当前位置: 首页 > news >正文

为什么 ChatGPT 不火了?

不火了是有原因的,下面我来从大部分人拿到 ChatGPT 之后的两大痛点开始讲起:

很多朋友拿到 ChatGPT 后的第一个痛点就是:用的不好

你经常会感觉到 ChatGPT 回答的好空,没有太多参考价值。

而第二个痛点则是:无处去用

有了 ChatGPT 之后,发现自己好像并没有什么好问的,不知道可以用它来干嘛

所以,在这两个痛点的影响下,当你折腾完账号,闲聊天的新鲜期过去之后,ChatGPT 也就跟着躺平吃灰了,你的生活、工作依旧一成不变。

但是,我用 ChatGPT 的结果可能和你不太一样,它真真正正的变成了我的私人助理。

其实,用同样的工具,我之所以能用它创造出实际的价值,而你却陷入了【回答好空,不知道用来干嘛】尴尬情况的核心原因,就是因为你缺少了这么两点:

1.没有掌握 GPT 的使用方法。

2.无法让 GPT 与自身的应用场景关联起来,最后躺平吃灰。

可以说,几乎所有无法用 GPT 创造出实在生产力的朋友,都死在了这两关上。

我们先来介绍下用好 GPT 的第一条线,也就是:带你掌握使用 GPT 的方法

那么如何使用 GPT 呢?

其实整个 GPT 使用的核心心法,用一句话就可以概括了:GPT 生成的答案质量,完全取决于你『问它』,以及『引导它』的方式,如果你能问得好,引导的好,那么它就会帮你生成让你惊喜的答案,反之则无价值,假大空。

这里『问它的方式』指的就是:与 GPT 沟通的语言,而『引导它的方式』,则就是调教 GPT 的方法。

可以说:只要你搞懂了这两点,那么你就掌握了如何使用GPT的核心能力。

其实很好理解,由于目前人类的技术对自然语言(人说的话)处理的技术还不完美,所以导致目前 AI 生成内容的质量,非常依赖于提示词(Prompts)

PS:你可以把“提示词”理解成:让 GPT 能精准 Get 到你意图的话,或者与 GPT 沟通的语言方式。

也就是说:如果你给 GPT 的提示词质量不好,或者不到位,那么它给到你的,往往就是那种 “像是一堆正确的废话堆积而成” 的文字垃圾。

所以,想要获得 GPT 高质量回答的第一步,就是先学会与它沟通的语言,也就是学会写提示词。

关于这一点,我这里给你总结了一个通用且屡试不爽的提示词模版:

也就是说,一个好的提示词是由:立角色 + 述问题 + 定目标 + 补要求,这四部分构成的!

1:【立角色】指的是:引导GPT进入具体场景,为GPT赋予行家身份。

2:【述问题】指的是:告诉GPT你的困惑,你的问题,以及为GPT补充问题所需要的背景信息。

3:【定目标】指的是:告诉GPT你的需求,你希望它为你做到什么。

4:【补要求】指的是:告诉GPT,它的回答需要注意什么,或者你想让它以什么形式来回复你。

虽然说可以通过这套思路,设计出优质的提示词,获得 GPT 高质量的答案。

但是我们也知道,目前的 GPT 还没有进化到逆天的程度,所以对于一些稍微复杂的问题,GPT 的一次回答往往并不那么到位。

这就需要我们平时刻意的去引导它,训练它了。

教程交流: xhd825

相关文章:

为什么 ChatGPT 不火了?

不火了是有原因的,下面我来从大部分人拿到 ChatGPT 之后的两大痛点开始讲起: 很多朋友拿到 ChatGPT 后的第一个痛点就是:用的不好 你经常会感觉到 ChatGPT 回答的好空,没有太多参考价值。 而第二个痛点则是:无处去用…...

Ubuntu22.04下安装kafka_2.11-0.10.1.0并运行简单实例

目录 一、版本信息 二、安装Kafka 1.将Kafka安装包移到下载目录中 2.下载Spark并确保hadoop用户对Spark目录有操作权限 三、启动Kafka并测试Kafka是否正常工作 1.启动Kafka 2.测试Kafka是否正常工作 一、版本信息 虚拟机产品:VMware Workstation 17 Pro 虚…...

