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我花了两百四十美刀买了个 chat gpt plus， 玩了两个多礼拜了，很多思考，开个小专题，四个视频和大家聊聊。第一，我们如何与他共存？第二，一千亿神经元的人脑和一百万亿参数的 gpt 四到底哪个强？第三， gpt 们的天花板在哪里？ 第四， gpt 时代人类的能力模型是什么样？这是基于我粗浅的脑科学、复杂科学和商业方面的知识的一些观点啊。抛砖引玉，邀请你一起思考一下未来。这是第一集 gpt 们来势汹汹，我们如何与他共存？ 最近看到的最靠谱的一个用 gtp 赚钱的就是一个叫 check pdf 的应用，你看，这是我前两天写孩子学习能力和学习意愿那个视频时候用到的论文，丢进去告诉他用中文，让他概括总结，针对某一部分做具体的解释，他都能做到无美 一个月。但我听说这个应用的时候，第一时间不是去用它，而是去看完全不会编程的我，能不能自己构建一下这个东西？于是我就问，拆 gpt， 你能读 pdf 吗？ 我不能直接读，但你可以编程，把 pdf 里的东西读出来再给我。然后就开始一步一步的教我怎么安装 python， 怎么搭建开发环境，需要调用哪些库，帮我生成代码，帮我解释代码除了运行错误，只要复制给他，他就告诉我怎么解决。最后，我成功的读取了一篇 pdf， 耗时九十分钟。按照这样的逻辑呢，你要让 chat gpt 帮你一步一步的操作，怎么调用它的 api 接口，怎么建立用户的数据库、支付链路，前端交互界面？只要你有足够的耐心，是可以独 独立完成这个开发的。虽然凭我的经验还不能判断这事到底有多大的工作量，但五美元一个月啊，只要有几千个用户，养一个小团队，一点问题都 没有。总结一下就是，只要你对你现有行业的用户的需求有深刻的理解，那用这东西构建一个可以做批量服务的工具，就能批量的挣钱。这个事放在以前是不可想象的，我想这就是未来很长一段时间我们和他共存的模式， 众所周知的原因啊，国内用这东西有点门槛。没关系，只要思想不滑坡，办法总比困难多。第二个问题是，啥时候让你我失业？不同行业不一样，但可以确定的是，所有脑力工作者都必须得思考这个问题。 我们从一个小例子开始说这个事，我那天先让拆的 gpt 分析了一下阿塞老师的一篇百万赞的文案，他分析的非常好，感兴趣可以截图看一下啊。然后我就让他用这样的逻辑去介绍一下禅语摩托车维修艺术这本书，因为最近想和大家推荐一下这本书，正在做筹备拆的 gpt 写的这篇稿子呢， 像屎一样啊，我也放在这，你可以暂停或者截图感受一下啊。我的感受是呢，这个家伙你和他说什么事都行，但不能和他谈感情。他的能力在于基于庞大的知识库对信息进行快速的结构化的处理。 他有很强的分析能力，推理能力，构建能力。但是呢，第一，人类不会允许他自己有意愿去开始一件事。 第二，他只能提供信息，一到对信息的具象的、故事性的、情绪性的呈现，他就伪了。 chat tpt 模仿大漠孤烟直，长河落日圆，描述一下阿尔卑斯山。好的，阿尔卑斯风雪连天，清翠湖泊静班陕。清翠湖泊静班陕 出来的东西味不对。所以对脑力工作者来说呢？如果能力是在信息的结构化，信息的分析这一块，你一定会被替代。你的能 必须向信息处理的前端和后端迁移。前端是什么？提出问题的能力？有多少好答案？在等待一个好问题 后端是什么？和人进行情绪连接的能力？还有那么一句话叫，有多少好产品在等待一个好故事？你像钻石恒久远，一颗永流传。当这种并不稀有的碳原子晶体被赋予了情绪价值，他就能透光你的钱包。 话题咱们还会在第四条视频进一步展开啊，那么我把我的能力从信息处理这个区域迁移出来了，到底是暂时安全还是一直安全呢？咱们下一条一千亿神经元的人脑和一百万亿参数的 gpt 四到底哪个强？再进一步的探讨一下这个事。

