今天小编分享的科学经验：ChatGPT最强竞品重磅更新，免费可用！第一手实测在此，网友：有个性，欢迎阅读。
在 OpenAI 祭出 GPT-4 的 API 和 " 最强插件 " 代码解释器后，竞争对手显然坐不住了。
就在刚刚，Anthropic 旗下Claude发布第二代——没错，就是被外界评价为 GPT-4 最强竞品的那一个。
浅划一下这次更新动作的重点：
免费，不用排队，自己用邮箱注册即可登陆。
科技大佬们打起来真是妙啊，妈妈再也不用担心 ChatGPT/GPT-4 将我拒之门外后，打工或写作业时没有 AI 用了！
英伟达 AI 高级科学家 Jim Fan 火速尝鲜，并在推特上分享了自己的 Claude2 用户体验。
关于 Jim Fan 老师谈到的 Things you should know，量子位挑了些重点：
免费使用！
Claude2（100K 上下文）比 GPT-4-4K 便宜了 4-5 倍。
实际可以支持 20 万 token 上下文，约 15 万个单词，输入一本书不在话下；不过现在只开放了 10 万 token 长度。
知识更新鲜，知识截止时间是 2023 年初，而 GPT-4 停在 2021 年 9 月；
可以将多个文档导入后，询问文档之间概念的关系，支持 txt、pdf 多种格式（ChatPDF 之类的应用，危）
代码、小学数学能力，比初代 Claude 有所进步。
国内 AI 博主海辛也在微博上惊讶连连。
因为上传自己的简历后，Claude2分析出了她的 MBTI 人格：
除了他们，第一波冲进网页体验 Claude2 的网友们已经在激情分享了自己的体验感：
不错子，和 GPT-4-32k 比，Claude2 的回答更个性化～
于是乎，量子位先冲了一波网页对话，来看我们的人肉测验——
咦，Claude 更新了？注册一个试试
首先奉上最有节目效果的弱智吧 Benchmark，给读者朋友们开开胃。
问的问题无外乎弱智吧的典中典，譬如 " 咖啡算不算豆浆 "" 数据线可不可以暂存数据 " 之类的。
看到 Claude2 一本正经地回答弱智吧问题，就会发现 AI 还是太单纯了，看不出人类的小心机。
不过正经地看，这些回答倒也没毛病。
上面的两个问题算 Claude2 顺利过关，那么如果提问一些更无厘头的问题呢？
问，玉皇大帝到底住在九重天的哪一层？
答，从立足点来看，玉皇大帝所在的天庭，应该处于平流层，因为 " 这更符合天庭圣洁的定位 "。
当然，没有人能评判这个回答到底对还是错，但至少 Claude2 的这一通分析，还算有理有据。
开胃小菜就展示到这里，下面上正餐！
长文档是本次更新的一大亮点，这一点已经被推特网友们惊呼鹅妹子嘤了。
比如上传两个 pdf，可以看到，Claude2 可以从两个 pdf 文档中做出摘要，这两个文档一个关于 " 语言流变模式 "，一个关于 " 对称性 "，并且将文档内容分点列在对话框中：
此前，量子位就出过让初代 Cladue-100k 版本在 20 秒速通 92 页论文的攻略《白嫖 GPT-4 最强竞品！》。
不只是较大的文档，根据 Claude2 开放的 10 万 token 的上下文来看，一次性上传一本书让它读，也是小菜一碟。
对普通用户来说，现在不仅能够上传长文档，还可以用上传的檔案构建自己的知识库，对 Claude 翻阅文档后进行回答，真的是非常实用。
以至于内心出现一个疑问，会不会在 ChatGPT 摊薄 Jasper、Notion 等公司的蛋糕后，Claude 也要对 ChatPDF 类工具下手了？
最后，我们为大家奉上今天的餐后甜点：让 Claude2 来写个程式试试。
为了考验 Claude 设计算法的能力，我们选择了一种古典密码，让它试着写个解密程式出来。
这种密码叫做维吉尼亚密码，可以理解成二维的凯撒（位移）密码，其中包括密钥。
举个例子说明一下它的算法：
假如明文是 B，密钥是 C，B 是字母表中第二个，那么从 C 开始数的第二个字母 D 就是密文。
如果数到了 Z，就重新从 A 开始接着数，密钥长度不足时则进行循环。
解密自然就是把加密过程倒过来。
Claude 输出了这样的代码（C++，下同）：
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
string decryptVigenere ( string ciphertext, string keyword ) {
