好啊，不愧是OpenAI最新旗艦，打開各個社交軟件，GPT-4o的上手測試都唰唰唰往我首頁推。

請！看！

這，就是用上GPT-4o，花不到30s時間，通過單個prompt把一個電子表格中的內容生成了完整的圖表和統計分析。

在過去，在Excel里做這玩意兒，不得花咱打工人好一陣子時間？

而下面這張圖，是網友花了不到20s，用GPT-4o創建出的一張四腿桌子的3D模型的STL文件。

牛哇牛哇！

畢竟GPT-4o能力橫跨聽、說、看，主要是，它還免費啊！

就跟網友總結的一樣，現在，每個用戶都可以通過AI和簡單的Prompt來生成非常了不起的東西。

不過，關于“如何生成復雜結構的東西”，還需要再摸索摸索。

一起來看，網友們都在怎么忘我地狂玩兒GPT-4o吧——

狂玩GPT-4o

在一年一度的谷歌 I/O 開發者大會前24小時，OpenAI突襲發布了GPT-4o。

“o”是Omni的縮寫，意為“全能”。

敢起這么個名字，是因為GPT-4o接受文字、音頻、圖像的任意組合作為輸入，并生成文字、音頻、圖像輸出。

在5月14日的OpenAI官方演示中，用起來非常絲滑，甚至響應音頻輸入的速度趕上了人類。

抱著“我不信除非我試試”的態度，網友已經玩瘋了。

愛因斯坦謎題

先聲明，這個所謂的“愛因斯坦謎題”，很像咱小時候做的奧數題，是用來測試大模型邏輯能力的。

題目背景是這樣的：

在一條街上，有五座房子，噴了五種顏色。每座房子里住著不同國籍的人。每個人喝不同的飲料，抽不同品牌的香煙，養不同的寵物。

• 提示：
  英國人住紅色房子。
• 瑞典人養狗。
• 丹麥人喝茶。
• 綠色房子在白色房子左面隔壁。
  
• 綠色房子主人喝咖啡。
• 抽Pall Mall香煙的人養鳥。
• 黃色房子主人抽Dun Hill香煙。
• 住在中間房子的人喝牛奶。
• 挪威人住第一間房。
• 抽 Blends香煙的人住在養貓的人隔壁。
• 養馬的人住抽Dun Hill香煙的人隔壁。
• 抽 Blue Master的人喝啤酒。
• 德國人抽 Prince香煙。
• 挪威人住藍色房子隔壁。
• 抽 Blends香煙的人有一個喝水的鄰居。

問題來了，誰養魚？誰住藍色房子？

前幾天，網友在lmsys測試i-am-gpt2-bot（就是在大模型競技場大殺特殺的神秘GPT-2）時，還沒辦法解答愛因斯坦謎題——而且也沒有任何其他AI可以搞定這個問題。

