模型时，有效的提示构建至关重要。CO-STAR 框架，由新加坡政府科技局数据科学与 AI 团队创立，是一个实用的提示构建工具。它考虑了所有影响大语言模型响应效果和相关性的关键因素，帮助你获得更优的反馈。

这里有一个 CO-STAR 框架为何有用的现实案例。

假设你担任社交媒体经理，需要草拟一条 facebook 帖子，用以推广公司的新产品。 未使用 CO-STAR 的快速提示可能是这样的：

这是 GPT-4 的回答：

这一输出虽足够，但显得过于泛化，缺乏必要的细节和针对性吸引力，未能真正触及公司目标受众的心。

下面是一个应用 CO-STAR 模板的示例，它提醒我们在制定提示时，要考虑到任务的其它方面，特别是之前快速提示中缺少的风格、语调和受众：

通过运用 CO-STAR 框架，GPT-4 的响应变得更具针对性和效果：

CO-STAR 框架指引您以有组织的方式提供所有关键任务信息，确保响应完全针对您的需求并进行优化。

分隔符是特殊的符号，它们帮助大语言模型 (LLM) 辨识提示中哪些部分应当被视为一个完整的意义单元。

这非常关键，因为你的提示是作为一个长的 Token 序列一次性传给模型的。通过设置分隔符，可以为这些 Token 序列提供结构，使特定部分得到不同的处理。

需要注意的是，对于简单的任务，分隔符对大语言模型的回应质量可能无显著影响。但是，任务越复杂，合理使用分隔符进行文本分段对模型的反应影响越明显。

分隔符可以是任何不常见组合的特殊字符序列，如：

选择哪种特殊字符并不重要，关键是这些字符足够独特，使得模型能将其识别为分隔符，而非常规标点符号。

这里是一个分隔符使用的示例：

在上述示例中，使用 ### 分隔符来分隔不同的部分，通过大写的章节标题如 对话示例 和 输出示例 进行区分。引言部分说明了要对 {{{CONVERSATIONS}}} 中的对话进行情绪分类，而这些对话在提示的底部给出，没有任何解释文本，但分隔符的存在让模型明白这些对话需要被分类。 GPT-4 的输出正如请求的那样，仅给出情绪分类：

使用 XML 标签作为分隔符是一种方法。XML 标签是被尖括号包围的，包括开启标签和结束标签。例如，{tag}和{/tag}。这种方法非常有效，因为大语言模型已经接受了大量包含 XML 格式的网页内容的训练，因此能够理解其结构。

以下是利用 XML 标签作为分隔符对同一提示进行结构化的例子：

在指令中使用的名词与 XML 标签的名词一致，如 conversations、classes 和 examples，因此使用的 XML 标签分别是 {conversations}、{classes}、{example-conversations} 和 {example-classes}。这确保了模型能够清晰地理解指令与使用的标签之间的关系。 通过这种结构化的分隔符使用方式，可以确保 GPT-4 精确地按照您的期望响应：

_在开始前，我们需指出，本节内容仅适用于具备系统提示功能的大语言模型 (LLM)，与文章中其他适用于所有大语言模型的部分不同。显然，具有此功能的最知名的大语言模型是 chatgpt，因此我们将以 ChatGPT 为例进行说明。_

首先，我们来厘清几个术语：在讨论 ChatGPT 时，这三个术语「系统提示」、「系统消息」和「自定义指令」几乎可以互换使用。这种用法让许多人（包括我自己）感到混淆，因此 openai 发表了一篇文章，专门解释了这些术语。简要总结如下：

图片来自 Enterprise DNA Blog

尽管这三个术语表达的是相同的概念，但不必因术语的使用而感到困扰。下面我们将统一使用「系统提示」这一术语。现在，让我们一探究竟！

系统提示是您向大语言模型提供的关于其应如何响应的额外指示。这被视为一种额外的提示，因为它超出了您对大语言模型的常规用户提示。

在对话中，每当您提出一个新的提示时，系统提示就像是一个过滤器，大语言模型会在回应您的新提示之前自动应用这一过滤器。这意味着在对话中每次大语言模型给出回应时，都会考虑到这些系统提示。

