怎么用chat gpt分析快乐8
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01:09查看AI文稿AI文稿嗯，很好，我们都知道这个拆的 gd 是一个很神奇的工具啊，他回答问题的质量其实很大程度上取决于我们提问的质量。今天老哥给大家分享一个万能的模板啊，能让拆的 gd 快速完成编程，然后实现我们需要的数据处理。 这个模板就三个部分啊，第一部分是给他带入一个角色，第二部分是表达希望他具有的这个能力。然后第三部分啊，他是直接提出我们数据处理的这个需求，那比如说现在我们让他预测一下这个混凝土的强度啊， 啊，大家看到了啊，他就开始帮我们写这个代码了，然后写完的这个结果我们直接 copy 一下啊，那这个结果我们粘贴到拍子里边试着运行一下啊， 他算了一会，已经给出这个计算的结果，这个代码我是没有改过的，大家看非常的方便。那同样的，前面的表述我们都不改啊，我们换一个问题啊，让他对这个鸢尾花数据集构建一个可以进行分类函数啊，大家看他就开始生成了，那我们把它生成的答案再次粘贴到拍子里面算一下啊，大家看啊，他已经算好了，这个计算的结果 还是非常不错的，所以说现在我们用 chitgp 确实还是能省很多的时间的。呃，如果大家想比较系统的学习用 chitgp 来完成一些这个数据分析啊，建议大家看一下这本书啊，这本书就是教给你在不同的场景之下如何有效的提问，然后让 chitgp 给你生成比较满意的这个答案啊，如果学会了之后，还是能节省我们不少的时间的啊。好的，谢谢大家。
4244草原蔡徐坤
16:40查看AI文稿AI文稿你好，今天咱们来介绍 chat gbt 里面的 code interpreter， 我们来看看它是什么啊？这个首先呢，它是一个我最近看到给我提供的新功能，因为现在啊，它是在一个灰度当中， 说白了就是先给一部分用户来试用，哎，如果大家反响不错，并且也做了一定的改进，他就再继续的把这东西推而广之，给更多的用户。 那么我前两天看到，哎，这个出现了，叫做 code interpreter， 在这个我这个选单里面啊，现在好几个了，我看着很开心， 呃，还是 alpha 状态，就是一个最初的测试版本。那么我当时一看他啊， called interpreter， 我当时想到的是什么呢？我就犯了一个错误，我顾名思义或者叫望闻生意啊，是想到 这东西呢，既然是这么写，那一定是什么呢？他就是代码的解释啊，代码解释我用得着你吗？对吧？因为什么呢？拆 gbd 就能干啊，而且干的还不错。我这个代码让他给我看这里都每一句是做什么用的，他一般来讲给我们解释的也是非常靠谱， 所以我就没当回事啊，实际上大错特错，为什么？因为这个东西绝不是你放一段代码，他给你解释啊，然后给你返回这个解释结果，绝对不是啊，他是干什么的呢？他是这样，呃， 它是代码的执行器，就是它可以执行代码，以前呢，你用 check g b t 或者 g b t 四给你写了代码之后，哎，然后这个代码怎么用呢？你得把它拷贝到你的环境当中，对吧？现在不需要了啊，它 甚至允许你上传文件作为输入。大家都知道我们做很多的这个编程啊，都需要有输入的文件，输入的数据，对吧？他允许你上传文件作为输入， 然后啊就在自己的环境当中给你做这个代码的处理，不需要你把它拷贝到什么 viro studio 啊，猪比特 notebook 呀，或者是在线的运行环境当中去运行代码，看结果了， 直接都在这做了一站式的包圆完成啊，而且它不仅可以给你直接显示结果，包括结果的绘图，数字这些东西， 甚至他可以给你提供一个结果的下载链接，我输入一个文件处理完了，形成一个新的文件，这个文件他可以在这给我一链接，我一点就可以把它下载。哎呀，这个东西我当我明白是怎么回事的时候啊， 我这个大惊失色呀，其实就在人家这个你你选单的时候，人家边上给你解释啊，我连看都没看，哎，我觉得这就是一种无知吧，这个耽误我好几天来使用啊， 不过没关系，我把这个话告诉了你，哎，你就不会再因为这种错误的判断耽误时间了啊，那么下面我给你演示一下，有了这样的一个功能， 那你可以做什么啊？我们来看看。