但上手一試，GPT-4o光速回答對了。

大家可以自己動手測一下（手動狗頭）。

自動選股器

前腳剛看到OpenAI說了，GPT不能用來選股，沒有啥參考意義。

后腳就有網友在推特上發布了實現的GPT-4o自動選股器，并配文：強得可怕！

具體來說，他用GPT-4o實現了將兩百多行選股指標自動改寫成自動選股器、輸出圖表和數據歸檔。

△AI生成內容，不代表任何投資建議

而且只需1輪交互就能完成較為滿意的效果，效率暴打GPT-4（哦？我揍前代我自己）

據他說，用GPT-4搞這玩意，需要反反復復修改，而且處理100行以上的代碼非常低效。

對此，網友的評價非常精辟：

如果能100%預測那真的是完美！但如果預測不對那不如別預測……

紙質原型轉錄初始HTML

也有網友嘗試利用GPT-4o，把寫在紙上的原型轉錄為電腦內的初始HTML。

他白紙黑字是這么寫的：

然后把這張圖喂給了GPT-4o。

然后GPT-4o說：

然后就得到了：

網友本人對吐出的這個結果非常滿意，他激動地在推特寫下：

就像我們正在進行一場超越世界的對話，這真是Soooooo Cool～

不止他一個，另外有網友在Hacker News上表示，自己也能用GPT各個版本將原始動態數據動態轉換為漂亮的HTML布局。

這樣來制作低流量頁面，如更改/審核日志，能節省大量的開發時間，還能在數據結構發生變化時保持HTML更新。

不過嘗試并不是回回奏效，因為GPT-4-Turbo有時幾乎完全忽略了上下文和說明。

OCR

不過，有網友表示對GPT-4o的OCR能力也有點牛氣在身上的

事情是這樣的，他扔給了GPT-4o一張這個圖。

怎么說呢，確實密密麻麻，公司Logo又有圖像又有文字，人類肉眼看都有點吃力。

GPT-4o的結果把測試者本人驚到了，他說：“它不斷吐出連人類都難以識別的圖中的內容?！?/p>

圍觀網友紛紛跟帖留言，不外乎是“將來，使用它的人和不使用它的人之間的工作似乎會有很大的區別”“如果您跟不上先進技術，您就會落后”之類的話。

拳打Google，但被馬斯克腳踢？

OpenAI出手再次驚艷世界，谷歌果然坐不住了。

在今日凌晨的發布會上，谷歌帶來了Project Astra，它家的最新大模型產品。

和GPT-4o一樣，Project Astra能寫會聽會看會說，也能幾乎沒有延遲地和人類暢快交流。

不過英偉達科學家Jim Fan老師率先出來點評了一番：

首先，谷歌看起來似乎是多模態輸入，但不是多模態輸出。

谷歌旗下的圖像生成模型Imagen-3以及音樂生成模型仍然作為獨立組件，沒有融合到當中去。

他提到自己的觀點，那就是融合所有模態于一體是不可避免的未來趨勢，當然了，還有一些他認為不可缺失的細節，具體如下。

• 啟用諸如“使用更機械化的聲音”“說話速度加快2倍”“迭代編輯此圖像”和“生成一致的漫畫”等任務選項；
• 不會丟失跨模式的信息，例如情感和背景聲音。
• 開辟新的上下文功能，您可以教模型通過少量示例以新穎的方式組合不同的感官。

對比之下，GPT-4o做得不是完美，但大體上是正確的。

而谷歌呢？

Jim Fan老師不愧是老沖浪選手了，他說，谷歌做對的一件事是，“他們終于開始努力把AI集成到搜索框中”。

還有網友真上手了谷歌新鮮出爐的Project Astra，發了個橫向評測視頻：

內容我們聽了，大體是說，他個人感覺谷歌發布會上的Demo展示環節不太好，他自己和另外三個人去攤位試玩了Project Astra，也只能玩兒2分鐘左右。

玩下來的感受，就是大寫的“谷歌打的是沒準備好的仗”。

排在他前面的測試玩家讓Project Astra對著一個事物講一個故事，Astra信誓旦旦答應說好，然后就沒有然后了……

不過讓Astra識別畫出來的帆船和笑臉，它還是能夠勝任的。

相比較而言，他認為GPT-4o更絲滑，不過因為他還沒自己上手過GPT-4o，所以不多妄作評價了。

大家的試玩狂歡中，還有一個戲劇性的事情。

那就是馬斯克旗下大模型公司xAI的Grok，正確回答了Ilya離開公司的問題。

而OpenAI自己的大模型未能提供正確響應。

網友故意鄭重其事地宣布：

突發事件！xAI的Grok 1.0擊敗OpenAI新推出的GPT-4o。

當然了，這必須歸功于xAI背后擁有推特（X）上的實時數據/帖子/新聞，沒有什么比這更快、更豐富、更真實了。

還有個有意思的是，Hacker News上大家發起了一個神奇的討論。

有人亮出了一個鏈接，跳轉的是一個2021年發布的打油詩數據集Needle in a Needlestack（只能說世界之大無奇不有），稱他堅信GPT-4o訓練時，用了里面的數據，

事情的起因是這樣的——

Needle in a Needlestack用于衡量大模型對上下文窗口中的信息的關注程度，包含數千首打油詩的提示，該提示詢問有關特定位置的一首打油詩的問題。

簡單來說就是一個有點意思版本的大海撈針。

不過目前而言，還沒有誰家的大模型在這個測試中表現驚艷。

然而，GPT-4o卻取得了突破！

這是一個接近完美的表現。

于是網友就開始激情討論，OpenAI做了啥，讓GPT-4o的表現從GPT-4-Turbo大幅躍升。

最主要的觀點就如貼主所說，絕對是OpenAI用了Needle in a Needlestack來訓練自己，不然數據集背后團隊出來解釋解釋，是怎么檢查并確保數據集沒有被任何大模型用來作訓練呢？

當然了，也有人發出了此前已經有的聲音（我們在3月參加月之暗面發布會，以及采訪上海人工智能實驗室的領軍科學家林達華都聽過類似的發言）：

大海撈針測試對模型實際的長上下文功能的了解非常有限。

它之所以被廣泛使用，是因為早期的模型在這方面表現很糟糕，而且很容易測試。

事實上，大多數最新模型現在在這一項任務上做得相當不錯。

不過這次多了一點信息增量，不少人認為，大模型在執行超過32k tokens的長上下文時，進行任何復雜操作的能力都會大幅下降。

最后話說回來，OpenAI真的是人干事？

在谷歌 I/O 開發者大會前貼臉輸出GPT新功能，等谷歌發布會結束立馬又帶來了重磅消息，沉寂半年之久的OpenAI首席科學家Ilya，真的如眾人猜測那樣官宣離職。

好消息：

Ilya還活著。

壞消息：

谷歌，你是一點流量都攤不上啊……