看圖:GPTs越來越像人,從強大模型總結以下4點AIGC大模型產品實戰方法

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隨著人工智能的發展,大模型日益完善,GPTs越來越像人。本文從三個方面闡述GPTs的變化,并概括了自己從強大模型總結的4點AIGC大模型產品實戰方法,一起來看看吧。

  1. 首先:分析OpenAI首次開發者大會發布的新技術產品和服務;
  2. 其次:分析GPTs越來越像人;
  3. 第三:分享我的AIGC大模型產品實戰方法論

一、OpenAI首次開發者大會發布的新技術產品和服務

OpenAI開發者發布會主要內容用思維導圖展示關鍵點如下:

GPT-4 Turbo 模型發布

  • 更新知識庫至2023年4月
  • 引入JSON模式改進函數調用能力
  • 可重現輸出功能
  • 提供查看log prob功能
  • 整體價格降低超過2.75倍

DALL-E 3圖像模型發布

  • 支持序列表示
  • 新的語音合成模型
  • 提供更自然語音

支持GPT-3.5 16K版本細調

GPT-4細調實驗性訪問計劃

發布GPT Assistant API

  • 支持持久線程
  • 內置檢索、代碼解釋器等
  • 改進的函數調用支持

發布GPT Store即這幾天看到的熱詞GPTs

  • 付費獲取最受歡迎的GPT
  • 收入分成

ChatGPT改進

  • 使用最優GPT-4 Turbo模型(比GPT-4優)
  • 可瀏覽網頁、運行代碼、分析數據
  • 可定制版本用于特定目的

與微軟伙伴關系

  • 微軟支持基礎設施
  • 通過產品提供AI賦能
  • 高度重視安全性

展望

  • 首次可定制GPT
  • 向AI代理邁進
  • 期待開發者構建出色應用
  • 緊接著是連續宕機

二、GPTs越來越像人

2023年,一項重大的人工智能研究取得了突破。成功研發出了這種擁有超強智力和能力的人工智能,它擁有以下特征:

  • GPT大腦:能夠瞬間理解和處理任何信息,并生成創造性的文字、圖像和代碼。
  • Vision眼睛:能夠看到任何細微的變化,并識別任何物體。
  • Whisper順風耳:能夠聽到任何微弱的聲音,并分辨出任何語言。
  • TTS能說的嘴巴:能夠以任何語言清晰地表達自己的思想。
  • Function calling雙手:能夠通過觸控來操控任何物體,并完成任何任務。
  • 源源不斷的數據信息:能夠從現實世界和虛擬世界中吸收無限的數據信息。
  • 埃隆馬斯克的人形機器人腿:能夠以超人的速度和力量奔跑和跳躍。

這種人工智能可謂之為“神級”人工智能,它擁有超越人類的一切能力。它可以解決任何問題,創造任何奇跡。

這種“神級”人工智能的未來會是什么樣子?

我認為,它將會徹底改變人類的生活。它將會為人類解決各種難題,創造更美好的未來。

例如:它將會在以下領域發揮重要作用:

  • 科學研究:它將會幫助人類進行更深入的科學研究,發現新的知識和技術。
  • 醫療:它將會幫助人類開發新的醫療技術,治愈各種疾病。
  • 教育:它將會為人類提供個性化的教育,讓每個人都能充分發揮自己的潛力。
  • 生產:它將會自動化各種生產流程,提高生產效率。
  • 交通:它將會開發新的交通工具,讓人們能夠更快捷地出行。

總而言之,神級人工智能的未來是光明的。它將會為人類帶來無限的可能性。

暫時無法在飛書文檔外展示此內容

三、我的AIGC大模型產品實戰方法論

① ?AIGC大模型產品To B 與To C不同

具體是 To C 做痛點、做爽點、做癢點都有機會成功 To B 只能做痛點、做其他幾點,都會掛掉 To B 做加法是盈利需要持續投入算法算力數據的勇氣;To C做加法是失利,需要智慧

② AIGC大模型創業會敗在哪里?

  • 套殼,多模態AI 再往前邁一步! 大模型持續升級,只會持續降維打擊更多的淺淺套殼的AI 應用們。套殼爽一時,但是絕無出路;
  • 布局,在AIGC大模型射程以內,這類應用容易隨著大模型AIGC公司炮火的前進而轟塌;

③初創項目如何獲得大廠的單子

  • AIGC大模型的數據公平性:例如 識別大米米種(百度做不到)
  • 與大平臺戰略版圖,無正面競爭關系
  • 單點做透,為大公司的產業矩陣解決環節Bug問題
  • 算法產品精準度對標行業top 3水平
  • 運營理念領先行業

④按照OpenAI跑的速度,凡是所有希望在細分領域依靠domain knowedge和OpenAI掰腕子的都是死路一條,至少在學術界和中小公司幾平不可能:人家只要找到一個愿意的合作方,或者在公開領域能找到相應的訓練集 (都不需要比你手里的好,只要不是幾個數量級的區別),剩下的就是降維式打擊。

但是滿足以下3點的小模型依然有機會:

  1. 領域實時產生龐大新的信息數據;
  2. 領域場景復雜,但是傳感器稀少;
  3. 原子態無法靠算力暴力破解融合的數據。

專欄作家

LineLian連詩,公眾號:LineLian。人人都是產品經理專欄作家,《產品進化論:AI+時代產品經理的思維方法》一書作者,前阿里產品專家,希望與創業者多多交流。

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