string plaintext;
int keywordIndex = 0;
for ( int i = 0; i < ciphertext.length ( ) ; i++ ) {
int p = ( ciphertext [ i ] - 'A' ) - ( keyword [ keywordIndex ] - 'A' ) ;
p = ( p + 26 ) % 26;
plaintext += ( char ) ( p + 'A' ) ;
keywordIndex = ( keywordIndex + 1 ) % keyword.length ( ) ;
}
return plaintext;
}
int main ( ) {
string ciphertext;
cout << " 请输入密文 :";
cin >> ciphertext;
string keyword;
cout << " 请输入密钥 :";
cin >> keyword;
string plaintext = decryptVigenere ( ciphertext, keyword ) ;
cout << " 明文是 :" << plaintext << endl;
return 0;
}
我们把 "CHATGPT" 用密钥 "CLAUDE" 进行了加密，密文是 "ESANJTV"，并尝试用 Claude 给出的程式解密。
一次就成功了，看来 Claude 的代码能力的确没让我们失望。
这个问题可能有些简单，我们再加大难度试试。
我们试着从 LeetCode 中找了一道中等难度的问题，人类解这道题的通过率大概是 60%。
给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条竖直的线，第 i 条线的两个端点是 ( i, 0 ) 和 ( i, height [ i ] ) 。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水（容器不能倾斜）。返回容器可以储存的最大水量。
这样说可能不那么容易想象，下面的这张图或许更加直观：
原题中给出的示例一共有 9 条线，高度分别为 "1,8,6,2,5,4,8,3,7"，相应的最大水量是 49。
我们给 Claude2 的 Promot 是酱婶儿的：
写一个 C++ 程式解决这个问题，不要自己设定初始值，让用户输入：（接上面的问题）
Claude2 给出了这样的答案：
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int maxArea ( vector<int>& height ) {
int max_area = 0;
int n = height.size ( ) ;
for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
for ( int j = i + 1; j < n; j++ ) {
int width = j - i;
int h = min ( height [ i ] , height [ j ] ) ;
max_area = max ( max_area, width * h ) ;
}
}
return max_area;
}
vector<int> height;
int input;
cout << " 请输入一系列整数 :" << endl;
while ( cin >> input ) {
height.push_back ( input ) ;
}
cout << " 最大面积为 : " << maxArea ( height ) << endl;
return 0;
}
}
我们没让 Claude2 专门调整输入和输出格式，所以没有提交给 LeetCode，而是直接运行的。
用的数据也是上面提到的，结果表明，Claude2 给出的代码至少在核心算法上是正确的。
（下图输入中的 a 是告诉 CPU 这一系列整数输入完了，可以替换成任意非数字字元）
看来这个问题也没能难倒 Claude2。
除了代码，Claude2 据称还拥有小学级别的数学水平。
那就顺便用经典的鸡兔同笼问题考一考它（这道题是 ChatGPT 出的）：
