我已经离不开它了 万事通 聊天，写信，工作样样都行 zerohedgeNY 发表于 2023-04-13 20:20
这些都不是致命的。 致命的是把劈柴变成劈柴好吧。 tidewater 发表于 2023-04-13 20:23
昨天看cnn, 说这个东西写牧师布道写的好。。。 page394 发表于 2023-04-13 20:23
是让烙印下岗的意思，那不挺好？ 蔺晨 发表于 2023-04-13 20:25
这个楼主做过三大云要合并的神预测。 Sleepy3824 发表于 2023-04-13 21:30
最近在找工作，email都让它润色，该resume也用它，我觉得这钱花得值呀 xiaoyang2015 发表于 2023-04-13 22:44
所以，我说GPT是“文科学霸”啊。一般人，找工作改简历，平均三年一次，实在不是什么高频使用，即使每次收费30美元一个月，也挣不到几个钱。 我一直都是，不支持任何二极管思维言论，只是，反感某些过分激动的吹捧。 B777 发表于 2023-04-13 22:47
说的也没错，平时工作生活中grammerly够了，而且是app嵌入，一键修改，多方便。但是grammerly也不便宜呀。 xiaoyang2015 发表于 2023-04-14 00:10
回复 13楼freewilly的帖子 恰恰相反，作为一个技术人员，我从chatgpt那里可以得到精准的答案 tigerleihm 发表于 2023-04-14 01:06
说假大空的套话时用chatgpt很好用，遇到专业问题，它就还是用套话来敷衍我，几乎一点有用的信息没有，都是没用的废话，还是得自己google. freewilly 发表于 2023-04-13 21:15
三个角度： 1，产品调性：文科学霸，社科学贼，理工科学渣。 2，商业模式：前向收费。这种商业模式，在“知识库”类产品方面，市场规模有限。不如，后向收费模式（大约是广告模式），市场规模大。 3，成本过高：耗电成本是传统搜索的3倍-5倍，硬件系统的折旧是传统搜索的3倍，合计运营成本高了至少4倍；另外，可能还会因为版权问题带来的支出；从而影响销售价格，必然连累业务收入的扩张，没有那么迅猛。 4，信任流失：容易被污染，伪造作假的内容和外链越来越多，各国政府和立法机构，包括美国自己，都有一些意图来限制使用。 这次经济危机后，估计将有更多人学会来理解商业的本质了，只是不同人会付出不同的代价。 Tech大裁员估计要持续两年，不过是 Back to Basic 以及 Margin Neutral https://huaren.us/showtopic.html?topicid=2886352 了解tiktok的股权分配后，我断言：Tiktok不可能被全面禁止 https://huaren.us/showtopic.html?topicid=2898539&fid=398&page=2 B777 发表于 2023-04-13 20:02
只会玩文字游戏没啥实用价值，如果真的理解和回答专业问题那才前途无量。 elleyy 发表于 2023-04-14 10:08
不光是理科学渣。文科也不行啊。 它要是说废话还不错了呢，关键是它还会煞有介事的瞎编事实和数据，甚至是来源，我点开它给的事实或数据来源的链接，全是它瞎编的，根本不存在！ 也就写个啥thank you note， 工作总结之类的还行。总之完全不能相信它的鬼话。 apple44 发表于 2023-04-14 10:34
re 每次看到有人说chatgpt会取代文科就觉得好笑，那些人认知里的文科 = 写交给dang的思想汇报。 Songlines 发表于 2023-04-14 11:25
文科的工作本来就是90% 八股文吧，前面文章说了现在就已经90% ai generated. 不知道是否是真的 理科的也一样，谷歌search也是ai。 我不觉得会被取代，但工作的方式和内容会变 你信吗 发表于 2023-04-14 11:28