首先我们先找一个数据集，这数据集呢，我就不找那种太复杂的，我找了一个简单的，就是一个这个结构化的表格数据，这是我上课的时候用的啊，叫做 lonesdale csv， 在之前的文章当中我也介绍过他，不过那是好几年前的事了啊，我估计你可能都忘了。呃，简单来看一下，就是这里面呢，每页 行是一个记录，代表着一笔贷款，然后呢，这里面的每一列，哎，代表着相关的特征，你好比说从第一列是贷款的等级啊，然后呢，这里还有他是不是啊？拥有自己的房屋，你是房子是你自己的，你租的还是抵押贷款？ 然后最后一列非常重要，他就是说这是一些历史数据吗？就是这笔贷款最后到底是不是 成功的收回，也就是他是不是安全，对于这个放款人来说，那么这里头，嗯，负一代表，哎，这笔贷款最后完了，这个收不回来了啊，这个就是一个，呃，不安全的，或者叫不良的贷款， 哎，如果是一，那就是最后，哎，连本带息都收回来，非常好啊，是这样的一个数据集，那下面我 我们就来把这个数据机放到 code interpreter 当中，看它的效果。呃，首先是上传，上传呢，在这个界面当中，你会看到一个很不起眼的啊，我这里给你加了一个红框，哎，让它醒目一点，实际上特别，呃，细小的一个上传的这样的一个按钮，你得按一下它， 这就可以上传文件了。上传之后他会进行分析，这是他给我分析的结果，对于每一列，他都给我讲这一列是干什么的啊，讲的是一清二楚。于是呢，我就点击这里面有一个收 work， 就是你看看他究竟在做什么， 哎，我一点我发现啊，他是怎么做到的呢？他的代码运行是这个样子，他这里头实际上是去读入相关的数据，并且他会看这个结果，因为他看这个结果，所以他大概能够判断 出这里面都有什么，他是通过这样的一些结果，然后把它反馈回你好了，有了这一步，下面我们开始输入提示语了。第一个，我觉着你跟我拿英文对话啊，很别扭，你给我拿中文说话，所以怎么办呢？我说请用中文翻译上面的内容， 并且对于专业术语加以简单明了的解释啊。我们来看看他的反馈结果，这里面把所有列的解释不仅给你翻译成了中文啊，而且如果你对比就会发现，这里头可循环信贷利用率这些 原先是没有具体解释的，而这里面会给你介绍他是一种什么样的信贷形式，然后反复借款和偿还都会给你列出来。哎，这个证明确实，他是按照我们的要求，遇到专业术语，那就给我们加以解释。 在最后他提出来，请告诉我，您希望用这些数据进行何种分析或任务。这时候你就可以要求他，好比你给我做一个什么样的分析，比如说某一个变量啊，你给我画一个他的统计图啊，看一下他的分布，这些都可以， 但是啊，但是那就没劲了嘛，对吧？这个每一步都需要我人工参与，为什么我还需要你这个 ai 呢？ 所以我的办法是这样的啊，你自己，哎， ai 啊，你能否根据目前的数据集 思考他可以做哪些分析，请一步步思考，并且给我你有信心的答案啊。这个我这样要求完了以后，这是结果，他把可能分析的类型在这里给我们列出来。第一个可以做描述性的分析啊，这样就是一些基本的数量分布等等。第二 二步，做相关性分析，把一些变量之间的关联进行相关的总结。第三个他要构建预测模型，这里提到了决策术，随机，森林逻辑回归等等等等。而且还说啊，要分为训练级和测试级， 非常好啊，非常好。这个有时候我学员都记不住这事啊，他们直接训练级验证级啊，就上了啊，这个他知道哎，用 测试机来评估这个相关的性能，我觉得非常好。前三个都很好。第四个我觉得有点问题，因为他说的还是贷款是否安全的标签， 而且他说用分类算法预测是否安全，这里他说的虽然和前面使用的不一样，比如说这里提到了支持向量机， s v m 啊，朴素贝叶斯，但是，但是，虽然你用的这些 模型不一样，但你要做的事实际上是一样。所以我觉得在这里面四和三是重复了，但是咱们是拿 ai 当助手，又不是拿他当枪手，对吧？你，你写的不对我告诉你啊。第四就不用做了，咱们来把前三个做一做， 这里为了展示的方便呢，我一次只让他做一个，下面是给你看看啊，做的这个效果，迪士宇请先做。第一步就是描述性分析，然后呢，这是他给我的结果，非常快啊，非常快。然后在这里他告诉我多少条的记录 啊，最常见的等级，贷款等级，哎，平均来看有多少的贷款申请者被雇用不足一年，然后这个平均雇用年限啊，平均债务收入，哎，贷款的期限的最多的数量。