系统提示一般包括以下几个部分：

例如，系统提示可能是这样的：

每一部分对应的内容如下图所示：

系统提示已经概括了任务的总体要求。在上述示例中，任务被定义为仅使用特定文本进行问题解答，同时指导 LLM 按照{"问题"："答案"}的格式进行回答。

这种情况下，每个用户提示就是您想用该文本回答的具体问题。

例如，用户提示可能是"这篇文本主要讲了什么？"，LLM 的回答将是{"这篇文本主要讲了什么？":"文本主要讲述了……"}。

但我们可以将这种任务进一步推广。通常，与只询问一个文本相比，你可能会有多个文本需要询问。这时，我们可以将系统提示的首句从

改为

如此，每个用户提示将包括要问答的文本和问题，例如：

此处，我们使用 XML 标签来分隔信息，以便以结构化方式向 LLM 提供所需的两个信息。XML 标签中的名词，text 和 question，与系统提示中的名词相对应，以便 LLM 理解这些标签是如何与指令相关联的。

总之，系统提示应提供整体任务指令，而每个用户提示则需要提供执行该任务所需的具体细节。在这个例子中，这些细节就是文本和问题。

在之前的讨论中，我们通过系统提示来设定规则，这些规则一经设定，将在整个对话中保持不变。但如果你想在对话的不同阶段实施不同的规则，应该怎么做呢？

对于直接使用 ChatGPT 用户界面的用户来说，目前还没有直接的方法可以实现这一点。然而，如果你通过编程方式与 ChatGPT 互动，那么情况就大不相同了！随着对开发有效 LLM 规则的关注不断增加，一些允许你通过编程方式设定更为详细和动态的规则的开源软件包也应运而生。

特别推荐的一个是由 NVIDIA 团队开发的NeMo Guardrails。这个工具允许你配置用户与 LLM 之间的预期对话流程，并在对话的不同环节设定不同的规则，实现规则的动态调整。这无疑是探索对话动态管理的一个很好的资源，值得一试！

你可能已经听说过 OpenAI 在 ChatGPT 的 GPT-4 中为付费账户提供的高级数据分析插件。它让用户可以上传数据集到 ChatGPT 并直接在数据集上执行编码，实现精准的数据分析。

但是，你知道吗？并不总是需要依赖这类插件来有效地使用大语言模型 (LLM) 分析数据集。我们首先来探讨一下仅利用 LLM 进行数据分析的优势与限制。

正如你可能已经知道的，LLMs 在执行精确的数学计算方面有所限制，这让它们不适合需要精确量化分析的任务，比如：

正是为了执行这些量化任务，OpenAI 推出了高级数据分析插件，以便通过编程语言在数据集上运行代码。 那么，为什么还有人想仅用 LLMs 来分析数据集而不用这些插件呢？

LLMs 在识别模式和趋势方面表现出色。这得益于它们在庞大且多样化的数据上接受的广泛训练，能够洞察到复杂的模式，这些模式可能不是一眼就能看出来的。 这使它们非常适合执行基于模式查找的任务，例如：

对于这些基于模式的任务，单独使用 LLMs 可能实际上会在更短的时间内比使用编程代码产生更好的结果！接下来，我们将通过一个例子来详细说明这一点。

我们将使用一个流行的实际Kaggle 数据集，该数据集专为客户个性分析而设计，帮助公司对客户基础进行细分，从而更好地了解客户。 为了之后验证 LLM 分析的方便，我们将这个数据集缩减至 50 行，并仅保留最相关的几列。缩减后的数据集如下所示，每一行代表一位客户，各列展示了客户的相关信息：

设想你是公司营销团队的一员，你的任务是利用这份客户信息数据集来指导营销活动。这是一个分两步的任务：首先，利用数据集生成有意义的客户细分；其次，针对每个细分提出最佳的市场营销策略。

这是一个实际的商业问题，其中第一步的模式识别能力是 LLM 可以大显身手的地方。 我们将按以下方式设计任务提示，采用四种提示工程技术：

下面是 GPT-4 的回复，我们将继续将数据集以 CSV 字符串的形式传递给它。

随后，GPT-4 按照我们要求的标记符报告格式回复了分析结果：

为了简洁，我们选择两个由大语言模型生成的客户群体进行验证——“年轻家庭”和“挑剔的爱好者”。

年轻家庭

– 大语言模型生成的描述：出生于 1980 年后，已婚或同居，中等偏低的收入，育有孩子，常做小额消费。

– 此群体包括的数据行：3、4、7、10、16、20 – 深入查看这些数据行的详细信息，结果显示：

年轻家庭的完整数据 — 作者图片

这些数据完美对应大语言模型确定的用户描述。该模型甚至能够识别包含空值的数据行，而无需我们预先处理！

挑剔的爱好者

– 大语言模型生成的描述：年龄跨度广泛，不限婚姻状况，高收入，孩子情况不一，高消费水平。

– 此群体包括的数据行：2、5、18、29、34、36 – 深入查看这些数据行的详细信息，结果显示：

挑剔的爱好者的完整数据 — 作者图片

这些数据再次精准匹配大语言模型确定的用户描述！

本例展示了大语言模型在识别模式、解读及简化多维数据集以提炼出有意义的洞见方面的强大能力，确保其分析结果扎根于数据的真实情况。

为了全面考虑，我使用同一提示尝试了相同的任务，不过这次我让 ChatGPT 通过编程方式进行分析，启用了其高级数据分析插件。插件应用 K-均值等聚类算法直接对数据集进行处理，以便划分不同的客户群体，并据此制定营销策略。

