前言

近年来，随着人工智能的深入研究和发展，智能模型也层出不穷。以 ChatGPT 为代表的自然语言智能模型不断迭代发展，为我们带来了各种各样的方便和帮助。

ChatGPT 的问世

ChatGPT 是自然语言处理领域中的一种深度学习模型。它通过大量数据的输入和学习，对文本进行自然语言处理和生成。随着一系列的技术优化和迭代更新，当前的 ChatGPT 已经非常强大，其生成的文本质量也越来越高。最新版的 ChatGPT-3 甚至能够以人类方式与人交谈，表达各种想法和思想。它的优势在于，可以根据输入的语义和上下文，快速生成合乎逻辑、通顺流畅的文本。这对于很多领域的人工智能应用都有着重大的意义，例如智能客服、文章生成、翻译系统等等。相信 ChatGPT 及其后续模型的不断进步，必将推动自然语言智能处理领域的快速发展。

谷歌：“人类最强大模型”

而据 Wired 周一报道，谷歌 DeepMind 的联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 者接受采访时表示，谷歌正在使用 AlphaGo 的技术制造名为“Gemini”的人工智能系统，该系统将比 ChatGPT 的模型更强大。

Gemini 与 GPT-4 性质相似，是一个处理文本的大语言模型，目前 Gemini 仍在开发中，这个过程将需要数月时间。Hassabis 指出：

团队将把 GPT-4 的技术与 AlphaGo 中使用的技术结合起来，旨在赋予该模型新的能力，如规划或解决问题的能力以及文本分析能力。

 

在高层次上，你可以认为 Gemini 是将 AlphaGo 系统的一些优势与大模型的惊人语言能力相结合。

AI 更高级形态=AlphaGo+大模型

人们普遍认为，像人类和动物那样从物理世界的中学习经验，对于人工智能的发展非常重要。一些人工智能专家认为，语言模型通过文本间接地学习是其发展主要的限制。

而 AlphaGo 的优势可以解决这一点，2016 年，DeepMind 设计的 AI 系统 AlphaGo 以 4 比 1 的比分击败了世界围棋冠军李世石，是史上首个战胜围棋世界冠军的机器人。

AlphaGo 基于 DeepMind 开创的强化学习技术，该技术通过让 AlphaGo 反复尝试并接受表现的反馈，学会处理需要选择采取何种行动的棘手问题。同时，AlphaGo 使用了蒙特卡洛树搜索技术方法来探索和记忆棋盘上的可能行为。

技术的背后支持 

但 ChatGPT 的绝佳表现背后离不开大量的数据输入和计算支持。对于普通开发者来说，想要自己开发一款这样的智能模型是非常困难的。

低代码开发平台也为 AI 技术的发展提供了强有力的助力，比如 JNPF 快速开发平台。在本文中，我们将结合 ChatGPT 的发展和 JNPF 低代码平台的优势，探讨这些模型和工具对于 AI 技术模型发展的积极影响。这就是低代码开发平台的价值所在。低代码平台允许开发者使用不同的拖拽式组件和模块，在不需要复杂编码的情况下快速开发应用程序。

JNPF 快速开发平台作为低代码开发平台的一种，具有许多开发者需要的功能，如图形化开发及表单设计、流程自定义等等。此外，JNPF 更是将人工智能技术普及到每一个开发者的工作中，将 AI 技术与 UI 开发紧密结合，降低 AI 技术的使用门槛。例如，JNPF 提供了智能单据识别和文字识别，使得开发者可以更轻松地完成自动化业务流程和数据录入。同时，低代码开发平台还使得智能模型和应用程序的集成更加简便，有利于提高开发效率和降低开发成本。开源地址获取：http://www.jnpfsoft.com/?from=infoq

小结

总的来说，智能模型和低代码开发平台是两个看似互不相关的领域，但实际上两者之间有着很强的联系。智能模型能够为低代码开发平台的功能开发提供更好的技术支撑，而低代码开发平台则使得智能模型的开发和应用更加普及和便捷。JNPF 作为低代码开发平台中的一种，充分发挥了对于智能模型发展的积极影响作用。因此，对于企业而言，学习和掌握这些新的技术和工具是非常必要的。只有这样，才能更好地应对社会和经济的快速变革，抓住机遇实现发展。

综上所述，随着智能模型的不断发展和低代码开发平台的兴起，我们相信在未来的日子里，这些工具和技术会继续带给我们更多的帮助和便利。由于它们的结合必将进一步推动整个人工智能领域的发展和进步。