好多是问的方式有问题，prompt learning 有chain of thought可以大大改善出来的结果。ChatGPT在海量信息基础上训练的，但如果询问信息不当，它可能找不到合适的信息生成出你需要的结果，也有可能你给出的问题太过简单，它可能会不理解你的需求。另外，ChatGPT也需要鼓励。另外，ChatGPT只是一个语言模型，但在语言生成、跨语言翻译等方面的优势已经很明显。今后应该是语言模型整合图像、视频、音乐等形成多模态生成。 要是真那么差， 怎么那些大公司都加入大语言模型的竞争当中？ goodjob 发表于 2023-04-14 11:37
计算机刚出来的时候，我们的手机的能力就是那时的一台超级计算机，占满一大屋子的一个超大机器。 所以话不要说得太满，科技发展起来，会让很多喜欢下结论的人成笑话 你信吗 发表于 2023-04-14 11:00
科技浪漫主义，也就仅仅是浪漫主义罢了。 “一将功成万骨枯”，每当我们看到一个成功创新，同时就会有几百几千个同级别创新是夭折退潮和被人遗忘的。 但不代表，我们不认可所有创新。这个判断，是试用了几个月，并结合周围朋友意见后，得出的结论。 B777 发表于 2023-04-14 11:49
你如果在科技行业里，有超过30年的经验，就会亲身经历和直接旁观到，无数次和无数个，几乎所有业内公司，都先后掉进同一个坑的事实。 B777 发表于 2023-04-14 11:45
这个态度很健康，就是承认鼓励创新但是同时不迷信和盲从。 Songlines 发表于 2023-04-14 11:57
谷歌的 Page Rank 掉进坑里了吗？ 当然楼主专职为网站增加流量，也是要赞👍。 tidewater 发表于 2023-04-14 12:23
科技的坑，还是商业化的坑，还是民用科普的坑？还是社会道德的坑，或者是未知的可怕的坑，基本上是无知的坑？ qiqi_hua 发表于 2023-04-14 13:32
请教一下 产品调性 是什么意思？ wantU 发表于 2023-04-14 13:29
包括vr，现在是个坑，但是也许以后，还能成为一个大山，只不过时机不到而已 你信吗 发表于 2023-04-14 13:37
集成在微软office收取月费，仅此一项就是暴利。更别说延伸到其他非IT行业，各种客服 call center， 法律咨询、医疗资讯、保险咨询，政府服务，餐饮酒店服务业，几乎所有的产品售后等等都可以集成进去teabucket 发表于 2023-04-14 14:26
预言系up主 马克一下 omg1999 发表于 2023-04-14 14:01
ChatGPT 并不是简单的语言模型，是generative + reinforcement learning。它真是妖孽。 说一段往事： 很早很早俞姓围棋国手迷上计算机，然后用if/else写围棋程序。大概是90年代初，IBM的深蓝打败人类。但用if/else肯定是不归路，所以那时候所有人都认为围棋不可能被攻克。 后来，黄世杰在U of Toronto, 用Monte Carlo做围棋。计算机不需要理解规则，就去胡乱explore好了。但是，围棋的state过多过深，计算力达不到。差不多是01/02年前后，常昊和国家队到MIT，配大家玩。他下盲棋，一个人对战一群业余，哈哈哈，结果我就不说了。后来大家一起聊天，谈到计算机是否可以占领围棋领域，常昊说：“绝对不可能！“ 再后来，DeepMind，基于Monte Carlo + Markov的reinforcement learning，让旅欧的一个中国三段陪练，樊姓。他以前是职业选手，在国内无法出头，所以到欧洲拿入围票。先开始他也是托大，后来他心服口服。 然后，就是李世石了。他输到第三场，他哭了，很多人都哭了。人类无法抵抗的力量。 到现在，围棋比赛都专注于抓用RL作弊的选手了。 qiqi_hua 发表于 2023-04-14 13:27