尽管数据集仅含 50 行，多次尝试均显示错误信息且未产生任何结果：

当前情况表明，虽然高级数据分析插件能够轻松完成一些简单任务，如统计描述或生成图表，但在执行需要较大计算量的高级任务时，有时可能因为计算限制或其他原因而发生错误，导致无法输出结果。

答案因分析的具体类型而异。

对于需要精确的数学运算或复杂的规则处理的任务，传统的编程方法依然更加适用。

而对于依赖模式识别的任务，传统的编程和算法处理可能更加困难且耗时。大语言模型在这类任务中表现优异，能提供包括分析附件在内的额外输出，并能生成 Markdown 格式的完整分析报告。

总的来说，是否采用大语言模型取决于任务本身的性质，需要平衡其在模式识别上的强项与传统编程技术提供的精确度和特定性。

在本节结束前，让我们重新审视用于生成此数据分析的提示，并详细解析关键的提示工程技巧：

大语言模型（LLM）擅长处理简单的任务，对于复杂的任务则表现不佳。因此，在面对复杂任务时，把它分解成一步步简单的指令是至关重要的。这种方法的核心思想是，明确告知 LLM 你自己执行该任务时会采取的每一个步骤。

例如，具体步骤如下：

这样的分步指导，比起直接要求 LLM「对客户进行分组并提出营销策略」的方式，能显著提高其输出的准确性。

在提供步骤时，我们会用大写字母标记每个步骤的输出，这样做是为了区分指令中的变量名和其他文本，方便后续引用这些中间输出。

例如数据聚类（CLUSTERS）、聚类描述（CLUSTER_INFORMATION）、聚类命名（CLUSTER_NAME）、营销策略（MARKETING_IDEAS）和策略解释（RATIONALE）。

此处我们请求一个 Markdown 格式的报告，以增强响应的可读性和结构性。利用中间步骤的变量名，可以明确报告的构架。

此外，你还可以让 ChatGPT 将报告以可下载文件形式提供，便于你在编写最终报告时参考使用。

在我们的首个提示中，你会发现我们并没有直接将数据集交给大语言模型（LLM）。反而，提示只给出了数据集分析的任务指令，并在底部添加了这样的话：

随后 ChatGPT 表示它已理解，并在下一个提示中，我们通过 CSV 字符串的形式将数据集传递给它：

但为什么需要将指令与数据集分开处理呢？

这样做可以帮助大语言模型更清晰地理解各自的内容，降低遗漏信息的风险，尤其是在指令较多且复杂的任务中。

你可能遇到过这样的情况：在一个长的提示中提出的某个指令被「偶然遗忘」了——例如，你请求一个 100 字的回答，但大语言模型却给出了更长的段落。

通过先接收指令，再处理这些指令所对应的数据集，大语言模型可以更好地消化它应该做的事情，然后再执行相关的数据操作。

值得注意的是，这种指令与数据集的分离只能在可以维护对话记忆的聊天型大语言模型中实现，而非那些没有这种记忆功能的完成型模型。

在本文结束之前，我想分享一些关于这次非凡旅程的个人思考。

首先，我要衷心感谢 GovTech Singapore 精心策划这场精彩的比赛。如果你对 GovTech 如何组织这场独一无二的比赛感兴趣，可以阅读 Nicole Lee——比赛的主要组织者撰写的这篇文章。

其次，我要向那些出色的竞争对手们致以最高的敬意，每个人都展现了特别的才能，让这场比赛既充满挑战又富有成效！

我永远不会忘记决赛那一刻，我们在舞台上激烈竞争，现场观众的欢呼声——这是我将一直珍视的记忆。 对我而言，这不只是一场比赛；这是一次才华、创造力及学习精神的盛会。我对未来充满期待，并激动于即将到来的一切！

