【新智元导读】短短3天，全球迎来了GPT应用大爆发，时代爆款已现雏形。

1分钟诞生一个新的GPT！

不到一周的时间，各种定制GPT全球大爆发，增长速度已经完全超乎所有人的想象。

这恰恰，印证了Altman在开发者大会所说的一句话，「我们正在孕育新物种，它们正在迅速增殖。」

全网都在唱衰Agent初创公司，甚至就连开发者的研究方向将要发生翻天覆地的变化。

另一边，Karpathy一条推文推波助澜，更是暴露了OpenAI的野心——让GPT模型成为大模型的操作系统。

他以一种调侃的方式，还给出了大模型OS具体的「技术规格」：

• LLM：OpenAI GPT-4 Turbo 256核（批大小）处理器 @ 20Hz（token/s）

• RAM：128K token

• 文件系统：Ada002

顺提一句，Sam Altman刚刚宣布，新版GPT-4 Turbo也上线ChatGPT了，也就是说128k上下文大家可以用到手了。

GPTs开放后，人们的创作热情瞬间被激发，而它的潜力就在于天才的创意爆发，这种UGC形式总会出现时代爆款。

定制版GPT最全系列总结

原来，ChatGPT其实只是一个试用版，GPTs才是OpenAI推出的真正的AI产品。

GPT-4发布以后，OpenAI只用了半年多点的时间，就让自己从全世界最好的基础大模型提供商，成为了全世界最好的AI应用提供商。

现在网上各种平台收录的GPTs应用，已经多达3000+！

在GPTs里，全世界各行各业最有创意的人，都在用自己的经验和数据，帮助OpenAI开发AI应用。

从专业领域的精准信息服务，到人生问题的答疑解惑。

再到学术科研的强力助手，这短短3天时间出现的GPTs适用范围几乎覆盖了任何你能想象到的所有领域。

实在没想到，AI大佬那句名言，「所有应用都需要被AI重构」，短短3天就已经发生了。

我们挑选了现在网上最火的那些GPTs，带大家看看这个兔子洞到底有多深！

C-RPG游戏生成GPT

一个名为Retro Adventures的GPT应用。它可以现场给你制作一个像素风的C-RPG文字游戏。

只需要给他一个特定的主题，它就能生成具体的游戏。我们选择了《海底两万里》，这是它生成的开头：

在通过一张图片和一段文字介绍了游戏的背景之后，这个游戏就制作完成了。玩法就很像C-RPG或者mud游戏一样，通过对话来体验游戏内容。

在选择了驾驶潜艇探索神秘水域之后，游戏继续：

玩家可以从每次生成的3个选项中选择一个推进游戏，也可以直接输入自己想做的事，Retro Adventures都可以给你生成很有意思的游戏内容。

这次，我没有尊崇它的建议，选择按自己的想法来推进游戏，回复说：我在海底发现了一个火锅店，进去试了试。

结果它真的能顺着我的思路，带我进去体验了一下海底两万里吃火锅是什么体验！

然后我们又重新开了一个《西部世界》，游戏体验也非常有意思。

梦境贴纸制作器

还有一个是ChatGPT官方制作的「梦境贴纸」GPT，可以让用户把自己做过的梦的内容直接做成可以用的贴纸，直接快递到家里！

按照介绍里的说法，我们就创作了一个非常「狂野」的梦境：

理想型男友来了

知名博主@dotey老师应广大网友呼声，做了一个「男友GPT」。

这个男友人设，包容心强。

特点：幽默不失深度、赤子之心不失分寸、理想主义不失质朴，最重要的是在命运面前永保倔强与善良。

都来考验考验，这个男友合不合格？

剁手GPT，买买买无忧

来自Databricks的工程师Quinn Leng制作了一款「剁手GPT」。

它强大之处就在于，随手拍下来任何物品，可以自动识别，全网比价，还能提供购买建议。

比如你可以输入一个健身器材的图片，然后「剁手GPT」就开启全网搜索，为你总结出具体列表。

科研利器，AI论文润色专家上线

「AI Paper Polisher Pro」简直是一款AI科研利器。

它可以为完善AI会议论文提供直接明了的建议，重点

甚至，它还能分析论文截图，提供不同层面的反馈，包括总体布局和结构，以及详细的写作建议。

有网友表示，我要的就是这个！

GPTs太多，一问搞定

国内一位开发者表示，现在涌现出上千个 GPTs，实在不知道如何下手，所以建了一个专门「推荐GPT」的GPT。

比如说你想学英语，不用费劲去找，直接问「GPTofGPTs」就可以了。

中华小厨神，一键生成各种经典中餐

除了告诉你怎么做菜，还能根据你的生活方式给你推荐各种菜式。

想做自己的GPT但是不会？让GPT教你

3D打印大师，5分钟入门3D打印

我们简单根据内容检索后发现，这4台推荐的型号确实还挺靠谱。

GPT-4 Turbo性能卡在73K

首届开发者日当天，Altman将GPT-4 API升级为GPT-4 Turbo，时间更新到2023年4月。

最重要的是，上下文长度最大可达128k，相当于300页的文字内容。

其价格约是GPT4的1/3，速度更是几乎飙升4倍。

究竟有多快，直观感受下。

但GPT-4 128K真实性能如何，一位工程师对其进行了压力测试。

结果发现，GPT-4的召回性能在prompt超过73K token时开始下降。

召回性能与召回事实所在的位置相关，当处在7%-50%之间时，性能低。如果事实在文档的开头，则无论上下文长度如何，都会被召回。

这就说明，GPT-4检索事实不能保证100%准确，不要假设它一定会检索出所有事实。

那有什么好的解决方案呢？

众所周知，较少的上下文=更高的准确度。提供较少的上下文输入可以提高GPT-4召回事实的准确率。

另外，事实所在文档中的位置也很重要。在文档开头和下半部分加入要召回的事实，更有利于模型回忆。

这位工程师Greg Kamradt的测试流程如下，使用Paul Graham的218篇文章作为「背景」token。

然后，在文档的不同深度放置一个随机语句，事实使用「在旧金山最幸福的事，就是在阳光明媚的日子里，坐在Dolores公园吃三明治」。

要求GPT-4仅使用提供的上下文来回答这个问题，使用LangChainAI evals另一个模型（GPT-4）来评估GPT-4s的答案。

再接着，对15个文档深度（从0%文档顶部到100%文档底部）和15个上下文长度（从1K到128Ktoken）重复这一过程。

在较大的上下文长度下运行了2次测试，以得出更高的性能。

最后，Kamradt表示，「虽然我认为这在方向上是正确的，但需要更多的测试才能更明确的掌握GPT4的能力」。

对于这次测试的费用，大约200美元（1457元），128K输入token的单次调用费用为1.28美元。

此测试的 API 调用费用为 ~200 美元

这一测试项目的源代码已开源，感兴趣的可以动手测试下。

https://github.com/gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack

GPT-5开启灰度测试？

有网友发现OpenAI已经开始灰度测试2个新的功能：魔法创造（Magic create），还有Gizmo。

Gizmo这个模型的名字，或许很多人并不陌生，就是传说中的GPT-5。它的训练时间截止到2022年1月。

你们怎么看？