哈哈，还真是， 我查询自己发的所有主题帖，大部分话题内容，还真都是“预言系”。 不谦虚地说，我的所有预言验证率，过去大半年来，几乎达到100%。 期望：我的所有2年期预言，正确率超过80%；所有10年期预测，正确率超过67%。 B777 发表于 2023-04-16 20:18
有着能力，买点股票，很快可以 女明星 free 了 tidewater 发表于 2023-04-16 20:39
1，产品调性：文科学霸，社科学贼，理工科学渣。 2，商业模式：前向收费。这种商业模式，在“知识库”类产品方面，市场规模有限。不如，后向收费模式（大约是广告模式），市场规模大。 3，成本过高：耗电成本是传统搜索的3倍-5倍，硬件系统的折旧是传统搜索的3倍，合计运营成本高了至少4倍；另外，可能还会因为版权问题带来的支出；从而影响销售价格，必然连累业务收入的扩张，没有那么迅猛。 4，信任流失：容易被污染，伪造作假的内容和外链越来越多，各国政府和立法机构，包括美国自己，都有一些意图来限制使用。
这次经济危机后，估计将有更多人学会来理解商业的本质了，只是不同人会付出不同的代价。
Tech大裁员估计要持续两年，不过是 Back to Basic 以及 Margin Neutral https://huaren.us/showtopic.html?topicid=2886352 了解tiktok的股权分配后，我断言：Tiktok不可能被全面禁止 https://huaren.us/showtopic.html?topicid=2898539&fid=398&page=2
这些都不是致命的。
致命的是把劈柴变成劈柴好吧。
是让烙印下岗的意思，那不挺好？
当年谷歌干翻雅虎，不是靠搜索引擎搜索艳星好吧。
谷歌干翻雅虎，其中一根稻草，就是搜索硬信息时，谷歌的 Page Rank 保证在前五条甚至前三条搜索结果的相关性，拉开雅虎三百条街。
因为大部分人，看到第五条搜索结果时，已经 give up 了。
而如果 chatGPT 能保证在前五个问答内的相关性，拉开 Page Rank 十条街，劈柴可能可以去劈柴了。
chatGPT 就怕硬问题的前五个问答，比 Page Rank 搜出来前五条，相关性高十条街。
而软问题，则比周星驰还周星驰。
如果真是那样的话，双管齐下，劈柴 ，，，
Mark
真的，特別擅長打雞血的那種佈道
看到调性这俩字，就想吐，装的什么b
我的预测，不是三大云要合并为一啦。是预测，大约两年后，azure 和 gcp合并。合并后，以azure为主导。这个合并，同时也是tech行业大裁员到达尾声的时间节点和标志事件。
原文是： 这次科技业大裁员，将以GCP与Azure合并组建合资公司独立运营为结束标志时间节点，预估是在两年之后。两年后，只是没有mass layoff了，但还是有常态化的小裁员和PIP。 另外，这两家云业务，只有合并才能与AWS有效地平衡竞争。 google的GCP不赚钱，也很不符合google的整体文化，还不如与微软Azure合并，加起来都不如AWS的市场份额，但相对，还算能做到较为平衡和同样量级。合资公司的股份分配，微软占70%，google占30%。 至于 oracle 和 IBM，主要专注于私有云，和混合云业务吧。其实，现在混合云业务占比份额，是在温和上涨的。
所以，我说GPT是“文科学霸”啊。一般人，找工作改简历，平均三年一次，实在不是什么高频使用，即使每次收费30美元一个月，也挣不到几个钱。
我一直都是，不支持任何二极管思维言论，只是，反感某些过分激动的吹捧。
说的也没错，平时工作生活中grammerly够了，而且是app嵌入，一键修改，多方便。但是grammerly也不便宜呀。
grammerly只能查验语法对错，不能自动生成。
I. 賈里尼克(Fred Jelinek)1972年到IBM，帶領團隊研發語言識別與機器翻譯。1993年退休後到約翰霍普金斯大學，吳軍1996年到這所大學，成為他學生。