反复尝试了很多次，虽然方程式列得没有问题，但 Claude2 解出的答案都是 20（正确答案应该是 40）。
看来计算这种事，对 Claude2 来说还是有点困难。
有关这次更新的更多信息，可以看下 Anthropic 的宣传片：
与 OpenAI" 撕 " 出来的 AI 公司
见识过 Claude2 的表现后，那就不得不提一下背后的公司 Anthropic，毕竟真的有点意思。
Anthropic 自称是一家 AI 安全公司，且具有公益性（PBC）。
眼下，它和 OpenAI 同样将重心放在生成式 AI 上。1 月份，公司在市场上已经有 50 亿美元估值。
Anthropic 由OpenAI 前研究副总裁Dario Amodei 带领 10 名员工创业，于 2021 年成立。
这里面既有GPT-3 首席工程师Tom Brown，也有 OpenAI 安全和政策副总裁 Daniela Amodei（Dario 的姐姐），可以说是带走了相当一批核心人才。
出走成立新公司的原因之一，自然是对 OpenAI 现状并不满意。
从前几年开始，微软频频给 OpenAI 注资，随后又要求他们使用 Azure 超算来搞研究，而且将技术授权给微软，甚至为微软自己的投资活动筹集资金。
这与 OpenAI 创立的初衷相悖，一批员工便想到了离职创业。
当然，还有一部分原因是这群人想做能控制、可解释的 AI，说白了就是先搞明白 AI 模型背后的原理，从而在提供工具的同时设计更多可解释的 AI 模型。
于是，在 OpenAI 彻底变成 " 微软揽钱机器 " 后，他们便从这家公司离开，创办了 Anthropic。
现如今，微软真的和 OpenAI 有了 " 深度绑定 " 的味道。
然而既狗血又八卦味十足的事情是，今年 2 月，谷歌 CEO 劈柴哥重磅宣布，斥资 3 亿美元，投的就是 Anthropic。
之所以被外界抱以厚望，称呼 Claude2 为 GPT-4 最强竞品，不仅仅是因为 Claude 实测下来体验确实位于第一梯队，还因为背后实力强大的 " 爸爸们 "：
今年 5 月，该公司表示筹集了 4.5 亿美元，使 Anthropic筹集的资金总额超过 10 亿美元。
在谷歌入股之前，Anthropic 就已经获得了多位大佬的投资，如 Skype 创始人 Jaan Tallinn，Facebook 联创 Dustin Moskovitz，谷歌前 CEO、现技术顾问 Eric Schmidt 等人。
现在，合作伙伴列表里除了 Zoom 和 Notion.AI，还多了 Jasper.AI 的名字。
不仅如此，公司核心技术 Constitution AI也备受瞩目。
它主要围绕 " 语言模型如何决定它将涉及哪些问题以及它认为哪些问题不合适？为什么它会鼓励一些行动而阻止另一些行动？语言模型可能具有哪些价值？" 展开。
为了解决上述问题，它让 AI 尽可能遵循很多原则。
原则条目有很多，包括联合国宣言、Anthropic 从研究中自己发现的原则，DeepMind 在 Sparrow 研究中提出的原则，甚至还借鉴了苹果的服务条款。
并且是通过AI 反馈的方式，来评估输出，应对目前 AI 的缺点。具体体现在 AI 训练过程中，分为两个阶段：
第一阶段，模型被训练使用一套原则和一些过程的例子，来评估和修改自己的反应；
第二阶段，模型通过强化学习进行训练，使用基于原则集的 AI 生成的反馈来选择和输出更无害的内容。
这一点与 ChatGPT 的的杀手锏 RLHF（人类反馈强化学习）大相径庭，而 Anthropic 给出的解释是：
基于 Constitution AI 的强化学习，比从 RLHF 中强化学习得出的生成内容，更有用，且更无害。
并且，还更容易规模化。
在这套 Constitution AI，迭代到 2.0 的 Claude，确实在导入檔案、上下文視窗理解等功能方面，比 GPT-4 更引人注目。
不过也不是完美的，比如 GRE 考试成绩上，Claude2 就 5 局 3 败，输给了 GPT-4。
但不可否认，巨佬们在 AI 方面你追我赶的局面，让本普通用户切切实实感受了一波渔翁得利的快乐，嘻嘻嘻（狗头）。
速来自己肉测：
http://claude.ai
— 联系作者 —
— 完 —
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