为什么最近一堆人拼命的往 ChatGPT 蹭，感觉快神经质了，迟了就错过几个亿

任何都是最开始最容易赚钱 后边赚钱越来越难和对技术要求越高，其实这么多年国内外一直有个信息时间差，

互联网需要风口，不过风口门槛越来越高

割韭菜最重要的不是怎么收割，而是找一块长满韭菜的地。找不到？没关系，咱聚一群人种它一块也是一样的。

绝大多数时候，认知的差异，是财富分配不同的根源…

怎么你不想抓，还管人家了？

不一样了,
这次是真能写作,真能翻译,真能分析股票了,真能作画了,
而且翻译比专业翻译还好,
写作比一般作家还好,
分析股票也可以作为专业和非专业参考,
作画也更加好,
很多都超越了了普通人,
这样的智能,是 alphaGo 之后的又一次突破不为过吧?
接下来你可以想象还有什么是它不能的?而不是他还能什么.

- B 站给推得全都关掉了，这个东西我自己理解为：社会氛围是驱利的导致个体也驱利。
- 关于我自己的反思
- 是因为我不属于谋取到利益的人所以觉得他们恶心
- 假如我也是获取到利益的一方，那么看大家说一些跟风狗之类的话，我会觉得有钱不赚就是傻篮子。
- 总结
- 人性如此，无法趋避。

它能赚钱吗?
你可以想象下,
bing 首先引入它股价涨没涨?

再想象下?
如果国内 360,搜狗,或者其他产品谁先引入,谁就有可能是下一个百度,甚至超越百度最辉煌的时候,百度就要继续大跌.

这里面就是财富.普通人可以用来投资股票,也可以用来选择就业和投资方向等等,也可以用楼上总结的方法赚钱.
A 股好多相关概念涨了 50%不止吧,翻倍的都有.

预测后 10 年都是 ai 时代

谁会给 ChatGPT 付钱呢？那些内容创作者，一个例子 健康营养师
zhihu.com/question/582834721/answer/2884629027 最近大热的 chatGPT 会取代你的工作吗？ 人工智能与我们的生活

注意，一个工具 (ChatGPT) 是不会代替工具使用者 (健康营养师) 的，因为工具使用者 (健康营养师) 用某种方式 PUA 全社会了（健康营养师证书等获得社会认可的证书），极尽所能贬低那些 “非适格者” (野路子健康营养师) 来保证工具使用者 (健康营养师) 的地位稳固

一个行业如果具备这样的性质，那么从业者会成为 “惊弓之鸟”：
- 没办法 PUA 全社会
- 适格者自己的劣化，不用他人贬低呢先自贬为敬了
- 反被社会 PUA ，自己开始内卷

“惊弓之鸟” 常见心理就是一些人的表现：想发财 or 怕发财，想取代他人 or 怕他人或新工具取代自己，软柿子，样子欠揍 -- 自然就会 “被揍” ，主要是怕别人发财而取代自己的地位。

这样的从业者就在身边。即使持有这样的心理活动 若敝帚自珍，那么不会影响行业大势！但如果以集体主义的形式自下而上表现出来了，那么对于一个行业就是灾难：全都是 “惊弓之鸟” ，捕食者开心，捕食者觉得既然如此那么怎么都好办了

自媒体赚流量涨粉才是目标，对错他不关心

两个月前 V 站一堆人在玩儿, 我也在玩,还感觉很好玩很牛批, 但是看到别人日赚几十 W 才发现自己其实是傻批
这不由得让我想起大学时坐在宿舍看到有人 1W 比特币买披萨的新闻,还在跟同学开玩笑, 屯点这个说不定以后能起飞,结果发现自己就是个玩笑
包括之前腾讯跌倒 200 的时候,到处喊人去抄底,但是自己怂的不行
终于明白原来有些钱在我面前,我也挣不到

