撰文：KyleWiggers
来源：TechCrunch
图片来源：由无界AI工具生成
从历史上看，甚至在今天，记忆力差一直是阻碍文本生成式人工智能发挥作用的一个因素。正如《大西洋》杂志最近发表的一篇文章?所说，即使是像ChatGPT这样复杂的生成式文本人工智能，其记忆力也像金鱼一样。每次模型生成响应时，它只考虑到非常有限的文本量，因此它也无法总结一本书或审查一个主要的编码项目。
NFT铸造平台Manifold推出多NFT销毁机制“Multiburn”:金色财经报道，NFT铸造平台Manifold宣布推出全新NFT销毁机制“Multiburn”，可以销毁多个NFT以创建全新独特的代币，用户可以使用任何来自ERC-721和ERC-1155合约的多个NFT，多代币销毁还将提供全新的调整后铸造费用，目前每铸造一次的费用为0.00069 ETH，而单代币销毁的费用同样的是0.00069 ETH。对于创作者来说，在配置过程中可以选择在之前选择的代币之上添加额外的可销毁代币。 销毁将需要宣布销毁“所有”代币才能赎回新的 NFT。对于需要销毁多个代币的买家用户，将通过每个步骤来选择要销毁代币，然后到达最终模式后会显示正在销毁的所有内容以及需要支付的费用。[2023/4/13 14:00:41]
但Anthropic正试图改变这种状况。
加密银行Wallbit因美国经济制裁将取消对委内瑞拉用户服务:2月28日消息，支持加密货币服务的银行Wallbit，受美国经济制裁影响将停止提供对委内瑞纳境内的委内瑞拉用户的服务，正在呼吁关闭其开设的所有账户，并通知用户尽快提取资金，并未表明账户关闭的日期。
此外，居住在国外的委内瑞拉用户仍然可以使用其服务，但在这种情况下他们应该联系公司支持。这种情况可能会影响使用该平台在国外收取工资并将其转换为加密货币的委内瑞拉自由职业者。[2023/2/28 12:34:46]
今天，这家人工智能研究初创公司宣布，它已将Claude的上下文窗口从9000个token扩展到了10万个token。上下文窗口指的是模型在生成额外文本之前考虑的文本，而token代表原始文本。
俄罗斯财政部：支持稳定币在商业领域流通的想法:7月9日消息，CoinHub发推称，俄罗斯财政部支持稳定币在商业领域流通的想法。[2022/7/9 2:02:06]
那么，这意味着什么呢？正如前面所提到的，具有小上下文窗口的模型往往会“忘记”即使是最近的对话内容--导致它们偏离主题。在几千字左右之后，小模型也会忘记最初的指示，只根据上下文窗口中的最后的信息来进行响应。
鉴于大上下文窗口的好处，找出扩展的方法已成为OpenAI等AI实验室的主要关注点，要知道，OpenAI将整个团队都投入到了这个问题上了。OpenAI的GPT-4在上下文窗口的大小方面保持着之前的领先地位，其规模最高可达32,000个token，而改进后的ClaudeAPI已然超越了这一数字。
中国园林博物馆首发数字藏品:金色财经报道，据中国园林博物馆官方公众号，中国园林博物馆推出首款主题数字藏品系列《典籍中的园林》。[2022/6/28 1:35:24]
有了更强的“记忆力”，Claude应该能够相对连贯地交谈几个小时——甚至几天——而不是几分钟。也许更重要的是，它应该也不太可能偏离轨道。
在博文中，Anthropic对Claude增加上下文窗口的其他好处进行了介绍，包括该模型消化和分析数百页材料的能力。Anthropic称，除了阅读长文本，升级后的Claude可以帮助从多个文件甚至一整本书中检索信息，回答哪些需要跨文本的“综合知识”问题。
Anthropic列出了一些可能的用例：
对财务报表或研究报告等文件进行消化、总结和解释
根据公司的年度报告，分析其风险和机会
评估一项立法的优点和缺点
识别风险、主题和跨法律文件的不同论证形式。
阅读数百页的开发者文档，呈现技术问题的答案
通过将整个代码库放入上下文中并智能地构建或修改它来快速制作原型
“普通人可以在5个小时左右阅读10万个token的文本，然后可能需要大量的时间来消化、记忆和分析这些信息，”Anthropic继续说道。“Claude现在可以在不到一分钟的时间内做到这一点。例如，我们把《了不起的盖茨比》的全部内容输入进了Claude......并修改了其中一行，说Mr.Carraway是‘一个在Anthropic从事机器学习工具的软件工程师’。当我们要求Claude发现有什么不同时，它在22秒内就给出了正确答案。”
此外，Anthropic的合作伙伴AssemblyAI也进行了相关测试。在视频演示中，该团队用Claude-100k将一个长播客转录成58K单词，然后使用Claude进行总结和问答。该团队给出的评价是：insane！太疯狂了！
目前，更长的上下文窗口并不能解决围绕大型语言模型的其他与记忆有关的挑战。Claude，像其同类的大多数模型一样，无法将信息从一个会话保留到下一个会话。而且与人脑不同的是，它把每一条信息都视为同等重要，这使得它并不能成为一个特别可靠的叙述者。一些专家认为，解决这些问题将需要全新的模型架构。
不过，就目前而言，Anthropic似乎走在了前列。
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