编辑整理：整理来源：悟空问答，浏览量：78，时间：2023-03-22 23:30:01
杨净 萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
“中国版CtGPT首发”，争得不可开交，热闹却一直没个结果——
自CtGPT发布以来，目前进展最快的国内产品也仅是开启了内测，不知道啥时候才能玩上。
结果现在有读者跟我们爆料，一个中文版类CtGPT产品已经悄然上线。
不是预告、也不是开启小范围测试，而是直接人 人 可 用？！中国版CtGPT这不就来了吗！
听起来有些玄幻，不过我们点进主页试了试，发现确实可玩：
这不得拿出十八般武艺与它较量一番？
我们注册了一个账号，试试它的实际效果如何。
和中国版CtGPT较量中文这个官网显示，写作猫同样通过对话问答来解决任务，功能上包括但不限于三大方向。
其一，问答功能，也就是问啥答啥、“帮人思考”这一能力；其二，文本生成功能，包括整理摘要大纲、写作文、翻译等；最后，图片生成功能，描述图片内容并让它直接生成。从功能上看跟CtGPT差不多，甚至还拥有CtGPT所没有的图片生成功能。
当然，还有手机端更方便一点，进入“对话写作猫”小程序就能随时和它聊天了。
体验上还算比较简单直接，但都是表面功夫还得来看真本领。比如它的理解、逻辑能力如何，懂不懂常识。
既然是中国版CtGPT，当然得先来battle一下博大精深的中文。
首先看看它的中文理解能力是否过关，请听题——“能穿多少穿多少”是什么意思？
不错。再试试高阶一点的“国足和国乒谁都赢不了”？
没想到，竟然连这种中文知识都具备了！
既然如此，是时候拿出一些弱智吧段子和它PK了，考考它的逻辑能力——
高中想提升升学率为什么不直接招大学生？
万万没想到，问完自己被扎了一刀：
招收大学生可能会对学校的教学质量产生影响，因此高中不能直接招收大学生。
最后来考查一下它的常识。来个脑筋急转弯试试：
看起来并没有被问题带跑偏，还是比较理智的。
接下来，进入正经的第二阶段，评估一下它的内容生成效果。
首先是生成速度上，文字平均在3~5秒左右，生成4幅图则需要8秒左右，整体还是比较快的。
随后就是生成内容的实用程度了，简单来说就是解决实际需求的能力。
例如，写小说的故事情节是否完整？查阅到的知识是否直接可用？
先看生成情节的能力，确实是个完整的爱情故事……但等等，孙坚和小乔，这辈分好像有亿点点乱啊！
要是更玄幻一点呢？
天地之间、神秘的少年、精灵、森林……艾玛有画面了！
不论事实性如何，这同人文一般的情节倒是印证了最后那句“爱情可以超越一切外在因素的”……
然后是一些常规任务之外的需求，例如“角色扮演”：
整体测评来看，写作猫的中文理解和内容生成能力还是不错的，但并不排除它还存在一些bug。
例如，某些回答乍一看合乎逻辑，但细究之下无法直视……
以及偶尔也会像微软必应一样“发疯”出现回答重复的问题……
除此之外，我们也在测试时产生了一些疑惑。
例如，虽然它能实现翻译功能：
但却并不直接支持英文问答。
此外，像CtGPT能直接生成代码的能力，写作猫也还不具备。
不过作为国内率先开箱即用的类CtGPT产品，也算是可圈可点。
总的来看，写作猫在中文理解和按需生成文本上做得不错，但仍然和CtGPT一样存在一些“经不起推敲”的回答。
这些问题的产生原因是？而且有关英文和代码生成的能力，也还不知道之后会不会上线。
带着这些疑问，我们同背后的开发团队聊了聊，了解到整个产品从开发到上线的来龙去脉。
AI写作能力的自然延伸秘塔写作猫团队针对我们提出的问题进行了解答。主要包括三个方面：
为什么能这么快上线，并且直接做到开箱即用？存在上述bug的原因，会如何解决？未来有什么样的计划？首先，之所以能做到如此快地上线，开发人员表示“主要有两个关键”。
第一点，秘塔在大模型训练上有充分的积累。有个很巧妙的时间点在于，CtGPT上线的同期，秘塔写作猫的AI写作功能也正式开放，当时就已经实现小范围出圈——
针对AI可能出现的问题如行文流畅度、对中文的理解程度、以及翻译腔等情况，写作猫都能比较好地解决。
此次也可以看到，对话写作猫同样具备这些方面的能力，在涉及内容创作等场景中表现不错。
除此之外，就秘塔写作猫整个产品体系来说，对话写作猫所具备多轮对话能力，其实也是在交互式指令AI写作上的自然延伸，允许用户更自如地进行内容创作和修改。
换言之，相当于对现有AI助手的能力进行补充，这也是该产品的定位所在。
第二点在于技术上的优化。相较于大厂，秘塔的计算资源十分有限（不足千分之一），但团队凭借多年积累的大语言模型相关研发经验，和各类算法和工程上的优化，实现了快速迭代。在大模型落地时，降低了模型的通信量，以维持大语言模型的高效训练。
这背后也离不开团队的技术实力。
秘塔科技CEO闵可锐，是复旦大学计算机系校友，随后前往牛津攻读数学系硕士、UIUC攻读计算机博士，师从马毅教授；除此之外，他还拥有丰富的产业经验，曾担任玻森数据CTO&联合创始人、猎豹移动AI实验室负责人，并参与过谷歌AdSense基于内容广告建模组点击率预测项目。