當時這個技術就可以做摘要，例如一篇一萬字的文章，如何摘要出十句話能概括這一篇文章的內容，這對於做自然語言處理的人來講，就是一個數學問題。也就是說，你的條件是什麼？條件是這一萬個字，然後你想得到的結果是什麼？結果可能就是十句話，一百個字。然後這裡頭有很多種組合，你可以隨便挑幾個句子，也可以把有的句子拆成兩段，把後面那些不太重要的修飾或者形容的部分去掉。然後，你也可以把兩個句子合成一個句子，那麼你在合成一段文本的時候，這個計算機就會計算一個概率，哪些句子合成在一起的概率比較大，它會按照概率幫你合成。
吳軍當時做過一個很複雜的語言模型，600萬個參數，使用20台超級服務器，大概算了三個月才訓練出這樣一個語言模型。(第一版ChatGPT的語言模型參數大概是 2000 億個參數)。 吳軍2014年離開Google前，負責Google的自動問答系統，就是讓計算機回答問題。他舉例說明當時谷歌如何回答Why is the sky blue？在2014年計算機已經做得很好，這項技術本身並沒有太多神秘的地方。 吳軍2014年離開Google後，還有一些計算資源，空閒時間寫一些程序，做著玩。他只花兩天寫了兩個程式讓電腦寫兩首李白風格的詩。
（1) 把李白的詩放到計算機裡。李白詩一共1000 多首，也就一萬來句話，這對計算機來講太簡單了。它寫的時候，就是把句子分拆開來，拆成兩個字、三個字一組，比如「空愁」這是一組，「憶長安」這三個字一組。 （2) 拼語言模型，算概率，哪個概率最大；拆完了以後，提一個要求，說要寫一首憶長安的詩，它就排列組合，拼湊出來。
為什麼這兩首詩看起來特別好？因為唐詩的格式是固定的。同樣的道理，為什麼用ChatGPT寫周報寫得好？那也是個固定的格式。包括，如果你讀《華爾街日報》中文版，90%的內容都是計算機寫的，只是你不知道。寫完了以後人當然要給它一個主題，然後給它寫的第一段話寫個引子，然後給一個總結，起個標題，這是人要做的。
II. ChatGPT對我們到底有什麼影響？
這些年來大進步其實不是這個語言模型本身，實際上是後來2000年左右產生的深度學習，使得訓練語言模型能比以前準確了，不是簡單的做統計。
ChatGPT它某種程度上有點像鸚鵡學舌，你先要說一段話，它才能跟著學。它說出來的聲音可能很好聽，但是它並不提供更多的信息。今天互聯網上90%的內容都屬於這一類——不提供更多的新信息，也不是原創內容，也不是自己的感悟，無非是東抄抄，西湊湊。目前，抖音、快手這類短視頻，我覺得99%的內容都屬於這一類，沒有營養，你讀完以後可能覺得挺有意思，但實際上你在上面讀了再多，其實對你沒有任何幫助。 如果說ChatGPT真的威脅到了誰，我覺得威脅到的就是這一類人的工作，就是說這個抖音上頭那個做短視頻的，或者發佈一些內容的，ChatGPT會做得比他們好很多。
那麼，什麼人不會受到影響？就是內容創造的人不會受影響。
Google為什麼能回答「為什麼天是藍的？」這個問題？Google進行回答的時候，它大概把當時英語幾乎所有的像樣的句子都做了分析，大概有1000 億句英語句子。那麼實際上你會發現，在一些大學的網站上和NASA的網站上，它就有這個答案，只是我們把它拼拼湊湊，刪刪減減，就把它挑出來了。但是最早的物理學家做這項研究，把這個道理搞清楚，這個工作是有意義的，也是ChatCPT取代不了的。
所以吳軍認為，從歷史上看ChatGPT其實不算是一次技術革命，它影響到的都是那些比較懶的人，懶得動腦筋、創造新東西的人。真正探索人類知識奧秘的人，是不會被取代的。
III. 中國研究機構什麼時候能做ChatGPT？
其實，中國的大部分研究機構是做不了的，不是說研究水平的問題，而是因為ChatGPT太耗資源。今天的ChatGPT，可能光硬件的成本就要差不多10億美元，這還沒算電錢，所以成本和耗資是非常巨大的。如果開玩笑問ChatGPT的最大貢獻是什麼，我倒覺得它對全球變暖是有很大貢獻的。 ChatGPT訓練一次要耗多少電？大概可能是3000輛特斯拉的電動汽車，每輛跑到20萬英里，把它跑死，這麼大的耗電量，才夠訓練一次，這個非常花錢的一件事。
