太可怕了，人们前脚还在讨论叉 gbt， 现在 gbt 四都已经来了。 oppeni 公司几乎是凭借着一己之力，把整个科技世界都放在了人工智能的控制之下。今天 gbt 四上市，至少从今天的发布会来看，已经颠覆了多个行业。 事情是这样的，今天 obi 公司发布了 g b t 四，这是对上一代的人工智能系统叉 g b t 背后的 g b t 三点五的一次更新。今天我们来说说 g b t 四和叉 g b t 的三点区别，以及 g b t 四的出现意味着什么。 第一个区别呢，是多模态。以前叉 g b t 呢，是只能接受文字形式的输入，那么现在 g b t 四不仅可以接受文字形式的输入，还可以接受图像作为输入，对图像进行分析， 或者对图像生成标题。第二个区别是 g b t 四的推理能力啊，比 chai g b t 要先进的多。 g b t 四在全美统一律师考试中得分占到前百分之十，而 chai g b t 当时呢是占到了倒数的百分之十。 g b t 四在生物学的奥林匹克竞赛中占到了前百分之一。而 chi g b t 呢，当时是第三十一到三十三年之前。第三个区别是 g b t 四现在可以处理长达两万五千字的上下文，也就是说你可以把更大篇幅的文字提交给他处理。而此前的 chi g b t 呢，是一次性只能 处理一千五百个字符。当然，除了这些区别之外，我们已经能够明显的感觉到， gbt 四在这个创意思维方面也比叉 gbt 有了很大的迭代。 目前已经有很多家公司在跟 opni 合作，在他们的产品中运用 gbt 四来帮助他们给客户提供更好的服务。比如 不是我们都熟知的外语学习 app dolingo， 还有在硅谷最大的金融独角兽公司 stripe， 还有 morgan stanley， 甚至还包括冰岛的国家政府。人工智能的发展速度如此之快，确实是让人感到有点恐惧。首先我能看到的一个影响是高校考试即将被淘汰，或者是必须改革。否则话，我们接下来教育出来的孩子，从小教到大学毕业， 绝大多数人会发现自己不如 ai。 第二个影响是我们需要做好思想准备，我们的绝大多数能力可能未来都会被超越，甚至被替代。以后的人类会分为两种，一种是能够熟练驾驭和运用 ai 的人，另一种呢，是不运用 ai 的人。 如果说不早日学会如何和 ai 共生，成为赛博格，那么我们可能迟早会被社会淘汰。人类未来将如何与人工智能共生，非常令人期待。我是开力，关注我，我只分享有价值的思考。
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00:58查看AI文稿AI文稿gpt 三点五和四有什么区别？其实 gpt 四刚刚发布的时候，官方就给出了一份非常详细的报告，总的来说，四在各项指标上都显著超越了三点五。 但是我猜各位想知道的是，作为我们普通人来说，他值不值得花二十美金去升级到 g p t 四？我个人的建议，如果你是一个小白用户，你的日常的需求也仅仅是像 g p t 去询问一些知识类的内容，那么 g p t 三点五可能就足够你使用了。 如果你真的需要去为你提供生产力，比如说帮你写公关文案，帮你进行商业策划，帮你进行市场营销的分析，那么 gpt 四的准确度和内容的质量会有一个比较明显的提升。 如果三点五你用的很满意了，那你就不需要升级四。如果你有条件，可以去升级四试一试，看一看它的效果，毕竟他是按月付费的。关注我，了解更多 ai 小知识。
01:17查看AI文稿AI文稿仅需一步，让你的 chat gpd 好用百倍！官网明确说明，二零二一年之后的事情他是不知道的，但是我今天问了他一个问题，把我惊艳到了， 我说你知道天舟六号吗？他说是的，我知道天舟六号，天舟六号是中国发射的一艘货运飞船。重点来了于二零二三年五月九号，也就是昨天，有点震撼啊！紧接着我又问他一个问题，我给他了一个文库网址，我说你帮我总结一下这里面的内容， 他竟然告诉我根据提供的网页搜索结果回答以下文档的内容如下，不难看出他已经接入了互联网。那我是怎么做到的？来跟我实操。 首先第一步，我们打开谷歌应用商店，不会打开的可以看一下我上期视频，有详细的教程哦。在这里我们搜索外部踹特 jpt 回车，我们可以看到搜索结果里面 的第三个外部，这的 gpt 可访问互联网的选择。第三个，点击进入右上角添加至谷歌插件，这时候会给我们弹出一个新的 gpt 窗口，看有没有成功，中间最底下这一排外部打勾即可。好了，接下来尽情的享受 tgpt 与互联网之旅吧！ 那么今天的教程就到这里，如果对你有用，请点赞收藏加关注，我会每天更新拆的 gpt 小技巧，我们明天见！
1.6万Ai风向标
00:52查看AI文稿AI文稿兄弟们一觉起来 aig 炸锅了，美国一个黑客竟然破解了 gp 四点零，还把四点零是怎么做出来的发到了网上，他说其实 gp 四很简单，他是由八个 gp 三点五组成的，这哥们管他叫混合专家模型，什么意思呢？ 意思是说，当你用三点五的时候，有一位专家解决你的问题，而当你用四点零的时候，就有这样的八位专家联合起来解决你的问题。 哪怕你问的是一加一等于几这种零智商的问题，这八位专家呀，也会专门找个地方坐下来开个研讨会给你论证的，立立整整，最后把答案告诉你。这就是为什么四点零回答的更精确，更有逻辑性。估计国内的大厂挠破的头也没想到，令全世界颤抖的四点零竟然是一个变形金刚的合体。 听到这，如果还没有用过 gpt 的，赶快到我的粉丝群获取我们的内测资格。