工程负责人唐悦，同样复旦计算机系校友，他研发过多款APP、游戏及工业机械臂等，曾在著名编程竞赛平台TopCoder上取得构架组排名第一。
总的来看，产品化经验、技术上积累以及团队实力的叠加都是“加速”的原因，也就不奇怪秘塔对话写作猫为何能率先上线了。
至于仍然存在的一些bug，开发人员也进行了解释，并表示：已在持续优化中。
比如像面对重复性问题会无法理解语义。团队解释称，这是因为模型记忆力“太强”了——
模型会“看到”之前自己的回答，从而比较“偷懒”地采用之前的回答。
还有像不支持英文，但仍有英文回答的现象。这是因为他们内部准备的是简体中文训练数据集，其中不可避免会出现部分英文内容，比如英语教学的文章。
在下个版本中，他们将加入英文语料来提升英文的理解和回答能力。
除此之外，团队还提及了这几个方面的计划。核心有两个方面：持续迭代产品，优化数据和算法。
持续迭代产品这块，开发程序让用户体验正是他们的思虑所在。
任何好的产品都离不开用户的反馈。CtGPT在去年底发布，很重要的一个原因也是希望得到大量用户的测试和反馈。
我们也在程序中设置了反馈机制，争取不断迭代优化，让更多的用户认可对话写作猫的价值。
至于像核心数据和算法这方面，团队也在持续优化中，英文和代码生成能力也将在后续版本中上线。
国内CtGPT产品现状如何？此番首个CtGPT产品开箱即用，再加上此前高校开放类CtGPT产品内测，可以看到，国内类CtGPT产品已呈现出百花待放、百家争鸣的景象。
他们或来自大厂、高校机构，亦或是如秘塔科技这样技术驱动的创业公司；他们进度不同，有已经正在内测、或者已处于上线前夕的团队，也有的才开始将CtGPT作为企业重要的战略方向，从头打造为自身场景赋能；当然更多的，是基于已有技术的升级迭代，而CtGPT的出现则刚好验证了他们的技术选择。
在CtGPT以惊人的速度在全球爆火出圈之际，OpAI的首席执行官Sam Altman曾坦言：
CtGPT是一个糟糕的产品，它真的不是为使用而设计的。
现在确实是一个激动人心的时刻，但我认为距离拐点还为时尚早。
深究原因，绕不过去的一点，就是CtGPT没有事实的概念，无法判断对错，导致它有时候会“说谎”。因此，如何让CtGPT真正能够“使用”，也成为全球躬身入局的玩家需要应对的难题。
如今国内CtGPT玩家百花待放的同时，他们也逐渐进入产品冷静期——
开始思考自身定位，如何将CtGPT“用”到场景中去。
随着对话写作猫的发布，国内CtGPT产品大致可以梳理成三类。
第一是实用工具类。围绕着CtGPT的通用助手特性，通过对话的方式来解决人类日常问题。
这其实是CtGPT技术落地中最直观、也是最快能产生价值的一种方式。
当中代表就是秘塔对话写作猫。在CtGPT发布之前，秘塔写作猫就已经有多年相关产品经验——以AI助手的角色在学界、产业界出圈。
对他们来说，如今对话写作猫的发布，其实也是进一步完善了自己的产品体系。
第二是对话聊天类。这一类倒也并不陌生，是在AIGC典型场景下诞生的AI社交产品。有了CtGPT加持，不仅验证了AIGC乃至AGI的技术趋势，从产品的角度来看，还可以丰富他们的表达和组织语言的能力。
像AI对话软件Glow、小冰等产品，也都在这场CtGPT浪潮中吸引着资本市场的目光。
不过他们需要应对的，是更严格的监管和更复杂的内容审查能力，从最近CtGPT黑化、Bing发疯等现象就可见一斑。
第三是产业类，这是以百度、科大讯飞等为代表的产业玩家，他们本身有深厚的技术与生态积累。
但场景中的高质量数据要求，以及专业性强、容错率低等特性，决定了他们需要彻底解决CtGPT“一本正经地胡说八道”的问题，这显然也不是短期可以实现的。
总的来看，国内玩家的角色定位逐渐明晰，他们都有各自的场景和数据。但不可否认的是，要让CtGPT能真正用起来，核心依旧绕不开技术。
从CtGPT已具备的能力来看，它在长文本理解、代码生成、逻辑推理等功能上都做到了令人惊艳的效果。这一点国内的确存在一定客观差距，需要持续不断地迭代和追赶。但技术上一旦实现，结合场景数据也能快速落地。
开箱即用，就是最快、也是最有效的迭代方式。
一如CtGPT刚上线之时，一方面，用户给出直接的技术反馈，开发者来以此对症下药。当时网友吐槽数学逻辑性不强、存在事实性错误等问题，OpAI在后续更新时也在逐渐解决优化；
另一方面，用户充当免费“提示工程师”的角色，帮助产品解决更多长尾场景，激发更多技术能力。比如就有人在GitHub上梳理了CtGPT的提示词文档。
秘塔科技在此先行一步，值得更多玩家参考。
感兴趣的旁友可戳下方链接或进入微信小程序“对话写作猫”，抢先体验啦！
玩耍地址：
https://xiezuocat.com/ct
— 完 —
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