这个还是有不少差别的。比如你回的这个例子，是我遇到了一个不懂的领域，然后我把gpt4当作专家咨询。
事实上在这之前我已经用搜索引擎搜过了，但有效的中文内容只有一个版本，是某个相关厂商写的对其基本原理的行业科普。然后这个文章被抄，被脱稿了无数次。以至于我在搜索过程中被迫看了很多遍。而且这篇文章只是科普，对于具体的信息（比如我关心的各种数值参数）完全没帮助。基本上这个过程效率很低，我搜了好几页，也没搜到第二个版本。
然后我才把gpt当作专家直接对话请教。基本上，gpt4对于科普级的内容，在99.9%的情况下都是对的，不需要去验证。对于其中需要稍微计算的部分（比如我询问多少气压/多少流速下下能工作多久的问题），一般来说大差不差，够你做出定性的判断（当然你自己验算一遍也可以）。只有较为复杂的逻辑，主要是coding这个级别的时候，不保证是对的。但大部分咨询级的对话不太可能涉及到这种程度，所以实际上它说的基本就是对的（比如你回的这个帖子里面涉及的例子，就是100%正确）。然后，gpt4的回答也不止于文档，更像是一个人跟你探讨。比如我这个例子中我让它给我用有向图描述管路的结构。然后在其中的一个阀门的理解上，它还纠正了我一个理解上的错误。这种交互肯定不是文档能做到的。
我是觉得，gpt4的回答不是对/错，更像是99%对还是80%对的区别。你用搜索引擎搜，一样会搜到错误的结果（比如垃圾文章）。你去咨询真人，也一样可以得到错误的结果（犯错/专业不熟悉）。实际上本来就不存在100%绝对正确的方法，更重要的是自己掌握多途径交叉验证的能力。就我对gpt4的大量实践来说，它说的基本都是对的。一般来说只需要注意两点，一是涉及非常细节的东西，另一个是它给了你一个too good to be true的答案。事实上就我这个thread里贴出的3个例子，大错误可以说一个都没有，细节方面的小错误有不少，但性质都不严重。比如它把at32当作是新唐科技Nuvoton的产品，这个就是错的，但在当时的上下文中无关紧要。
最后，我现在基本上不找人类专家了，而是把gpt4当作全能专家咨询了。它帮我解决了很多问题，比如有个产品可以实现35立方米空间内，最大35um误差的非接触绝对定位精度。它的技术原理困扰了我很久，在gpt4之前我google看了好多论文也没能破解。但在gpt4的帮助之下，我很轻松的就破解了它的核心技术原理。传统搜索引擎，你必须问出准确的关键字才行。而gpt4最nb的是它能理解你在想啥，哪怕你自己说不出来你在想的那个东西是什么。
【 在 adamhj 的大作中提到: 】
: 我不明白了，实际上gpt给你的基本上也是一堆文档，你还不能保证这些内容是否是对的，还得去搜索引擎搜，那不等于一个文档要读两遍么？这个效率算提高么？
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