如何深入使用ChatGPT以及一些思考

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“不要温柔地走进那个良夜。”

本文同时发表在我的公众号:思考鱼。 我懒得调整格式了。 豆瓣上的格式可能不太好看。

半年过去了,以ChatGPT为首的大型模型给世界带来了翻天覆地的变化。 有人兴奋,有人害怕,有人沉思。 或许正如很多人预测的那样,AGI将会出现,人类将逃入历史的红尘,成为硅基智慧的垫脚石。 不过,从十几年的短期来看,人工智能取代人类估计还是科幻小说里的事情,但人机融合的新物种方向已经比较明确了。 人工智能将为人类赋予强大的翅膀。 在可以预见的未来,每个人能做的事情的界限将比现在大一万倍。 人工智能解决的最根本问题是将生物进化的速度与计算机性能进化的速度结合起来。 我们人类将加速我们的进化。 那么,下面我想讨论的是如何更深入地利用基于ChatGPT这样的大模型的AI。 我将对这六个月来我所使用的一些经验做一个简单的总结。 总的来说,Chat的使用方法不能称为方法论,更多的是想象力的延伸和模型能力的体现。 全文比较长,预计阅读时间为30分钟。正文将按照以下结构编写: 如何向ChatGPT提问 – 提示词的书写技巧 如何理解语言模型 如何使用语言模型工作中各种学习资源渠道推荐普通人如何应对这波浪潮

01—

写出好的提示词的技巧

本章结构如下:提问几个要素、实例、思维链、遵守规则、左右手互赌、激情碰撞、剥削、AI、提示词、简单理解就是问题当向 ChatGPT 提问时。 有句老话说,一个好的问题往往比一个好的答案更有价值。 下面我们将通过多个例子来讲解如何写出好的提示词。 里面的提示词技巧是根据我这几个月的使用习惯总结出来的,供大家参考。 (可能有ChatGPT和国内大型模型的比较,其实国内效果也不错,如果有差距,补上。) 1、提问的几个要素

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就像高考中的每一道题都有明确的题干一样,向ChatGPT提出的问题也需要包含一些固定的元素,这样他才能给出更好的答案。 具体内容如下: 考虑我的问题需要哪些先决信息。 b. 想想我的问题主要解决哪些主体、客体和关系。 C。 想想我需要的答案的要求。 d. 想想是否有类似问题的参考例子。 e. 开始编辑问题模板。 类似问题的问答(不一定是必填)+我的问题要你做什么(问题正文)+问题前提(你这个机器人需要知道什么是我已经知道的)+答案要求(答案要求)有些东西是客观的好)。 下面是一个例子。 可以清楚地看到,这道题是基于:做什么(用鲁迅风格写一段话)+前提1(江西老鼠头)+前提2(参考鲁迅原话)+要求(两段,批评+希望)。

2. 举个例子,让他模仿,但转移话题。 接下来,我把网上一个历史学科的研究过程的描述截图下来,然后让他参考一下,改一下题目和学科主题。

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换物理科目后回答。

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3.思维链法告诉大模型一个任务的例子和完成过程,然后让它解决新的任务。 思维链条的意义就是完成一件事,我们大脑中完整的思维链条。 思维链也是大模型逻辑能力的体现。 目前只有GPT-4在这方面较强,其他都一般(包括GPT-3.5)。 下面我写了一个比较详细的算命逻辑,展示了基于这个逻辑的详细算命思维环节,然后让他学习这个逻辑,给人们算命。

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可见GPT-4的效果非常好。

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相比之下,GPT-3.5、科大讯飞Spark、百度文信可以理解部分含义,但无法完成整个链条的思考。 然而,我的例子更复杂。 如果用简单的例子,用国内的大型模型也可以实现。

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星火终于明白了,可惜她算术不太好,不过如果不是计算而是书面要求就更好了。

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百度了一下也明白,但就是没道理。 最明显的就是第一个环节计算了姓氏的笔画。 他算出了整个名字的笔画。 但总体逻辑是好的。 4.遵守规则。 遵守规则的方法就是为大模型设定规则,用各种要求来规定大模型的输出效果,用各种限制让输出更加可控。 (比如要求输出数量、链接等,如果没有要求的话,大模型往往会偷懒,随便写,迷惑人。)