@zhang77555 有些钱你赚不到，那有些亏你也吃不到呀。

同样，感觉和我们这个不想干的业务老板都要扯一下 ChatGPT ，看有没有机会能接入我们这里做个产品

这玩意现在把普通的提取数据的 NLP 全干碎了

从某种程度上讲，ChatGPT 会颠覆以往的 NLP 行业的生态。它不会带来 NLP 产业的繁荣。 今后，以 NLP 子任务领域独立研究和开发的项目都将逐渐消亡，仅仅留下极个别具有超大规模的数据和算力的公司。 它就像三体一样，像水滴一样，对整个 NLP 行业进行了降维打击。这虽悲观，但并非绝路，先别急，容我慢慢展开讲。2022 年以前的 NLPer 都在干什么？
NLP 工程师们在 2022 年 11 月 30 日之前，市面上有大大小小的互联网或 IT 企业需要进行文本处理，相应地，也就需要雇佣大量的 NLP 工程师们来解决相关的问题。绝大多数的 NLP 工程师们所做的工程项目，主要是针对某些特定任务提出一个具体的模型，进行有针对性的数据标注，然后再制作模型。简而言之，就是以 NLP 子任务独立进行研究开发。比如分词、实体识别、文本分类、相似度判别、机器翻译、文摘系统、事件抽取，等等，不一而足。
比如，一个公司需要做一套舆情监控系统，那么 NLP 工程师需要做的工作包括文本分类、关键词（短语）抽取、实体识别、事件抽取、文本聚类、相似度判别等等模型或模块。这些任务，要么以小模型如 fasttext 完成；要么以 预训练+finetune 模式完成；而对于一些数据过于稀疏，本身过于小众的任务，就直接采用规则和解析的方式来做。需要指出的是，NLP 的任务，除了前述的若干传统研究方向以外，还包括大量的十分小众的任务，比如，根据下面的一段话，模型需要返回应当几点通知用户参会： 我今天比较累了，想 9 点睡觉，然后明天的会议吧，早上大概 9 点一刻叫我一声，我上线，大概到中午能开完。 针对这种小众任务，传统 NLP 手段处理这种问题是比较困难的。另一方面，NLP 的工作还以数据领域进行了区分，比如，针对医疗文本领域需要定制一套实体识别系统，用于识别药物、疾病、诊疗日期等实体类型；而针对法律领域，则需要定制另一套实体识别系统，用于识别所犯罪行、量刑年限、罪犯名称、原告、被告等信息。两个模型完成的功能相似，但却并不能互通使用。也就是说，NLP 产业界实际上处于一种手工业模式，你干你的，我干我的，针对不同的企业、不同的需求，需要不断地定制模型、定制数据来完成工作。每一个定制需求都需要人力，从而涌现出大量的 NLP 公司和从业者。
作者：JioNLP 团队
链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/605673596
来源：知乎
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为什么最近一堆人拼命的往 ChatGPT 蹭？
因为有一堆人拼命的往 ChatGPT 蹭呗，挺简单的问题不需要讨论。

@lookStupiToForce #45 我昨天才说“结合搜索引擎更新它知识库的时候”
后来发现 new bing 已经这么做了

所以，给各位井底之蛙（包括我）来一点小小的 new bing 震撼

微软 chatGPT 版 bing 上线了，使用体验如何，符合你的需求吗？
www[.]zhihu[.]com/question/583588366

"""
​以前要进行一篇严谨的人文社会学科全新研究，至少需要准备两三天时间；而现在只需要两三分钟左右。接下来的修改和写作过程，你只需在旁观看即可完成。这是否代表着“学术界的春天”即将到来？
"""
（这个知乎博主写了很多篇有关 new bing 能力的想法，各位可以都看一下）
www[.]zhihu[.]com/pin/1608702686349459456

当然，结合回答来看，new bing 还有些逊于 chatGPT 的地方，比如让它写故事它就不肯多写
但是
想一想吧，如果真的把二者结合，做成一个可自动更新知识库，给你做知识指引的个人智能助理，能有多牛逼

看了周鸿祎和张朝阳的访问，芒格视角才知道国内根本还没有搞明白 chatGPT 的架构原理。目前开源的只是 GPT1.0 和 GPT2.0 ，而最新的 GPT3.0 和 3.5 根本没有开源。

所以国内企业是拿不到 GPT3.0 的源代码的，根据美国对中国采取封锁的方针，中国没法使用 GPT3.0 和 3.5 源代码是必然的，也就是国内企业根本不懂 GPT3.5 的算法原理是什么。

拿不到源代码，结果只有 2 个：一是只能靠国内的力量研发，慢慢的迭代，可能三五年之内都拿不出一款达到 chatGPT3.5 水平的产品；二是相当长时间以内，国内同款产品的功能远低于 chatGPT 。

-----------国内要刮起这个风口了,就像前段时间的芯片热

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