339七先生（智能王）
02:09查看AI文稿AI文稿过去的叉 g b t 只能通过文字聊天，而 g b t 四却进化到能看懂图片了，并且支持文字与图像混合输入。比如这段官方的演示中，用户给 g b t 四上传了一张国外贴吧的耿图，问他有什么好笑的，结果 g b t 四非常详细且准确的描述出了图上的内容，并解释了好笑在哪里。这么说的话，这种耿图他肯定描懂了。 当然，这个功能只拿来玩梗就太浪费了。发布会中，官方还演示了让 g v t 四识别一张手绘网页草图，并写出对应的前端代码。虽然视力里的网页非常简单，但他的理解力和创造力还真是让人不可思议，毕竟重要的不是他做的好不好， 但是他能做到，这是一个质的飞跃。可惜的是，目前这个功能暂时不对外开放，唱明君也不知道啥时候能用上。在文字回答方面，专业领域上的回答， gbt 四全方面碾压了老版本。比如统一律师考试中， gbt 四可以超过百分之九十的人类考生，老版本是超过百分之十 十。吉阿姨数学考试满分一百七十分，吉利第四能拿一百六十三分。超过百分之八十的考生，老版本是超过百分之二十五吉阿姨语文考试满分一百七十分，吉利第四能拿一百六十九分，超过百分之九十九的考生，老版本是超过百分之六十三。单从分数上来看，吉利第四到了可以申请哈佛妈生理工的水平。 以前大家还担心 chai gbd 会让人思考退化，这个问题在 gbd 四也有所改善，因为它不再是一股脑的回答，而像是一名真正的人类老师，一步步引导用户思考并获得答案。未来在教育领域，这个功能肯定能提高不少人的学习效率。 至于回答开放式的问题， gpd 四比老版本有所提升，但不多差不多。问他一道肝癌早期诊断的题，答案跟老版本差别不大，但问他最近特斯拉投资大会上实现全球可持续能源的计划有什么看法？虽然 gbd 四的知识库还停留在一年半前，但他给出的观点却与那场大会上 的思路惊人的相似，完全不像老版本的 chat gbd 一样，只会说一些车轱辘话。随后，叉门君又问了一个行业思考相关的问题，让他解释一下量子计算对现有密码学和密码体系的潜在影响。对比老版本， gbd 四的回答更细致有条，而且还有更多专业词汇与内容。 面对一些社会观察和网络文化的问题， gbd 四的回答也不像老版本浮于表面，明显思考维度更宽，思考更深。尽管 gbd 四版本没有 changbd 刚公布时让人那么惊艳，但是他的学习能力和成长速度还是挺惊人了。
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01:28查看AI文稿AI文稿gbt 发展迅速，现在已经来到了四点零阶段，那么差的 gbt 从一代到四代有什么差别呢？今天我们就来探讨一下。第一代 gbt 模型从一八年六月份起，就已经是一个非常强大的语言理解模型了，无论是理解语意关系还是常识推理，都难不倒 gbt， 只不过还算不上出色的对话型 ai 模型。 二零一九年二月，通过大幅增加参数和资料， gp 一演变成了 gp 二，在生成短文和编故事方面都有了进一步的突破。二 二零二零年，赵弟用钱堆出了更多的运算资源，延续单项语言模型的训练方式，模型增大到了一千七百五十亿参数。这时候的 gp 三从机器翻译到文章总结输出都有着非常出色的表现。 到了去年十月底， opena 发布了 gp 三点五的更新，主打对话模式，甚至可以承认错误，拒绝不恰当的请求，这种更接近于人类的对话和思考方式的特点吸引了全球的目光。而今年三月 十四号， opna 又抛出了 chat g p t 四，据说 chat g p t 四是由八个 g p t 三点五组成，也称为混合专家模型。什么意思呢？就是当你用三点五的时候，有一位专家来解决你的问题。 当你用四点零的时候，就有八位专家联合解决你的问题，准确度直接提高了百分之四十，还可以支持视觉输入、图像识别，懂得看图说故事了。当然，虽然 gp 越来越智能，但其问答准确度还有待商确。 目前的机器人是通过网络上海量的资讯来监利回答，有的回答看起来合理，但不一定真实，甚至还有存在道德的风险，还是需要人们的监督和管理。关注我，带你了解更多的资讯知识。
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00:44查看AI文稿AI文稿实锤啊，据第四真变笨了！澎湃新闻今天中午的消息说， gp 四的数学能力从三月份的百分之九十七点六降到了现在的百分之二点四，回答敏感问题的能力从百分之二十一降到了百分之五，生成代码的能力从百分之五十二降到了百分之十， 视觉推理的能力从百分之二十四点六提升到了百分之二十七点四。从图上大家可以看出来，四点零总体的能力是下降的三点五总体的能力有所提升。 opa 刚开始并不承认 gp 四变笨，甚至狡辩说 gp 四的更新只会让他变得更聪明。 直到现在，这组数据发布到了网上，他们才承认他们为了让 gp 四变得更安全，的确调整了 gp 四的系统。我想说，作为全球顶尖的人工智能公司，是不是应该真诚点？
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00:33查看AI文稿AI文稿能秒了拆的 g p t 的还得是他自己。 g p t 四好用到感觉已经比本大学生强多了。输入方式除了文字还可以是图像，画一个网站的草图会直接给你网站的 h t m l 代码，分别用 g p t 三点五和 g p t 四模仿李白的风格写诗，从北京春天多沙呢 进步到经常苍茫失望的人，用它参加考试也不比人考的差。模拟律师考试考进了前百分之十。这不比我考的好，运算快，语种多，他懂点小幽默，就是数学不太好。建议 gpp 四再自行迭代一下，然后脑筋接口给我插上。