IV. ChatGPT能帶來什麼新的機會？
坦率來講，你沒機會，因為太耗資源了，你耗不起。那麼什麼人能夠受益？那就是賣資源的這些人。 不要勉強去找所謂的機會，該怎麼工作就是怎麼工作。目前，很多所謂做這種人工智能的公司到現在都在虧錢。
那麼最後你可能是給幾家大的做雲計算的公司在交錢，這可能是一個結果
有興趣的人可以去看完整的 interview https://mp.weixin.qq.com/s/NZ7fbzQ5Rf9PuFDIF1266g?fbclid=IwAR3GnGg6TZdi3Es7wPBZ4s1aTO7QHvMB54DRJgcJfbGiwGCKY7lpoQpYFv8
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/12i9qr7/i_transform_real_person_dancing_to_animation/?utm_source=share&utm_medium=ios_app&utm_name=ioscss&utm_content=1&utm_term=1
這在娛樂事業上 (動畫等等) 會造成結構上的衝擊。沒準以後讓AI 看完一個卡通的第一季，就可以用Command 生出第二季出來，再微調就好了。
恰恰相反，作为一个技术人员，我从chatgpt那里可以得到精准的答案
+1 当然得到答案后自己要review或者test一下，但比自己从0开始折腾效率高多啦
有没有可能是你问的方式不对
信息源是个大问题。评判标准也是个大问题。
公司怎么能确定它的信息源都是对的？ 即使公司说它的信息源都是对的，那难道那个公司就掌握了言出法随的权力了么？恐怕人们更得紧张了。
希望chatgpt出现即巅峰。
google可以做科研？
感觉是让大家都变成烙印。
那是因为CNN对圣经的了解程度还不如chatgpt。我们教会的牧师玩过chatgpt，找了几个宗教课题让它陈述；这货写牧师布道的稿子和写其他专业小论文一样，会犯常识性错误；写出来的稿子刚够糊弄从没读过圣经的人。
不光是理科学渣。文科也不行啊。 它要是说废话还不错了呢，关键是它还会煞有介事的瞎编事实和数据，甚至是来源，我点开它给的事实或数据来源的链接，全是它瞎编的，根本不存在！ 也就写个啥thank you note， 工作总结之类的还行。总之完全不能相信它的鬼话。
所以话不要说得太满，科技发展起来，会让很多喜欢下结论的人成笑话
能够解答专业问题，只是不保证正确性。
但是 Page Rank 也不保证正确性。
re
每次看到有人说chatgpt会取代文科就觉得好笑，那些人认知里的文科 = 写交给dang的思想汇报。
文科的工作本来就是90% 八股文吧，前面文章说了现在就已经90% ai generated. 不知道是否是真的 理科的也一样，谷歌search也是ai。
我不觉得会被取代，但工作的方式和内容会变
谁跟你说了八股文了，你到底学过还是写过。。就算文科没有理工科那么快产生直接价值，也不用埋汰人家说是八股文吧。。。
我同意工作方式会有所更新，但是能不能取代--这个我目前看不到任何可能。
你如果在科技行业里，有超过30年的经验，就会亲身经历和直接旁观到，无数次和无数个，几乎所有业内公司，都先后掉进同一个坑的事实。
科技浪漫主义，也就仅仅是浪漫主义罢了。
“一将功成万骨枯”，每当我们看到一个成功创新，同时就会有几百几千个同级别创新是夭折退潮和被人遗忘的。
但不代表，我们不认可所有创新。这个判断，是试用了几个月，并结合周围朋友意见后，得出的结论。
这个态度很健康，就是承认鼓励创新但是同时不迷信和盲从。
谷歌的 Page Rank 掉进坑里了吗？
当然楼主专职为网站增加流量，也是要赞👍。