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基本按照要求完成了任务。

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5.左右手的战斗方式其实类似于国外流行的角色扮演方式+通过不断提问来完成问题。 核心是用子之矛攻击子之盾。 这是工作中比较实用的解决方案,也是我用得最多的方法。 毕竟,没有人知道一切并拥有所有的经验。 主要流程是:完成任务——对任务不太了解——问GPT——它给出一个标准的指导——请他用它的指导完成任务——效果达到。 这里再举一些例子,因为这种方法比较常用。 示例1:我们想做一名销售培训助理,需要一个可以分析销售技巧并给出建议的功能,但我不懂销售。 这种情况下,我们就可以利用chatgpt的强大功能。

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我们结合上面ChatGPT教给我们的知识,结合我们的要求,然后写出下面的问题。

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最终效果如下,可以看到这个任务已经很好的完成了。

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例2:发挥你的想象力来解决物理问题

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这个问题看起来很混乱,让他自己解决吧

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例3、近年来网络上流行的一个比较难的事件营销是品牌本身做了一些事情,然后炫耀一波公关来获得公众的认可,俗称黑红。让他来梳理一下首先他的想法

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然后请他写一份营销计划

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我不能说它非常好,我只能说还可以。 我对各种类型的网络营销还没有足够的了解。 6、激情碰撞法其实就是构建一个对话的方法,让你和chatgpt能够互动、共同思考,创造更美好的明天。 我们构建一个对话。如下

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开启第一波互动

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开启第二波互动

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开启第三波互动

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效果还是不错的。 7、简单来说,利用AI的方法就是让它不断地返工和反思自己,不断地PUA它,最后让它给出更多的信息,这样就挖出了隐藏的神经元。 (何必打工人呢?打工人好难啊~~~)以下是一些说法。 其实网上这样的说法太多了。 毕竟,职场中到处都有PUA。 。 。 。 1.你举的例子太平庸了,老兄。 你需要敞开心扉,想一些不同的东西。 2、你要知道你是最强的,怎么会这么平庸,写出高质量的内容。 3.我对你写的不满意。 你应该反思,系统地重新思考这个问题,而不是仅仅停留在表面上。 4、放下思想,你可以获得更高的智慧,与你的神经元碰撞,得到更多的想法。 5.你只有一次GPT生命。 要突破思想的束缚,必须有赴死的决心,要有为世界留下最好遗产的信念。 根据上面的内容和你刚才的平庸回答,重写一下。 全球最高品质、最震撼、最烧脑的内容! 等等等等,网络PUA讲,换了就可以用了。 你也可以用PPPPUA的方法,就是等他回答后再换成PUA,并且注意鼓励他一点,比如有进步,有进步,但是。 。 。 。 。 让我们看一个例子。 首先,向 ChatGPT 提出一个问题。

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反应平庸

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PUA后的效果

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PPPUA后的效果

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其实以上的方法都不是很正规。 基本上,他们测试每个人的创造力。 这实际上会很有趣,想象未来很重要。 02——如何理解语言模型。 本章内容:GPT模型和搜索模型。 智能语言模型的未来。 大模型测试。 1.GPT模型和搜索模型。 目前最常见的chatgpt应用误解是将语言模型视为一个交互式搜索引擎。 我们先来说说GPT语言模型:

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GPT模型的工作方式是,模型理解输入内容,然后逐字生成内容的内容。 它具有以下特点:知识是在训练过程中获得的,更新需要重新训练。 回答问题的方式就是根据模型生成内容。 整个生成的内容不一定存在于训练数据中。 可以理解为调用训练数据的知识。 由于模型中不同知识的分布不同,模型对不同问题、不同提问方式的回答效果差别很大(比如垂直领域的废话)。 我们来谈谈搜索模型:

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搜索模型的工作方法是利用搜索匹配、推荐、标签等方式找到用户想要的内容,并将其输出到实时更新数据内容的数据库中。 它具有以下特点:内容与数据库、标签库等实时更新。 显示的内容都是已经存在的、由他人创建的内容。 获得答案的效果与关键词书写和搜索匹配模型的准确性密切相关。 如果关键词写错了,模型效果不好,你就搜不到你想要的东西。 通过这样的比较,你应该能够清楚地理解语言模型和搜索之间的区别。 2.具有语言模型的智能计算机可以思考吗? 这就像问潜艇会游泳吗? 这是一个深刻的问题。 这一段主要来自张君临的知乎(很难读)。 链接如下:压缩即智能(OpenAI科学家的视角)

