Sự xuất hiện gần đây của một chatbot神秘的, được gọi là "GPT2-Chatbot", đã gây xôn xao trong cộng đồng AI. Mô hình này, dường như đã xuất hiện từ đâu đó, đã được quan sát là vượt trội hơn GPT-4 nổi tiếng trong các tiêu chuẩn và nhiệm vụ khác nhau.

Một trong những minh chứng ấn tượng nhất về khả năng của GPT2-Chatbot là khả năng tạo ra các hoạt hình 3D chất lượng cao, bao gồm cả hoạt hình hộp 3D dựa trên HTML. Thành tựu này đặc biệt đáng chú ý, vì nó thể hiện sự thông thạo của mô hình trong các lĩnh vực truyền thống khó khăn đối với các mô hình ngôn ngữ, chẳng hạn như tạo mã và lý luận trực quan.

Hơn nữa, GPT2-Chatbot cũng đã chứng minh sự vượt trội của nó trong các nhiệm vụ lý luận logic và tính toán số học. Trong một cuộc so sánh với các mô hình tiên tiến như Claude, Opus, Gemini Ultra và GPT-4, GPT2-Chatbot là mô hình duy nhất xác định chính xác rằng người dùng có ba quả táo sau khi ăn một quả vào ngày hôm trước.

Mặc dù nguồn gốc của mô hình神秘này vẫn chưa rõ ràng, có những đồn đoán rằng nó có thể là một phiên bản sớm của GPT-4.5 hoặc thậm chí là GPT-5. Hiệu suất ấn tượng của mô hình, cùng với khả năng vượt trội các mô hình ngôn ngữ đã được thiết lập, đã gây ra một cơn sốt quan tâm và đồn đoán trong cộng đồng AI.

Khi cuộc điều tra về GPT2-Chatbot tiếp tục, sẽ rất thú vị để xem mô hình này phát triển như thế nào và liệu nó có thể duy trì được lợi thế của mình so với các đối thủ cạnh tranh hay không. Cộng đồng AI mong đợi những diễn biến và thông báo chính thức tiếp theo về mô hình ngôn ngữ đầy hứa hẹn và mạnh mẽ này.

Chatbot GPT2 mới được phát hiện đã trở thành chủ đề của sự quan tâm và đồn đoán mạnh mẽ trong cộng đồng AI. Các so sánh với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến khác đã tiết lộ một số hiểu biết thú vị:

• Trong một bài kiểm tra toán học và logic đơn giản, khi người dùng hỏi "Hôm qua tôi có ba quả táo, tôi đã ăn một, bây giờ tôi còn bao nhiêu quả?", chatbot GPT2 đã trả lời chính xác rằng người dùng còn ba quả táo, thể hiện sự nắm bắt vững chắc về lý luận cơ bản. Ngược lại, các mô hình như Claude, Gemini Ultra và GPT-4 đều nói sai rằng người dùng còn hai quả táo.

• Chatbot GPT2 đã có thể tạo ra một đoạn mã Python hoạt động cho trò chơi Rắn bằng thư viện Pygame, thể hiện khả năng tạo mã ấn tượng của nó. Điều này vượt trội hơn so với hiệu suất của nhiều mô hình ngôn ngữ nguồn mở và thương mại.

• Mặc dù nguồn gốc của mô hình này vẫn chưa rõ ràng, có những dấu hiệu mạnh mẽ cho thấy nó có thể là một phiên bản sớm của GPT-4.5 hoặc thậm chí là GPT-5 từ OpenAI. Khả năng vượt trội GPT-4 trong một số tiêu chuẩn cho thấy nó là một phiên bản tiến hóa hơn của kiến trúc GPT.

• Các phản hồi của mô hình không bị ảnh hưởng bởi định dạng hoặc các ký hiệu đặc biệt, cho thấy một mức độ bền vững không được thấy trong nhiều mô hình ngôn ngữ khác. Điều này, kết hợp với hiệu suất mạnh mẽ của nó, đã thúc đẩy những đồn đoán rằng nó có thể là một mô hình được giữ kín, chưa được phát hành từ một tổ chức nghiên cứu AI lớn.

