關於chatgpt的文章很多了，新聞也很多。當談起chatgpt的時候，朋友問我，這個是不是很火啊，我看一級市場和二級市場很火。停留在新聞層面，報告層面，還是不過癮。既然是新技術，就要實際使用，才有感受。才能知道技術創新的魅力。今天分享一些在chatgpt各個領域的應用，主要就是使用，包含一些介紹和使用的視頻，可以直觀感受下，最好自己下場試試，才能進入新時代哦。
chatgpt的使用基礎：合適的網+chatgpt賬號就可以了，這兩個怎麼解決，大家去b站看看
一，關於ChatGpt和使用
1，關於ChatGpt
ChatGPT的起點是幫助人們在全球范圍內快速而有效地獲取信息，改變人們與信息、知識的互動方式，同時讓人們能夠更輕松的創作文本，而不必自己一字一句地寫出來。截止到目前為止ChatGPT已經更新到3.5版本，以下是每個版本的迭代過程：初代GPT使用大量數據無監督訓練Transformer模型，並在較小的監督數據集上微調，用來解決特定任務，如常識測試、推理和閱讀理解。GPT數據量有限，1億多的參數量與如今的千億對比，認識不夠全面和準確，泛化性也不足，在某些任務表現不佳。GPT-2：這一代的GPT在底層架構上和"前輩"沒有差別，但在數據集方面，GPT-2有著40GB的文本數據、800萬個文檔，參數量也大幅突破到了15億個，旨在生成連貫的文本段落並執行基本的閱讀理解、機器翻譯、問答和摘要。GPT-3：依然走的是無監督學習、大參數量的路線，在模型參數上達到了1750億個，類型上也包含了更多的主題文本。相對GPT-2，這次的新版本已經可以完成答題、寫論文、文本摘要、語言翻譯和生成計算機代碼等任務。GPT-3.5：模型添加了一種獨特的人類反饋強化學習 (RLHF)，它允許人類參與強化學習框架中的訓練過程，以對話方式進行交互，從而使強化學習更具靈活性，更具適應性，更容易調整參數，加快學習速度，提高模型的準確性。GPT-4：還沒有到來：GPT-4 在參數方面不會比 GPT-3 大多少。相比之下，GPT-3 有 1750 億個參數。GPT-4 有望擁有更多，擁有一萬億個參數。預期的另一項改進是模仿人類行為和語音模式的準確性更高。希望 GPT-4 能夠更好地推斷人類意圖。這意味著由於算法和機器學習的改進，GPT-4 也不太容易受到錯誤信息的影響。對各個領域的影響
有9個應用場景
- 寫作助手：ChatGPT可以幫助提供文章概括、寫作提示等方面的支持。我們可以用ChatGPT自動生成結構清晰的文檔，同時可以根據設定的主題進行文章內容填充，幫助我們做到快速準確。比如在新聞行業ChatGPT幫助新聞記者更快地找到有價值的信息，進行細節把控，生成質量更高的新聞報道。
- 半自動化辦公：ChatGPT可以用於日常的辦公任務，比如生成標準回復郵件，快速回答常見問題；通過合並來自多個源的信息生成相關主題報告；還可以處理大量的數據，比如通過分析數據生成摘要信息或圖表。
- 智能輔助教育：ChatGPT可以用來幫助學生學習知識，比如提煉中心思考、結構化表達、提供詳細的課本信息和答案等。也可以用來幫助老師出題，比如根據知識點生成測試題目，檢驗學生的學習效果。
- 經濟與投資分析：ChatGPT通過分析大量數據和研究市場趨勢，為投資者提供有關金融分析的信息和建議。它還可以幫助評估投資風險，通過對投資組合的評估和分析，為投資者提供有關投資風險的信息和建議，當然投資須謹慎，要對自己的決策以及可能發生的結果負責。《所有大量的數據分析的職業都會收到強影響。》
- 精準醫療判斷：ChatGPT可以通過檢索醫學知識庫和醫學文獻，對患者的症狀進行分析和診斷，為醫生提供輔助診斷，也能提供更多的案例參考，以便更好的生成治療信息。
- 文娛內容開發：ChatGPT可以用來開發遊戲、音樂等內容。比如，它可以隨著遊戲劇本的進展，延展新的遊戲劇情；在音樂人創作主題曲時，生成更多的樣本片段，來獲取靈感；還可以為虛擬主播提供更真實的對話交互。
- 市場營銷分析：ChatGPT可以通過分析客戶的需求和偏好，為市場營銷人員提供客戶分析報告，或者在創意思考上，提供可以組合的基礎方案，當然也能根據客戶的需求和偏好，匹配對應的產品，提高產品銷售效率。
- 專業領域研究：研究人員可以用用ChatGPT查找、生成基礎研究信息，也可以通過人機對話的方式，幫助研究人員更好地理解數據，當然了，還能輔助大家編寫論文。