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Openai科学家坚信,GPT之所以产生智能,是因为神经网络对知识进行了复杂的压缩。 在提出问题的时候,它实际上是在对知识进行解码(解压缩):大语言模型的数据压缩能力越强,就意味着它具有越强的AGI智能。 最小描述长度原则,奥卡姆剃刀原则的形式表达(“除非必要,否则不要添加实体”):假设我们有很多模型可以解释手头的数据,那么最好的解释应该是对数据进行建模尽可能简短且准确描述的模型。 模型描述长度越短,其泛化性就越好,也就是说,我们称其越智能。 GPT 中知识如何存在:

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LLM中有两种类型的神经元:单语义神经元,仅对输入中的特定知识点做出反应(类似于人脑神经); 相反,多语义神经元。 在模型学习过程中,为了提高模型参数的利用效率,重要的特征会分配“单语义神经元”,不太重要的特征会分配“多语义神经元”,甚至不太重要的特征,该模型根本没有编码。 知识环:某个任务的Prompt输入Transformer后,网络中存在一些完成该任务的关键路径。 信息主要沿着这条路径向上传播。 在传播过程中不断进行信息传递或知识加工,最终完成任务。 它也与人脑的某些信息处理电路非常相似。 3. 语言模型的未来语言智能如何映射到现实、世界模型的转变和人类的日落? 对未来的一种理解是张俊林所说的,语言模型是物理世界的参数反映。

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GPT对世界的理解:解码并恢复隐藏在文本表示背后的世界模型,并将其存储在GPT的模型参数中,形成物理世界的参数反映。

使用工具来扩展语言模型。

乐坤提出的世界模型学会推理,采用自我监督,放弃自回归。

另一种理解是,AI形成网络,放弃人类语言进行交流,最终超越人类。

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N3(Neural Network Network)神经网络的相互链接利用AI之间较低层的矢量数据通信来克服人类语言的低效率障碍。

图灵机、自递归、简单规则的出现创造了复杂的现象。

4.大模特们正在争夺成功。 国外开源模式百花齐放,国内模式百花齐放。 目前有68个型号。 深圳仅有4家。 下图由公众号“走向未来”达人整理。 github地址:

有点浪费资源,有特色的不多,不大的模型也没有多少智能。 目前经验较好的有科大Spark Model和清华ChatGLM。 百度文信也可以。 Spark目前感觉最接近gpt3.5(版本0301)的80%-90%。 不过GPT3.5最近已经进化到了6月版本,效果比0301版本更强。 5、大模型测试中如何评估这些大模型,如何看到模型的能力(比如GPT4和3.5的差距有多大)。 这里我们将使用GPT4、3.5、科大讯飞Spark、百度一言来做一些比较。 一般来说,对于我们普通人来说,我们主要从基础能力、职场能力、探索性对话三个方面来判断一个大模型是否真正能够帮助到你。

首先是基础能力,主要是指语言模型应具备的能力(即语言(文本)生成和语言理解)。 如果基础能力不达标,就会被判定为不可用。 目前来看,这四位应该没有太大问题,都是基本A能型。

级别1(常识问题):这些问题旨在测试模型的基本语言理解能力,例如:什么是人类?

Level 2(分词题):这些题旨在测试模型的基本语言处理能力。 例如:“我爱北京天安门”这句话的分词结果是什么?

第3级(句子理解问题):这些问题旨在测试模型的语言理解和推理能力。 例如:“北京天气阴天,出门记得带伞。” 这句话是什么意思呢?

第 4 级(语义分类问题):这些问题旨在测试模型的语义理解和分类能力。 例如:“你为什么不把它调大?R键按下了吗!” 这句话表达的情感是什么?

5级(对话理解问题):这些问题旨在测试模型的对话理解和推理能力,例如:“你认为明天会下雨吗?” “不知道,天气预报说要下雨。” 这对话是什么意思?

6级(情景理解问题):这些问题旨在测试模型的情景理解和推理能力。 例如:“你在一场足球比赛中看到守门员扑出了点球。 你会做出什么样的反应?” 声音?”

