ChatGPT与新必因为同门兄弟，在既有知识的数据量不足的领域，如围棋这样的小众，胡揪八扯的功夫可谓是半斤八两。
而一旦进入到创作领域，这反而成为他们的专长，这由血泪篇就能看得出来。也算名家的李汝珍，跟他们二位比也只能甘拜下风。
不过创作上同为话痨，ChatGPT与新必应还是有分别的。
ChatGPT是文采飞扬，把你撇在一边，自顾自三段式长篇累牍，说起来没头。而新必应则是循循善诱，指出他认为你存在的问题，并一二三四列出创作的方向。
不过最终，都把人领到坑里去了。
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开源ChatGLM婴儿起步
今天看新闻，清华大学推出了开源对话机器人ChatGLM，可本地部署，如同游戏硬件需求分档一样，显存最低不过6G，而推荐则至少13G。
如此一来，我12G显存的3060机器只能跑低配了。
系统安装非常简单，下载了预训练的模型，提问了跟ChatGPT与新必应同样出丑的《血泪篇》，结果答案一样令人无语。
而关于围棋历史名局的标准，低配版回答的更像是五W的凑数文字。
看看低配不堪用，便租了一台24G显存的3090的云服务器，安装同样顺利，时间都花费在预训练模型上传上了。
运行起来后提问同样两个问题，关于历史名局回答还算靠谱，毕竟模型体积是低配版的三倍。而血泪篇则依然围绕聂卫平造谣，只不过对手换成了藤泽秀行。
对chat类AI而言，相比技术，更为重要的是数据。现在，咬牙也要开放。
同样不靠谱的ChatGPT
我近期测试ChatGPT与新必应，一直认为虽然新必应在进步中，但ChatGPT要靠谱的多。
昨天难得在公众号收到一个网友的留言，问“杨宇霆和梁鼎芬是什么鬼”？
我当时也觉得挺搞笑的。这是新必应在回答围棋名局标准时的一个画蛇添足的实例。本来前面应该是参照ChatGPT的数据，回答的堂堂正正，谁知道在举的例子中却露出马脚，简直就是狐狸尾巴。
把血泪篇日期归
到明末不说，对局双方还换成了杨宇霆和梁鼎芬。这一个是被张少帅枪毙的民国人，一个是清末宣统的老师，这都哪跟哪啊？
今天准备公众号资料时，顺手让ChatGPT介绍一下血泪篇，谁知得出答案彻底颠覆了我之前的认知。
这答案中新闻五要素一项不缺，假新闻不过如此。
真是有了ChatGPT，毁灭人类不敢说，至少那些不良媒体是如虎添翼了。
ChatGPT升级，新必应提档
随后微软宣布其新必应已经使用了GPT-4。
具体性能提升多少倍不好说，但新必应的速度和回答内容的提高却是明眼可辨的。
同一个问题，这张图片是ChatGPT的回答，可谓是堂堂正正。
这是新必应初推出时的回答，还只不过是搜索引擎的汇总而已。
而这是今天新必应的最新答案。
只不过，怎么看的这么眼熟呢？
显然如之前猜测，ChatGPT会根据自己的回答与用户的反馈，进行再学习。这类似于围棋AI左右互搏的自训练。
而微软作为OpenAI的金主股东，引擎集成ChatGPT的同时，自然也可以享用ChatGPT的训练结果。所谓GPT-4的高效，应该也离不开这种高效知识的获取。
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ChatGPT与新必应chat单元比较
今天一位朋友的ChatGPT出了点问题，最后采用排除法推测，应该是单个chat内容过多，导致“爆库”。
ChatGPT是使用页面左边的chat栏新增、管理chat，而这里面每个chat单元是独立不互通的。比如你在一个栏目里告诉AI，你是我侄子，交流过程中，没准长尊有序的他会突然喊你一声叔。但如果切换到另一个chat中，他就六亲不认了。
集成了ChatGPT的新必应则要简陋多每个交流框字数限制为2000，且没有chat单元，而是通过交流框左边的新话题按钮来切换。不过这个按钮的图标是一个扫把，寓意不言而喻。同时它也会提示：“好了，我已经为新的对话重置了我的大脑。你现在想聊些什么?”
