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96SEO 2026-02-19 18:15 8
的版本#xff0c;实际上使用体验是非常差的#xff0c;主要体现在答非所问上。
…
的确能极大的提高我们的编码文字撰写等的效率。
这是毋庸置疑的事实。
PPT的效果都非常好。
但是实操下来可能都远远达不到预期。
为避免不必要的纷争所以这里就就此打住这个话题
个人心得我们更多的应该把它当做我们提高工效率的工具而不应该形成太多的依赖。
我自己深有体会当在断网的环境下或者在代理不可用的情况下自己容易出现心情烦躁。
或者抓耳挠腮的情况。
一种说法这是情绪不稳定深层次的原因应该是对gpt4形成的过度依赖。
我依然会用传统的纸和笔方式会记录个人的灵感同时我的个人博客的写作都是借助有道云笔记完成。
不论纸、笔也好云笔记也好这些都是辅助我们沉淀内容的工具。
在大模型的时代依然是不可或缺的。
这种能一定程度缓解依赖。
半年的时间我个人后面逐步转变使用它的方式还是转变成类似谷歌必应搜索引擎的工具。
来验证我们的想法或者是我们抛出问题让他给予解答。
并且对于一些有疑问的解答要再进一步的求助搜索引擎反复的考证已得到最精准的答案。
但是我们不能拿来就用存在bug的情况也是比比皆是的。
所以还是需要我们人工能够识别bug或者是再把bug的内容丢给GPT让它完善代码。
比如说代码语法的正确性的检查比如说某某的API的使用举例这种正确率能达到极高。
问题越精准答案越精准。
这种问题往往不能够立马得到一个我们相对满意的答案。
核心的原因就在于我们的prompt提示信息是不完备的这个也是我在反复验证或思考以后得到的本质答案。
当然或许这也是咱们很多同学提前就已经知道的答案。
对于发散性的问题如何提高准确性我甚至专门听了b站上的一门儿外国大佬的课。
核心的答案就是我们要精准的提高我们的输入。
比如我们要让gpt写一篇专利。
最好的方式不是上来直接写而是先让他写一个大纲。
大纲就是把一个大问题拆解成小问题。
然后我们再基于这个大纲进行提问。
最后汇总得到一个相对完整的答案。
比如你要告诉GPT他充当的角色是什么在这个角色背景下他要解决什么问题这个问题是如何产生的当前有哪些解决思路等等。
越详细越好。
当然问题描述得越准确越好。
一句话说就是我们的提示信息越多越准确越好也就是说我们的输入越准确那么我们的得到的输出信息才有可能准确性高一些。
如果遇到新的技术点遇到新的挑战点就寄希望于GPT4。
这其实是自我愚昧的一种方式。
就如搜索引擎一样有了它我们的效率会更高。
没有它我们照样能写代码照样能解决问题照样能实现架构和设计等。
所以对于新的技术点早期发布了一个互联网搜索功能。
其实体验并不好。
现在依然有这种搜索式的插件但是由于网络的原因由于网站是否允许爬虫等原因都得不到我们期望的理想的效果。
GPT4是不会记录你的信息的。
也就是说你开一个新的会话再去问他你刚才问的问题。
它实际上是不知道的。
现在大模型有点像10年前的团购的百团大战几乎稍微大点儿的公司都在搞自己的模型。
从数据安全的角度这一点无可厚非。
但作为技术人员的我们应该是不站队。
不要陷入这个模型好、那个模型差的争论中去。
没有必要也完全不需要。
我们应该拥抱大模型尝试用新的大模型的方式来解决传统的问题。
应该学会使用huggingface等类似的模型平台选择适合自己的模型和数据集来解决企业已有的问题。
而不是抱残守缺抱着已有的技术栈不放
自身层面要更多的是戒掉一些刷娱乐视频的时候花时间找到有价值的内容。
去学习新知识去挑战和打破旧认知提升新认知让更牛逼的大模型作为我们的提升效率的工具助力我们成长的更快才是王道
照样封号。
原因异常活动。
不知道对方如何界定的异常实际是没有任何违规操作的。
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