可以说AI技术在2022年底是一个技术奇点,完成突破之后,我们可以预见一个技术爆炸的时代。
在计算机的早期,人与计算机的交互只有键盘,是鼠标和GUI的发明改变了最原始的交互方式,于是计算机的实用门槛大大降低,从专业设施变为民用。在后AI时代,基于自然语言处理(NLP),人们与计算机的交互将更加简单直接,使用计算机的门槛会更加低,人们可以不必学习大量复杂高深的内容即可完成一些创作。
例如通过Stable Diffusion可以批量生成一些插画,大大降低画画的学习成本。再比如早些年的GitHub Copilot也降低了debug的时间成本。而GPT-3问世之后,基于它的ChatGPT直接将这场科技革命推向了高潮。ChatGPT拥有截止2021年的知识库,可以说是整个人类智慧的总和。基于自然语言处理的智能助手可以帮助我们快速地完成文书撰写、数据分析、以及其他日常工作中的重复性任务。
关于AI的副作用的讨论也不是一天两天了。就比如:
专有化:一些商业公司可能会将AI应用作为他们自己的核心竞争力,采用专有技术和算法来开发和部署AI应用,而不是基于开源的自由软件。这可能会导致一些AI技术和应用变得封闭和专有,限制了对这些技术和应用的访问和使用。
数据控制:AI应用需要大量的数据作为输入和训练,而这些数据通常由少数大型公司或组织控制。这些公司或组织可能会将其数据用于商业目的,而不是公共利益。此外,这些数据通常需要进行大量的清理和预处理才能用于训练AI模型,而这些过程通常需要大量的时间和资源,这可能会使独立开发者或小型公司无法轻易地开发AI应用。
人员流失:AI领域需要高度专业化和技术性强的人才,这些人才往往具有很高的市场价值。一些公司可能会挖走这些专业人才,从而使自由软件社区在AI领域的竞争优势减弱。
“黑箱”问题:一些AI算法和模型可能过于复杂,难以理解其背后的工作原理。这使得开发人员无法查看和理解AI应用的内部运作,从而难以诊断和修复潜在的问题或缺陷。
潜在的滥用:一些AI应用可能会被用于滥用和侵犯隐私。例如,人脸识别技术可以被用于跟踪和监视公民,从而侵犯个人隐私和自由。这些潜在的滥用可能会导致公众对AI技术的担忧和抵制。
具体一点,以Stable Diffusion为例,Novel AI盗用了大量的版权作品来训练模型,AI的作品的版权问题如果深究很难说清楚。
而像GitHub的Copilot使用了大量的开源代码来训练(包括ChatGPT也是一个性质),这就导致了你根本不知道输出的内容源自哪里,版权归属谁,甚至在未来可能大大打击创作者的创作热情。
一些学校也开始禁用ChatGPT,原因是学生可能会用它来写论文。但显然由于信息差的存在,国内的大部分学校并未意识到这一点。
后来OpenAI官方也推出了检测工具AI Text Classifier,用于检测文章内容有多少是AI生成的。
我的观点可能比较激进,我认为所有人都应该尽快使用AI工具以适应时代的巨变。如今禁用AI工具,在未来的某一天就好比慈禧让司机跪着开车一样可笑。AI无疑是科技时代增加生产力的工具之一。而在知识界,AI将提高人们信息检索的能力,建立更有效的知识连结而不必记忆知识本身(毕竟人类的大脑是相当有限的)。
目前我们的AI技术正处于拐点之上,正如《三体》中所提到的“技术奇点”和“技术爆炸”的概念一样。掌握AI工具的使用可以充分利用同行尚未了解这个概念的信息差,领跑未来。
本文参考了一些推上的大佬的发言,将介绍几个目前实用的AI工具,希望对您的日常学习与工作有所帮助。
官网链接:https://chat.openai.com
好,这个想必所有人都应该知道了或者已经体验过了。这里分享一些有趣的玩法:
这里收录了一些有趣的prompt可以用于娱乐,也欢迎评论区投稿
https://bebebe.be/archives/47/
此外,也有一些大佬做了相关收录和整理:
https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh
不用 root 使用小爱同学和 ChatGPT 交互折腾记
这篇文章介绍了作者从想法到实现的过程,旨在通过破解小爱同学,让它通过语音交互来调用 ChatGPT 生成文本,并通过 tts 把生成的文本朗读出来。
作者最初的想法是通过串口通信来与小爱同学交互,但因为小爱同学把串口通信给封了,作者转向了 Siri 和轮询的方式。在实现的过程中,作者学习了串口通信、硬件焊接、Mac 双系统刷机等知识,并发现硬件也很有意思。
最终,作者成功地实现了通过语音交互调用 ChatGPT 生成文本,并通过 tts 把生成的文本朗读出来的功能,让小爱同学可以回答用户提出的问题。
以上文本由ChatGPT总结而成
首先要去OpenAI官网申请API
申请地址
接着需要在App Store里下载JSBox(付费订阅制软件)
去设置里打开JSBox的键盘权限
接着再扫描二维码安装脚本
目前还没去体验这个,仅分享一下方法
官网地址
相比使用GPT-3.5的ChatGPT而言,Notion AI使用的是GPT-3,但速度上比ChatGPT快很多。
目前免费一天可使用10次,订阅的话一个月10
,相比
20
,相比20
,相比20一个月的ChatGPT Plus还是划算很多。