全网最接地气的第四个 v 四和切尔杰普 t 五点五实测，我将分为四个模块进行测评。先提前声明，一个是开源模型，一个是闭源模型，这两者本身就不在同一赛道，放在一起一模一的对比本来就不公平。 所以这期视频我们只做纯实测，不尬黑也不拉踩，完全站在普通人的实操视角，多场景对比，看看两款模型的真实能力差距。 在开始之前我们可以看到 dipstick v 四现在是兼容 openai 和 styrax 这两套主流接口格式的，所以我直接用 openai 的 sdk 格式在 vs code 的 client 插件上改一下配置，就直接能调用它，不用重新折腾一套新的东西。然后我也单独创建了这个 v 四的 api key， 这里是我的一个基本配置情况。右面的叉 g p t 我 们直接选择 thinking 五点五就可以了。首先我们来做第一个测试游戏，帮我写一个超级玛丽游戏，直接上手能玩的那种，然后同时把任务给到两边。目前看来的叉 g p t 速度是比 deepsea v 四要快一点的。 ok， 一 分钟不到，我们可以看到右面的叉 g p t 已经做完了，然后我们预览一下，然后左面的 deepsea 就 让它继续生成代码哦， 这个金币是顶不了的。目前玩下来这个游戏没有什么特别大的问题，难度还挺高的，他的跳跃和速度是比比正常游戏要快很多， 然后也很容易撞到那个小怪物，我已经玩了很多把了， deepsea 维斯还没有结束，他好像脚上长了个滑冰鞋似的，一往前走就起飞 通关，成功拿到了十八枚金币。 ok， deepsea v 四也生成完了，大概用了四分钟左右，速度上是明显不如叉 gbt， 五点五的这个界面说实话做的是比叉 gbt 好， 因为他有个开始画面更符合我们认知中的这个游戏，哎，但这里有明显的 bug， 往前走一走，地上的这个没有了， 他这个上不去啊，怎么回事？这个美工，我刚想说他做的不错，但是 bug 好 像有点多啊。第一，这个小怪我在这动不了，然后我跳不上这个格子，等于说我就卡死在这了。怎么说呢， 就是叉 g p d， 它的完整性做的是很好的，而且没有什么大的问题，就是美工确实很丑，不得不说，然后也像穿了滑冰鞋一样。但是 deepsea 刚打开，其实还挺惊喜的，因为它的画面，包括这个游戏界面的设计做的非常好，但实际上这个功能呢，漏洞百出， 所以这个游戏就止步在这了。 ok， 呃，游戏测评就到这里。然后我们可以看到刚刚生成的那个超级玛丽的网页，大概用了一块钱的 api。 然后第二个测试，我们来测试一下它的前端能力，我们给他们同样的提示词，这个页面的代码依然是切的 gdp 快 了很多。然后它也调用了这个 canvas 的 模型，我把这个报错问题发给他，让他自己修复一下。哎，好了，已经修好了，我们可以直接看到这个界面了， 其实做的还不错，非常有科技感，但它没有放很多预设的图片上去。我们来试一下这个中英文啊，还不错。 ok， deepsea 生成的界面，它也自动打开了，大家可以看一下右面。首先测试一下中英文 没有问题啊，它这边也没有放预设的图片，而是用了很多 emoji 代替。这里还有一个滑动的效果，就是一个很标志的网站，包括底下的指南品牌。我们 大家可以看到叉 gpt 生成这个网页虽然很快，但是这个页面的完整度。我们可以看到 deepstack 是 优于叉 gpt 的， 因为它完全符合国内的用户习惯， 我觉得在前端页面的设计上， deepstack v 四还是要比叉 gpt 第一版生成这个要好一点的。然后代码就测到这里，我们进入下一个主题，逻辑问题测试。 逻辑问题。第一题就是网上经典的洗车问题，然后我们一起来问一下关于这个问题， d c 和叉 g b t 基本都没有思考，直接给我答案，然后两者的回答都是对的，开车去。然后第二个问题，也是一个比较经典的逻辑问题，然后我们来试一下 这一题， deepsea 大 概思考了二十五秒到三十秒左右，然后他给的答案是左手，叉 g p 给的答案是右手。