《ChatGPT背后的秘密：人工智能如何“欺骗”我们的视觉》
这篇文章讨论了关于天文物理学家指出Bard给出的第三点错误，以及ChatGPT如何利用维基百科语料训练来提供看似专业且深入的解释的问题。
《BardAI产品经理质疑大型语言模型可信度》
这篇文章讲述了谷歌和Discord共同邀请Bard的用户参加了一次专属聊天室，探讨Bard的效用和实际应用，但由于Bard product manager Dominik Rabiej质疑大型语言模型的可信度，引发了对Bard的质疑声音。Rabiej建议只在创意和头脑风暴等领域使用Bard，并将Bard用于编程。他还强调了Bard新增的“仔细检查回复”按钮的重要性，以及避免在对话中分享私密内容。
《清华团队揭秘商用多模态大模型的漏洞：GPT-4V、谷歌Bard攻击实验》
本文介绍了清华团队近期研究成果，针对多模态大语言模型（MLLMs）的对抗鲁棒性展开研究。以GPT-4V、谷歌Bard为代表的多模态大语言模型在实际应用中存在安全隐患，其视觉模型对抗鲁棒性差。研究团队采用自研的Common Weakness Attack（CWA）方法，攻击结果显示攻击成功率较高。此外，研究团队针对Bard模型的防御机制进行了评估，发现其存在人脸检测和毒性检测等防御机制，但对抗鲁棒性仍需提高。
《ChatGPT火爆背后：谷歌(Google)的挑战与应对》
随着ChatGPT的崛起，谷歌面临巨大压力，推出自家的ChatGPT（Bard）。Bard基于谷歌的研究成果，采用大型语言模型（LLM）技术，尽管目前仅支持英文，但表现仍然不错。体验后发现，Bard能回答很多问题，但并非所有问题的答案都是一致的，这也体现了该技术尚处于不断优化阶段。