团建贴，甚好。
说一段往事： 很早很早俞姓围棋国手迷上计算机，然后用if/else写围棋程序。大概是90年代初，IBM的深蓝打败人类。但用if/else肯定是不归路，所以那时候所有人都认为围棋不可能被攻克。
后来，黄世杰在U of Toronto, 用Monte Carlo做围棋。计算机不需要理解规则，就去胡乱explore好了。但是，围棋的state过多过深，计算力达不到。差不多是01/02年前后，常昊和国家队到MIT，配大家玩。他下盲棋，一个人对战一群业余，哈哈哈，结果我就不说了。后来大家一起聊天，谈到计算机是否可以占领围棋领域，常昊说：“绝对不可能！“
再后来，DeepMind，基于Monte Carlo + Markov的reinforcement learning，让旅欧的一个中国三段陪练，樊姓。他以前是职业选手，在国内无法出头，所以到欧洲拿入围票。先开始他也是托大，后来他心服口服。
然后，就是李世石了。他输到第三场，他哭了，很多人都哭了。人类无法抵抗的力量。 到现在，围棋比赛都专注于抓用RL作弊的选手了。
产品调性 是什么意思？
多少年前，你会得出结论，现在世界上最大的公司时apple吗？谷歌一个search而已，竟然这么挣钱
科技的坑，还是商业化的坑，还是民用科普的坑？还是社会道德的坑，或者是未知的可怕的坑，基本上是无知的坑？
我觉得ChatGPT看到那些话都要笑出声。
坑是有的，比如手机，微软intel都掉坑里了，但apple把坑填上了跳出来了，还成了最厉害的公司
装叉词
我也是这么认为。AR/VR 结合IoT+ 5G，很有市场。有时候就是时机，ecosystem完整建立起来。
这个说的对，prompt engineering 现在已经成为一个专门的技能。已经有公司出价30万年薪hire prompt engineering specialists 了。
其他公司要用chatgpt都要用openai的api，都是要收钱的。以后其他公司就不用自己做语言的ai training了，openai给大家做了，这个是ai从各个公司自己开发，发展到云ai的过程。
确实如此！prompt engineering现在很热！
估计有些人根本没用过ChatGPT, 认为就是一个搜索引擎，如果对deep learning和AI有点了解的就不可能这么说。我举一个很简单的例子，如果你的英语很烂，估计写出来的英语英语母语者都看不懂，但chatGPT居然能看懂，然后还能把你的垃圾英语修改成非常地道的英语，然后你再提出很多要求，它按照你的意思修改，这个现在那个软件能做到？人也根本做不到。
短短几个月chatGPT已经被玩出花了，下面有个链接，保证让你大开眼界，而且还是国人玩的。 https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh#%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%92%8C%E8%AF%84%E4%BC%B0%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%A1%86%E6%9E%B6openflamingo
有些人在国外，还不如墙内的，国内大各大公司都在大手笔搞大语言模型呢！ https://t.cj.sina.com.cn/articles/view/7294209083/1b2c4cc3b00101dzo0?from=tech&subch=otech
哈哈，还真是， 我查询自己发的所有主题帖，大部分话题内容，还真都是“预言系”。
不谦虚地说，我的所有预言验证率，过去大半年来，几乎达到100%。
期望：我的所有2年期预言，正确率超过80%；所有10年期预测，正确率超过67%。
李世石没哭，是柯洁输给阿法狗后哭了。
有着能力，买点股票，很快可以 女明星 free 了
为你攒劲加油，祝你成功！