此外不用担心新必应会爆库，聊不了多少他就会强行重置它的大脑了。终究难改搜索引擎本色。
失望的dbeaver ce
自从上次DBeaver CE在跨数据库数据迁徙中大发神威，它也就成为我的关系型数据库客户端首选。
不过使用起来，也就是一些零打碎敲的数据处理，从上周末开始进行数据库的大操作，本以为dbeaver可以再战雄风了，谁知道用起来才发现，随着版本升级，原先那神级表现的功能不见了，界面倒是越来越花哨，层级多的让鼠标都迷路。最可气的是，略微大一些的数据导入，居然数次内存错误死机了！
最后不得不又将小巧简陋的heidisql请出来，完成这个简单工作。
相比heidisql数据库连接后的单页面操作，dbeaver是把数据库连接放在最醒目的左上，还时不时来个主动连接，操作时候真是担心点错了数据库。
最后发现，繁复的标签页，方便的反而是数据表中简单的操作了，这倒显出对heidisql的优势了。
看来ce版就是ce版，免费的功能强大了谁还用专业版。
新环境下顺利编译最新版本katago
昨天晚上还是将深度学习机器的系统又换回ubuntu22.04，毕竟技术总是进步的，不能削足适履。
同时把cuda的版本确定为11.x的最新版本，虽然NVIDIA默认推荐版本为12。以cuda为基准，把CUDNN、TensorRT也升级到相应的最新版本，算是把场地舞台搭建好了，就等着训练检验了。
今天回家趁着备份服务器的时间，又试着编译了了一下最新版的katago。自从使用GPU云服务后，就从没有编译成功过，前几天搞得我心灰意懒的也是它。
不过，今天顺利得很。
可能期望值低的原因，也可能挫折受多了，这次老老实实按照NVIDIA的安装说明一步步安装，期间没有遇到什么波折，程序编译成功了，然后运行也没有再出现那熟悉的错误提示。
由此看来，katago作者在github上所说的环境版本，也是以cuda11.2为基准的，而成功的关键就在版本相符，而不必是盲目一致。
同样问答，新必应眼见的巨大差距
在bing推出集成了ChatGPT的新版本新必应后，我也使用微软账号提交了注册申请，但被提示在候补行列中。
今天使用bing的时候，看到自己可以使用新必应的提示，但需要打开edge才能使用，真是肥水一点不流外人田啊。
提问了一个已经得到ChatGPT答案的问题：历史围棋名局的定义标准是。
新必应提供答案速度倒很快，并在答案中用数字标注了答案来源。
只是这文抄公般复制粘贴的答案，实在没法跟原版ChatGPT那堂堂正正、冠冕堂皇的答案相比。
毕竟必应是搜索引擎，哪怕是千分之一的市场占有率提升的背后，也是广告带来的滚滚红利。
估计下周发布的百度也是如此。
NVIDIA强大有其道理
昨晚安装机器顺利，但调试系统始终磕磕绊绊，主要原因是各种系统需要运行的计算平台、运行库的版本存在差异，甚至冲突。
而最为突出的就是cuda，以katago为例，即便同为11版本，11.2与11.3下编译的程序就无法兼容。
今天晚上同样焦头烂额，不过也有所得。那就是发现NVIDIA的教程虽然版面简陋，但写的的确详细明了，即便发行的专业书籍也不过如此。
此外因为反复下载驱动及程序，那官网的速度真是飞一般急速。
看来人家黄厂长能挣大钱不是没有道理，也舍得本钱啊！至于后面尾灯都看不到那两位，还争什么第二啊。
二手显卡到手，满意
昨天真正惦记的还是高价购买的显卡。在淘宝网上，这显卡花费的银子，仅低于当年的日本进口榧木棋墩。顺丰的包裹上贴了三个安检的标，也能看得出现在是特殊时期。打开包装后抑制住激动的心情拿出显卡，九成新是没有问题，但使用多久真是不好说，因为显卡的味道已经没有了。显卡比想象要大一些，与拆下来的1030相比要大上一大号，毕竟那个显卡是无需供电的。把显卡插在19年底组装的机器上，运行正常，原先最担心的400W电源，并没有拖后腿。12G显存消灭了瓶颈，可以顺利运行前期安装的程序，唯一遗憾就是因为tensorrt版本问题，显卡并未发挥威力。而随后安装的几个AI应用，也出现了版本问题。其中cuda尤为甚，NVIDIA在强推12新版本，而原先很多程序还停留在10、11，这种混乱显然还会持续很长时间。