ChatGPT的知识库仅仅只更新到2021年,因此并不适合作为搜索引擎来检索精确的信息。
而微软向OpenAI投资数十亿美元可以看出对于打造下一代基于AI的搜索引擎的野心。2月初的时候New Bing横空出世,颠覆了传统的搜索引擎模式。
这个不用多说,想必大家都有所了解。
New Bing是微软发布的一种新型搜索引擎,它结合了ChatGPT式的AI语言模型,可以理解和回答用户的自然语言问题。New Bing不仅能生成相关的链接,还能从网上整合可靠的来源,给出一个简明的答案。New Bing还可以与用户进行有趣的对话,展示其创造性和幽默感。
目前Bing的搜索框内支持直接使用自然语言搜索东西(即:你不需要检索关键词而可以直接提问)。搜索的同时会启动对话模式,可以进行更详细的对话。
申请地址
申请时间长短不一,有的人第二天就申请通过了,有的人两个星期都还没通过(没错就是我)
申请通过后,微软会发邮件通知你

体验下来感觉New Bing基本上已经处于半残废的状态了,(据说微软只用了50个A100),很容易触发终止会话

此外,使用header editer工具也可以免代理登录国际版必应
edge拓展下载 | Chrome拓展下载
所需代码如下
{
"request": [
{
"enable": true,
"name": "bing-cn-to-www",
"ruleType": "redirect",
"matchType": "prefix",
"pattern": "https://cn.bing.com",
"exclude": "",
"group": "bing-redirect",
"isFunction": false,
"action": "redirect",
"to": "https://www.bing.com"
}
],
"sendHeader": [
{
"enable": true,
"name": "bing",
"ruleType": "modifySendHeader",
"matchType": "regexp",
"pattern": "^http(s?)://www\\.bing\\.com/(.*)",
"exclude": "",
"group": "bing-direct",
"isFunction": false,
"action": {
"name": "x-forwarded-for",
"value": "8.8.8.8"
}
}
],
"receiveHeader": [],
"receiveBody": []
}
如果暂时没用上Bing的也可以体验一下这款搜索引擎phind.com
Phind也是一款基于自然语言的搜索引擎,你可以直接在搜索框内提问,它会在Google进行搜索,之后将所有搜索结果整理为自然语言呈现给你。

官网链接
开发者是@tomtumiel,这是一个针对 arXiv 论文的语义搜索引擎,它使用OpenAI最新的嵌入式模型来搜索查询寻找最相关的论文。

官网链接
很强大,可以直接对文章内容体温,截图其中的公式可以直接给出解释

官网地址
支持上传PDF后直接提问,目前免费但有的时候会遇到负载过大的情况
官网地址
支持批量导入PDF论文,搜索某个关键词或概念,会给出各个论文出现这些概念的段落,并且找到相似的概念
我正在使用RubyonRails3.0.9,我想生成一个传递一些自定义参数的link_toURL。也就是说,有一个articles_path(www.my_web_site_name.com/articles)我想生成如下内容:link_to'Samplelinktitle',...#HereIshouldimplementthecode#=>'http://www.my_web_site_name.com/articles?param1=value1¶m2=value2&...我如何编写link_to语句“alàRubyonRailsWay”以实现该目的?如果我想通过传递一些
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