OpenAI 模型本身变强，一定会有很多已有的 APP 受到影响。
比如
Langchain
把很多模型和外部的东西接在一起，但
Microsoft 365
发布之后，
Microsoft
就把这件事情做了，
Langchain
就很大程度失去了存在的意义。
第一波 OpenAI 踩中了 local optimal，有了简单的对话能力，第二波会不会
OpenAI 出来几个人把模型 reproduce，说明技术壁垒不是那么高。因为 machine
learning 训练的参数不会特别多，不是特别复杂的系统工程，这样给其他竞争者
不会有太多的希望。
OpenAI 技术博客里讲，内部有一个非常 Scalable 的训练框架，使它有
predictable scaling 的能力，参数加到多少，训练能够无缝完成是很重要的。因
为使用数据训练模型需要人为干预，很难自动完成。有很多的细节，比如有可
能梯度爆炸，或者 Loss 跑丢了，这时候就需要人为 roll back，把中间的脏训练
数据踢掉。所以无缝的自动训练需要很强的认知框架及训练系统。
OpenAI 这次将组织架构公布，告诉大家不是只有一个模型训练组，而是很多组，
每个组都有明确分工。有极强的壁垒，短时间很难超过。
Reid Hoffman 公开表示自己去年 8 月的时候就拿到了 GPT-4，原始版本能力更
强，这大半年的时间其实是在解决风险。公开 GPT-4 是一个很大的系统工程，
能力越强、风险和挑战越大，要避免大家用 GPT-4 作恶，比如教人们制造炸弹，
搞破坏等。从这个层面看，OpenAI 领先其他竞争对手很多身位，包括 Google。
6) 从 GPT-3 到 GPT-4 能力的暴涨，从算法、算力、数据三要素来
分析：