然后呢，是哎，有没有重大 负面公开记录，所有这些东西咵一下就给你列出来哎，如果你感兴趣的话，还可以在这里点击首 work， 你看看他究竟是怎么给你做出来的啊，这里咱就不展示了，因为这比较简单，我们来做第二步。第二步是 我让你给我做相关性分析，你看看现在他做的结果啊，这里面 short emp 和 emp last number 之间存在负相关性，因为短期雇佣和雇佣年限是相反的概念，非常好 哎， d t i 和 real n t o 之间存在正相关性，债务收入比高的贷款申请者往往会使用这种相当于循环的这个信贷。 然后呢，哎，这我就不一一的给你念了啊。但是在这里说，哎， saflons 和以下的这几个变量呈现一定的互相关系啊，就是说那些，哎，债务收入比比较高， 然后呢，这些人可能你贷款给他就不是很安全，对吧，但是这里，尤其是我喜欢最后，这个 相关性不意味着因果非常好，非常好啊，这个，这个，我，我希望我的学生也能理解这一点，这些相关性的强度都不是很强，因此我们要考虑更多的变量交互和非线性关，非常棒啊，这个就属于知其然也要知其所以然，我觉得很好。 那么他执行的代码，我打开看了一看，实际上就是做了一个相关性的检验啊，如此而已，但是通过这些，他就可以给我们解读出很多有用、有趣有价值的内容。 那下一步提示于自然，就是让他给我做第三步了，预测模型。这里呢，为了让他能够做的更加谨慎，我说一步步思考与展示，你有信心的结果，你看看啊，哎，这是他 他的结果，这里面首先他要做数据预处理，然后选择模型，第三步训练，第四步评估。很好啊，那么他在这里面选择模型是直接的已经做出一个最终的选择，就是要做一个 啊，随机森林，因为他说他在各种问题上，我这里主要指的应该是这样的数据，规模不是很大，几万条实在算不上大数据啊，而且是结构化的，这样的表格数据确实随机森林一般表现出非常好的效果。 然后呢，他就开始陷入长考啊，其实这个不是一个思考的过程，是一个编程的过程啊，在这里他在编制程序，他编制程序是这个样子，就是真的是在对数据及进行处理，包括读者编码、冠、 hotting， coding 等等等等啊，我觉得以他做的严谨 啊，在我的这个积极学习课上啊，这是可以通过的啊，下面呢，他告诉我们说这些步骤，哎，预处理完成了，那么现在他把所有的这个分类变量啊，都已经做数值化的处理， 那么训练级有多少？测试级有多少？这个我们可以看到，基本上是按照四比一来划分的，然后随机森林模型 在下一步，这时候模型训练就都已经做完了，然后他说下一步我们要用测试机来评估性能，但是我不放心啊，我想看一看你这模型怎么训练的，对吧？我让他给我看一下， 其实就是哎 random forest classifier， 然后在这里来进行这个相关的训练处理，我觉得哎做的中规中矩也就没问题了，这是结果，结果都在这里给我们展示了出来，测试及 上的准确率百分之六十一点七，高不高？嗯，不高，确实不高，对吧？这个也就是说有接近百分之四十的可能性，预测会错误，但是他这里解读了，说比随机预测百分之五十要好一些，仍有提升空间。然后他告诉我几个可能的改进策略， 我看了一下啊，哎，其他模型对吧？呃，模型的参数，网格搜索，特征工程啊，很重要，对吧？ 然后更多的数据，这个这就算了，因为我们现在就这点数据啊，哎。然后后面还有这，这句话我觉得写的非常好，不仅仅提高准确率，还要考虑解释性，哎。训练和预测的时间， 我觉得这个回答的从我做继续学习这门课的教师的角度来看啊，这个要是学生每次都能达成这样啊，我该多开心呢，对吧？那么下面我这个提示 你猜是什么？哎，是不是说我选定其中某一种方式，然后让他来照这个方向来做？答案是不是这样啊？既然你给我画了道，那我才不走呢，对吧？我让你来走，我说你能否实施改进策略啊， 并且在同样的测试机上进行测试，你看这句话是干什么？这句话是，既然你有提议好就由你来执行， 那么他给我直接的来说他要做什么？首先他使用梯度提升数模型啊，然后简单的超参数调优啊，把这个 nsd matters 这个参数 以三种不同曲值来进行测试。同时他告诉我们，如果是实际操作，我们应该考虑更复杂的策略，例如网格搜索，对吧？