最近，人工智能领域又迎来了一项重大的技术升级——
GPT
-3.5可以直接联网了！这项功能的加入，让这个语言模型的应用范围更加广泛，影响力更加深远。
GPT
-3.5是一个由OpenAI公司开发的自然语言处理模型，它在目前的自然语言处理领域处于顶尖水平。如今，它的应用范围已经涵盖了数字化营销、智能客服等各个领域。但是，以前它要完成一些复杂的任务，需要不断地输入信息和接收反馈，效率比较低。而这一次的技术升级，让
GPT
-3.5能够更加自然地理解和处理人类的自然语言，从而更好地完成各种任务和应用场景。
举个例子，在智能客服领域，如果用户提出一个问题，传统的处理方式需要人工分类查询，然后再进行回答。但是，如果
使用
了
GPT
-3.5联网技术，他可以直接在网络上搜索相关的信息，然后进行回答，大大提高了处理速度和准确度，让用户体验更加流畅和舒适。
相信很多人对
GPT
-3.5已经有所了解了，那么它能够直接联网有哪些优点呢？
首先，在输入和输出方面，
GPT
-3.5可以更加自由地获取和处理信息。以前，它需要通过输入一段文字或者是图片等形式的信息，然后在内存中计算相关数据，最后再输出结果。但是，现在因为它可以直接联
OpenAI 于 2023 年 3 月 14 日发布最新版本多模态大模型
GPT
-4 及其 API；国内百度于 3 月 16 日发布生成式大模型
“文心一言”并开放邀请测试。为对比国内外大模型在各领域的性能差异，我们对文心一言、
GPT
-3.5（Chat
GPT
的
原模型）和
GPT
-4 的问答表现分别进行了测评。测评涉及常识和创作（文学/图片）、归纳和推理（演绎推理/情感推
理/逻辑推理/主体信息抽取）、数学和代码、应用（AI 助手/客服/办公协同/推荐/诗词理解）等方面。
在常识和创作类问题中，三大模型均能正确回答客观常识类问题；进行文学创作结果均能体现正面价值观，但文
心一言的分词功能有待提升；目前
GPT
-4 尚未开放图像生成外部测试，文心一言的图像生成能力较为出色。
在归纳和推理类问题中，文心一言在演绎推理、逻辑推理等领域表现略逊于
GPT
系列模型，但在归纳总结类任
务中表现较好；三大模型在情感推理类问题中仍有提升空间。
在数学和代码类问题中，
GPT
-3.5 有更好的数学能力表现；
GPT
-3.5 及
GPT
-4 模型均完成了本文提出的代码生
成问题，但并非最优解，
首先，我们试试看
使用
GPT3
.5 和
GPT
4 为本文撰写开篇简介。下面是我的输入：
Create a fun intro to a blog post comparing
GPT
4 with
GPT3
on code generation tasks。
为一篇比较
GPT
4 和
GPT3
在代码生成任务上的表现的博文创作开篇简介。
GPT
4 生成的简介
Welcome, Code Enthusiasts, to another thrilling adventure in the realm of cutting-edge AI technologies! Today, we dive into an epic showdown between two colossal contenders:
GPT
-3 versus
GPT
-4! Pull up a chair, grab your favorite beverage, and prepare for an electrifying exploration into code generation prowess. Will G