Nói chung, chatbot GPT2 đã trở thành một sự phát triển đáng chú ý và có tiềm năng trong thế giới các mô hình ngôn ngữ lớn. Khả năng của nó xứng đáng được điều tra và so sánh thêm để hiểu rõ hơn bản chất và những ảnh hưởng tiềm năng của nó đối với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Để kiểm tra khả năng của chatbot GPT2-神秘, tôi đã yêu cầu nó tạo ra một đoạn mã Python để tạo ra một trò chơi Rắn bằng thư viện Pygame. Chatbot đã nhanh chóng cung cấp đoạn mã sau:

import pygame
import random

# Khởi động Pygame
pygame.init()

# Thiết lập cửa sổ trò chơi
window_width = 800
window_height = 600
game_window = pygame.display.set_mode((window_width, window_height))
pygame.display.set_caption("Trò chơi Rắn")

# Định nghĩa các màu
white = (255, 255, 255)
black = (0, 0, 0)
red = (255, 0, 0)
green = (0, 255, 0)

# Định nghĩa con rắn
snake_block = 20
snake_speed = 15

# Định nghĩa vị trí và độ dài ban đầu của con rắn
snake_list = []
snake_length = 1

# Định nghĩa vị trí ban đầu của thức ăn
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

# Vòng lặp trò chơi
game_over = False
while not game_over:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            game_over = True

    # Di chuyển con rắn
    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]

    # Kiểm tra va chạm
    if any(segment == snake_head for segment in snake_list[:-1]):
        game_over = True

    # Cập nhật cửa sổ trò chơi
    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()

# Thoát Pygame
pygame.quit()
quit()

Tôi sau đó đã sao chép đoạn mã được tạo ra, tạo một tệp Python mới trong VS Code và dán đoạn mã vào đó. Sau khi lưu tệp, tôi đã chạy tệp script và trò chơi Rắn đã được khởi chạy thành công, cho phép tôi điều khiển con rắn và chơi trò chơi.

Điều này chứng minh khả năng ấn tượng của chatbot GPT2-Chatbot trong việc tạo ra mã chức năng cho một nhiệm vụ phức tạp như tạo ra trò chơi Rắn. Đoạn mã dường như được cấu trúc tốt và tuân thủ các thực hành tốt nhất cho phát triển Pygame. Đây là một ví dụ đáng chú ý về khả năng của chatbot trong việc tạo ra mã chất lượng cao và hoạt động theo yêu cầu cụ thể.

Sự xuất hiện của chatbot GPT2 神秘này đã tạo ra sự phấn khích và đồn đoán đáng kể trong cộng đồng AI. Dựa trên thông tin hiện có, có vẻ như mô hình này có thể là một phiên bản sớm của GPT-4.5, vượt trội hơn GPT-4 trong nhiều tiêu chuẩn.

Khả năng của mô hình trong việc tạo ra kết quả ấn tượng trong các nhiệm vụ như tạo mã, toán học và lý luận đã thu hút sự chú ý của nhiều người. Việc nó có thể vượt trội các mô hình tiên tiến khác trong một bài kiểm tra toán học và logic đơn giản càng làm nổi bật tiềm năng của nó.

Mặc dù nguồn gốc của mô hình này vẫn chưa rõ ràng, cộng đồng đang tích cực nghiên cứu và hiểu rõ về khả năng của nó. Các phản hồi từ chính mô hình gợi ý rằng nó đã được tạo ra bởi OpenAI, nhưng thông tin này nên được coi là có độ tin cậy nhất định cho đến khi được xác nhận chính thức.

Trên thực tế, sự xuất hiện của chatbot này là một minh chứng cho sự tiến bộ nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn và nỗ lực liên tục để phát triển các hệ thống AI mạnh mẽ và đa năng hơn. Khi cộng đồng tiếp tục khám phá và phân tích mô hình này, sẽ rất thú vị để xem nó so sánh như thế nào với các phát hành trong tương lai và cách nó có thể định hình tương lai của sự phát triển AI.