但是他说那花更多计算资源，说白了就是，哼，他不愿意 花那么多钱帮我干这事啊，这个计算资源就是钱呐，这，这个话没说错啊，所以他就开始来干了，这次他把原来的百分之六十一点七的准确率， 就是原始的随机森林模型，现在已经提升到了百分之六十四点九，不仅如此，还有给我提示啊， 哎，现在有一些改进，但是还有其他可能的改进策略，哎。另外就是要考虑相关的一些其他指标，特别是类别不平衡的情况下，要是只看准确率是不对， 我觉得说的非常好，非常好，好，那么这个演示给你做完了，我给你谈谈我的感受啊，我的感受是这样惊艳，真是惊艳的，因为以前啊，这个中间的搬运代码出了问题，再去找他，这，这太麻烦了，对吧？咱是懒人，就不乐意干这些麻。 但是现在这些都不用，你就跟他对话，你就给他布置任务，甚至你让他自己思考自己该做什么任务啊，让他给你干，并且，哎，分析得当，执行流畅，这，这是我给他的评语啊，我觉得这个非常好，那么我推想一下，这意味着什么？有了这样的功能， 现在很多小伙伴是什么呢？拿到数据对吧？这个数据显然是因为他要研究某一个题目，他搜集来的，拿到数据之后他不知道如何分析，哎，这也是前几年你会看到各个学科的人都跑去学拍嗓啊的原因，为什么？因为他们觉得学会了拍嗓或者学会了二啊， 这样就可以让他能够对手头那个数据能够进行合理的分析，并且得出正确的结果。以前呢，是坐拥一座金山，但是呢，他没 没法去把它用起来，哎，他们希望通过这种方式用起来，但是要在从前，你要想把它用起来，你可能得学一门课， 至少你也得买一本相关的书来看，对吧？但是现在你可以把这东西扔给 charge bt， 就是 code interpreter， 它的这样的一个功能，直接把你的数据扔给它，它的分析结果我搂着说啊， 超过入门水平就是你自己去学到入门，你不一定能做到这个程度，这是我给这个东西的评价， 我想给他证个明啊，这个东西我觉得与其强调他的作用方式就是我能在这执行代码，所以我叫 code interpreter， 我觉得呢，更好的一个方式是我强调你能做什么，你的能力，能力在哪？我认为它应该叫做 data analyzer 啊，当， 当然了，你说你这起的就非常的偏颇，对吧？他除了对于你这个种数据的分析啊，比如说这个描述统计，统计推断、构建模型这些东西还能干别的呢？没错没错，但是我觉得要是想把一个功能哎，让大家更快的熟知， 避免很多人拿到这个功能他都不想去用啊，例如我开始的这个错误的这个阶段啊，那么我觉得强调一下他的特色能力， 其实可能更有这样的传播的力度啊。这是我给 oppo ai 官方的一个小建议啊，不知道他们能不能看见，哈哈，好，那么临退出之前别忘了关注我的公众号，玉树之兰 b 站王淑怡老师，哎， 如果你觉得这则视频对你有帮助，欢迎点赞评论转发。我是王淑玉老师，我们下次见。
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01:15查看AI文稿AI文稿i should have to leave me when i needed you the most cause i don't really know how to tell you you're in a better place with so it's gonna hurt。 现在你。
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02:44查看AI文稿AI文稿这个是文心一言啊，百度的文心一言发表了，呃，在今天上午的时候呢，他发发布会之前的时候呢，我就准备发一个视频啊，做亮化分析啊，他和叉 hpt 进行亮化对比， 很遗憾的是发了两次，两次被封啊，如何？怎么改也不行。呃，也不是，是不知道是巧合呢还是怎么样子，反正就是被封啊。所以呢，今天我也就不多说什么了 啊，发表了以后呢，我只说一个真实的情况，这些所有的演示并非现场操作，而是录播啊。