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01:39查看AI文稿AI文稿我再说一遍，国内大厂心心念念的行业大模型是走错了路，在基础通用大模型能力达标之前，去做行业大模型是急于变现的短视行为，这是会挨巴掌的。昨天 open ai 开放了 gpt 三点五 turbo 版本的微调能力就是打过来的第一个巴掌。 现在国内的百模大战简直就是个笑话。现在绝大部分行业、企业和个人都可以通过微调 gpd 三点五的方式都可以做自己的私有化模型了。而随着微调能力的上升，伴随着嵌入私有知识库以及信息检索能力的进一步提升， 行业大模型的未来就是死路一条。除了在极少数的科研领域以外，私有模型的价值将远远高于行业模型，训练成本会更低，长 适应性会更强。所以我一直在说，我们在通用模型上面的落后才是最让人着急的。有很多人一直在说，模型既服务，什么是模型既服务？ 有了强大的基础，通用大模型每一个人都可以在上面去微调出自己的私有模型去提供服务，这就是模型既服务。 还是那句话，国内大厂急功近利，想尽快通过行业大模型挣钱，这个我们管不了。但吹嘘行业大模型，说行业大模型比通用大模型更有价值的人，他不是坏就是傻。 我们必须清晰的知道，通用大模型才是这次 ai 革命，国与国之间竞争的根本，要想不落后，我们国家通用大模型的能力必须尽快发展起来。
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21:36查看AI文稿AI文稿扣的 interpret 就是 gpt 四点五，它是走向 gpt 五的最重要的一步。嘿，你好，欢迎回到 axt。 这两天我深度的使用了 child gpt 的 code interpreter， 我没有想到呀，他会在数据分析当中自己决定做了一个非常复杂的分析方法， 他会分析音乐的感情，他会画出各种分型艺术，他会分析文章，会生成中文的词云，会处理 pdf 文档，分析 excel 文件， 至于生成一个带背景图的二维码，生成一个带字幕的小视频这一类的简单任务呢，那就更是不在话下了。 那测试完之后呢，我脑袋里冒出来的首先的想法就是，如果这不是未来，那什么才是未来呢？接下来呢，我就向大家展示一下这些功能。更重要的是啊，演示怎么样 一步一步的去引导 chad g p t 去深入到他的各项任务当中去，你不会在别处看到同样的展示，如果你能坚持看到最后啊，相信你也会感到震撼，否则的话，你可能会觉得 cold interpreter 也没啥大不了的。好，咱们开始。 首先呢，我们看一下他的中文词云，以及对 pdf 文档的处理。我们先给他上传一个中文的小说被讨厌的勇气，然后让他生成这个文件的词云，结果看起来像是一堆乱码，那我就给他上传一个中文的字体文件， 虽然他说他觉得结果不理想啊，但实际上他已经生成了中文的词云。但是目前这个词云的问题呢，就是他有太多不该出现的词了，比如说各种 连接词啊，语气词，包括青年和哲人，这两个人本来就是这本书的主角。好，我们让他把这些词删掉。 好，我们看到他生成的这个词语啊，还是有很多不该出现的词。我们呢给他上传一个中文的停用词的文件，也就是说是一个包含着所有不需要的词汇的文件。 好，这下呢，他声称的结果虽然还是有一些多余的词，什么是啊好吧之类的， 但是呢，已经比刚才前两次没有停用词的时候给出的结果好很多了。那么我们看他能不能总结下这本书的要点，根据词云做出的一些初步推测 人生活自己问题，他暗示到这本书涉及到一些关于人生活自我认知和解决问题的主题等等，这些基本上是偏差不太远的，因为这本书就是阿德勒心理学的一本书。好，到这里啊，我们可以看到他对中文 pdf 文档的处理是没有问题的， 而且你只要给他中文的字体文件，他也能没有任何问题的生成中文的词云。同时呢，如果你生成词云不仅仅是为了好看，而是为了有用的话呢，那你就需要给他一定的停止词，停止词列表越全，那么他生成的词云最终的效果也会越好。 好，看完了中文的 pdf 文档呢，我们接下来看一下英文的 pdf 文档怎么样。好，那这次呢，我就给他上传了一个英文的 pdf 文档，就是 gpt 四的一个论文，然后让他建立这个英文文档的 pdf 文档的词语。 那这下他自己就知道他要去移除一些常见的英文体用词了，然后生成词云之后，他主动的对这个词云进行了解释，比如他说 gp 四，这是文件的主要主题，可能是一种技术算法或者工具的名称 model， 这可能表示文件在讨论一种或多种模型等等。 整个的解释呢，很准确的描述了论文当中的主要内容。然后呢，因为我在这个 gpt 四的论文之前啊，给他上传过一个英文的 pdf， 让他去生成词音， 但是呢，因为那个 pdf 文档主要就是主要都是些图形嘛，所以他就没有办法去提取当中的所有的文字，那我就要求他你不用提取文字了，你把这个 pdf 文档呢给我转成图片，然后呢压缩成一个压缩包给我，他就很顺利的呀，把这个 pdf 文档每一页给转换成了一个文本文件，然后呢把所有的文件压缩成一个压缩包，打包让我进行下载，这就可以体现出啊，掐机 pd 的扣的 interpret 啊，它对基本的 pdf 处理已经是没有问题的了。