Появление загадочного чат-бота, известного как "GPT2-Chatbot", вызвало большой интерес в сообществе ИИ. Эта модель, появившаяся, казалось бы, из ниоткуда, превосходит известный GPT-4 по различным показателям и задачам.

Одной из самых впечатляющих демонстраций возможностей GPT2-Chatbot является его способность генерировать высококачественные 3D-анимации, включая HTML-основанную анимацию 3D-куба. Этот подвиг особенно примечателен, поскольку он демонстрирует мастерство модели в областях, традиционно сложных для языковых моделей, таких как генерация кода и визуальное мышление.

Кроме того, GPT2-Chatbot также продемонстрировал свое превосходство в логическом мышлении и арифметических задачах. В сравнении с современными моделями, такими как Claude, Opus, Gemini Ultra и GPT-4, GPT2-Chatbot был единственным, кто правильно определил, что у человека было три яблока после того, как он съел одно накануне.

Хотя происхождение этой загадочной модели остается неясным, существуют предположения, что она может быть ранней версией GPT-4.5 или даже GPT-5. Впечатляющие результаты модели в сочетании с ее способностью превосходить известные языковые модели вызвали всплеск интереса и спекуляций в сообществе ИИ.

Новооткрытый чат-бот GPT2 стал предметом пристального интереса и спекуляций в сообществе ИИ. Сравнение с другими современными языковыми моделями выявило некоторые интригующие особенности:

• В простом арифметическом и логическом тесте, где пользователь спросил: "У меня было три яблока, вчера я съел одно, сколько яблок у меня сейчас?", чат-бот GPT2 правильно ответил, что у пользователя осталось три яблока, продемонстрировав сильное понимание базовой логики. В отличие от этого, модели, такие как Claude, Gemini Ultra и GPT-4, неправильно заявили, что у пользователя осталось два яблока.

• Чат-бот GPT2 смог сгенерировать работающий скрипт на Python для игры в змейку с использованием библиотеки Pygame, демонстрируя впечатляющие возможности по генерации кода. Это превосходит производительность многих открытых и коммерческих языковых моделей.

• Хотя происхождение этой модели остается неясным, есть веские основания полагать, что она может быть ранней версией GPT-4.5 или даже GPT-5 от OpenAI. Ее способность превосходить GPT-4 по некоторым показателям свидетельствует о том, что это более продвинутая итерация архитектуры GPT.

• Ответы модели не зависят от форматирования или специальных токенов, что указывает на уровень устойчивости, не наблюдаемый во многих других языковых моделях. Это, в сочетании с ее сильными результатами, породило предположения, что она может быть тщательно охраняемой, неопубликованной моделью от крупной исследовательской организации в области ИИ.

Чтобы протестировать возможности загадочного чат-бота GPT2, я попросил его сгенерировать скрипт на Python, который может создать игру в змейку с использованием библиотеки Pygame. Чат-бот оперативно предоставил следующий код:

import pygame
import random

# Инициализация Pygame
pygame.init()

# Настройка игрового окна
window_width = 800
window_height = 600
game_window = pygame.display.set_mode((window_width, window_height))
pygame.display.set_caption("Игра в змейку")

# Определение цветов
white = (255, 255, 255)
black = (0, 0, 0)
red = (255, 0, 0)
green = (0, 255, 0)

# Определение змейки
snake_block = 20
snake_speed = 15

# Определение начальной позиции и длины змейки
snake_list = []
snake_length = 1

# Определение начальной позиции еды
food_x = round(random.randrange(0, window_width - snake_block) / snake_block) * snake_block
food_y = round(random.randrange(0, window_height - snake_block) / snake_block) * snake_block

# Игровой цикл
game_over = False
while not game_over:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            game_over = True

    # Движение змейки
    snake_head = []
    snake_head.append(snake_x)
    snake_head.append(snake_y)
    snake_list.append(snake_head)
    if len(snake_list) > snake_length:
        del snake_list[0]

    # Проверка на столкновения
    if any(segment == snake_head for segment in snake_list[:-1]):
        game_over = True

    # Обновление игрового окна
    game_window.fill(white)
    for segment in snake_list:
        pygame.draw.rect(game_window, black, [segment[0], segment[1], snake_block, snake_block])
    pygame.draw.rect(game_window, green, [food_x, food_y, snake_block, snake_block])
    pygame.display.update()

# Выход из Pygame
pygame.quit()
quit()

Затем я скопировал сгенерированный код, создал новый файл Python в VS Code и вставил код. После сохранения файла я запустил скрипт, и игра в змейку успешно запустилась, позволив мне управлять змейкой и играть в игру.

Это демонстрирует впечатляющие возможности чат-бота GPT2 в генерации функционального кода для сложной задачи, такой как создание игры в змейку. Код, похоже, хорошо структурирован и следует лучшим практикам разработки Pygame. Это многообещающий пример способности чат-бота генерировать высококачественный, работающий код в ответ на конкретный запрос.

Появление этого загадочного чат-бота GPT2 вызвало значительное возбуждение и спекуляции в сообществе ИИ. Исходя из имеющейся информации, похоже, что эта модель может быть ранней версией GPT-4.5, потенциально превосходящей возможности GPT-4 по различным показателям.

Способность модели генерировать впечатляющие результаты в задачах, таких как генерация кода, математика и логическое мышление, привлекла внимание многих. Тот факт, что она смогла превзойти другие современные модели в простом арифметическом и логическом тесте, еще больше подчеркивает ее потенциал.

Хотя происхождение этой модели остается неясным, сообщество активно работает над ее обратной разработкой и пониманием ее возможностей. Ответы самой модели предполагают, что она была создана OpenAI, но эту информацию следует воспринимать с осторожностью, пока она не будет официально подтверждена.

В конечном счете, появление этого чат-бота служит свидетельством быстрого прогресса в области больших языковых моделей и постоянного стремления к более мощным и универсальным системам ИИ. По мере того, как сообщество продолжит исследовать и анализировать эту модель, будет интересно увидеть, как она сравнится с будущими релизами и как она может повлиять на развитие ИИ.