2020年之前，其实已经涌现出很多专业的人工智能AI，帮助人类处理专业领域的问题，比如人脸，声音识别，又比如辅助驾驶，自动泊车，以及生物领域类的新蛋白质分子式查找。
而所谓的通用型人工智能，你可以简单的把他理解为更像人类，通过简单的调试就可以像人一样工作。
这样就不需要为每一份工作单独开发一套专用的AI程序，那么如何开发，底层原理是什么？
Gpt的思路就是碰运气，通过复杂系统中的“涌现”来无中生有，一直增加感知与参数，看看究竟到什么级别才能让它变得更聪明，至于为什么，谁也不知道，唯一能确认的是，会变更聪明。
当我们将文本资料喂给语言模型时，其实也已经将人类的思维逻辑系统一并喂了下去，每次逻辑训练，都以某种抽象的难以解构的数学形式在大语言模型中留下痕迹。
当语言模型诞生后，其思考逻辑会接近人类，准确来，更接近华国人。
声势浩大的训练开始第5后，投喂数据规模500亿。
前端测试开启，先做最简单的常识问题。
问题一，找出与“确信”意思相同或者意义最相近的词：
1.正确。2.明确。3.信心。4.肯定。5.真实。
前端给的答案：4，正确；
问题二，找出与众不同的一个。
1.水。2.太阳。3.汽油。4.风。5.水泥。
前端给的答案：5，正确，还给出了解释，水泥是一种人造建筑材料，其他4种都是自然界存在的物质。
众人开始争论起来，汽油严格来，并不是自然界存在的，是提炼物品。
应该解释为水泥是建筑材料，其他4个属于能源，虽然答案对了，但解释有些牵强。
问题三，找出与众不同的一个。
1.铝。2.锡。3.钢。4.铁。5.铜。
前端给的答案：3，正确；解释为只有钢是合金，其他都为单一金属元素。
接着又测试了许多基本的常识问题，前端给的答案都正确，解释也非常合理。
众人兴奋起来，期待着更进一步的测试。
问题：樱桃对于红相当于牛奶对于什么？
1.湿。2.冷。3.白。4.甜。5.熟。
给出的答案是：3，正确；并给了解释，樱桃对于红，牛奶对于白，两者选取的是颜色关系。
问题：“预杉”对于“须抒”相当于8326对于什么？
1.2368。2.6238。3.2683。4.6328。5.3628。
给出的答案是：4，正确；
解释：“预杉”对于“须抒”是相似反义词，它的字形结构相似，但意思相反，因此需要找一个字形结构类似，但意思相反的选项，根据提示8326拆分为，83与26，这两个数字进行倒叙排列后为，38与62，然后拼接起来的道3862，按题意对掉，答案为第4个6328。
问题：如果有些“甲”是“乙”，所有的“丙”都是“乙”，那么“一定有些甲是丙”，这句话是：
1.对的，2.错的，3.既不错也不对。
给出的答案是：2，正确；
众人欢呼起来，这道题已经难度偏上了。
接着深化难题，开始上学的数学应用题，都能完美解答。
语文题就复杂学多了，比如：哪吒不脑海，武松不过岗，打一成语。
给出的答案是：生龙活虎，正确；
路阳还在旁边猜成语时，前端几乎是秒回，成语题目准确率在90%以上。
问题：假如你给女朋友发红包，发了0.1元，结果女友回了0.22元，于是你再发0.3元，女友回了0.4元，你再次发送99.9元，这次女友没回你了，请问你亏了多少钱？
路阳看了一眼这群年龄都在40岁以上的专家，你们这是出的什么题目啊？
同样是秒回：50元，正确；
接下来的问题是超长逻辑链问题，路阳直接转身离开，你们这群专家太无耻了。
测试一共进行了2，学试卷，中学试卷，高考试卷。
结果学，中学试卷正确率都超过90%，高考试卷正确率75%。
模型训练持续到第12，1200亿数据训练结束，志愿者第一阶段结束，两后，模型通过图灵测试，路阳直接命名为知晓1.0。
虽然路阳一再强调图灵测试并不是他们的目标，但是穆继萍还是坚持做了，并且多轮测试都完美通过。
整个项目组上百人欢呼雀跃，大半年的时间，花费如此巨大，他们总算成功了。
“首先得祝贺各位，这段时间的工作没白费，但这距离我们真正的成功还有很远，接下来启动第二阶段数据训练，同时把图片、语音识别加上，下次，我们就不测试这种常识性问题了。”
路阳无法评估知晓1.0与chatgpt谁强谁弱，这个世界也找不到可以对比的。
前世炒得火热的文案、ppt、上下文联系，知晓1.0都能解决，更甚者，还会撰写短篇。
尤其在华文语境处理方面，效果绝佳，很轻松的就能完成命题诗句。
总结会上，团队已有人提出担忧，
“路总，我们现在仍不知华芯对知晓的具体用途，不过这套模型如果公布出去，对社会的影响力太大了，最先受到冲击的就是教育行业，我可不想看到学生拿这东西来作弊。”
路阳笑道，“诸位放心，在没有找到完善的方案前，华芯不会公布，至于目的，我们更多的是要验证这套模型，最终使用到专业领域，推动整个华国的科技进步。”
会后，路阳单独找到了穆继萍，
“从明开始，对知晓1.0设置使用权限，最高级别定为S+级，放给我，次级S级，放给若涵还有您，其他的等级由你分配。”
“同时，验证室这边，减少人员，不超过5人，会有安保组同事负责安全工作。”
穆继萍眉头一皱，“你是担心，有可能会诞生意识了？”
“虽然我们使用的是内部网络，只联通数据中心那边，但不怕一万就怕万一。”
“明白！”
5月底，2500亿数据全部训练完毕，应若涵赶到二院，做最终成功的验收。
“应助，你终于来了，这次多亏了你设计的模型，我现在都无法预估最终的效果了，昨几位教授做了更深入的测试，在确定性问题处理上，知晓1.0已经接近90%的准确率，一些逻辑问题认知也达到了令人惊讶的效果。”
应若涵握着穆继萍的手，“恭喜您了，穆教授！”
“不仅如此，在图片，声音，视频的处理上更有格外惊喜。”
路阳笑道，“先不急，看看最终的成果。”
打开电脑，路阳输入自己的权限账号。
一道声音从电脑的后方传来，
“路阳先生，您好，我是华芯科技推出的大语言模型1.0版，很高兴为您服务。”
“你好，请问你叫什么名字？”
“我叫晓晓，知晓的晓。”
路阳继续问道，“我旁边这两位你认识吗？”
“认识，她们分别是应若涵女士以及穆继萍教授，是知晓1.0S级权限享有者。”
应若涵脸上露出吃惊的表情，人脸识别到这种程度了吗？她可是第一次到这边，最多也就输入过照片。
“你如何认定是我？”应若涵问道。
“数据中，有您的照片，通过模型可以计算出您在各年龄段的模样。”
这就有点吓人了，一张照片可识别一个饶一生吗？
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