你这个例子就是我早期的心态。还在把它当作一个挑战者，以上位者的心态去考验它，然后觉得不过如此，没有威胁，然后关了页面再也不接触了。

我前面已经说了，它大概就相当于一个二本生的水准，二本生犯点错误太正常不过了。我现在更多的是把它当作小弟，脏活累活丢给它，它做错了我指出然后让它重做。比如你这个例子，你就应该把ms的文档丢给它让它自己改正确，而不应该告诉它做的不对，并在不给它具体信息的情况下要求它做对。

目前的ai的能力跟人很像，它并不是记住信息，更多的是理解了信息提取了知识。所以它不一定能把非常准确的细节背出来，所以这些细节要你在这一个上下文中给它（早期gpt4的上下文记忆力比现在强很多，现在已经弱化到只在当前这个上下文中才有准确的记忆）。

我附一个我早期的例子，这个例子的刚开始的时候我还是对gpt4嗤之以鼻的状态，所以里面很多对gpt4的使用技巧还不算完善，但这个例子是促使我心态发生变化的第一手信息，你可以看看感受下。这个例子只包含了写代码的部分，调试也是通过类似的对话形式搞定的。整个系统从零开始写代码花了2天，调试通过花了2-3天左右。里面基本上所有的代码都是gpt4写的，我贴的代码都是各种范例，文档之类的。你可以看出我对话的基本范式就是一句话描述要求，然后贴一段参考信息/代码。

【 在 z16166 的大作中提到: 】
: 一个小例子：
: chatgpt 4对返回值dwFlags的检查是错误的，和MS的文档的说明是反的。
: 有可能要把文档的内容喂给它，然后重新生成。
: ...................

附件(824.5KB) chatgpt_case1.pdf
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只是目前如此而已。目前它的智力并不算突出，脑容量也不大，所以只能当小弟。
但再迭代1-2个版本，达到人类专家水准并不是不可能的。
【 在 beep 的大作中提到: 】
: 所以它代替的是打杂的小弟，而不是专家。它是用来提高专家效率，降低人力成本的
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不是，我说的我朋友做的版本是纯rust的，我这里贴的是我的例子。我这个例子并不是从零写一个实现，而是直接整合开源实现，难度没他那个例子大。但我这个例子一是总共就用了5天左右，二是这个时候我对gpt4还是充满不屑和疑虑的，所以我也没达到最大效率的用法。

但你说的问题都不是问题，我朋友的实现是借用了别的成熟项目的testcase的，而且他甚至都发现了别的成熟项目中的testcase的中不符合协议规范的地方。至于架构设计，这个就更不是问题了。谁能跟gpt4比背景知识的丰富程度和经验呢？我另一个请教激光焊接的例子其实已经可以看出一些端倪了，只不过我估计在做的各位也不太懂这个领域所以看不出gpt4的回答，尤其在大方向上是多么的精准罢了。

比如我特地问他空压机的选型，这么多种类型他没给我推荐最大路货的活塞式，而是推荐了螺杆式，并且精准的推荐了双螺杆规格。这个就是架构能力的体现。
【 在 Regous 的大作中提到: 】
: 不好意思，看帖没那么仔细，但两周时间代码加测试，虽然开源不能要求太高
: 但在可用性方面还是有些存疑，比如测试用例的广度和深度怎么考虑？
: 另一个疑问就是例子里面看到的多数是实现细节，最大可能也就是函数的实现，那么在架构
: ...................
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那是自然，其实就把gpt当人一样去问就行了，但前提是你也得展现出足够专业的能力，这样gpt也会给你足够专业的和有价值的反馈。你把自己代入gpt来想下，你每天要面对无数各个层次的人的对话，如果对面这个人的对话表现的像小白，那你的回答自然也会倾向于科普。

所以用好gpt很简单，就是你自己足够的专业，你越能给出专业的信息，越能挑出gpt的错误和问题，那gpt对你的助力自然也越大。并不需要什么特殊的提问技巧。

【 在 Regous 的大作中提到: 】
: 嗯，还是需要比较强的提问技巧以及自身的知识储备和逻辑能力。
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不止于搜索引擎。虽然我现在确实很多时候用它代替google了。但更主要的是它能理解那些我自己都说不出来的东西，这一点gpt领先google太多了。但gpt4出来已经一年了，其实google的份额没受多大影响，同时bing的市场份额也没获得多大提升，总的来说目前在搜索市场还没产生实质性影响，但这个就跟iphone刚问世nokia发现影响似乎也不大一样，也许颠覆会在接下来的数年后发生。

