文章主题：ChatGPT4, AI development, Transformer, AIGC
时代的浪潮总是剧烈而无声
🚀🚀技术瞬息万变，AI的脉动犹如心跳，时而平稳，时而骤烈。ChatGPT4的横空出世，短短一周内掀起的浪潮，堪比数十年的蓄力爆发。它打破了平静，瞬间点燃了创新的烽火🔥，引领我们步入一个前所未有的智能新时代。🔍SEO优化提示：#AI冲击 #ChatGPT4震撼 #智能新时代
01ChatGPT的关键革命G点
【GPT】
GPT全称是 Generative Pre-trained Transformer，名字非常直白，就是生成式预训练转换器。ChatGPT4的出现经历了很长一段时间的潜移默化式的发展，比如转换器已经是十几年前的产物了、LLM又是NLP的演进产物、GPT3才在上下文学习中有所突破，形成一些非线性思考结论、InsructGPT增强了GPT3的精度、GPT3.5增强了代码读写能力，这是智能的体现、而RLHF让AI从人类偏好解读中学习更高阶智能，随着这一些技术思路演进，才有进化到ChatGPT，才有力人类初步语序、前后文的解读和输出。
人类智力的模拟并不简单，人类的智能从能量的维度来解读的话，塑造人脑计算能力的机器可以排列围绕地球两圈，可见其复杂性。人类的视觉模拟在计算器领域至今仍然处于初级阶段，还有解读后的语序、语义等组织、解读等。我们从下图可以窥见ChatGPT4的能力。
给ChatGPT4输入如上图片，他能够解读出三个维度产品描述，关键还能总结出结论：一个老旧VGA接口配备了一个新潮智能设备接口，很Humor。
🌟认知升级！这款产品的解析确实展现出了一定水准的智慧🔥，它能清晰阐述当下科技产品，洞悉问题本质。这无疑标志着它的智能发展迈出了坚实的一步🌈。无论你是科技爱好者还是专业人士，都能从中获得有价值的信息gcd。让我们一起探索它如何引领智能新潮流吧🌍！记得关注哦，未来更多惊喜等你来发现！😊
下面我对几个关键内容提炼帮助大家理解AI和ChatGPT。
【Transformer】：
Transformer 最初只不过想解决机器翻译问题，输入 A 语言的文本序列，输出 B 语言的文本序列，但其强大的能力让其几乎正在统一 AI 这个研究领域。
在ChatGPT4多模态下，已经不再局限于语言到语言的转换，还有语言到
图片、视频、创意的转换。
【AIGC】
AI generated content, 即人工智能创造内容。AIGC的概念有点偏，
稍微偏离了AI。AI产生的内容就如同拟人，任何AI产生的内容都归属于
AIGC。
【NLP】：
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），自然语言处理领域要实现的终极形态，就是让机器按照人类偏好的方式，与人类通过语言文字高效交互。而人类高等文明中「最高等」的那部分文明，全都是人类在发明了语言文字后才诞生的 —— 物理、数学、生物医药、金融体系、现代通信、航空航天、汽车工业、计算机科学等等。而绘画、音乐等视听刺激，更多来自本能。
前面很多年 NLP 领域任务都被拆分的非常细，比如（下列任务大家看个感觉就好，暂时不搞懂细节不影响理解）：命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：比如对于输入语句「擎天柱回到赛博坦」得到输出「B-PER, I-PER, E-PER, O, O, B-LOC, I-LOC, E-LOC」，其中 B、I、E 分别表示开始、中间、结束，PER、LOC 分别表示人物、地点，O 表示其他无关。文本蕴含（Text Entailment）：比如对于文本 T「我在杭州」和如下三个假设 H1「我在浙江」、H2「我在上海」、H3「我是杭州人」之间的蕴含关系就是 Positive、Negative、Neutral，其实是个三分类问题。常识推理（Common Sense Reasoning）：比如一个测试 LM 是否具备常识推理的例子，在句子 A「奖杯无法放进到箱子里，因为它太了」中的「它」指的谁？在句子 B「奖杯无法放进到箱子里，因为它大了」中「它」指的谁？这样的推理依赖于常识。问答（Question Answering）。词性标注（POS Tagging）。情感分析（Sentiment Analysis，SA）。自然语言推理（Natural Language Inference，NLI）。总结摘要（Summarization）。
