GPT 告诉我，不会提问的人永无自由。

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GPT 告诉我，不会提问的人永无自由。

群响刘思毅

2024-03-01

GPT 告诉我，不会提问的人永无自由。

不断访谈 AI 专家，最近在学习 GPT。

第二位 AI 专家，访谈记录分享。

第一，从大模型来理解 AI。

大白话的大模型是什么意思 —— 通过大量数据的学习，来猜下一个最可能的输出结果是什么。

因此不应该做准确结果的输出，1+1=2，用大模型做，不精准，而程序是准确的。

所以说 AI 大模型是不精确的，和程序算法相比。

适合演绎、写作、开放性建议，有大概思路去演绎。

不适合绝对准确性的东西，如医疗、解题。

第二，目前市面上拥有的模型能力。

文字模型（最成熟的，英语世界很牛逼）

图像模型（视频的能力不稳定）

声音模型。

第三，如何使用 GPT？

从简单到复杂的使用。

最简单的，是使用提示词，市面上最广泛使用的。

提示词是瞬发的，是暂时的，是当下的，没办法落地到 to B 的业务提效上。

提示词是割裂的。

然后是 Agent，提示词的集合，链式的集合，市面上有提供的，但是暂时没有落地到特别好的场景上。

每一个对话都是最新的，通过对话来做延续性是很难的，因为 GPT 的生成逻辑是，每一个问题，都是新问题。

除非你让他在一个对话中，记住某些语料。

记一步，RORA，投喂超级多轮次对话记录，然后让它学习，这个不谈了，对你没用。

第四，本质上，对 AI 的使用是：模型能力 + 交互过程。

我们探索出来的，是交互过程的 SOP，否则对业务没有意义，不需要自嗨。

GPT 能生成很牛逼的东西，是因为懂交互、懂自己方法论的人，可以帮助他生成很牛逼的东西。

通过提示词写 60 分的小红书不可能，40 分可以。

但是有好的引导方式，可以写 80 分，但是好的引导方式本身就是一个门槛了。

是 Agent，而不是提示词流程，符合创作者的创作流程的 SOP 定义。

要定义 —— 什么样是好的，要具体的定义。

流量圈

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08-01

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08-01

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07-30

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07-29

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