gpt并不是补充记忆功能，这一点搜索引擎就做的挺好的了，相反gpt它记不清具体细节，所以你单纯的把它当搜索引擎用反而效率不高。gpt最大的价值是它具备高级智能，具备抽象、理解、归纳、总结的能力，基本上是可以把它当作一个人来看待的。至于以后我不好说，这点我是比较悲观的，我不认为gpt会止步于现在这种程度，事实上一年前刚发布的gpt4都比现在的要强。现在的gpt4更像是cost down之后的结果。按照openai的节奏，差不多2年一个大版本，再过一年就会是gpt5了，我是觉得gpt5可能会是第一个agi，到时候需不需要人类就两说了。agi之后就是asi,理论上agi之后就可以脱离人类自己进化了，到了asi的版本人类的那点聪明在ai面前可能幼稚的很。就如同alphago带来的碾压式的绝望一样。虽然alphago并不算是真正的ai，但并不影响你感受那绝望感。尤其是master版本你还能看懂它有多强大，到了zero版本你根本就看不懂了。你连它强在哪里，自己怎么就死了都不知道，这种绝望感不自己去体会是感受不到的。

gpt的低能和胡说八道方面，首先我要纠正的是说错细节这不叫胡说八道，而是无伤大雅的小错误，属于低级错误，可以很容易纠正。gpt4自己都可以自我纠正这种小错误。gpt4的低能更主要的表现在你还是可以感知到你作为人在智力上是超越它的。有些东西它确实弄不明白，并且它还试图强行说明白，导致它在胡说八道。只有这种错误是我们现在还可以感受到优越感的地方，gpt其他的错误无非是记忆模拟细节出错，或者信息不完整脑补出错。这种都能不算是gpt本质能力上的问题。但我前面的例子里也贴了，讲真真正胡说八道的例子并不多。至少这个thread到目前为止还没有人贴出这种类型的胡说八道的范例。至于xiaoju嘛，gpt4可比xiaoju认错态度好太多了，你看看我前面贴的例子gpt认了多少错，说了多少“对不起”。xiaoju在全站有说过哪怕一次“对不起，我错了”嘛？

我朋友那个例子我也没系统的review过代码，虽然代码就在我机器上但最近我还在忙别的还没有enable起来。我朋友确实是nb的coder，但对于gpt最大效率的使用方式恰恰不是你说的这种靠gpt帮你查资料然后自己学习自己写。恰恰是反过来放手让gpt去写具体的代码，你作为导师去指导和纠正。gpt并不是无法产生精确的代码，它只是在缺乏范例的情况下无法产生精确的代码而已。你只要给他例子就行，这一点人也一样。你能不参考范例把红黑树分分钟写出来一次调试成功？你不刷个上千把acm题你绝对做不到这一点。所以可以说你也写不出精确的代码，用模糊的记忆产生精确的代码是缘木求鱼嘛？

最后，讲真我也不是来说服谁的，说的难听点ai时代，聪明的早就上车拥抱新时代闷声发大财了。我朋友就一直喷我让我少去论坛发帖，我只是不忍看到2023年都快过去了，很多人对ai的观点还这么的傲慢而已。
我们可能是最后一代从底层开始构建所有知识，并且自己亲手磨练所有技术的人了。ai时代之后的人，大概率都是大量借助ai学习，对底层缺乏第一手认知，缺乏自己从底层推演的能力，最后只能靠ai给出直接结论（就如同我招来的小朋友，给他gpt4也没用，他只会把问题丢给gpt4然后直接采用gpt给的答案，完全发挥不出gpt4的辅助能力），长此以往人类就被ai架空了。很多时候我几个朋友都在感叹，假设未来天网时代来临，我们这个年代的人，可能是最后一代还具备对抗能力的人类了。

【 在 hgoldfish 的大作中提到: 】
: 依我看就是个很好的搜索引擎+知识库。代替了以前那种初级的使用关键字的检索引擎。pagerank这个检索算法，因为有了更强的算力终于得到了突破。所以 Google 才会那么紧张。第一个严肃的应用也是被巨硬拿来放到 bing 里面。国内阿里、拼多多现在争得半死，恐怕到现在还不知道自己会被降维打击死在 gpt 这个算法手里。
: 传统计算机补充了人类的逻辑计算功能。GPT 补充了人类的记忆功能。从此人类不再需要记大量的知识就能开始工作了。普通人要读到 25 岁才能毕业找工作，以后不需要了，十岁就能干活。所以 GPT 算法的影响力再怎么样强调都不为过。以后聪明人会无限 powerful, 蠢人只剩下肉体价值。
: 但你也看到了，这个模糊的算法最多算全知。低能就是低能，天天胡说八道类似于本版的 xiaoju. 很容易造成反效果。让他生产代码是不对的。而你那个朋友的例子我听你说过好几遍，不太认同你的结论。因为他本身具备很强的逻辑思维能力。在开发过程中，他只是利用 GPT 在快速查阅资料。虽然 GPT 看起来像是产生了代码，但不过是它查询别人干过的事情拿过来给他看了一下，你朋友觉得可以，就用上了。这事里面，最重要的还是你朋友的逻辑判断能力。用模糊的记忆产生精确的代码是缘木求鱼。
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修改:lvsoft FROM 180.102.34.*
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