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。
但Anthropic正试图改变这种状况。
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。
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。
诺奖得主萨金特：AI、区块链结合可保护隐私，便于数据共享:在2020世界人工智能大会未来金融论坛上，2011年诺贝尔经济学奖获得者、北京大学汇丰商学院教授托马斯·萨金特表示，一些即将出现的应用正在构建超级架构，它们能够有效融合金融和宏观经济预测模型验证同样的现有的平台结果，且用一种可以保护隐私的方式降低数据共享的门槛。
托马斯·萨金特认为，区块链和人工智能的关系不是竞争而是互补。其中，区块链最令人兴奋的一个特征在于它不仅可以用来验证交易，同时可以用于分发数据和共享数据，此过程中数据完全是处于匿名状态、且数据安全，可以保护隐私。如果区块链用于分享人工智能程序，共享和协作计算任务，将非常可靠。（新浪财经）[2020/7/11]
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。
北京大学博士后：需研究基于区块链的多机构主体业务数据授权共享技术:7月2日，北京大学博士后、中国社区发展协会智慧社区工作委员会主任汪碧刚在科技日报刊文称，加快建设应用社区智慧服务平台，探索“文明银行”社区治理服务模式。我们还需着力研究针对大规模城市数据治理中存在的多领域异构系统对接、互通互联与安全可信等问题，研究基于区块链技术的多机构主体业务数据授权共享技术，构建面向多领域异构数据融合、基于新型异构硬件体系的高效计算系统。[2020/7/2]
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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