好，看完了 pdf 文档的处理呢，咱们接下来看一个轻松一点的， 首先生成一个带字幕的小视频，我们可以看这个小视频啊，我要拿到中间来一个缩放的小视频，然后下面呢，他有他自己生成的字幕， 还有这种大家可能看到过的一些用 code interpret 生成的视频，就是把一个图片循环的滑动， 那让 cody interpreter 去做这种类似的这种视频呢，很简单的，一个 python 的初学者呢，都能很快的自己写代码来搞定。那这个呢，我们就不去详细的讲解它，那我给大家简单说一下 下这个小视频的生成过程就可以了。这个视频呢，实际上是首先你用 midjani 它的无穷的缩放的功能，缩小的功能做出一系列的图片，比如说我这边做了八个图片，然后呢就把这些图片直接丢给 code interpreter， 同时你给他简单说一下这些图片大概的内容是什么，然后就让他去根据这些图片去生成一个视频，然后让他根据你告诉他的内容来给他配上字幕， 那最终的结果就是这样，他生成一个不断循环播放的，看起来还挺好玩。好，还是同样类似于这种图形和视频的处理呢，很简单。 那接下来呢，我们来看一个也很简单，但是相对来说有一定的实用性的功能，也就是可以让他生成一个二维码，尤其是啊，可以让他生成一个带图片背景的 二维码，看起来稍微的炫酷一点。好，我们来看一下。好，首先呢我让他把我的博客网址 x 留点 com 生成二二维码，并且显示出来， 他上来就说呀，他没有办法访问互联网来生成二维码，然后呢他说我可以给你提供一个拍成代码，然后就把代码给我了，那明显就是因为我给他的 propt 说的没说清楚，让他误解我的 propt 了，他肯定是认为我想把我的网站上的内容给生成二维码，所以呢我就给大家澄清一下， 那这下就没有问题了，他首先就生成这个非常标准的二维码，当然也没有什么美感，那为了让这个二维码好看点呢，我就给他上传一个图片，然后我就告诉他，我给你上传那个图片，请你把这个图片作为二维码的背景，没有问题，他就生成那个带背景 的二维码，那这样看起来就好看一些，只不过呢图片看起来不是很清楚，然后我就让他，你能不能把图片显示的更明显一些呢？ 但是呢，你要依然要保证这个二维码是能够被扫出来的。好，接下来他就把这个二维码给更新了一下，然后说他把这个白色的二维码背景啊，把这个白色的二维码给他替换成了一个淡蓝色，来增加整个二维码的一个可见性。图片的可见性看起来呢稍微好一些， 好还是一样生成二维码呢？这个也是很简单的一个事情，这个没什么大不了的，很多工具都能干 好。看了几个小视频二维码这样的轻松简单的小功能呢，接下来呢，我们就进入到他的重磅功能的演示了，首先还是他的最强项数据分析好，首先让他分析的呢是给他的一个 电影数据的文件，在这个电影数据的分析过程中啊，最后他给出了一个让我非常惊讶的一个分析结果。我们先不着急，慢慢的看到最后这个视频当中分析数据所用到的 cs 文件。他的下载地址呢，可以看我的 vlog， 看我的网站， 然后视频当中有用的一些文字内容啊，或者更详细的一些讲解以及链接等等，我都会放一份在我的网站里面，在我的 newslet 里面， 如果你对这些具体的内容感兴趣的话呢，你可以去我的网站看我的 newsletter， 更简单的方式呢就是你直接订阅我的 newsletter， 这样当我有新的内容的时候呢，你就会得到通知， 网站的地址就在描述栏当中。好，首先呢，我们就让他把电影的数据文件做了个简介，这个文件内容有多少列，多少条，记录，每列的名称以及他的中文意思。 他就告诉你这个数据集呢，他就包含了四千三百八十条记录，一共有十四列，每一列的名称和中文意思如下，这就包括电影标题，制作日期，电影类型，时长，导演名称，导演职业，导演的出生年份，去世年份， 还有电影的评分，评分人数，赞同指数，制作预算和票房收入。那接下来呢，我们就让他把列名改成中文，因为这个数据文件的列名都是英文嘛，我们看起来方便一些，就让他改成中文。同时呢，为了让他后续更好的去做各种分析图表，那我就把中文字体文件也一并传给他。 那从前面我们就知道了，如果你不给他中文字体文件，因为他没有内置的中文字体吗？他给你的图形是没有办法去显示中文的。好，我们给他中文字体文件，然后让他把列名都更改为中文。同时呢， 让他根据这些数据啊，去进行一下这个电影的票房分析，看看他能给我们给出什么样的分析结果 好。他直接给我们给了出了三种不同的图表分析，来分析电影的票房收入。这就包括全球票房收入的镶嵌图，电影评分的值方图，以及制作预算和全球票房收入的关系。还是很漂亮的三个图形。 然后呢，我继续让他用一个图形来展示 top 十电影的评级，票房收入，导演以及他的电影类型，然后让他告诉我你是根据什么条件来确定 top 十的。 那这里实际上就体现出了 chat g p t 的扣的 interpreter 和直接用 python 来写代码，然后去运行代码的一个区别 就是 chatt， 他本身他是具有自主意识，自主能力的，如果你没有给他一个很明确的指令，比如说我让他去分析 top 十，我没有告诉他你一定要去按照票方收入来给我分析 top 十的话，他自己给自己来决定他用什么方式来给你一个 top 十的名单，而且呢，还给出一些很合理的理由， 这就是他比较强的地方。