AI探索指南
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30秒,让你的GPTs用上 WebPilot:
- 第一步: 在Config Tab中, 取消勾选 "Web Browsing"
- 第二步: 点击 [Add Action]
- 第三步: 配置以下(链接手动复制一下)
Import OpenAPI schema: https://gpts.webpilot.ai/gpts-openapi.yaml
Privacy Policy: https://gpts.webpilot.ai/privacy_policy.html
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迟到的评论,说七点“宏观”叙事:

1、OpenAI作为一家提供端到端服务的企业,GPT模型是后端,ChatGPT是前端。

2、ChatGPT的第一目标是成为一个SuperApp,第二目标是成为新一代的互联网交互载体,第三目标是成为OS(和GPT一起)。目前还在第一目标的路上打怪升级。

3、作为一家准商业公司,OpenAI的终极对标是Google,这一点和Microsoft的战略利益高度一致,也是长期稳定伙伴关系的压舱石。

4、OpenAI和Apple暂时处于平行赛道,OpenAI很难撼动Apple的地位,也无心挑战。如果Apple提前衰落,一定是它自己犯错。

5、ChatGPT DevDay发布的东西,非常符合典型的平台成长思路。任何一个从产品生长而成的平台,必然会做出这些措施。比如提供builder满足长尾场景、开放定制模型配置、构建多元交易的框架、增强稳定性和可用性指标、持续优化成本等等。唯一还有可能商榷的,就是在覆盖高频刚需场景时的平台边界问题。如果你能正确理解什么是一个SuperApp,应该不难理解GPTs相对于ChatGPT是什么。如果还不懂可以类比下微信。此次被碾压的创业者们是不幸的,不幸之处在于缺乏战略预判,就当提前花光学费吧。创业者们的出路在哪?当然是还是非通用型应用、非通用型模型、以及跨模型/平台的工具。

6、在GPT4-v turbo的能力支撑下,ChatGPT已经可以尝试构建Agent的形态,多模态让Agent与物理世界的距离近了一大步。据说GPT5已经在路上了,估计除了智能的提升,随之而来的应该还包括Agent的稳定框架,以及若干示例。但打Agent这张牌的目标是什么,我相信大部分人可能都猜不到。

7、如果没有开源世界,国内可能真是没有能打的了,更不用说要和GPT打擂台。靠刷榜赢不了市场和用户,最终也搞不定投资人的信心。百模大战的背后,是对资源的浪费:算力被反复糟蹋,人才被割裂稀释,数据依然小院高墙。国内下半场的主题并不是奋勇追赶,而是淘汰与整合。没有被无形之手垂青的同学们,尽早放弃再造中国版OpenAI的野望,那是国家队的使命,更何况蜀道之难。
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ChatGPT炸裂级更新!人人可开发的GPTs会带来哪些改变?_哔哩哔哩_bilibili

GPTs会让AI使用者进一步分化,会带来两类趋势:

1、把简单变得更简单:虽然ChatGPT本身就是自然语言对话的过程,但在现阶段的使用还是存在一定的门槛的,要让ChatGPT帮助自己完成一项复杂的任务,依然还是需要自己理解GPT模型的特性,善于拆解自己遇到的问题,从而一步步获得满意的答案,所以他要求用户有较好的逻辑能力、提问能力和Prompt技巧。而GPTs退出后,这些技巧和要求进一步降低了,你只需要在特定场景下使用其他人封装制作好的GPTs即可;

2、技术平权,让会用的人获益:对于有较好的逻辑能力,对AI模型理解的人来说,确实是能做到用自然语言编程,不再因为自己缺乏开发能力而受限,既可以自制应用自己使用提升效率;也能把自己对行业、对AI、对用户需求的理解封装为GPTs,获取收益。

本质来说,我觉得是以下几类人能从GPTs这个趋势中获益:
1)在某个特定行业(AI除外)深耕的人:他们可以利用自己对所在行业/职业的理解,积累的数据与认知,去制作更好的GPTs应用;比如你很容易用ChatGPT帮你写小红书,你甚至也可以轻易就制作一个能生产小红书标题/笔记的GPTs,但是只有当你是真的理解小红书,知道小红书笔记的生成流程,知道什么是好的标题、什么是好的内容的时候,你才可能设计出真正有用的GPTs。

2)对用户需求有洞察的人:这个用户可以是C端用户,也可以是B端商家,你总是得知道他们现在面临的问题是什么,他们有什么需求你才能制作出符合他们需要的东西啊;所以实际上,古典产品经理,一些有方法论知道怎么洞察需求的人其实是能在这边潮流中获益的;现在才真的是人人都是产品经理的时代。

3)逻辑能力强&AI实践经验丰富的:实际上现在模型在进行产出时依然存在很多特点,比如「它并不想要成功」,比如它产出结果不稳定,比如对复杂任务它产出的结果通常较差等等,需要真正理解这些问题背后的机制,能处理好这些问题的人才能写好GPTs。

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补充:昨天写完这条动态后,特意做了期视频,做了更完整的分析。
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2小时前,Sam Altman 在 X 上发了一条推,用最新的 GPTs 能力自定义了一个 Grok 出来(Grok 是 Elon Musk 旗下 xAI 类似 ChatGPT 产品)。

Sam 这是直接宣战了,嘲讽拉满,火力全开啊。

新世代的 AI 大战开始了。

来源:https://twitter.com/sama/status/1722766374588830101?s=61&t=xxrlSTDiKS6szjMQAGDl3Q
聚声智能(人形机器人)与智能体Agent多模态技术迭代进行中……
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和第一个 GPTs 聊天,是 Open AI 官方推出 Math Mentor:它能说会道,博学、耐心,还是十八般武艺深不见底,十分令人感动🥹

特别推荐给,不喜欢数学的朋友、教育工作者和家长们~这是前所未有的「苏格拉底」🪷
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这回应该是真的可以用了,🤣 可以试试看 https://pipigpt.co

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正文内容: 在喧嚣的都市中,发现一抹自然的纯净之美。她,就像是春风拂过的温柔,带给人无限的舒适和宁静。每一次的微笑,都是那么恬淡而真诚,让人忍不住多看一眼。不需要刻意的雕琢,简单的T恤搭配,却依然散发出迷人的魅力。在这个瞬息万变的世界,保持真我,展现自然之美,不正是我们所追求的吗?

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我的小说《我的机器人管家-重返地球》第一章
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今天还有个事情我觉的不亚于GPTs也值得关注一下。
前段时间我一直在关注LCM(Latent Consistency Models)这个技术,它可以让SD的图片生成速度提高5倍左右,但是存在的一个问题就是模型需要单独训练,无法兼容现有模型,这就导致无法融入现有的生态。
今天这个状态改变了,他们把LCM变成了一个Lora模型,这个模型可以兼容现有的所有SD模型,不管是1.5的还是SDXL还是SSB-1B。

带来的后果就是大幅降低SD图片生成的硬件门槛,你现在甚至用CPU跑图的时间都可以接受了。
可以在更短的时间生成更多的图像,这在抽卡的时候很重要,大力出奇迹是能解决很多问题的。
SD图像生成服务的成本会大幅降低。

LCM Lora现在已经可以在Comfy UI上使用了,我自己测试了一下,1.5的模型使用LCM Lora大概比不使用快了4.7倍左右。下面几张图是对应的生成效果和时间。从生成质量上来看没有特别大的区别。
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