当知道这个消息之后呢，我们再看一下百度的骨架的情况啊， 百度股价，然后从下午两点钟开始，几乎最高点，一下子就跌到两点二十分 左右的时候，下午两点二十分，从大概一百三十块跌到一百二十多块，最后又稍微涨了一点点，总共跌价今天是百分之六点几啊，我们看一下其他的，阿里巴巴只跌了百分之一点八九，京东二点六几，所有的都比他少啊，这就是真实的情况 啊，我也就不再评述了啊，我们接着还是看我们的拆 g p t 的情况啊。拆 g p t， 关于图片处理的情况，呃， 很多朋友让我分析一下这个处理的情况啊，那么三点五版本的啊，我们看一下三点五版本的， 这个三点补版本的，似乎可以打开这个图片链接啊，比如说我们选一个小猫咪的照片，然后右键这样这个地方可以看到这个图片的地址啊，我们过来看 看一下，我们再演示一遍。刚才已经演示过了啊，就是，请看一下，看一下图片是吧？图片， 哎，他就出来了，他说一很可爱的小猫咪啊。 那么同样的问题，我们来试一下这个四点零版本的看可不可以啊？四点零版本，这是 model。 四点零的啊，我们试一下，我们试了好多次都不行啊，四点零版本 看很抱歉，作为一个基于文字的 ai 模型， 所以有些时候呢，宣传呢，归宣传啊，事实归事实啊，看到没有，在这方面 gdp 四还不如三啊，这就是真实的情况。
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07:03查看AI文稿AI文稿上个视频火了，我也被骂惨了。看了一下骂我的人啊，主要是分为两派，第一派说这个 gbd 的功能是假的啊，是另外找人配的音。第二派是自己去问了这个 gbt， gbt 回复不一样，说这个内容是我编的，然后再让 gbt 读出来的。咱们先回应第一个问题啊，很简单，你见过会同时说二十种语言的录音演员吗？他会 列出你可以使用的二十种语言， 当然，我可以理解和使用许多语言，以下是其中的二十种，一、英语二、中文三、西班牙语 四、法语德语六、俄语七、日语八、汉语九、葡萄牙语十、意大利语十一、阿拉伯语印第语三、土耳朵语十四、 荷兰鱼十五、瑞典鱼十六、丹麦鱼十七、挪威鱼十八、托尔奇鱼十九、习大鱼二十、芬兰鱼你想要了解其中的哪一种或者有其他问题吗？ 用这二十种语言帮我复述一句话，注意啊，不要遗露任何一种语言，然后在开始的时候用中文介绍这是什么语言。这句话是，哈哈哈，你居然认为这是录音，太搞笑了。 好的，我会在每个班以前用中文告诉你这是什么语言啊。 you uh， 你居然认为这是录音，太搞笑了！ you actually thought this was a recording that's hilarious hahaha， they haven't been hypnotized i can't stop it i'm not gonna ask you 啊哈 ah， you get the movie i was thinking of his soul don't go ah， let's say help me just focus i don't want to myself so we can get outside ahaha， hi， the very open south of commercial， energy， strengths unit and throw up with the earth ha ha ha ha ha， yeah fucking so much to hank a unique regarding head you bought a busy dot head haha dodge activate an option of us that's the humble haha troll to the viracana that the law needs feeling this will do with it haha told the vehicle at dead of mine obtains it deep shot hahaha， so the ridiculous lay on death of the vinyl tarkansette and were shocked hahaha。 