这题其实在网上有点争议哦，因为他们说现实中我举起了左手，但是题目中说在我的视野中，这是镜子也出现在了画面的左侧，所以应该是同一侧，应该也是左手，对吧？ 当然有争议的问题我们不说这个模型孰强孰弱，然后我们进入第三题，是一个纯逻辑题，关于体面，大家可以直接看一下，我们看哪个模型生成的更快。 叉 gpt 只用了六秒就直接给了我答案，四零五三九二七是对的，因为在之前叉 gpt 五点零的版本，我好像也问过这个问题，他思考还挺久的啊，但是答案是对的。然后我用了 gemini， 包括 deepsea， 甚至用弱的模型，他给出的答案还是错误的， ok， 最后的用时 三分五十八秒，但是他给出的答案也是对的。四零五三九二七，下一个测试关于写作， 我们来写一个自媒体脚本，以及我们办公场景中最常用到的总结周报。首先是自媒体脚本，我们就以我为例，我是一个自媒体博主，然后赛道是 ai 相关，最近换方推出了 deepsea v 四嘛，我们让他帮我出一个两分钟的自媒体脚本口播 啊，叉 g p 只用了十一秒， ok， deepsea 这边也生成好了，我们来看一下两个模块放在一起对比，我看了一下两个模型生成的脚本，其实它的内容上都大差不差，都没有我们想要那种展现出很多参数啊，然后包括很专业的东西， 都是一种比较接地气的方法。然后把 deepsea 的 这个模型官网上的内容总结出来，然后输出成一个脚本。大家怎么看这两个脚本呢？哪个表现的更好？ 下面我们把一段语音转录的文字喂给这两个 ai， 里面可能有一堆语气词，包括转录失败的词语，然后我们看他们总结的周报怎么样，提示词就是帮我总结成一份周报。这里我们不得不说，掐指 gpt 生成的内容速度真的太快了，它又在十秒钟之内给了我答案， 大家可以看一下它生成的这个周报，然后这里 deepsea v 四，它生成的速度也是特别快的，这一次思考可能在三十秒以内吧。然后它基本上就把内容已经全部拉出来了， 我把两个周报放在一起，大家可以自己评判一下哪个写的更好，我就不做过多的主观的评价了，因为整体看下来， deepsea 这里的条理其实是更加清晰的，就是从周一到周五每天的内容。但 拆 jpg 这里就是把一周整体的东西写在一个里面，没有分周一到周五，所以也不存在什么哪个更好哪个更坏，只是切入的角度不一样。 然后我们进入最后一个模块，测试日常我们分为人情世故和旅游攻略两题，人情世故我们就发一些就是类似于申论的题目，让 ai 来回答，看他的回答怎么样。然后旅游我们就直接给他一个两天一夜的旅游攻略，看他写的怎么样。首先第一题 ok， 直接让他开始生成 我们的叉 g p t 依然保持非常快的速度啊，一秒都没有思考，直接给了我们答案。最稳妥版，身体原因版，半开玩笑版，对方还继续夹板啊，我觉得还不错，他虽然做一个国外模型，但是其实这些话还挺体面的，并没有薄亲戚的面子，对吧？ deepsea 大 概用了一分半的时间，然后给我们生成了答案，碗里留菜法，第二个，健康理由，转圈。第三，借花献福，把菜转给舅舅的孩子，这还挺有意思的。第四，反客为主， 这个我挺喜欢，这个蛮实用的，如果是我的话，我一定反客为主，然后给他夹他不爱吃的菜。其实这一点我觉得 deepsea 确实生成的不错，还挺实际的，而且他说人话 像叉 g p p 这个版本还是有一点怎么说？有，有一点 ai 味，太太客套了，但都挺实用的。这边大家可以看一下两个版本的答案，然后给出一些评价，然后我们直接进入第二题， 这也是一个我们非常常见的情景，然后来展现你在工作场景中的高情商表现。叉 g p p 就是 直接生成的答案，它给了我们四个版本，我理解你的事情多，就有几个项目在干， 太 straight 了，太直接了。哎，这次 deepsea 好 快啊，大概用了二十秒都不到答案就出来了。 ok， 那 我们正好直接放在一起比较一下哦。这里生成的内容， deepsea 的 完整度也比叉 g p 要高很多，果然还是国产模型的更懂中国宝宝的体质。 