在2016年高考结束、满分作文尚未出炉之际，人工智能小冰的两篇命题作文被。与之同台比拼的还有80后作家安意如、专栏作家潘采夫、诗人廖伟棠等，按要求在时间内完成当年的高考作文。
最后的结果显示，小冰的作文能力与不少网民想象中的人工智能存在不少差距，小冰的文字虽然不乏文艺气息，但最为集中的槽点是：字数不够，竟然没到字数800字的一半，多少有点不合常理。
从底层逻辑来看，当时的小冰拥有一个基于神经网络的学习模型，这个模型以段为基本单位，逐句阅读文章，学习基于上文生成下文的语义规律，从而在给出题目后并由人工写出每一个段落的首句后，模型自动生成剩余的句子。
“以前的机器学习更多属于自动化的范畴，人工智能模型根据输入的内容，可以去完成同样的任务。而现在的大规模语言模型改变了这种模式。好比教一个孩子游泳，结果发现他会爬树、踢足球，打乒乓……它有了自主学习的能力，或者说它从之前的语料学习过程中，获得了承担新任务的能力。”网易有道首席科学家段亦涛在近日的直播中称。
段亦涛认为，和之前能够交互的模型非常不一样，ChatGPT更像人了。这种技术突破常大的进展，“在这个技术成熟之前，我们都谈不上人工智能，它出现之后，我们才摸到了人工智能的门槛。”
据21财经援引业内人士消息，拥有1750亿个参数的GPT-3因其巨大的每秒浮点计算量，单次训练成本达到460万美元。眼下最主流的英伟达A100芯片，单次训练的使用量应达到数百片，成本在3000万元左右。
这注定是一场只有巨头才有入门券资格的游戏。那么问题来了，教育公司如果想要入局分一杯羹，是否有能力或者说有必要再造一个大模型？还是说通过购买调取现有大模型，进行更偏自身业务属性的调适？
段亦涛曾在上述直播中称，“这次技术更新是一次性的创新，但在细分场紧急迫降脱丝袜景的应用过程中实际上并不需要这样一个大而全的模型，更需要一些纵深向的探索。比如，有道正在探索ChatGPT同源技术AIGC在学习场景中的落地，这个过程加深了我们对于ChatGPT的进一步理解。”
西部证券在日前研报中指出，中国AIGC产业仍处于发展初期，最先兴起的是AI写作和语音合成模块，虚拟人概念刚兴起，底层技术较国外仍有较大差距。众多国内厂商从内容布局入手，目前商业模式不成熟，还停留在免费引流阶段。