根据我自身对普通ai和目前流行的chatgpt了解的知识储备，以及一些相关资料的参考，我可以给出以下回答：

1. 数据规模和训练算法：ChatGPT在训练时使用了大规模的数据集，这些数据集来自互联网上的各种文本资源，使得模型具有更丰富的语义理解能力。同时，ChatGPT还采用了先进的训练算法，如自回归生成模型和迭代式训练方法，使得其在生成文本方面表现更加强大。

2. 模型架构和技术创新：ChatGPT采用了Transformer架构，这种架构在自然语言处理任务中表现出色，并在机器翻译、文本生成等领域取得了重要突破。此外，ChatGPT还引入了一些技术创新，如使用掩码语言模型和注意力机制，能够更好地处理长文本和复杂语义关系。

3. 预训练和微调策略：ChatGPT通过预训练和微调两个阶段的训练方式，使得其具备了更好的泛化能力。预训练阶段通过大规模的无监督学习来学习语言模型的知识，微调阶段则通过有监督学习来针对具体任务进行模型优化，从而更好地适应特定领域和应用。

4. 开放合作和资源共享：ChatGPT的开发者OpenAI致力于推动人工智能的发展，并采取了开放合作和资源共享的策略。他们公开了大规模的预训练模型和相关代码，促进了全球研究者和开发者之间的技术交流与合作，这使得ChatGPT能够得到更广泛的优化和改进。

需要注意的是，这只是一些可能的原因之一，国内AI在其他方面也有很多优秀的成果和创新。同时，技术的发展是一个不断演进的过程，未来国内的AI技术可能会有更多突破和进步。

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