撰写本文让我感到非常愉快，如果你在阅读时也享受这份乐趣，希望你能花一点时间点赞并关注！ 期待下一次的相遇！

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

近期 DuckDuckGo 推出新产品「AI Chat」，用户在没有注册、登入下就能使用 openai 的 GPT-3.5 和 Anthropic 的 Claude 聊天模型，对话内容不会被用来训练 ai 模型，网站也不会储存任何聊天记录，想临时使用一下 AI 聊天工具就很推荐，而且具有中文界面。

目前 DuckDuckGo AI Chat 自带两种 AI 模型：OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo、Anthropic 的 Claude 3 Haiku，用户可以在服务内自由切换不同模型，以获取不同的回答结果。

因为这项服务不会储存聊天记录，输入的内容也不会被用来训练 AI 模型，因此无法储存用户的内容，在每次进入新对话前都会清除对话，但也能够确保用户在使用 AI 对话时获得最高的隐私保护。

DuckDuckGo. Privacy, Simplified.

进入 DuckDuckGo AI Chat 后会有简单的特色介绍，点击中间「开始使用」就会进入下一步。

接着选择要使用的 AI 模型，有 GPT-3.5 Turbo 和 Claude 3 Haiku 可用〔我在写这篇文章时是 Claude 1.2 Instant，看得出来在很短时间 AI Chat 就获得提升〕，选好模型后会有一个隐私权政策和使用条款，点击下方同意后就会进入聊天功能。

DuckDuckGo AI Chat 操作界面和一般对话 AI 类似，进入后会有欢迎信息，可以点击提示、带入各种默认的内容开始使用，或是从下方输入对话信息，目前 AI Chat 只支持文字，还无法上传图片或文件。

AI Chat 使用的模型都支持多国语言，如果使用中文输入的话也会得到中文回复。

因为不会记录对话、没有登入功能，对话内容就不会像 chatgpt、Microsoft Copilot 等服务可以保留或在不同对话切换，要进入新的对话时点击聊天功能左侧「清除对话」按钮就会将对话清除、开始新的聊天室。

从左上角「设置」选择不同 AI 聊天模型，有 OpenAI GPT-3.5 和 Anthropic Claude 3 Haiku 可用。

整体来说，DuckDuckGo AI Chat 确实是很方便的工具，因为它最大程度保护用户的隐私和安全性，也整合多种不同的 AI 聊天模型，有点像「Poe 网页版」的感觉。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

没有出乎太多意外，Meta 带着号称「有史以来最强大的开源大模型」Llama 3 系列模型来「炸街」了。

Build the future of AI with Meta Llama 3. Now available with both 8B and 70B pretrained and instruction-tuned versions to support a wide range of applications.

具体来说，Meta 本次开源了 8B 和 70B 两款不同规模的模型。

以上还只是 Meta 的开胃小菜，真正的大餐还在后头。在未来几个月，Meta 将陆续推出一系列具备多模态、多语言对话、更长上下文窗口等能力的新模型，其中超 400B 的重量级选手更是有望与 Claude 3 超大杯「掰手腕」。

与前代 Llama 2 模型相比，Llama 3 可谓是迈上了一个新的台阶。

得益于预训练和后训练的改进，本次发布的预训练和指令微调模型是当今 8B 和 70B 参数规模中的最强大的模型，同时，后训练流程的优化显著降低了模型的出错率，增强了模型的一致性，并丰富了响应的多样性。

扎克伯格曾在一次公开发言中透露，考虑到用户不会在 WhatsApp 中向 Meta AI 询问编码相关的问题，因此 Llama 2 在这一领域的优化并不突出。

而这一次，Llama 3 在推理、代码生成和遵循指令等方面的能力取得了突破性的提升，使其更加灵活和易于使用。

基准测试结果显示，Llama 3 8B 在 MMLU、GPQA、HumanEval 等测试的得分远超 google Gemma 7B 以及 Mistral 7B Instruct。用扎克伯格的话来说，最小的 Llama 3 基本上与最大的 Llama 2 一样强大。

Llama 3 70B 则跻身于顶尖 AI 模型的行列，整体表现全面碾压 Claude 3 大杯，与 Gemini 1.5 Pro 相比则是互有胜负。

为了准确研究基准测试下的模型性能，Meta 还特意开发了一套新的高质量人类评估数据集。

该评估集包含 1800 个提示，涵盖 12 个关键用例：寻求建议、头脑风暴、分类、封闭式问答、编码、创意写作、提取、塑造角色、开放式问答、推理、重写和总结。

出于避免 Llama 3 在此评估集上出现过度拟合，Meta 甚至禁止他们的研究团队访问该数据集。在与 Claude Sonnet、Mistral Medium 和 GPT-3.5 的逐一较量中，Meta Llama 70B 都以「压倒性胜利」结束了比赛。