对于上面那么多 NLP 任务类型，大致上我们可以把自然语言处理，分成自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）两大类，而 NLU 任务都要输出判断作为结果，离散的判断就是分类（Classification）问题，连续的判断就是回归（Regression）问题，但是回归问题最终也基本会转换为分类问题。因此可以说 NLP 领域的任务主要就是分类、生成。
【LLM】
🌟🚀揭秘ChatGPT4的超凡力量🔍——大语言模型引领未来沟通🔥🏆ChatGPT4的核心引擎，不是简单的复制粘贴，而是一台智慧的思考机器🧠。它不仅能流畅转换语义，更具备深度理解和逻辑推理的能力💡，对用户反馈的微妙情绪和意图了如指掌。🌐不同于传统的单一响应模式，它通过循环学习与用户互动，不断吸收新知识，自我修正和完善，逐渐形成独特的人机对话默契。\_\_\_\_\_\_\_\_\_🔍每一次交互，ChatGPT4都在模型的迭代校正中进步，微调其语言表达，确保每一次对话都精准且贴近人性。\_\_\_\_\_\_\_\_\_🌍这就是为什么它能成为新一代智能交流平台，与用户建立深度连接，提供超越期待的自然对话体验。🚀欲了解更多ChatGPT4的强大之处？让我们一起探索这个语言技术的新里程碑吧！👇记得关注我们，获取更多AI领域的最新资讯和技术解析！🏆💻
02ChatGPT带来的危机
🌟🚀 潜力革命岗位揭示！虽AI挑战，但核心仍需人力智慧🔥💼🔍 革命前线，AI正逐步触及，但它并非颠覆一切的猛兽，相反，它更多地扮演着简化与辅助的角色💡。那些看似稳固的传统岗位，实则暗藏变革的契机——它们正等待被巧妙的人为引领，以适应新时代的步伐👣。👩💻 诚然，AI在某些领域已展现强大效能，但它无法取代人类的独特洞察和决策力——那是机器无法复制的智慧源泉🌱。那些需要创新思维、情感交流以及复杂判断的工作，人类依然无可替代🌈。💼 尽管自动化可能削减一些重复性劳动，但真正的价值在于创造与引导，这正是人力所擅长且热爱的领域🏆。让我们携手AI，共同推动岗位升级，让未来工作更加高效且人性化💡💪记得，每一次技术革新都是对人才素质的新挑战和机遇，拥抱变化，我们才能在革命中立于不败之地🚀🌈
极富创新的AI技术，从最初的A语言转译到B语言的精巧设计，如今已进化为具备高度人性化理解能力的ChatGPT，这一演变无疑象征着一个质的飞跃——从工具角色迈向了独立思考者。它对传统职业领域的影响不容忽视，诸如数据处理、信息呈现、预测分析、逻辑推导等环节，AI的介入显著提升了工作效率和智能化水平。在初级岗位上，其可能直接替代的角色包括文秘、初级设计师、初级程序员以及基础教育阶段的教师，这无疑带来了生产力的大幅提升与职业结构的深刻变革。🚀💻🎓
如下是ChatGPT4在法律考试中的表现。
🌟ChatGPT4的发布无疑引发了AI领域的热议，它仿佛开启了通往未来的新篇章，其潜力与可能性让人充满期待。微软Office的快速反应，宣布将全面拥抱AI，撤出Copilot，这一举动预示着AI技术将在办公领域迎来革命性的升级。我们不禁设想，未来的办公设备和软件将会如何被AI武装，这场变革的速度和深度难以估量。🚀
Google也同样在推进，在Workspace上借助gmail等具有海量用户的产品发力。
这些变更将是划时代的，李彦宏在文心发布会上也说：以后CTO将演变为GTO。
这些“危机”来自知识结构的变化，也就是说从现在起，人们不得不学习AI，以适应工具的使用、工作效率的提升，就如同十年前学会在屏幕上而非键盘上输入一样。
尽管AI来势汹汹，但影响力的形成仍然需要势能。就如同智能手机时代的形成，前后耗费了大概7/8年时间。这是一个塑造英雄的缓冲期，切中了时代脉搏，个人可能成就人生，企业可能形成丰碑。
03AI时代机会在哪？
文心一言给了我们一些思路：垂直行业演进。
百度在AI领域在国内算是一等水平，其产品和服务除了搜索之外其他主要以AI内核展开，在其CTO发布的演示文稿上可见一斑，文心“模型”是一步步跟进传统产品使用迭代过来的。
文心一言展示的能力：方言转换、图形创意、视频合成，另外在诗词等明显中文色彩情境下的能力。文心的模型迭代也是在不同垂直行业商用成熟逐步迭代，比如和国网、和银行等。
因此基于ChatGPT是否可在垂直行业塑造？我们可以借鉴一些已有的AI小应用，比如Quizlet，综合学习平台；Instacart综合购物；英语学习APP等。
大家有兴趣可以去搜索了解。
国内最主要是单个领域市场体量大，所以针对单个行业深化将在现金流上得到满足，有空间将模型调教得更精准。比如金融风控、健康预测、创业知道、投资顾问等领域都将会是蓝海。但具有共性的是：一定要有行业、技术双门槛优势，方可立于不败之地。
此言不虚，AI讲改变方方面面，我们每个人的角色需要随之切换。
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