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　　TB天博好啊，不愧是OpenAI最新旗舰，打开各个社交软件，GPT-4o的上手测试都唰唰唰往我首页推。

　　这，就是用上GPT-4o，花不到30s时间，通过单个prompt把一个电子表格中的内容生成了完整的图表和统计分析。

　　而下面这张图，是网友花了不到20s，用GPT-4o创建出的一张四腿桌子的3D模型的STL文件。

　　就跟网友总结的一样，现在，每个用户都可以通过AI和简单的Prompt来生成非常了不起的东西。

　　敢起这么个名字，是因为GPT-4o接受文字、音频、图像的任意组合作为输入，并生成文字、音频、图像输出。

　　在一条街上，有五座房子，喷了五种颜色。每座房子里住着不同国籍的人。每个人喝不同的饮料，抽不同品牌的香烟，养不同的宠物。

　　前几天，网友在lmsys测试i-am-gpt2-bot（就是在大模型竞技场大杀特杀的神秘GPT-2）时，还没办法解答爱因斯坦谜题——而且也没有任何其他AI可以搞定这个问题。

　　具体来说，他用GPT-4o实现了将两百多行选股指标自动改写成自动选股器、输出图表和数据归档。

　　不止他一个，另外有网友在Hacker News上表示，自己也能用GPT各个版本将原始动态数据动态转换为漂亮的HTML布局。

　　这样来制作低流量页面，如更改/审核日志，能节省大量的开发时间，还能在数据结构发生变化时保持HTML更新。

　　围观网友纷纷跟帖留言，不外乎是“将来，使用它的人和不使用它的人之间的工作似乎会有很大的区别”“如果您跟不上先进技术，您就会落后”之类的话。

　　和GPT-4o一样，Project Astra能写会听会看会说，也能几乎没有延迟地和人类畅快交流。

　　他提到自己的观点，那就是融合所有模态于一体是不可避免的未来趋势，当然了，还有一些他认为不可缺失的细节，具体如下。

　　Jim Fan老师不愧是老冲浪选手了，他说，谷歌做对的一件事是，“他们终于开始努力把AI集成到搜索框中”。

　　内容我们听了，大体是说，他个人感觉谷歌发布会上的Demo展示环节不太好，他自己和另外三个人去摊位试玩了Project Astra，也只能玩儿2分钟左右。

　　排在他前面的测试玩家让Project Astra对着一个事物讲一个故事，Astra信誓旦旦答应说好，然后就没有然后了……

　　相比较而言，他认为GPT-4o更丝滑，不过因为他还没自己上手过GPT-4o，所以不多妄作评价了。

　　当然了，这必须归功于xAI背后拥有推特（X）上的实时数据/帖子/新闻，没有什么比这更快、更丰富、更真实了。

　　有人亮出了一个链接，跳转的是一个2021年发布的打油诗数据集Needle in a Needlestack（只能说世界之大无奇不有），称他坚信GPT-4o训练时，用了里面的数据，

　　Needle in a Needlestack用于衡量大模型对上下文窗口中的信息的关注程度，包含数千首打油诗的提示，该提示询问有关特定位置的一首打油诗的问题。

　　于是网友就开始讨论，OpenAI做了啥，让GPT-4o的表现从GPT-4-Turbo大幅跃升。

　　最主要的观点就如贴主所说，绝对是OpenAI用了Needle in a Needlestack来训练自己，不然数据集背后团队出来解释解释，是怎么检查并确保数据集没有被任何大模型用来作训练呢？

　　当然了，也有人发出了此前已经有的声音（我们在3月参加月之暗面发布会，以及采访上海人工智能实验室的领军科学家林达华都听过类似的发言）：

　　不过这次多了一点信息增量，不少人认为，大模型在执行超过32k tokens的长上下文时，进行任何复杂操作的能力都会大幅下降。

　　在谷歌 I/O 开发者大会前贴脸输出GPT新功能，等谷歌发布会结束立马又带来了重磅消息，沉寂半年之久的OpenAI首席科学家Ilya，真的如众人猜测那样官宣离职。

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