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春节期间，试用了ChatGPT，让我被惊艳到了。
大模型的涌现效果，能达到ChatGPT3.5的程度，着实让我有些吃惊，真是大力出奇迹啊。

在此之前，我一直认为本次AI技术革命已经接近尾声了：
1、在影像和视频方面，AI已经可以实现商业化：医疗影像AI诊断、自动驾驶、人脸识别、图像搜索、P图滤镜等；
2、在语音方面，语音识别和语音合成已经很成熟；
3、在NLP方面，简单重复任务可以较好完成，比如机器翻译、文本搜索等。但在复杂任务上，还处于有多少人工就有多少智能的尴尬阶段，距离商业化有较长的路需要走；
而且，无论是哪个领域，大家可以发现，AI还是只是一种能力、一个工具，也就是处于“业务X+AI”的模式。
就算AI是生产力，但想象空间也就那么大，因为领域已经被限制死了。

但ChatGPT改变了这个局面，聊天这个场景，可以让ChatGPT成为一个各种能力的插座。
也就是说，一个类似于ChatGPT的大模型，如果能快速整合各种外部能力，从“业务X+AI”，变成“AI+业务X、业务Y、业务Z”的模式，很可能会成为下一代互联网的入口，并从各种维度给人类带来全新体验。

钢铁侠的贾维斯（J.A.R.V.I.S.）还是保守了，我们有更广阔的空间，十分期待这个时代能尽快到来。

同时，国内大厂的大模型层出不穷，究竟谁能成功，还要看三个地方：
1、要有足够大量的数据
2、要有AI人才储备
3、要有足够算力，如果现在才去买显卡，就很难赶上了
国内满足这几点的有：质谱【从闭源到开源】、阿里【闭源到开源】、百度【已掉队】、字节【已掉队】

最近看了一些ChatGPT资料，整理了一些相关示例：
https://github.com/neohope/NeoDemosChatGPT

其中多数例子，来源于极客时间徐文浩老师的课程《AI大模型之美》：
https://time.geekbang.org/column/intro/100541001?tab=catalog

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补充0812：
当前国内大模型厂商，在底层方面依赖英伟达，在模型技术层面无法相互拉开差距，只能继续向上做：
1、在基础模型层面，支持各类开源模型，弥补自家模型缺点
2、在行业领域，开展合作，把垂直领域模型吃掉
3、在应用层面，也开始逐步布局
加上外资撤出，投资方的钱更难拿，围剿之下，AI方向国内的创业氛围就比较差了。