国外《大西洋月刊》5月19日文章内容，真题：ChatGPT已经过时了 人工智能技术正面临着一场无音改革，这一技术不但超过书面语，结合各种新闻媒体，更是在向着更高尚目标勤奋，即更加全面深入地认知世界。ChatGPT才6个月大，就已开始变得落伍了。
ChatGPT正式公布App 苹果公司iOS手机客户端可进行下载（IC photo）
这一款程序流程以及“血亲”，被称作大中型语言模型，根据应用统计学方式，预测分析、构成句子并给予表述。科研人员用大量文字练习这些程序，前提条件是觉得在不一样配备下对设备进行强制语料库喂食能够提升预测力和流程智能水准。这类文字最大程度地AI开发方式一直是以往几年来的流行。
但是，相近第一代ChatGPT的语言模型已经离场，随之而来的是能够解决图象、声频乃至感观数据信息的设备。这类创新模式很有可能体现了人们对智能更人性化的了解，是模拟少年儿童仔细观察全球开展学习的初步试着。公司也可以借此研发能力更专业的AI，从而把它集成到更多中。除开GPT-4和Bard，很多程序流程也是有分别开发设计的拓展作用。这些程序被称作跨模态实体模型——文本和图象全是这其中的模态分析——很多科研人员期待能借其将AI提高到新境界。
理论上说，跨模态方法来处理纯语言模型的关键难题——即便流畅地串连英语单词，却难以把它同定义、见解、事物或主题活动结合起来。了解更多的类别的数据信息，可以帮助AI模型对环境因素开展想象力和互动，开展贴近实际输出，有时候为了处理问题而编造实情。假如实体模型开阔视野，自主编造事情的概率也会减少。跨模态实体模型的构建并不是新事物，但近年来，AI科学研究的几项重要成效促使跨行业方式更加行得通。
这些变化也存在着实际缘故，由于无论互联网技术看上去多少，AI可用作练习的文本总数是有限的，其流程的经营规模敏感度，及其可应用的计算水平，都需要遭受实际牵制。相较于ChatGPT，跨模态AI在认知世界和表达流畅方面的提高仍有待探讨。很多程序流程都已经被确认存有一定程度的不够，但科学研究还是处于初始阶段，不久将来仍将不断提升。
若想要让AI模拟人类的思路，大家还有很长。提升喂食的文本信息难以解决AI模型误差和虚报难题，扩展喂食数据的类型也不一定会处理这类问题。假如程序流程聚集了有出入的文本和图象，其导出依然是不利的，并且传播方式会范围更广。对比只有处理语言模型，跨模态AI对某些特殊实际操作很有可能更敏感，比如对图像重要像素的伪造。除开智能化方面，跨模态AI也是非常好的商业服务出题。