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(未提及姓名)
任
任鑫
徐
徐文浩
徐文浩：GPT-4最令人瞩目的是其32K上下文支持能力的提升。这意味着AI能够记住更长的对话和信息，这在实际应用中具有巨大潜力。例如，AI可以扮演公司员工的角色，理解公司信息并提供服务，而无需额外模型训练。这将大大降低AI应用的门槛，使非技术人员也能轻松创建AI产品。此外，GPT-4的上下文学习能力也得到了显著提升，无需微调模型即可根据示例直接给出答案，这将极大地提高效率。在实际应用中，我开发了一个小插件，利用ChatGPT自动生成电商产品英文标题、卖点和价格建议，这充分展现了GPT-4在内容生成方面的强大能力。
在模型训练方面，我发现ChatGPT的所谓“微调”并非重新训练基础模型，而是通过调整强化学习模型参数来实现特定任务的优化。这是一种高效的机器学习方法，能够在特定任务上快速提升模型性能，而无需大量标注数据。
同时，我也意识到，ChatGPT的回答质量取决于用户的提问方式和对模型的引导。通过设定角色和明确需求，可以提高ChatGPT的输出质量。此外，ChatGPT也可能出现错误信息，用户需谨慎使用，并学会有效地引导模型，才能发挥其最大潜力。
任鑫：ChatGPT的出现，类似于数据库和云计算的发展，正在成为一种基础设施，降低了技术门槛，使非技术人员也能更容易地创建AI产品。这将导致许多重复性、套路化的工作岗位被取代或效率大幅提升。
在商业应用方面，麦肯锡的框架将人类经济活动分为生产、交易和互动，而AI将对互动领域产生巨大冲击。大量的知识工作本质上是将信息从一种形式转换为另一种形式的“翻译”工作，而ChatGPT在这一领域表现出色，且具有24小时工作、无情绪波动等优势。
然而，利用AI技术开发产品也面临同质化竞争，需要考虑如何利用自身优势超越竞争对手。此外，AI的伦理挑战也是一个重要的议题，需要在技术发展的同时，关注其对社会的影响，并确保AI与人类利益一致。
在实际应用中，我发现ChatGPT可以用于总结YouTube视频内容，提高视频观看效率。通过修改ChatGPT的提示词，可以更有效地总结视频内容。此外，ChatGPT还可以用于多种场景，例如简历修改、工作申请、写作润色等，其应用潜力巨大。
Deep Dive
GPT-4即将推出，其32K上下文支持将带来革命性变化。这将使AI能够记住更长的对话和信息，从而在商业场景中提供更定制化的服务，无需额外微调。同时，更强大的推理能力也意味着AI可以处理更复杂的逻辑问题。
- GPT-4上下文支持提升至32K Tokens，相当于半本书的内容长度
- AI能够记住更长时间内的信息，实现更个性化的服务
- 更强大的推理能力，能够处理更复杂的逻辑问题
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