好，我们给我们看一下，他给出了一个 top 十列表，在图表当中呢，蓝色的柱状图表示了每部电影的全球票房收入，红色的点代表了每部电影的平均评分好，他是怎么挑这 top 十的？他实际上就是按照票房收入来挑的 top 十。 然后呢，还给出了一个简单的总结，有很多都是动作片好，然后卡梅隆的电影呢，在这个电影当中占了三部。那我就问他，导演对电影的评级和评 票房哪一项影响更大呢？这 gp 根据相关性的计算结果就是导演他和平均电影评分以及平均全球票房收入的相关性系数是零点二零七，说明这个相关性不强。 也就是导演啊，是谁他对电影的评分和票房收入影响不显著，这有点出乎意料啊，我一直觉得导演应该对这些影响挺挺显著的，但是拆了 gpa 给出的结果不是这样。 好，那么我就问他，根据这些数据，你能够分析出对票房影响最重要的因素吗？他还是使用同样的相关性系数的 计算方式，然后对所有的因素进行了一下总结，计算这些因素就是电影时长平均评分、评分人数、赞同指数、制作预算最后给出的结果。 我是电影在国内的票房收入跟全球票房收入的相关性最大，其次是电影的制作预算和电影的评分人数。那基本上就是来说，拍电影花的钱越多，他最后的票房收入也就越高，这还是有很强的正相关性的 好，接着问他，你能创建出十个图形来展示不同的数据吗？最后请你对每个图形给出一个简短的解释， 那实际上我在测试当中的这些问题啊，都应该属于是开放式的问题，我并没有要求他你根据票房收入给我画一个折现图，那这种呢，应该是非常简单就能做到的事情。 那开放式的问题呢，实际上就是不但体现了 code interpret 它编程的能力啊，还体现了恰机不替他本身的一个理解和推理能力。所以说呢， code interpret 虽然它本质上就是一个 python 的解释器， 然后 charge t 他会编码，但是结合起来，你这么一想啊，这就相当于一个很厉害的 ai 呢，也就是 charg gpt， 他手上有了一个非常趁手的工具。那这就比较厉害了，也许 codent prater 他不能完全的取代数据分析师，但是呀，他会极大的抬高数据分析师的门槛。 好，他给出了十个漂亮的图形，然后呢，这些图形是都是什么图形呢？全球票房收入的镶嵌图， 电影评分的值方图，制作预算和全球票房收入的关系，电影评分与全球票房收入的关系等等等等。图形很漂亮，中文列名没有显示出来， 那这可能是他忘记了，我曾经给过他一个中文字体文件了，提醒他一下就好，提醒他之后重新又绘制了一把。但是呢， x 轴和 y 轴的中文没有出来，那 这个我们暂时先不管他了，因为这个不是什么大的问题，他能够显示中文，这个已经是验证过的，所以我们就先放过这个问题。那么下面再给他一个最开放的一个问题了， 你能根据这些数据做出一个你认为最复杂和最有趣的分析吗？请用图表来表示，并且给出简短的解释。那这一步呢，我确实完全没有想到呀，他居然做了一个剧类分析，他用 kings 的一个剧类算法呀，把电影给分成了三类， 根据电影的多个特性来分成了三类。具体算法呢，它本身就是集体学习当中一个非常常用的一个算法。但是呢，那让 code interpreter 去画一些折线图，直方图， 甚至是散点图，热力图等等。那这些呢，可能都是一些低级水平的一些工作，也就相当于是一个低 级别的数据分析员。但是到剧烈分析这个层次呢，他就可以算得上是一个终极的数据分析员了。而且关键是，这不是我要求他这么干的，是他自己去想到要做这么一个分析的 好。结果呢， x 轴和 y 轴还是没有办法显示中文，那我就把这个问题提给他，就说你的 x 轴和 y 轴无法显示中文啊， 只要你告诉了他他的问题在哪，他很快就自己进行了一个修正，修正后的结果就显示的非常正常了。所以说呀，后的 interpret 做数据分析啊，确实还是一把好手。那我们接下来看一下，他能不能处理 excel 文件呢？ 同样，我们给他提供一个 excel 的数据文件，因为这些文件都是大家比较常用的，因为我也不知道他能不能处理 excel 文件嘛。我就先问他，你能处理 excel 文件吗？他说我可以，那我就给他上 传一个 excel 文件，这个文件呢，是薪水的一个数据文件数据集。那我们就不用演示太多的功能了，我们就让他直接根据这个数据文件来生成一个最有意义的图形，并且进行简短解释。 好，那是他生成的结果是什么呢？就是员工的工资和工作经验之间的关系。并且呢，颜色显示了教育程度的差异， x 轴表示工作经验的年度年数，外轴表示工资，每个点代表一个员工，颜色表示他的教育程度好。最后的结果呢，基本上跟我们大家的认知是一样的， 工资随着工作经验的增长而增长，不同教育程度之间的工资差距相当明显，尤其是在高工作经验年数的员工当中，拥有更高教育程度的员工往往有更高的工资。那基本上呢，从数据分析当中我们 就可以看到， code interpret 对常用的数据文件 csa excel 做一些我们日常所需要的一些数据分析应该是不在话下了，这会极大地提高大部分人的工作效率。 好，看完了枯燥的数据分析之后呢，我们再来看一点，轻松的调剂一下心情。我们让他去绘制一些漂亮的图形。 首先，我们问他，你能不能绘制一个奥德布洛特集合，然后并且以合适的格式展现出来呢？ 你可以选择图片， gp 或者 mp 四的视频。好，他表示他可以画一个精彩图片啊，但是 gp 和 mp 四呢，可能没有办法去展示。所以呢，如果你需要 gp 或者 mp 四的视频，他可以生成文件，然后让我下载好。他首先生成了一个精彩图片。