2，ChatGpt，Bing和Bard使用視頻
ChatGpt-OpenAI-微軟網站：https://openai.com/blog/chatgpt/
https://www.zhihu.com/video/1627638802574487553
在github上有關於如何在ChatGpt上寫promts的帖子https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
微軟-Bing搜索引擎
微軟推出了一個全新的、人工智能驅動的Bing搜索引擎和 Edge 瀏覽器，現在可以在http://Bing.com上預覽，以提供更好的搜索、更完整的答案、新的聊天體驗和生成內容的能力。微軟將這些工具視為網路的 AI 副駕駛
https://www.zhihu.com/video/1627733286133895168
https://www.zhihu.com/video/1627733385312509952
Bard-Google
google母公司Alphabet CEO皮查伊，正式揭曉了其AI旅程的『Next Step』——Bard，一款與ChatGPT相似的對話式AI服務。值得注意的是，受限於數據集，ChatGPT無法回答2021年後的信息。而googleBard可以利用互聯網上的最新信息，回答擁有明確答案的問題。https://blog.google/technology/ai/bard-google-ai-search-updates/
3，例子：如何用ChatGPT十分鐘寫一篇邏輯縝密千字文章
目前ChatGPT尚未聯網，因此事實和論據仍需人工搜索。不過，OpenAI已經公佈了ChatGPT的聯網版本WebGPT將於今年下半年發佈，屆時整個寫作流程將被自動化
目前的寫作流程可以是：
比如，圍繞行業的趨勢的話題，用ChatGpt按照上述步驟，生成了論文的過程。大概10分鐘時間，比較高效質量也很好和ChatGpt需要有一些互動，包括告訴主題，選擇哪個，怎麼生成outline，補充什麼事實，怎麼讓ChatGpt學習和總結事實，從而豐富論文，包括後期論文的語言的調整。
4，例子：ChatGpt其他復雜使用
包括對書籍的理解，玩遊戲，提煉金局等暫時無法在飛書文檔外展示此內容
https://www.zhihu.com/video/1627734519754244097
二，一些AI應用和使用
1，ChatGpt的API
在 ChatGPT 出現之前，OpenAI 就已經從 GPT-3 中拆出了兩個模型。
- 一個是優化編程能力的 CodeX，成為 GitHub 上自動補齊代碼應用 Copilot 的基礎，輔助了上百萬程序員寫代碼。Copilot 去年 8 月開始收費，每月 10 美元。
- 另一個是 DALL-E，在 120 億參數的 GPT-3 基礎上用網路上的數億圖片訓練的模型，它的迭代版 DALL-E2 可以根據一句話生成逼真圖像，去年也曾掀起 AIGC 《人工智能生成內容》潮流。
在這些應用中，OpenAI 的主要商業模式是出售 API《應用編程接口》，讓開發者調用基礎模型開發應用，按最終用戶使用服務的次數收費。根據 gpt3demo 網站統計，現在已經有了 628 個調用 GPT-3 系列模型開發的應用程序，比 ChatGPT 出現前多了 160 家。背靠 GPT-3 模型的寫作輔助工具 Jasper，成立 18 個月估值就竄到 15 億美元。
紅杉資本在 22 年 9 月就對 AIGC 做出了以下預判：文字類 AI 生成將在 2023 年進入黃金時期，圖片類 AI 生成黃金時期將在 2025 年左右抵達，3D 和視頻類 AI 生成在 2023 年可能正處於草稿階段，進入黃金時期或許在 2030 年。文字與圖片的 AI 生成確實走在了前面，而 3D 模型、視頻和遊戲生成仍在研發階段。
紅杉資本針對 AIGC 相關產品成熟預測
2，GPT的AI應用總結
https://orelmizrahii.github.io/Web-AI-Archive/thelist.html
目前github收錄的項目列表來看，chatgpt的相關領域項目，頭部的是：一般寫作，代碼，SEO，代碼助手，文案，藝術，網路虛擬形象，設計幫助，生產效率，搜索引擎索引等。
