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。
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。
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。
昨天晚上临睡前，趁着身体疲惫头脑不清醒，咬咬牙、狠狠心、一跺脚把前几天收藏夹里的惠普拆机九成新itx3060显卡下单了。
看重的这款显卡一是便宜，要比全新少花千数块钱呢；再者就是现在开始少见的12G显存，运行AI程序不受限；最后就是itx板型，适合多种机箱。
早上起来，感觉还是有些冲动了。
又浏览了网页平复心情，店铺里面居然有P104计算卡，而且价格不足400元，这可是前两年价格被炒上天的稀罕古董。
看来挖矿潮真的过去了。
下一个可能就是AI本地应用潮，该花的钱总要花的。
今天在外忙了一天，回家简单做饭的同时，开始了继续昨天未完成的AI应用环境搭建。
通过本周Vits的应用，发现无论是国外的COLAB还是国内的GPU云服务器，都有诸多限制，要想常规学习应用，搭建本地环境还是必需的。
还好，在解决了几个昨晚遗留问题后，虽然vits训练未果，但系统环境搭建完成，不用再连续熬夜了。
在2019年底，为了人体体态识别应用，曾购买了一台二手Dell工作站，加上全新索泰矿卡P106-90，搭建了一台“深度”学习机器。跟昨天情况相同，也是颇费周折搭建环境完成后，运行程序硬件报错，只不过那次报错的4G内存不足，添加8G内存开始正常运行。
那台机器在搭建完成后不久，就因疫情而被遗落，几经周折，如同丢失的孩子，找回的希望几乎破灭，这也是我不得不重新搭建新机器的原因。
这次测试机器使用的外甥原先的游戏机，只是运行报错的硬件不再是内存，而是970显卡的4G显存。
三年过去，AI技术突飞猛进，硬件需求自然是水涨船高。而后期Stable-DiffusionAI绘图等应用，8G显存已经是最低要求。
看来，必须要先买一块二手RTX3060显卡了。
前天几个人一起聊ChatGPT的时候，我做了一个预测，那就是这几年内，ChatGPT技术就会开源。
这些年来火遍全球的科技技术、项目后面，都是资本在兴风作浪，或者说是作妖，而推波助澜的也离不开那些传统的科技公司，甚至可以说是为虎作伥。
最近的例子就是虚拟货币，英伟达赚的是盆满钵满。而矿难之后，黄厂长刚放下身段要搞促销，ChatGPT的横空出世，顿时让老黄又鼻孔朝天了。
现在IT界掌门们都在敲打后辈：ChatGPT烧钱，尔等不要跟进。
后辈也不傻，都是吓大的，不烧钱能混IT？
要烧钱，最开心的还是那些资本，还有就是黄厂长他们了。虽说ChatGPT需要积累，但有了ChatGPT，数据的获取效率可谓是一日千里，缺少的就是数据处理。
而数据处理，怎么离得开黄厂长？
降价？黄厂长的刀快着呢。
昨天中午发现一个VITS代码库，可以根据个人的语音文件，通过训练生成个性化的声线。
因为在多语言情况下环境依赖难配置，那个项目是使用Colab运行的。自从有了国内的GPU云后，我已经很久没有使用Colab了，但看说明并不难，回去饭都没吃就开工，没想到一直到了第二天快两点也没有完工。
其实本来还算顺利，在解决了几个细节问题后，本已经进入最后的训练阶段，但就在进行到90%时，系统突然报错断开，仔细一看，原来是免费的GPU算力用尽。
前功尽弃，这免费的资本主义羊毛也不是这么容易薅的。
其实我也有心理准备，我最终目的就是转到国内的GPU云服务器上，但百度现在只提供飞桨框架，而最常用的恒源云最后阶段总是卡在路径参数上。毕竟这个系统是基于Colab的。
熬夜没有等着colab新的算力到账，早上起来打开电脑，依然无法使用，想付费人家只认美国信用卡。
好在到单位用他人账号登录Colab，有了昨天的经验，顺利完成了训练，效果尚能接受。毕竟训练使用的只是一个样本文件，如果使用大量语音文件进行训练，效果应该还会提升。
今天看新闻，谷歌在大倒苦水，说现在ChatGPT类产品的成本要大大高于传统的搜索。感觉这有点吃不到葡萄说葡萄酸的酸酸味道。
成本还分有效成本和无效成本之分呢。
在谷歌之前，是以雅虎为代表的目录式的搜索引擎，找到什么内容完全看供应商的勤快程度。后来谷歌等爬虫式的搜索引擎，基本上是广撒网良莠兼收，同时根据用户访问量进行整理排序。
后来都学坏了，也不知是国内外谁跟谁学坏的，也开始干预，甚至到了吃相难看的地步。
而到了现在的ChatGPT，则等是用户把内容推送上门，或者帮助系统整理归类，这等好事，原先是需要累死多少爬虫啊。
如果现在再把ChatGPT当做搜索引擎，或者整合到搜索引擎中，就有点像前段时间某学者怒斥知网一样：用了我的文章，还向我收费。
今天看新闻，百度掌门终于亲自为自家类ChatGPT产品文心一言站台了。
虽然根据之前百度的一贯作风，并不意外百度的小家子气，但看到百度要将文心一言与搜索业务整合，还是没有想到他会如此短视。
百度的没落源自搜索业务的没落，而随着ChatGPT的横空出世，受到冲击最为剧烈的就是搜索引擎。而百度偏偏要用自己难得拿得出手，甚至可以藉以东山再起的文心一言，与日薄西山的搜索整合。
这就像一个破落八旗子弟，家里发现家里箱底有件值钱黄马褂，却非要把新衣服裁了补旧袍子。
何况把ChatGPT整合到bing中的那位刚栽了跟头，好歹人家更有钱，买的还是干儿子，榨干一点是一点。
而百度，这两个可是亲儿子，非要让不肖子拖累死麒麟儿才罢休啊。
近几日跟ChatGPT的交流，主要是基于小说的创作，这方面显然ChatGPT没有网上吹嘘的那么神乎其神。
关于写作，网上评论的AI缺少想象力不是原因，而是结果。这除了受限于AI的数据集，更主要的是AI无论中外，都是受限于内容审核，就像戴着镣铐起舞，像《水浒》这样的小说，根本不可能续写或者再创作。
即便是创作洁本，AI也时不时闹笑话，因为我构思的是架空小说，今天又来了一个曹操反清复明令人瞠目结舌的组合。
如果说AI参与小说创作，那也主要用来注水，而现在小说这种注水本来就不少，AI捉刀，倒也合适。