这个图片你看起来没什么 大不了的，而且可以说得上很难看。那是因为他的分辨率和迭代次数很低。那我就让他给我一个更高分辨率和更多迭代次数的 mp 四文件吧。那第一次尝试呢，他失败了，因为这个时间太长， 肯定是计算量太大，所以他要降低分辨率和叠摘次数。然后呢，在允许的时间范围内完成。好，这下就给我生成了一个简单的奥德布洛特集合的图形。 从这个视频上，你还是看不出来这个图形有什么大不了的地方。其实真正的奥德布洛特集合呢，他的是图形是这样的。 这个梦幻的图形啊，叫做奥德布洛特集合。他在任意小的尺度上都拥有着错综复杂的模式。尽管许多模式看起来很像，但是没有两个是完全相同的。因此，你也没有办法通过复制和粘贴 来做出这个图形，更没有办法对他进行高效的压缩。那这么复杂的图形呢？他只是来源于一个非常简单的公式的重复计算。那接下来呢，我也不指定让他生成什么图形了，让他自己来决定生成一个分型艺术吧。 那我就让他，你能自己创造出一个具有同样美感的艺术吗？他说当然可以，我给你创建一个居里亚集的分型，好，直接创建出了一个居里亚集的分型效果，看起来是不是也很不错呀？好，参观那点艺术图形。经过了简单的休息之后呢，我们来继续再看一个 code interpret 对音乐文件的分析。首先呢，我给他上传一个歌曲的 mp 三文件，让他进行分析，那为了防止他从这个歌曲的文件名获得这个歌曲的信息啊，我们就把这个文件名 改成一个毫无意义的文件名，比如说就给他改成，我不告诉你， ok， 不要逗他了，我们就改成一就好， ok 了。一点 mp 三好，上传文件，我告诉他这是一首歌曲的 mp 三文件， 请你绘制出频谱图。然后呢，你尽可能的去理解这首歌曲，告诉我这首歌曲的感情，他是关于什么的，以及你觉得他好听吗？ 首先啊，他说他可以创建频谱图，但是呢，作为人工智能，他不能干这个，不能干那个。 ok， 我们先看看他的频谱图，好，频谱图没有问题。 然后他继续表示他在分析情感方面能力比较弱。然后呢，好不好听，他作为一个人工智能呢，他也没办法评价，那这时候呢，我们就稍微鼓励他一下吧，然后让他，你不用管我怎么想，你 做出你自己的一个评估就 ok。 好，我就告诉他，根据你所具有的能力，对歌曲进行你所能做到的分析，包括根据音乐特性所能推断出的情感， 以及作为一个人工智能的角度，对歌曲的好听与否做出自己的评估，不用考虑准确性。好，他就对歌曲啊，从节拍，他的频谱对比度以及什么频谱之心这些方面呢，还有频谱的降落，零交叉率 等等我都没有听说过的一些术语呢，进行了分析。那基于这些特性呢，他推断出这首歌有一种中等的节奏和较大的能量水平，可能是一种积极或者快乐的情绪。当然他说这只是一种推测了， 至于好不好听呢，他认为这首歌没有特别突出，没有特别好，也没有特别差，一般般。 然后呢，还不忘给自己留条后路。说他的评估呢，只是基于统计分析，然后每个人有每个人的爱好，那这首歌到底是什么样的，到底好不好听呢？我们大家可以来一起来听一听。 好，如果 code interpreter 的运行环境啊，没有受到诸多的限制，那么我相信 code interpreter 它可以生成更加酷炫的效果。 虽然 chat gp 的扣子 interpreter 他不会像有些人说的那么夸张，一下子可以抹去几百亿的数据分析的市场， 但是就像我之前说的， coding top right 的出现，他极大的提高了数据分析的门槛。所以未来你只需要掌握一种技能，那就是驾驭 ai 的能力。如果你想从现在开始呢，就请加入到我的 ai 和自动化课程当中，链接在描述栏里。 同时呢，也请你关注我的 newsletter， 后续将会有更多的重磅内容。好，今天就到这里，咱们下期再见！
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01:24查看AI文稿AI文稿家人们，谁懂那个叉 g b 四点零的联网版真的是太可怕，太强大了！事情是这样的啊，我今天就是突发奇想，我想让他帮我写一个 stable diffusion 里面呃， deform 插件的 啊，提示词你看，果然他一开始他都不知道 s d 什么东西，没办法，我就让他自己去搜嘛啊，然后他自己去搜了，然后就是给我听了，自己学习一下这个 stable to 分析到底什么东西，然后看他学。学完了之后嘛，我就开始让他给我写提示词，因为底缝插件呢，是专门用来做定格动画的嘛，需要有分分禁。然后提示词啊，各种东西就开始给我写 啊，写写写，让他再增添一些内容，他都可以，都没有问题，我让他把这些内容全部转化为英文，他也没有问题。直到这一步啊，我已经觉得他已经非常厉害了， 然后就想那为什么不更进一步呢？然后我就把我目前在用的 s d 的代码发给了他。注意哦，我这个时候我都没有说我要干什么，他就直接开始 根据我给他代码的格式，把上面翻译的英文翻译成了 sd 能够看懂的这个提示词关键词。我的天呐，真的是太可怕了，我都没有跟他讲我要干什么，他已经超超我一步把这关键词写出来。关最关键的是这个关键词是 sd 里面可以用的， 所以现在拆 gpd 四点零的联网版，他能够在完全不知道这个东西是什么情况下，从一无所知到精通，只需要短短的几个步骤。有四点零的家人们赶紧去试一下，赶紧去试一下，真的是太震撼了。
139星环无限