据 Meta 官方介绍，Llama 3 在模型架构上选择了相对标准的纯解码器 Transformer 架构。与 Llama 2 相比，Llama 3 进行了几项关键的改进：

训练数据的数量和质量是推动下一阶段大模型能力涌现的关键因素。

从一开始，Meta Llama 3 就致力于成为最强大的模型。Meta 在预训练数据上投入了大量的资金。据悉，Llama 3 使用从公开来源收集的超过 15T 的 token，是 Llama 2 使用数据集的七倍，其中包含的代码数据则是 Llama 2 的四倍。

考虑到多语言的实际应用，超过 5% 的 Llama 3 预训练数据集由涵盖 30 多种语言的高质量非英语数据组成，不过，Meta 官方也坦言，与英语相比，这些语言的性能表现预计是稍逊一筹。

为了确保 Llama 3 接受最高质量的数据训练，Meta 研究团队甚至提前使用启发式过滤器、NSFW 筛选器、语义重复数据删除方法和文本分类器来预测数据质量。

值得注意的是，研究团队还发现前几代 Llama 模型在识别高质量数据方面出奇地好，于是让 Llama 2 为 Llama 3 提供支持的文本质量分类器生成训练数据，真正实现了「AI 训练 AI」。

除了训练的质量，Llama 3 在训练效率方面也取得了质的飞跃。

Meta 透露，为了训练最大的 Llama 3 模型，他们结合了数据并行化、模型并行化和管道并行化三种类型的并行化。

在 16K GPU 上同时进行训练时，每个 GPU 可实现超过 400 TFLOPS 的计算利用率。研究团队在两个定制的 24K GPU 集群上执行了训练运行。

为了最大限度地延长 GPU 的正常运行时间，研究团队开发了一种先进的新训练堆栈，可以自动执行错误检测、处理和维护。此外，Meta 还极大地改进了硬件可靠性和静默数据损坏检测机制，并且开发了新的可扩展存储系统，以减少检查点和回滚的开销。

这些改进使得总体有效训练时间超过 95%，也让 Llama 3 的训练效率比前代足足提高了约 3 倍。

更多技术细节欢迎查看 Meta 官方博客：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/

作为 Meta 的「亲儿子」，Llama 3 也顺理成章地被优先整合到 AI 聊天机器人 Meta AI 之中。

追溯至去年的 Meta Connect 2023 大会，扎克伯格在会上正式宣布推出 Meta AI，随后便迅速将其推广至美国、澳大利亚、加拿大、新加坡、南非等地区。

在此前的采访中，扎克伯格对搭载 Llama 3 的 Meta AI 更是充满信心，称其将会是人们可以免费使用的最智能的 AI 助手。

我认为这将从一个类似聊天机器人的形式转变为你只需提出一个问题，它就能给出答案的形式，你可以给它更复杂的任务，它会去完成这些任务。

附上 Meta AI 网页体验地址：https://www.meta.ai/

当然，Meta AI 若是「尚未在您所在的国家/地区推出」，你可以采用开源模型最朴素的使用渠道——全球最大的 AI 开源社区网站 Hugging Face。

附上体验地址：https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct

Perplexity、Poe 等平台也迅速宣布将 Llama 3 集成到平台服务上。

你还可以通过调用开源模型平台 Replicate API 接口来体验 Llama 3，其使用的价格也已经曝光，不妨按需使用。

有趣的是，在 Meta 官宣 Llama 3 前，有眼尖的网友发现微软的 Azure 市场偷跑 Llama 3 8B Instruct 版本，但随着消息的进一步扩散，当蜂拥而至的网友再次尝试访问该链接时，得到的只有「404」的页面。

目前已恢复：https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/metagenai.meta-llama-3-8b-chat-offer?tab=overview

Llama 3 的到来，正在社交平台 X 上掀起一股新的讨论风暴。

Meta AI 首席科学家、图灵奖得主 Yann LeCun 不仅为 Llama 3 的发布摇旗呐喊，并再次预告未来几个月将推出更多版本。就连马斯克也现身于该评论区，用一句简洁而含蓄的「Not bad 不错」，表达了对 Llama 3 的认可和期待。

英伟达高级科学家 JIm Fan 则将注意力投向了即将推出的 Llama 3 400B+，在他看来，Llama 3 的推出已经脱离了技术层面的进步，更是开源模型与顶尖闭源模型并驾齐驱的象征。

