“ 降维打击：你永远想象不到自己的对手会是谁，干掉我们的不一定是同行。谷歌会被ChatGPT 打败吗？”

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两天前，Bard！谷歌对 ChatGPT 的最强反击，悄咪咪的支持中文了！。今天谷歌官方公布了更新的内容：（中文前两天就有了，其他的功能是这两天陆续增补开放的）

Bard 现已在更多国家/地区推出，并支持更多语言

具体变化：Bard 支持的语言目前又新增了 40 多种，包括阿拉伯语、中文（简体/繁体）、德语、印地语、西班牙语等。同时，我们还增加了推出 Bard 的地区，包括欧盟的 27 个国家/地区和巴西。

原因：Bard 是全球化的服务，旨在协助大家探索各种可能性。我们通过支持英语、日语和韩语，学习到了如何以负责任的方式推出各种语言的服务，因此现在可以支持互联网上使用的大部分语言。

Bard 支持 Google 智能镜头

具体变化：与 Bard 对话时，你可以上传图片及文字，用全新方式激发想象力和创造力。为了实现这一点，我们为 Bard 加入功能强大的 Google 智能镜头。相关功能暂时只支持英语。

原因：图片是人们发挥想象力的一大载体，因此我们在 Bard 中添加了 Google 智能镜头。无论你是想进一步了解某张图片，还是需要构思有趣的配图文案，现在都能通过 Bard 尝试更多探索和创作方式。

（注：Google 智能镜头：通过摄像头或照片即可搜索看到的事物、更快速地完成任务以及了解周围世界。这个智能镜头是谷歌自家产品，意味着 Bard 支持图片输入了。这个功能如果开放出来，跟 GPT 4 就一样了。）

Bard 可以朗读回答内容了

具体变化：我们在 Bard 中添加了文字转语音功能。该功能支持 40 多种语言，包括印地语、西班牙语和英语（美国）。

原因：相较于阅读文字，有时候聆听内容可协助你以全新方式将想法变为现实。你可以聆听回答内容，获得不一样的创意启发和灵感！

修改 Bard 的回答

具体变化：我们推出了 5 个新选项，可用来修改 Bard 的回答。只需点按相应的选项，即可让回答内容变得更加简单一点、详尽一点、简短一点、专业一点或随意一点。

原因：当 Bard 的回答基本符合需求，但需要微调时，你可以更轻松地把回答调整成更为符合需求的行文风格。

（注：不光可以朗读回答内容，还支持语音输入问题。官方说有5个选项，只观察到3种风格可选，5个选项的版本只适用于英文版，见下图：）

固定对话和近期对话

具体变化：现在，你可以随时返回之前与 Bard 的对话继续互动，还可根据需要整理对话。我们添加了固定对话、重命名对话以及同时进行多个对话的功能。

原因：好点子需要花时间打磨，有时可能需要数小时或数天的时间才能完成创作。你可以保留对话并固定重要的对话，让创作过程顺畅无缝。

与他人分享 Bard 对话

具体变化：你可以更轻松地与其他人分享部分或完整的 Bard 对话内容。利用可分享的链接，让其他人只需轻轻一点，即可轻松流畅地查看你的 Bard 对话内容和相关信息来源。

更新原因：有时一旦有了新点子，就会禁不住想要分享。我们希望你能更轻松地分享成果、启发他人、释放创造潜能并展示协作过程。

（注：分享功能就省去了截图给朋友的步骤，还是很方便的。）‍‍‍‍

将 Python 代码导出至 Replit

具体变化：我们持续扩展 Bard 导出代码的能力。现在，除了 Google Colab 之外，你还可以将 Python 代码导出到 Replit。

原因：将 Bard 互动内容转移到 Replit 中，你就能简化工作流，在该内容的基础上继续完成编程工作。

（注：前两天还只能导出到 Colab。）‍‍‍

官方没有提及搜索图片功能，因为不对中文版本开放。我试了一下英文对话是不是可以，回答显示：英文版本已经接入图片搜索功能。‍‍‍‍‍‍‍

不出所料，用中文询问，没有图片。但是回答中，几个用括号括起来的 Image 开头的名词，显示有玄机。明显是能搜索出来，但是在设置上屏蔽了输出图片，取代以括号括起来的占位符。‍‍‍‍‍

也许在将来某次迭代，搜索图片的功能，会支持中文版本。‍

感觉这次更新，谷歌把 Bard 和自家的产品做了更紧密的联系，诸如 Gmail，Google Doc，Google colab等。

同时，在回答内容的输出文本上，少一些 ChatGPT 那种“机里机气”的感觉，略微的更贴近人说的话。

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PaLM 2

Bard 是基于谷歌 5 月份推出的大模型Pathways Language Model (PaLM 2)的人工智能产品。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

PaLM 2 数据量比v1大很多（v1的数据量是780B），据CNBC报道，v2数据量是3.6T（不保真）。

新版本的PaLM 2主要在语言丰富度、推理能力、代码能力上比上一个版本有了提升：

多语言性： PaLM 2 在多语言文本方面接受了更多的训练，涵盖 100 多种语言。在理解、生成和翻译细微差别文本（包括成语、诗歌和谜语）的能力上表现更好。PaLM 2 还通过了“精通”级别的高级语言能力考试。

推理： PaLM 2 的广泛数据集包括科学论文和数学相关信息。在逻辑、常识推理和数学方面表现更好了。

编码： PaLM 2 在大量公开可用的源代码数据集上进行了预训练。它擅长 Python 和 JavaScript 等流行的编程语言，也可以生成 Prolog、Fortran 和 Verilog 等语言的专用代码。

PaLM 2按照规模大小分为四种规格，从小到大依次为Gecko、Otter、Bison和Unicorn（壁虎、水獭、野牛和独角兽，起动物名字的风气一直影响到国内），依据特定领域的数据进行了微调，分别可以在移动端，PC端，服务器端运行，满足不同场合的应用场景。

体积最小的Gecko可以在手机上运行，并且速度很快，每秒可处理20个标记，大约相当于16或17个单词，已经在“最新的手机上”运行。

可惜的是，最近的新闻表明，当年在谷歌设计出人工智能模型现代架构 Transformer 八个人的团队，都先后从谷歌离开了，最后一位「Attention Is All You Need」（该论文首先提出 Transformer 架构用于人工智能模型领域）的作者，于本月宣布离开谷歌的消息。

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百模大战

这两天，看到一张国内的大模型列表。不看不知道，一看吓一跳，除了互联网大厂外，还有这么多大模型：‍‍‍‍‍

还有根据名字分门别类的百模榜：‍‍‍

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为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？（二）

为方便朋友们在国内体验 ChatGPT，我搭了一个微信机器人，希望体验的朋友可进群 @ 机器人，跟着想的问题即可。扫下面的群二维码进群（7月24日前有效）。‍‍‍‍‍‍‍

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