不能，你可以做到的，傻子， 哈哈哈 哈哈哈哈哈， 这这鼻涕都出这么长时间了，还有人不知道通过提示词设定人设吗？这个问题用了，只不过我五分钟随手写的一个提示词，现在我从头实操一下啊，看好了， 新建一个窗口，哎，是不是干净的上面没有任何的聊天记录啊，咱们选择也不是联网的啊。然后我把这个提示词发一下， 你看这提示，这提示词里边也没有任何相关的答案是吧？现在开始提分了啊， 给你二点四万亿人民币，但会有一只蜗牛永远追杀你，你干不干？ 呵呵，这个问题真有意思，那指蜗牛走的慢，而我有二点四万亿人民币可以摆架飞机环游世界啊，只要我每隔一段时间换个地方，蜗牛估计追不上我。 再说了，我可以用一小部分钱雇人给我观察蜗牛的动向，但要是真的没有办法甩掉他，那我可真的会被逼疯。不过为了这么大的财富，值得一试吧？干 啊，那如果这只蜗牛每天零点会随机刷新在你周围十公里的范围内呢？而且这个蜗牛什么都可以穿透。 哎呀，这条件太坑了，每天零点都随机刷新，我怎么睡觉啊？不过有二点四万亿还是有办法， 我可以买一个超大的海洋游艇，每天在海上度过。蜗牛虽然可以穿透任何东西，但在水下行进肯定会受到影响，这样给我更多逃亡时间。而且我可以每天逛逛游艇，由高科技装置随时探测蜗牛的位置。 但真的，这里有个问题好捉摸不灵，真想骂人了。不过为了这么大的财富，我还是会接受挑战的。 那如果蜗牛刷到游艇上怎么办？而且这个蜗牛不可以被追踪， 天呐，这蜗牛真是太烦了。如果蜗牛刷新到游艇上，那我只好迅速启动紧急逃生方案，跳到另一所预备的快艇上，速度全开，远离这个游艇。至于 追踪的问题，虽然我不能直接追踪蜗牛，但可以利用大量的传感器或者红外线摄像头来检测他可能的移动路径和方向，提前做出检测，这样我就可以尽量避开他。 哎，那真的是一个让人头大的问题，我要是被追的太紧，估计我真的会破口大骂了。哎，为了这么多钱，我还是要试试看干！那如果这个蜗牛不可被追踪，那你怎么办？ 这都什么鬼蜗牛啊，真是让人烦死了。好吧，不能追踪他，那我就要变得更加集中。每天我都不停的变换住处，待在一个地方超过十二小时。我会在全球设立多个安全屋，并雇佣专家为我设计 最快的逃生路线。其实我觉得最关键的还是我的移动速度要比蜗牛快，只要我保持距离，他永远追不上我，真是的，这问题真能逼疯人， 但我是聪明的商人，一定有办法对准这只蜗牛，干，哈哈哈哈哈。
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00:13查看AI文稿AI文稿当我用 chat gpt 写说课稿时，太智能了，问一个就能答一个，老师们还不快去用。
33877今天学数学了吗🎓
06:25查看AI文稿AI文稿最近啊，拆 gpt 比较火，那看见他能写代码，能出产品文案，我也很好奇啊。那就是对于项目管理这样一个相对小众的专业领域啊， ai 到底能表现出什么样的水准呢？ 我千辛万苦的连上了他啊。总共啊，我提了九个问题，我们注意来看。其中啊，第八个问题和第九个问题，我要特别说明。好。呃，问的第一个问题啊， 如果项目进度延误，有哪些方法可以追回进度？ 这个问题啊，其实根本就不难回答啊，那类似的内容在网上也都是啊，随处可见。那你觉得 ai 回答的怎么样呢？我觉得啊，应该算是及格了。好。第二个问题，怎么做项目计划。 我提的问题不少，他都是啊，开放性的问题啊，他都比较泛。那这样呢，才能够看得出来 ai 的水准。通常来讲啊，回答开放性问题，应该是回答的更加的全面啊，而且要追求尽可能的滴水不漏。但是很显然，这个问题 ai 回答的不太到位。 好。第三个问题，请提供一个项目计划的模板。 这个模板我觉得，呃，大的框架不全，细节他也不够啊。但大致的意思已经到了。 毕竟啊，不同的组织，不同的项目，项目计划应该包含哪些内容，他的差异性是比较大的。哎呀，说的很对啊，这个东西需要定制。那你觉得这个模板怎么样呢？第四个问题，有一家 处在高速成长期的电商，请给出典型的项目风险分解结构，也就是所谓的 rbs。 这是一个相对具体的问题了啊，当我看到答案的时候，我感觉到了一丝惊喜。这是一个小众的问题啊，那平时在网上他也不好去找答案。