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如何用最简单的方式理解ChatGPT的惊艳之处？
应该对ChatGPT有哪些期待？不应该期待什么？
跟AI相比，作为一个普通员工怎么保持自己的竞争力？
Prompt的应用怎么快速学习？
ChatGPTPlugins的上线，能够增加哪些优势点？
未来ChatGPT和其他商业结合有哪些想象空间？
如何用最简单的方式理解ChatGPT的惊艳之处？DOODOD.COM对于ChatGPT的理解，王勃带我们从最直接的表象上进行了解读。他说道，ChatGPT能够对我们的问题有比较好的理解和回答，并且它的回答有时候不是一层逻辑推理，感觉像是带了几层的逻辑推理得到的结果。
所以从表象上来看，我们认为它是理解了我们提出的问题，但是ChatGPT内部结构为什么能有这种效果，大家目前还没有一个结论。
微软研究人员一篇叫《通用人工智能的火花：GPT-4早期实验》论文中提到，除了对语言的掌握之外，GPT-4还可以解决跨越数学、编码、视觉、医学、法律、心理学等领域，它的智能表现在很多能力上，比如因果推理、对语言的理解、抽象思维、逻辑思维等等。
研究人员在每个问题上对GPT-4进行了一个测试，测试的结果现在还是认为他至少在某些程度上代表他确实有智能。微软认为，虽然还不完整，但GPT-4已经可以被视为一个通用人工智能的开端。
如果把ChatGPT4的计算能力或者逻辑能力类比成一个松鼠的大脑，在未来随着算力的提升，它就会达到一个更智能的程度，可能再发展就会变成一只兔子，再之后进化为更厉害的物种。
所以ChatGPT带来是人机交互上的巨大变革。人工智能能理解人这件事情，是以前机器几百年都没有做到的。大工业革命以来，人们就希望有一个东西能听得懂人话的机器，所谓的智能音箱和Siri还不太能理解我们真正的意图，尤其稍微复杂一些，这些“智能机器”就不知道我们要干什么。但ChatGPT其实是可以的，并且它的理解能力能做太多的事情了。
应该对ChatGPT有哪些期待？不应该期待什么？目前我们也看到了很多对ChatGPT的误解，很多人认为现在对GPT过于吹捧，对此，王勃为我们分享了普通体验者可能会存在的2个误解。
第一个，ChatGPT不是知识库。你不要去问他一些纯知识性的问题。他本身不是他擅长的，这点其实和人非常相像，人本身也不擅长做大量的记忆工作。
其实它真正厉害的也不是他记住了很多东西，而是他能理解你说的话，他能把你说的问题答得好。并不是答得准就是答得好，而是有一些理解力，需要理解力才能答上来的东西，他答得比较好。
另一方面，ChatGPT不是一个在线系统，本身模型还是偏静态的。ChatGPT本身无法像人一样，每时每刻都在大脑的建立新的连接、学的新的东西。它既没有联网，又没有实时学习，所以我们问它的问题，它的回答都是结合这个时段之前的知识和信息来回答的。所以，我们问它天天气怎么样，意义反而是不太大的，它的价值也不在这里。
当然，结合最新出的插件平台，大家可以往上写插件和联网，我们可以说它是个在线系统了，你按照他的要求把你的应用挂载在上边，他就可以通过你的应用，把人们想问的问题给出更精确的回答。
跟AI相比，作为普通员工怎么保持自己的竞争力？随着AI技术的进一步发展和普及，会对员工的竞争力产生深远的影响。现在，它已经在改变作家、艺术家及其他创作型从业人员的生活了。
许多重复性、低价值的工作将被自动化，这意味着公司将需要更多具备高级技能和创造力的员工来承担更复杂的任务。不仅包括像ChatGPT这样的自然语言处理工具，还包括诸如机器学习、深度学习、图像识别和自动驾驶等领域。所以，我们需要具备更高的技能和专业知识来适应这种变化。
在未来，机器学习和自动化技术将带来更多可能性，越来越多的职位和岗位将需要与AI技术进行交互。这意味着员工需要更好地理解和使用这些技术，来更好地与AI交流，并利用AI提供的数据和洞察力来做出决策。
未来的员工需要不断学习和适应新技术，同时也需要积极探索如何与AI进行高效交互。只有这样，我们才能够保持自己的竞争力，并在不断变化的商业环境中取得成功。
Prompt的应用怎么快速学习？一般情况下，Prompt需要指定一些关键词和参数，便于准确地生成所需的答案。其过程是，利用预训练的自然语言处理模型（例如GPT）进行文本生成，工作原理有点儿类似于“填空题”。
我们输入的文本会被转换为问题或提示语，然后由模型生成适当的结论，作为回答反馈给我们。
下面列举几个常见的Prompt模板类型。
1.通过直接提问获取回答。
例如，“什么是用户运营？”、“怎样才能提高文章访问量？”。
2.生成指定主题或内容类型。
例如，“写个短信营销文案，让更多人
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