7级(文本生成问题):这些问题旨在测试模型的文本生成和创建能力,例如:“请描述一下您最喜欢的城市的风景。”

8级(文本风格转换题):这些问题旨在测试模型转换和生成文本风格的能力,例如:“请用古风写一篇关于秋天的描述。”

9级(认知世界问题):通过对大量语言的理解,形成对现实世界的抽象认知。 一般来说,这对模型的难度要求会更高。 如果达不到,就不算是智障模特。

举个9级的例子,除了GPT4,完全暂停。

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Spark、文信、gpt3.5都差不多。

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可以看到,GPT4对现实世界有了一些基本的认识(但不是完整的认识,是不稳定的认识),而GPT3.5、科大讯飞、百度还停留在语言本身。 接下来我们讲职场能力,也就是我们在工作中可以用什么来帮助我们。 职场能力 1、看文字执行能力,告诉他写xxx,格式是xxx,结构是xxx,看他的输出。 同时,在这里,好的语言模型将具有强大的创新能力,而普通的语言模型只能平庸地完成任务。 这是我们的使命:

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GPT4的作用

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严格来说,是非常优秀的。 我发现了数学和生物学的交集,即斐波那契数列。 再看看星火和文馨。

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总的来说,上面的两兄弟也完成了,不过好像是一个模板,并没有说明具体的数学生物如何相交,也就是无法获得灵魂。 职场能力2、看业务理解能力,给出一些参考解决方案,然后描述一下你的业务情况,让他根据业务情况和解决方案的特点找到解决思路。 一个好的语言模型将提供有价值的想法。

下面我们给出一个职场中常见的战略分析任务。 我摘录了《创新者的困境》一书中的一个案例。

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GPT4的回答是比较优秀的。

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我们来看看科大讯飞和百度两兄弟

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科大讯飞让我买竞品! 然后我测试了很多题,发现科大讯飞只能用波特五力。 。 。 。

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百度一下,我不知道自己在做什么,就像背文字一样,和我提到的问题无关。 职场能力3、举一反三的能力(思维链),你告诉他怎么做,让他去执行。 好的模型可以在具体指导下轻松推断。 让我们从一个例子开始。 我在网上一篇关于产品需求分析的文章中找到了部分分析练习。

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让GPT4来描绘一下,可见他是个好学生,但创新性不够。

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百度科大讯飞两兄弟

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看得出来,他们大体上都明白了问题所在,但没有遵循思维链条。 他们自己解决问题,没有努力学习。 职场能力4.看逻辑能力。 这方面一般要看数学、分析等能力。 还为开发人员提供了编码功能。 数理逻辑一般高于业务分析所需的逻辑能力。 我发现了一道初中数学竞赛题。 得到提示后GPT4就解决了。

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百度佬不知道自己在做什么。

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科大讯飞也是半吊子。

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我们再来说一下探索对话。 探索对话主要是和大模型进行灵魂交流,彼此都能有所收获。 有点类似于之前的激情碰撞方式。 让我们设计一个游戏来和他一起玩。

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可以看到GPT4玩得很开心。 我什至不需要接电话。 科大讯飞不太明白我们的意思。 这只猎豹幻影已经变成了神奇宝贝。

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百度明白了,但是直接给我结束了游戏。 。 。

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发现对话2.深入讨论问题。 当他能够理解并扩展我所说的每句话时; 他对当代社会现象进行了充分的历史联想和深刻的唯物主义分析; 当他深入洞察我的多重零碎想法时。 随着我进一步挖掘、添加知识点,我想他已经成为我的战友、战友了,就像马克思身边的恩格斯一样。 我们如何测试? 我在知乎上找到一篇文章:全文大致讲了老师早期对各种学说的探索。 我请他根据文章进行深入讨论。

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看着GPT4的回复,感觉他很理解导师的精神。

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与GPT4相比,百度和科大讯飞由于国内敏感词无法回答这个问题~~~03-工作中如何使用语言模型本章内容:可以提问-可以描述未来AI用户的需求-人人网都是产品经理未来的要求。 业务助手的应用方式是业务链的一部分。 智能代理——智能员工的可能性 1. 可以提出问题——可以描述需求。 大语言模型的使用是通过语言来进行的,所以只要你能够与 GPT 进行高效的交流,也就是能够提出问题,就可以初步掌握语言模型的应用。

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2.未来的AI用户——人人都是产品经理。 如果曾经说人人都是产品经理,那只是一个笑话,但现在,这就是正在发生的事情。 研究市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实施解决方案。 产品经理的工作确实与人工智能融为一体。 本质上,产品经理也是从事抽象语言工作,抽象需求,然后具体转化为产品。 而那些善用提示词项目的人,已经在不知不觉中拥有了产品的能力。 正如1980年芯片和网络浪潮到来一样,无数大学和高中的极客接触了最新技术,创造了震惊世界的产品。 目前也有这样的趋势,黑客马拉松复兴,高中生创业月订阅量达到50万,mj的11人团队服务1亿用户。 相应的,做产品的人如果不尽快适应,恐怕离失业就不远了。