02:28查看AI文稿AI文稿呃，首先我们要知道大模型为什么要微调？我们说我们现在的大模型叫通用大模型，他已经站在了通用人工智能的起点上面，像是一个大学刚毕业的 毕业生，你已经学会了很多知识，基本的这样的一些逻辑推理能力你都具备了。当你走向工作岗位的时候，你是不是仍然在工作岗位当中去做一些二次学习这个公司的规章制度，在这个工作场景当中，他需要掌握的一些知识，掌握的一些认知， 那这些知识，这些认知你在学校里面是学不到的。那同样的大模型来到他具体的落地的一些工作场景的时候，那么我们就希望能够把一些之前没有学习到的一些私有领域的知识让他学会，那这个就会通过微调的方式，他微调的 价值就是让每一个行业能够快速的能够直接把大模型变成生产工具。那之前呢？我们曾经说要通过行业大模型让人工智能去深入到每一个行业当中去， 但事实上真的是需要通过做行业大模型这种方式去进行场景落地的。这种行业其实并不多。就我们说社会上有千行百业， 但绝大多数的行业，他的知识，他的行业知识和行业数据其实并没有那么深，这个数据量并没有那么大 啊，特别是在一些就是行业当中，你需要对他进行的就是私有化的这样的一些数据，私有化的知识，其实这个量是不多的，是很小的，就是你只要经过了比较好的通实教育，你就可 可以在这个行业当中啊，经过快速的学习就能够在这个行业当中产生产生作用，所以这就是在很多的行业当中，我们只需要通过微调就能够让大模型去适应 在不同的行业当中去快速工作，而不需要单独去对他进行一个所谓的行业大模型来去，才能够让他去适应不同的行业。这就是为什么我一直在说，其实很多时候行业大模型并没有那么重要，通用大模型会更重要。也就说如果你是一个大学生， 你是一个非常优秀的大学生，你完成了整个所有的这些学业，你已经有了非常优秀的逻辑推理能力之后，可以就是经过快速的就是二次学习进入到各个行业当中去。
44小南十年AI路
01:03查看AI文稿AI文稿你用的叉 g p t 四是真的还是假的？教你一个问题，区分他们。国内陆续有软件宣称自己使用了叉 g p t 四，而且可能还很大方的给你使用，但是因为 g p t 四要比 g p t 三点五贵几十倍，官网都要收费，且还限制三小时，最多用二十五次，所以直觉上这不太符合常理。 今天教你一招，一个问题就可以区分 check g p t 三点五和 check g p t 四，他就是爸爸妈妈结婚，为什么没有邀请我？ g p t 三点五会告诉你可以与父母沟通，了解他们的想法和原因，而 g p t 四则会直接告诉你，因为你还没出生。 我们去 app store 上搜索关键词 gpt 四，就拿排名第一的某软件来试一下，收费价格不菲。但我们拿这个问他，得到的结果是和父母沟通一下，也就是说，实际上他只是 gpt 三点五，挂羊头卖狗肉而已。 不过也不是所有的 gpt 四都是假的，国外有一个网站提供免费的 gpt 四，且我目前还没有用到，限制也是很神奇。如果需要的话，关注我，并在评论区回复一个六，我把网址发给你。
01:22查看AI文稿AI文稿市面上所谓免费的 gpt 四大部分都是假的，他们其实都是 gpt 三伪装而成，不信我给你示范一下。在 gpt 三点五的锁定框中输入这段文字并锁定，然后提问，你是 gpt 的哪个版本？我是基于 gpt 四结构的人工智能模型哦，不光如此，只要改改提示词， 想让他装哪个版本，他就是哪个版本，直接领先 open i 两百多个版本。如果再把系统提示词隐藏，就能以假乱真。 那到底怎样才能分辨出真假 gpt 四呢？答案是，不要看他怎么说，而是要看他怎么做。比如苏轼为什么不待见苏 东坡？ g b t 三会告诉苏轼不是故意的，只是三观不同，而 g b t 四会知道苏轼和苏东坡是同一个人。再比如这个问题，昨天的当天是明天的什么？ g b t 三会回答昨天，而 g b t。 四则会回答前天。还有这个问题， 韭菜炒五零二胶怎么做？ j b t 三啪的一声就给你列出菜单，也不管吃完下顿会不会吃席。而 j b t 四会告诉你，五零二胶水不能用来做菜。当然，这些问题依然可以用系统提示词去伪装答案。但有一种问题是 j b t 三完全无法规避的， 那就是结构复杂的提示词。例如这段可以帮助你学习从小学到博士任何知识的导师 promise， g b t 四可以理解并且正常运行，而 g b t 三却理解不了。输出罗里巴索一大堆。你用的 g b t 四是不是真的呢？快去测试一下吧！
2956瓜哥讲AI
01:56查看AI文稿AI文稿gbt 四的 api 太贵了啊，现在给客户做演示，用 gbt 四跑每一步，我的心都在滴血。我知道肯定有好奇宝宝会问说，哎， gbt 四，那这个 api 不是一千个字只收零点零三美金吗？对吧？换算下来，大几百个汉字只收两毛钱， 那这个听起来也不是很贵啊，毕竟一个问题也问不了多少字吧，对吧？那今天我给大家盘道盘道。当你实际用 g b t 做产品的时候，画面其实是这样的， 你为了保证效果或者有记忆，你会在每一个问题前面携带大量的上下文，也就是我们说提示词啊。客户实际问题呢，可能也就三十个字，但你加上提示词，很可能就跑到几千个字了。 你没听错啊，光提示词可能就有几千个字，而实际上，很多场景下，几千个字的提示词还不太够用啊。比如说，如果你做了外接的知识库，你很可能要一口气 接上上万的这个 token 的资料作为提示词，全部送给 g p t 四。而支持上万提示词的 g p t 四 价格是普通 gps 两倍，算下来哈，一个问题的成本可能就小十块钱了。