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Chatgpt如何运用?说句实话,确实不难,它就是一层窗户纸,网络上肯花时间去搜集资料,学会应用很简单。ChatGPT是OpenAI公司基于海量文本数据训练的一种预训练语言模型,它可以理解自然语言并生成语言响应。 不过我一位朋友,却利用chatgpt项目一周狂赚60万,一个多月入账300多万!32天收费199达到15000人,从4.23号到28号,又入驻3000余人。羡慕么?竹子用了十年去扎根,一朝破土,随后遇神杀神,遇佛杀佛! 我这朋友本身就是技术大V,时常分享前沿技术和思考,积累了众多的流量,抓住三月底行业爆发期,一遇风云便化龙。我的这位朋友通过技术分享和内容营销,已经积累了大量忠实的流量和受众。当ChatGPT这种前沿技术爆发时,他紧紧抓住机遇,迅速推出相关产品与服务,通过知识付费等商业模式实现商业变现,这正是技术爆发期典型的成功案例。 还有个朋友,直接花几千块钱做了接口,直接国内可以使用,会员冲年费嘎嘎冲,让他感叹:现在的年轻人知识付费的意识很强!有人说,这不是割韭菜么?没错,这是割韭菜,韭菜换个地方生长还是韭菜,但是总有一些不甘平凡的韭菜,坚定、执着、钻研,已经拿到了结果。 同样的风口,*有人起飞,有人摔死,是起飞还是摔死,取决于个人。*我一直强调一个观念,chatgpt只是赋能的工具,有人用他只能当作siri,有人却能够把他当作金库的钥匙!复盘一下我朋友,核心关键词就两个字:流量! chatgpt领域的泛流量在半年之内会逐渐衰弱,取而代之的一定是细分领域的精准流量。泛流量这一波,其实是大公司之间的搏杀,诸如文心一言、Open Ai等等,嗅觉敏锐、本身具有实力的,比如我朋友也能够分一杯羹。不过别人玩的太高大上了,毕竟有背景加持,品牌溢价,其实,咱们这些LOW逼,进场的机会应该才开始! 未来细分领域的厮杀,咱们这种low逼才会机会!最近一直在和优秀的同行学习,感叹一路走来,从金融到数藏,也错过了许多机会,这一波风口,必须坚持学习、复盘、总结。我也不知道鱼在哪里,但是我选择先出发, 198也就是一顿饭钱,但他是沉甸甸的信任,也是我沉甸甸的责任,更重要的是,路上不孤单。专注chatgpt细分赛道,希望几年后回首,不会因为自己曾经没有全力以赴而后悔!
据我观察,ChatGPT未来的发展可以大致归纳为以下几个方向:1. 企业级应用。ChatGPT不仅面向个人开发者,更加适合企业内部使用。它可以在企业知识图谱、问答系统、聊天机器人等项目中发挥重要作用,助力产品设计与体验优化,为企业决策与创新提供语言支撑。企业拥有海量数据与明确业务目标,这正是ChatGPT发力的土壤。 2. 垂直领域专精。ChatGPT作为一个泛化语言模型,其表现更加依赖领域数据的训练。在金融、医疗、法律等垂直领域,只要有足够的数据,ChatGPT的语言能力会达到惊人的程度。这些领域同样存在巨大的语言技术需求,ChatGPT会有很大的应用潜力。 3. 知识图谱与问答。ChatGPT生成的回答更加偏向表面合理,难以解释与验证。但当它结合知识图谱,可以产生更加准确与透彻的答案,这是很有潜力的技术路径。公司如Anthropic已经在这一方向进行探索。4. 混合递进学习。人工智能的发展离不开数据与计算资源,更加强大的模型需要更加强大的支持。下一代的GPT会以较大规模的数据集、更强大的计算能力与算法创新为依托,产生更强的语言理解与产出能力。这必将催生ChatGPT的新版本与新的商业变现路径。 5. 产品化与商业化。OpenAI作为ChatGPT的开发者,其产品与商业化路径值得关注。他们会在哪些领域布局,采取何种商业模式,这将对ChatGPT生态产生重要影响。除OpenAI外,更多企业会在这一生态中加入,共同推动ChatGPT技术的产品化与落地。这是我对ChatGPT未来发展前景的认知与展望,我们需要持续跟进相关动态,共同探讨与学习。机遇总是留给有准备的人,让我们在这场技术变革中不断成长,開拓屬於自己的天地! 在AI 发展中,最令人兴奋的莫过于达到通用人工智能的阶段,ChatGPT作为一个预训练语言模型的出现明显帮助我们向这一目标前进了一大步。遥想1956年,人工智能这个词刚刚被提出不久,人类就已开始实验与探索。64年后的今天,我们终于迎来了它的初具规模的应用。
然而通用人工智能之路任重而道远。我们现在看到的,不过是冰山一角。对于人工智能而言,语言只是认知的一部分,机器需要具备四种能力:理解、推理、计划和运动控制。ChatGPT仅实现了人工智能在语言理解与产出上的初步进展,要达到与人类同等的智能,还需要在其他认知领域有所突破。 从语言的角度来看,ChatGPT还面临诸多挑战:1. 较差的语境理解能力。ChatGPT能生成连贯流畅的回答,但缺乏语境的深入理解,难以抓住回答的重点与要义。这需要不断强化它的语义理解能力。 2. 有限的常识与知识。ChatGPT依托于海量文本进行学习,但人类的知识远不仅于语言,还需要数理、科学等方面的常识与知识作为支撑,这是ChatGPT需要加强的方向。 3. 缺乏情感与价值判断。ChatGPT的回答比较中性和理性,缺乏人类的情感体现与价值判断能力。这需要引入更加丰富的训练数据与机制来提高。4. 生成结果较难解释。ChatGPT是一种数据驱动的方法,其结果虽然自然流畅但较难解释原理,这限制了它在某些敏感场景下的使用。解释性是人工智能发展的重要方向,但也较为难以解决。综上,ChatGPT的出现为人工智能发展描绘了一片光明的前景,但要真正达到人类级的智能,还有漫长的路要走。我们需要在语言技术与认知能力建设等各个方向持续投入,通过跨学科协作和方法创新不断推进,最终达成人工智能的真正目的,实现人与机器的深度协作与共生。这是一场持续的技术革命与社会变迁,让我们以开放包容的心态一起探索与前行。
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