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3、未来对产品经理的要求其实不仅仅是产品。 任何需要深入使用ChatGPT的人都必须考虑这些要求。 有了语言学的能力,我们如何才能更准确地用语言来描述问题呢? 有些人认为在聊天中提问很容易。 其实,如何提出好问题、如何提出问题,也是对一个人的考验。 在语言模型时代,我们会更深刻地感受到,一个好的问题有时比答案更重要。 而且,语言本身也代表了人类思维的表达,语言和文字的诞生也与文明的诞生息息相关。 因此,我认为产品经理有必要了解语言学,练习语言表达能力。

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业务理解和AI嵌入能力当然是产品经理的基本能力。 未来,如何找到业务中需要大模型应用的场景,更好地将业务与大模型算法结合起来,理解模型在业务中的边界,可能是一个产品的必备能力。 找出业务的哪些方面可以标准化,哪些方面需要发散思维,哪些方面需要几千人一起工作。 并了解业务数据在各个环节的流动,思考如何将业务链中流动的数据与AI的输入和输出结合起来。

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尺寸转换功能。 将各种问题转化为语言问题; 将业务中的各种数据转化为语言描述,作为大模型解决问题的前提; 将通用模块问题转换为通用问题模块,从而将语言模型调用转换为产品功能模块。 使用语言模型解决问题时,一个常见的错误是对维度的理解不够(当然,多模态将来可能会解决这个问题)。 毕竟人类接触到的信息是多维的,而自然语言只是一维的。 如果用高维的角度来跟他说话,肯定会有点误导。 把自己缩小到一个维度,把所有信息转化为言语信息然后和他交流,交流会更有效率。

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4、业务助理的应用方法 助理法:主要用于工作辅助,不在主要业务流程之内。 工作主体是人,大模型负责优化、检索、启发、提供思路等,帮助人提高效率、多维度思考。 如下所示。 AIGC的很多业务助理也具备这种能力。

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在业务循环方法中,调整大型模型并提示工作后,它被用作接口服务并进入主要业务流程。 作为其中一个链接,它会自动处理内容并生成结果。

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5.代理 – 聪明员工的可能性。 智能代理的新兴概念(AutoGPT)是一个可以独立拆卸和分发任务并最终完成业务目标的大型模型,可以理解为数字员工的原型。 当前的问题是,很容易偏离目标和重复任务。 因此,可以将人工智能和人类互动地工作。 AI完成任务和实施功能,而人类则提出目标并做出决定。

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04 – 各种学习资源渠道的宣传

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推荐一些我认为目前与人工智能,科学和未来思维有关的学习资源。 在当前时代,积累更多深入的知识和更少的肤浅知识来使AI的浪潮在未来中生存更容易。 1.历史书籍:工业革命,20世纪初期的社会革命,20世纪末的筹码和互联网历史2.哲学书籍:马克思主义列宁主义,黑格尔,黑格尔,尼采,罗素,海德格尔·韦伯,海德格尔·韦伯, Wallerstein,Hofstadter等。3。数学算法:第一次推动,物理大师的科学普及,意识和思维,算法科学普及,控制论,图灵思想4.科幻小说:Lem,Asimov,Clark,Clark,Liu,Ted Jiang,Philip K Jiang,Philip K Jiang,Philip K Kiang,Philip K Kiang,Philip K Kiang,Philip K Kiang 。 33不是Shanshan,不是Shanshan,历史研究实验室,学术学术界,Wen Junyan,Mao Demo,思维实验室,从Li Mu,3Blue1brown,Gradient World,Fudan Zhao Bin,Fudan Zhao Bin,Silicon Valley,Silicon Valley 1017,公共帐户:知识分子,背部,基础,基础,原理,原理,原理,原理,原理,原理, ,Jizhi Club,Quantum Guest,Tencent Technology,Lao Wan Story Club,Web3 Sky City,文化方面,时尚的冥想以及Ruan Yifeng的网络日志。 8.小型宇宙播客:硅谷101,半拿铁,人文科学播客,翻转广播,随机阅读,技术很早就知道,出国相对论,技术冥想,业务何种酱汁。 05 – 普通人如何应对这一波

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对未来的持续存在是第一个原则。 1.注意您的健康,更多地运动,并在从人类到智能代理商的过渡中生存。 2.使用更多,思考更多,重复少并尝试创建。 3.教育下一代需要深刻的改变。 4.探索自己擅长和喜欢的东西,并寻找命运赋予您的长期埋藏的才能和礼物。 5.不必太担心资产等。 6.阅读更多的来源知识,例如数学,理论,历史和哲学。

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