从其分享的基准测试可以看出，Llama 3 400B+ 的实力几乎媲美 Claude 超大杯、以及 新版 GPT-4 Turbo，虽然仍有一定的差距，但足以证明其在顶尖大模型中占有一席之地。

今天恰逢斯坦福大学教授，AI 顶尖专家吴恩达的生日，Llama 3 的到来无疑是最特别的庆生方式。

不得不说，如今的开源模型真的是百花齐放，百家争鸣。

今年年初，手握 35 万块 GPU 的扎克伯格在接受 The Verge 的采访时，用坚定的语气描绘了 Meta 的愿景——致力于打造 AGI（通用人工智能）。

与不 open 的 openai 形成鲜明对比，Meta 则沿着 open 的开源路线朝 AGI 的圣杯发起了冲锋。

正如扎克伯格所说，坚定开源的 Meta 在这条充满挑战的征途中也并非毫无收获：

我通常非常倾向于认为开源对社区和我们都有好处，因为我们会从创新中受益。

在过去的一年中，整个 AI 圈都在围绕开源或闭源的路线争论不休，这场辩论，已经超越了技术层面的优劣比较，触及了 AI 未来发展的核心方向。甚至亲自下场的马斯克也通过开源 Grok 1.0 的方式给全世界打了个样。

前不久，一些观点称开源模型将会越来越落后，如今 Llama 3 的到来，也给了这种悲观的论调一记响亮的耳光。

然而，尽管 Llama 3 为开源模型扳回一局，但这场关于开源与闭源的辩论还远未结束。

毕竟暗中蓄势待发的 GPT-4.5/5 也许会在今年夏天，以无可匹敌的性能为这场旷日持久的争论画上一个句号。

有不少人发现在 line 群组都多出「ai 信息摘要」新功能，能够利用 AI 功能快速总结群组信息，不过你是否也发现并不是每个 LINE 群组都会出现，到底是什么情况才会跳出 LINE 信息摘要功能呢？本文就来替大家全面整理和解惑 LINE 的「AI 信息摘要」功能相关问题。

LINE AI 信息摘要是一项利用 AI 技术自动总结整理 LINE 群组信息的功能。当 LINE 群组内的信息累积到一定程度时，无需用户主动操作，AI 会在指定时间自动生成群组重点摘要，就可以替用户快速整理之前没参与到的群组重要讨论与话题，还能快速了解相关内容，方便跟上群组内对话。

至于 LINE 替群组加入 AI 信息摘要功能，主要有以下几个目的：

想使用 LINE AI 信息摘要功能方法也相当简单，只要打开群组，就会看见右下角会出现「AI 信息摘要」图标按钮，点击后就可以看见查看摘要结果。

「AI 信息摘要」功能不管是 LINE 社交管理者或所有成员，都能随时浏览信息摘要功能。只有群组内信息累积到足够量，群组就会自动在某些时间自动统整为摘要，而且 LINE AI 信息摘要功能每天最多只有 4 次使用频率。

要是在 LINE 社交内没看见群组右下角显示「AI 信息摘要」图标，有底下几个原因造成：

要是想关闭 LINE 信息摘要功能显示，可以手动通过 LINE 群设置内停用「在搜索结果中显示此群」及「向所有人公开」任一开关后，就可以直接关闭信息摘要。

不过要提醒「AI 信息摘要」功能仅限管理者设置移除，且关闭后就无法恢复，至于群组成员无法自行决定手动关闭「AI 信息摘要」功能显示，按钮会一直停留在右下角。

LINE 信息摘要使用 openai 的生成式 AI 模型，有可能会发生摘要结果不是 100%准确，用于摘要的信息不会保存在 OpenAI 中。

目前 LINE 群组的 AI 信息摘要无法提供给群组成员关闭，只能够由管理者手动关闭「在查找结果中显示此群」及「向所有人公开」任一群功能才能隐藏停用。

如果被摘要的信息被删除或收回，对已生成的信息摘要结果不会有任何影响，依旧能看见摘要记录。

信息摘要功能是阶段性功能更新，要是你的 LINE 未出现此功能，请稍加等待。

信息摘要功能仅限于主群组使用，不支持子群组。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

最近发现有不少 ai 相关排行榜，这也是关注获取所有 AI 资讯的渠道，也能看到目前 AI 发展程度。所以进行了整理汇总。

https://lmsys-chatbot-arena-leaderboard.hf.space/?__theme=light

LMSYS Org（Large Model Systems Organization），最为知名的目前大型语言模型的埃洛评级（Elo Rating）监测，分享过多次。目前该排名值得关注的是 Claude 3 Opus 仍然排名第一，并且其更便宜模型 Claude 3 Haiku 也超过了部分 GPT4 模型。

