Bard，谷歌备受困扰的AI驱动聊天机器人，正逐步提升处理逻辑与推理任务的能力。据谷歌今日发布的博文明确指出，得益于“隐式代码执行”技术，Bard在数学和编程领域获得了显著改进。
正如博客文章所解释，像Bard这样的大型语言模型（LLMs）本质上是预测引擎。它们通过预测句子中下一个可能出现的单词来生成响应，这使其在撰写邮件和文章方面表现出色，但在软件开发上却容易出错。
但你可能要问：GitHub Copilot及亚马逊CodeWhisperer等代码生成模型呢？这些并非通用型模型。与利用网页、电子书等广泛文本样本训练的Bard及ChatGPT不同，Copilot、CodeWhisperer等几乎完全基于代码样本进行训练和微调。
为解决通用大模型在编码和数学方面的不足，谷歌开发了隐式代码执行技术，允许Bard编写并执行自身代码。新版Bard能识别需逻辑代码辅助的提示，在后台编写并测试代码，利用结果生成更准确的响应。
根据内部基准测试，谷歌表示新版Bard在“基于计算”的文字和数学问题上的回答准确率较上一版提升了30%。当然，这些说法能否经得起外部测试检验仍有待观察。
Bard产品负责人Jack Krawczyk和工程副总裁Amarnag Subramanya在博文中写道：“尽管有了改进，Bard并不总能给出正确答案——例如可能不会生成代码辅助响应，生成的代码可能是错误的，或者回复中未包含已执行的代码。”但他们强调，“这种以结构化、逻辑驱动能力进行回应的增强功能，是使Bard变得更有用的重要一步。”
今年早些时候Bard推出时，其表现不及Bing Chat和ChatGPT。事实上那次发布堪称灾难，一则广告中出现了Bard的错误答案，导致公司股价短暂下跌8%。
据报道，几位在发布前测试过Bard的谷歌员工曾向公司提出严重担忧，有人称其为“病态撒谎者”，另一人则认为它“毫无用处”。
通过隐式代码生成以及支持新语言、多模态查询和图像生成等增强功能，谷歌正在回应批评并试图扭转局面。
然而，这是否足以跟上领先生成式AI聊天机器人的步伐尚待观察。最近，Anthropic推出了具有大幅扩展“上下文窗口”的AI模型，能够连贯对话数小时甚至数天；此外，OpenAI已开始为ChatGPT支持插件，注入外部知识和技能，极大增强了其能力。