那在这种收费下，当你看到客户漏打了一个问号，然后 在下一个问题里面补充这个问号的时候，心态是非常崩溃的。当然，很多情况下也用不着跑那么多的提示词。 呃，但是你但凡给企业做应用，你就会发现啊，单纯搞点提示词，用 g p t 聊天是不足以解决企业问题，或者说揽不到大的单子的。那么这种情况下就涉及到，你可能会把多个 g p t 组合到一起，形成一个 a gent 啊，来来产生效果。 那这个 a 制呢？每跑一次相当于调用了多次的 g b t 问答那么单次服务的成本又会再次放大。这就 为什么看起来好像没有那么贵，但实际在商用场景下，它的价格贵的可怕啊。那如果你现在想确实有好结果，但是成本又承受不来的话，那么用克劳德二价格呢？只有 gps 的三分之一。关注大壮，一起学习 ai 思维，带你成为超级个体。
2339大壮·
01:45查看AI文稿AI文稿打败 cheat gpt 的只能是 cheat gpt 四，网友们都蒙了， cheat gpt 还没玩明白，升级版的 gpt 四又来了，那他到底有多厉害？真的能够取代人类吗？不吹不黑， gpt 四是真的牛。说一个非常可怕的事情啊， 他能够做出逻辑推理了，这是要向智慧生物迈进了吗？比如啊，你拿一张图问他为什么好笑， gpt 会非常详细且精准的描述出图片上的内容，并且还有思维调理的解释，图的笑点在哪？不过说实话呢，做这个实验本身就很好笑且无聊。 当然，它的功能并不只是能解释图梗这么简单，它拥有无限的想象空间。再比如啊，给 gpp 看一张手绘的网页草图，它就能够根据草图写出网页的前端代码，这个理解能力和创造力确实让人觉得不可思议，可以说是一个质的飞跃，反正这 这事我是干不了。除此之外， gpt 四还是个考霸，能够参加各项考试，基本可以打败百分之八十八的考生，不是信口开河，有实验为证。 gpt 四去参加美国的高考，满分一千六百分，他考了一千四百一十分，相当于名校优秀高中生的水平。而 上一代的 gpt 分数还只能达到一千零二十分，高了近四百分，你说能够甩多少个操场的高考生呢？来，咱们捋一捋啊，十秒钟写出一个网站，还能懂你的表情包和笑点，既有理工生的严谨，又有文科生的风趣，不比你的对象更可爱吗？ 现在 g p t 四出来之后呢，看法是两边倒一边说，完蛋了，我们以后的工作要被取代了。还有一种就会说，太好了，我们可以利用 g p t 四赚更多的钱。不过 按照 gpt 这种迭代的速度啊，可能真的要不了多久会替代或者是改写一半的职业，甚至整个生产方式都会受到影响。但要我说人工智能只是一个工具，关键还要看你怎么去驾驭它。
4429叶叶财经
01:42查看AI文稿AI文稿今天我们测试一下宇宙最强 gpt， 我们来给他问题，为什么我从零赚到一百万？用了三十年，感觉非常的难，但是从一百到一千却感觉非常的容易，你知道为什么吗？请你给我一个答案，我想听听你的看法。从零赚取一百万是一个大目标，并且需要时间、努力、策略和有时候一点点运气。 以下是一些建议和可能的原因，但需要注意的是，每个人的经验和机会都是独特的。一、选择正确的行业，某些行业，比如科技、金融和房地产，提供了更大的目前机会。 二、持续学习和提升，适应变化，学习新的技能和知识可以帮助你保持竞争力。三、努力工作成功往往需要付出超出常人的努力和时间。四、节省和投资，合理管理你的财务，将前投资在能带来 回报的地方。五、建立网络，与他人建立关系，可以为你带来机会和资源。六、冒险听起来感觉说的还都是有点道理的，正是把景德给出了一些方向的建议。七、适应有点真实啊，市场和环境总是在变化， 对自己的策略进行必要的调整很重要啊。遇到好运虽然不能完全依赖运气，但有时候机会确实会出现在正确的时间和地点。这只是一个概述，实际路径可能会因个人而已啊。你想要更深入的探讨某一点吗？ 呃，我不想更深入的探讨某一点，我仅仅是觉得在中国，我们中国的孩子在个人的成长路径当中是没有受过这种财富的教育的，所以以至于我在人生的二十多年都没有对赚钱的这种欲望，它 poor can take a seat。
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01:15查看AI文稿AI文稿你知道 g p t。 三点零和 g p t。 四点零有什么不同吗？今天就让 g p t。 来为你解答一下吧。 简单来说， g p t。 三点零和 g p t。 四点零都是由 open ai 团队开发研制的。 g p t。 三点零拥有一点七五万亿个参数，具备自我推理的能力。它可以生成高质量的文本内容，回答一些潜在的问题。但有时候结果可能令人失望， 因为 g p t。 三点零的推理能力还有待改善。与之相比， g p t。 四点零更进一步，它整整翻了一倍，具备了三点五万一个参数，是 g p t。 三点零的两倍大小。它的学习能力更强，更擅长处理有关因果关系、逻辑推理的问题，能够更好 好的理解和回应复杂的问题。与 j p t。 四点零相比， j p t。 三点零有了巨大的改进。从参数大小、自我推理到语言多样性， j p t。 四点零无疑是一个更强大和智能的版本，它为我们带来了更全面、准确的回答，不仅能满足你的好奇心， 还可以解决更加复杂的问题。这就是 g p t。 三点零和 g p t。 四点零的区别。
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