產品形態
付費和商業化
3，AI應用的使用
一般寫作類別-HelloScribehttps://app.helloscribe.ai/writing/brainstorm?type=viral-ideas為營銷服務，可以提供批量的選擇結果。比如給品牌寫品牌故事，比如創造一個tiktok的idea
https://www.zhihu.com/video/1627751103407022080
SEO營銷類別-Writesonichttps://app.writesonic.com/template/fa0a83ad-d349-49c1-bb54-1e7f0a32f8e2/chatsonic/ccd33ce1-cdb7-4336-af3d-096680e82e85直接批量的給商品寫，他們在facebook，ins或者tiktok上的廣告語，還是比較方便和提效
https://www.zhihu.com/video/1627751276024000512
講故事類別-Fabledhttps://fabled.ai告訴故事梗概，比如一個男孩和一個女孩和一隻狗的故事，用什麼風格，就可以產生一個故事和對應的插畫，十分精美
https://www.zhihu.com/video/1627752526668808193
公司品牌logo設計-Brandmarkhttps://brandmark.io隻需要填寫品牌的名字，品牌的slogan等，喜歡的色調，就可以直接生產品牌的一系列的品牌設計風格
https://www.zhihu.com/video/1627752727265710080
把長視頻剪接成短視頻放在不同媒體平臺-Vidyohttps://vidyo.ai把一個長視頻load也可以用URL，然後可以根據要發佈的平臺特點，剪接成不同的短視頻，比較批量處理視頻，提高效率
https://www.zhihu.com/video/1627753812713684992
輸出長文度摘要-Summatehttps://summate.it比較長的篇幅，輸入文章後，快速讀取摘要，可以控制在短的或者5-6分鐘
農業和AI-Robovision.ai通過篩選種子和葉子，篩選出優質的植物模型，從而得到優良的農業
前端無代碼發佈-Teleporthqhttps://teleporthq.io
文本數據可視化-channelhttps://www.usechannel.com/
https://www.zhihu.com/video/1627755784124768256
自動化簡歷撰寫-Kickresumehttps://www.kickresume.com/en/
圖片應用-Stable Diffusion以 Stable Diffusion 為首的一眾 AI 畫圖框架或者平臺，在去年更早的時候已經引起了轟動。雖然圖片相對文字來說看上去信息含量要更為復雜。包含text to image，image to image。用通俗的例子解釋，如果在清水裡隨機滴入一些染料，隨著時間推移會得到如下圖一樣絢麗的形狀。那麼有沒有一種方法，能夠根據某一個特定時間特定的狀態，反向推出初始的染料用量、順序、滴入水缸的初始狀態等信息呢？顯然，如果不借用 AI 的方式幾乎無法實現。
設計意向-GANs-創意庫2019 年初，用 GANs 生成的「這個 XX 不存在」系列在海外獲得大量關注。而該團隊也於 22 年 8 月實驗性的在手機端推出了「AI 創意庫」，隻需要輸入一句話，對話機器人就能在一分鐘內快速理解語義，生成多張效果細膩貼近建築概念方案的意向圖。在此之上，更是可以通過輸入一張已有的圖片，修改部分描述的關鍵字，「AI 創意庫」即可生成一系列的衍生圖片，輔助設計師在日常創作中尋找靈感。
舉個例子，當輸入一張博物館圖片及一個詞匯 "Zaha Hadid《過世的全球著名女建築師》" 的時候，模型能夠理解需要將博物館的建築風格或特征往 Zaha Hadid 的作品靠攏，而不是在博物館中增加一個 Zaha Hadid 的人物或畫像，抑或是在 AI 世界裡創作一個 Zaha Hadid 的卡通畫像 —— 這往往是通用模型會返回的結果之一。
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