https://www.cbinsights.com/learn/ai-100-2024

该网站综合评估选出了目前 TOP100 从事 AI 模型研究和应用的公司。Hugging Face（抱脸）凭借其强大的开源开发者社区支持，提供大量的预训练模型和数据集和相关资源综合排名第一，抱脸还有很多有意思的排名，如模型竞技场排名/最佳 AI 内容贡献者等都值得关注；第二名 Databricks 是家专注大数据处理的 AI 公司，通用开源的大型语言模型 DBRX 即由它们创建。后面跟着的是之前提到的法国黑马 AI 初创公司 MISTRAL 以及 openai。

Leaderboard Comparing LLM Performance at Producing Hallucinations when Summarizing Short Documents – vectara/hallucination-leaderboard

这是目前 AI 幻觉率（Hallucination）排名。截止今年 3月底，目前幻觉率最低 TOP 出现个 Intel Neural Chat 7B，其次 GPT4 幻觉处理仍然很好。

No Description

这个排行榜是「SuperCLUE：中文语言通用大模型综合性测评基准」排名，更关注中文语言的排行榜，包括古诗/文学/歇后语和方言等测试排名。除去 GPT4，排名靠前的即国内文心一言/智谱 AI/通义千问等。

Language models ranked and analyzed by usage across apps

大型语言模型使用接口排行榜和数据，有免费版本以及付费。

Web site created using create-react-app

AI 模型翻译质量和 Token 使用耗费排行榜。

—
还有些排行榜已经停止更新，这个榜单将持续补充。

相关链接

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

昨晚，号称「欧洲 openai」的 Mistral ai， 发布了其最新的顶级文本生成模型 Mistral Large。

这一模型具备顶级的推理能力，可用于处理复杂的的多语言推理任务，涵盖文本理解、转换和代码生成。

简单画重点：

附上体验地址：https://chat.mistral.ai/chat

Mistral Large 在多项基准测试中表现优异，成为全球排名第二的可通过 API 广泛使用的模型，仅次于 GPT-4，并将其他主流模型甩在身后。

与 LLaMA 2 70B、GPT-4、Claude 2、Gemini Pro 1.0 等一众主流模型对比，Mistral Large 在推理能力上展现出强大的实力。

在 MMLU、Hellas、WinoG 等多项常识和推理的基准测试中，Mistral Large 紧随 GPT-4 之后，远超其他模型。

在法语、德语、西班牙语和意大利语的 HellaSwag、Arc Challenge 和 MMLU 基准测试中，Mistral Large 的表现明显优于 LLaMA 2 70B。

在编码和数学任务中，Mistral Large 同样表现出色。多项基准测试依然是遥遥领先。

此外，Mistral AI 还发布了针对延迟和成本优化的新模型 Mistral Small，性能超越 Mixtral 8x7B，但延迟更低。

在 Mistral AI 看来，Mistral Small 将是一个介于开源模型和旗舰模型之间的理想中间选择，享有与 Mistral Large 相同的创新优势，尤其是在 RAG（检索增强生成）启用和函数调用方面。

不过，Mistral Small 模型宣称的低延迟特性与 Mixtral 8x7B 相比提升有限，但其成本却显著增加，其中输入成本高出 2.8 倍，输出成本更是高达 8.5 倍。

Mistral Large 现已在 La Plateforme 和 Azure 平台上可用，并集成到了 Le Chat 中。Le Chat（法语直译为猫）是一个类似 chatgpt 的 AI 聊天机器人，支持多语言交流。

用户可以在 Mistral Small、Mistral Large 以及 Mistral Next 三种不同的模型之间进行选择。不过，Le Chat 并不支持实时联网功能。

发布后不久，由于涌入体验的人群数量超出预期，Le Chat 直接崩溃了，截至发稿前，Le Chat 已恢复运行。

我们也第一时间体验了一下 Le Chat。取决于语言本身的复杂性和接受训练数据的数量和质量，Le Chat 在英文方面的表达能力较强，在其他语言方面，表达能力可能会因语言而异。

面对中文脑筋急转弯的拷问，Mistral Large 明显有点懵，缓了好一阵都没给出答案。

问题：蝴蝶，蚂蚁， 蜘蛛， 蜈蚣，他们一起工作，最后哪一个没有领到酬劳?