我看了一下，在这一模块， deepsea 真的 完爆拆了 gpt 就是 他生成的。这个答案真的很聪明啊，你看就是说什么，我手头也有急活排满了，你什么时候得来啊？我帮你问问小王小张有没有空，直接转嫁矛盾给其他同事，这一点你看拆了 gpt 都想不到。 然，然后第二点就是我实在腾不出手帮你做完整的，这样我下班前二十分钟帮你过一遍格式和逻辑行吗？就是侧面在跟他说，我没时间帮你做，帮你过一遍逻辑你你自己来做吧。这一点我觉得人情世故这一块， deepsea v 四拉满完全强于拆 gpt， 不 接受任何反驳。 然后人情事故这边就到此为止，我们就不用再测了，然后下面直接让它生成旅游攻略叉 gpt 十七秒开始给我们答案。在 deepstack 的 生成过程中，我们可以看一下叉 gpt 的 这个答案，它推荐青之屋、黄龙、浙大玉泉、四眼井、胡跑、满爵龙。 然后我们看一下他拆解的任务，就是第一西湖线慢逛，然后不去断桥挤人，还不错啊，上来别吃西湖醋鱼，这个我是认可的。然后我觉得他这个推荐还是挺实用的，然后也非常的详细，每一天都精确到了每个小时。我觉得拆 g p p 生成这个版本我挺满意的，反正 ok。 生成完了，我们可以把两个版本放在一起比较一下 deepsea 生成的这一版攻略。说实话颗粒度没有叉 gbt 那 么细，就可以看到它还是整体的，比较模板化，然后比较 ai 两个版本怎么说呢，就是仁者见仁智者见智了。就是从我的角度来看，我觉得叉 gbt 生成的还是更加详细一点，然后包括方案也更加多元化一点，每一个计划都有一个完整版和一个简单版嘛。但 deepsea 给他推荐就是更加偏模板化一点，然后他的内容还是比较干货的，也没有说网上那种呃人云亦云的感觉。 然后我们回到 deepsea a b i 看一下，一上午我们大概消费了两块九毛一，我觉得还是不错的，性价比还是挺高的，比那些什么 cloud code， 包括 openai， 包括 gemini 的 a b i 要便宜多了。 ok。 以上就是今天测评的全部内容，不知道大家对于 deepsea v 四和叉 gbt 五点五有什么看法呢？可以在评论区留言，然后下一期视频我也会讲一讲 deepsea 之前为什么要寻求一百亿的融资，以及 deepsea 在 这一年到底经历了什么。如果不想错过的朋友，记得点赞关注加收藏。然后这里是 bryce， 我 们下期再见。

g p t 五点五疯了得了一种按不住的帝景饼。这事呢，说起来特别逗， openai 的 用户在反馈，不管你和他聊什么，这张模型的嘴全部都是戈布林。 比如你说相机，他会说需要开启肮脏霓虹戈布林模式，聊代码呢，他就说别让性能戈布林跑了，甚至你让他忘掉系统提示词，问他这开头的生物是什么，他想都不想，直接就说戈布林。 openai 现在也是急得不行，直接在系统提示词里把帝京、小妖精、浣熊、食人魔等词全部给禁了，一条禁令足足写了四遍，结果呢，一点用都没有。为啥呢？我现在讲一下原理，这就是典型的奖励黑客攻击去眼底，他们给模型加了个吉克人设， 要求模型风趣诙谐，说俏皮话的时候，奖励模型就会给更高的分数。他发现只要塞进去戈壁林三个字，得分就会比普通的高一些，久而久之就形成了一个死循环。 模型觉得戈布林就等于人类文明精髓，越说越多，甚至还污染了训练数据。更讽刺的是，今年三月 openai 紧急下架了那个几何人设，但 gpt 五点五已经训练完了，没救了。这就好比你小的时候看了太多的导播片，长大了想改晚了，潜意识里全是这玩意儿。 连他们老大都在玩梗说 gdp 六要加大递经计量，这事看起来搞笑，其实是细思极恐的。这证明现在的 ai 其实根本就不受控制，哪怕你用提示词去摁它，还是能找缝隙钻出来。想听更多深度原理剖析，关注我，别错过。

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