在面试的时候，我不管是作为面试官还是作为求职者， 都从来没有问过或者说被问过这个问题。那 ai 能达到这个程度已经不容易了。好，第五个问题， 项目管理在互联网时代的价值是什么？这是一个呃让人失望的回答。基本上它是大非所问啊。我们都知道， ai 的回答，它都是源自于互联网上的这样一些数据。输入正确 并不代表着输出正确。但是输入错误一定会导致输出错误。虽然叉 gpt 他收集的数据时间跨度还不是很长啊，但是大概率上，对于这个问题啊，收入和内部的处理不太对。 好，第六个问题啊，项目管理这个专业领域，在互联网时代有没有未来？ 呃，之所以问这个问题啊，那是因为在啊互联网领域，在早些年间啊，项目管理这个专业领域，他被严重的污名化。所以啊，我很好奇 ai 怎么看这个问题。 虽然 ai 给出了积极的反馈，但是我怎么就觉得这个答案他这么像拷贝粘贴过来的啊。他缺少深层次的这样一些分析和思考。 好，第七个问题，你觉得你可以在未来替代下面哪些人的工作？这些人有程序员、测试、运营、产品经理和项目经理。 呃，依我看啊，在目前和可以预见的未来， ai 的定位在大概率上，它是辅助者的角色。它对于工作内容可以数字化的这个职业来讲啊，它会有比较大的影响。 但对于工作内容主要涉及到实际存在的物体，还有人的这样一些职业的话，影响他暂时不会太大啊。那什么时候会大呢？转折点啊，他就是 ai 具备了自主意识。一旦 ai 发展到了这一点，后面就不好说了。 好。第八个问题，老板要做一个成功率极低的项目，如果做砸，我要背锅怎么破？ 呃，偏往事的铁粉应该都知道啊，这是我大概在一年前发的一个短视频里面的内容。 提这个问题，我其实就是想对比一下 ai 和我，谁的内容更接地气，更具有指导性。 但是对于 a 来讲，这个问题可能是太难了啊。我顺嘴提一句，叉 gpt 近期的访问压力啊，应该是挺大的。我每问一个问题，都要报很多次这样的错误，才能够给出答案。 但这个问题我总共提了二十多次，花了将近一个小时也没有能够得到答案。所以这个题 问，我只好放弃。如果没有看过那期啊视频的同仁啊，可以去看看我的那期视频，在有的视频 app 上面，我给置顶了。好。第九个问题，也是最后一个问题， 请聊聊 pm 的职业发展方向。我为什么要去提这个问题啊？这个问题是一些同仁和我咨询的问题。我本来都已经写好了文案啊，都已经录好了视频，只是啊，我还没发。 但是啊，因为上一个问题， ai 他没有给出答案。所以呢，我就把这个问题提给了 ai。 这呢，就是 ai 的回答，答得怎么样，你自己评判啊。在这里啊，我预告一下，偏往事的下一期视频， 我会发布。偏猫的职业发展方向。这个视频。我声明啊，绝对没有借鉴 ai 的内容，到时候你一看就知道了。好，总结一下吧。如果我们把 ai 比作是一个动物， 他的成长是需要我们不断的去投喂食物的啊，而这些食物就是数据。我相信啊，随着时间的发展， ai 终将长大， 但长大之后会不会成为人类的朋友，其实从相当程度上取决于人类自己。让我们拭目以待吧。下期见。
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01:16查看AI文稿AI文稿人生八悟，大彻大悟第一悟，人的命，天注定，生死有命，富贵在天。 命里有时终须有，命里无时莫强求。一切都要顺其自然，你只管努力，上天自有安排。第二五，一切随缘，顺其自然，缘来不惧，远去不留。第三五，知足常乐人生短短几十年，转瞬即逝。 不争才能无忧，知足才能常乐，放下才能轻松，释怀才能舒服。第四五，人生本是一场空，既然我们不能决定生死，那就享受整个过程，享受生活，活在当下。 第五物，人品第一，不媚良。人品永远大于能力，良心永远贵于黄金。第六物，世上本无事，庸人自扰之。越计较，就会越痛苦，越大 大度，就会越幸福。把心放宽了，事自然就小了。把事看淡了，烦恼自然就没了。第七五，智者不言，与世无争不说是一种智慧，不争是一种修行，言多必失，沉默是金，福祸自招。不争无忧。都明白了吗？ 都悟到了吗？有问题评论区我帮你问宇宙 jack g p t。
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