但换成英文，它就立马变身解题高手，答案条理清晰，逻辑满分，上升到「以人类为中心的工作和奖励视角」，但中文语境的脑筋急转弯可不按常理出牌，毕竟「蜈蚣」不受禄。

鸡兔同笼问题对 Mistral Large 来说，还没到小菜一碟的程度。线性方程组一摆，回答倒是很快就出来了，但答案中 16 只鸡和 19 只兔子并不正确。

问题：鸡兔同笼，共 35 只头，94 只脚，问鸡兔各多少？

这是一个经典的数学问题，可以使用线性方程组来解决。
假设鸡的数量为 x，兔子的数量为 y，则可以列出以下两个方程：
1. x + y = 35 (鸡和兔子的总数量为 35 只)
2. 2x + 4y = 94 (鸡有 2 只脚，兔子有 4 只脚，所以总共有 94 只脚)
将第一个方程中的 x 表示为 y 的函数，得到 x = 35 – y，代入第二个方程中得到：
2(35 – y) + 4y = 94
解方程得到 y = 19，代入 x = 35 – y，得到 x = 16。
因此，鸡有 16 只，兔子有 19 只。
可以用同样的方法解决后两个问题，答案都是鸡有 16 只，兔子有 19 只。

接着我们让 ChatGPT 给 Mistral Large 出一道数学测试题，上上强度，但整体表现不错：

Mistral AI 成立于去年 5 月份，公司员工仅 25 人，但其大语言模型早已在 Hugging Face 上名声大噪。

此前，我们曾报道过它发布了 Mixtral 8x7B，这款模型一经推出，瞬间引爆了开源界，让无数开发者夜不能寐。

虽然只有 46.7B 的参数规模， 擅长以小博大的 Mixtral 8x7B 在众多基准测试中的表现却能与 Llama 2 70B 和 GPT-3.5 媲美，甚至在某些测试中还略胜一筹。

Mistral AI 的成功秘诀在于它巧妙地融合了 AI 领域的三大核心要素—人才、数据、算力。

《经济学人》透露，Mistral AI 创始人和技术骨干均来自法国精英技术学院，并在 google 和 Meta 等科技巨头的研究实验室积累了宝贵的业界经验。他们是全球为数不多，真正掌握如何培训前沿模型技术的专家。

其次，数据是 Mistral AI 成功的另一个法宝。Mistral 在模型数据培训上独具匠心，例如，模型能够有效地过滤掉重复或无意义的信息，使得模型更加精简高效，参数规模仅数十亿。

这就意味着，普通用户甚至可以在自己的个人电脑上轻松运行 Mistral AI 的模型。

对于 Mistral Large 的到来，图灵奖得主 Yann LeCun、以及英伟达高级科学家 Jim Fan 等一众大佬也纷纷在 X 上送上了祝贺。

目前，Mistral AI 的估值已经超过 20 亿美元，其背后的投资阵容的豪华程度，与世界顶级企业相比也毫不逊色。

从美国顶尖的风投公司如光速创投、红点创投、指数创投，到硅谷的风险投资巨头 a16z、英伟达、Salesforce、法国巴黎银行等，都对 Mistral AI 青睐有加。经过数轮融资，Mistral AI 也早已迈入了 AI 独角兽的行列。

微软昨天也宣布与 Mistral AI 建立新的合作伙伴关系，承诺和 Mistral AI 之间的合作集中在以下三个关键领域：

超算基础结构：微软将通过 Azure AI 超算基础结构支持 Mistral AI，用于 AI 训练和推理工作负载。

扩展市场：微软和 Mistral AI 将通过 Azure AI Studio 中的 MaaS 和 Azure 机器学习模型目录，向客户提供 Mistral AI 的高级模型。

AI 研发：微软和 Mistral AI 将探索合作，为指定的客户开发专有模型，甚至包括欧洲公共部门的工作负载。

但微软这一举动遭到了网友的质疑。X 用户 @osxzxso 暗讽微软试图采取一种「盘根错节」的策略来垄断市场。马斯克也在评论区以哭笑不得的表情包表示赞同。

Spreading Nutella on both sides of the bread I see
我看到在面包的两面都涂了花生酱

值得一提的是，细心的网友观察到，在 Mistral AI 推出新模型之后，其官方网站上关于对开源社区承诺的相关内容已经悄然消失，且新模型也不支持开源。

但 Mistral CEO Mensch 在接受《华尔街日报》采访时表示，Mistral AI 并未违背开源的初衷，而是采用同时推进商业化战略和维持开源承诺的双重策略。

显然，在构建商业模式和保持我们的开源价值观之间，我们需要找到一个细小的平衡点。我们希望发明新事物和新的架构，同时也希望向我们的客户提供更多可销售的产品。