【S32K3 MCAL配置】-7.2-GPT Driver:仿OS,周期/定时调用APP SWC和BSW模块的主函数

"><--返回「Autosar_MCAL高阶配置」专栏主页--> 案例背景:当没有移至FreeRTOS时,如何仿OS,快速搭建“若干个周期执行的Task”,在其中周期/定时调用APP SWC和BSW模块的主函数。 并在这个简易的仿OS中,如何设置“主函数调用的先后顺序”,以及如何设置“主函…...

golang内置包里面的sort.Slice 切片排序函数使用示例

go语言里面用的最多的数据类型应该是切片Slice了&#xff0c; 今天就给大家介绍这个go内置包里面的切片排序函数的使用方法 函数原型 func Slice(x any, less func(i, j int) bool) 参数说明 这个函数有2个参数&#xff0c; 第一个是你要进行排序的slice切片&#xff0c;地个…...

Golang | Leetcode Golang题解之第70题爬楼梯

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; func climbStairs(n int) int {sqrt5 : math.Sqrt(5)pow1 : math.Pow((1sqrt5)/2, float64(n1))pow2 : math.Pow((1-sqrt5)/2, float64(n1))return int(math.Round((pow1 - pow2) / sqrt5)) }...

区块链 | NFT 相关论文:Preventing Content Cloning in NFT Collections(三)

&#x1f436;原文&#xff1a; Preventing Content Cloning in NFT Collections &#x1f436;写在前面&#xff1a; 这是一篇 2023 年的 CCF-C 类&#xff0c;本博客只记录其中提出的方法。 F C o l l N F T \mathbf{F_{CollNFT}} FCollNFT​ and Blockchains with Native S…...

Unity技术学习:渲染大量物体的解决方案,外加RenderMesh、RenderMeshInstanced、RenderMeshIndirect的简单使用

叠甲&#xff1a;本人比较菜&#xff0c;如果哪里不对或者有认知不到的地方&#xff0c;欢迎锐评&#xff08;不玻璃心&#xff09;&#xff01; 导师留了个任务&#xff0c;渲染大量的、移动的物体。 寻找解决方案&#xff1a; 当时找了几个解决方案&#xff1a; 静态批处…...

[数据概念|方案实操][最新]数据资产入表4月速递

“ 在各地数据资产变现“热辣滚烫”” 国家数据局全国数据工作会议前后&#xff0c;数据资源“入表”的尝试在各地持续热火朝天地展开&#xff0c;多地实现数据资产入表和利用数据资产进行融资实现“零的突破”。 我们今天就把4月前后的案例做一个小结&#xff0c;之前的案例大…...

C++中使用Multimap和Vector管理和展示数据

一&#xff1a; 在本文中&#xff0c;我们将探讨如何在C中使用vector和multimap容器来管理一个简单的员工数据系统。我们将创建一个员工类&#xff0c;随机生成员工数据&#xff0c;将员工分组&#xff0c;并展示各组员工的详细信息。此示例展示了C标准模板库&#xff08;STL&…...

Java---类和方法的再学习

上一篇主要介绍了面向对象的思想以及内存实现&#xff0c;关于类与对象感觉写的不够好&#xff0c;因此才会有这一篇作为补充&#xff1b; 一&#xff1a;类与对象 &#xff08;1&#xff09;类 一些相同属性和行为的事物的统称&#xff0c;比较广泛、抽象&#xff0c;比如…...

C语言每日一练(12、水仙花数)

在编程的领域中&#xff0c;我们常常会遇到一些有趣而富有挑战性的问题。今天&#xff0c;让我们一起来探讨一个经典的编程题目——打印出所有的“水仙花数”。 所谓“水仙花数”&#xff0c;是指一个三位数&#xff0c;其各位数字的立方和等于该数本身。例如&#xff0c;153 …...

HTML5实现酷炫个人产品推广、工具推广、信息推广、个人主页、个人介绍、酷炫官网、门户网站模板源码

文章目录 1.设计来源1.1 主界面1.2 我的产品界面1.3 关于我们界面1.4 照片墙界面1.5 发展历程界面1.6 优秀人才界面1.7 热门产品界面1.8 联系我们界面 2.灵活调整模块3.效果和源码3.1 动态效果3.2 源代码 源码下载 作者&#xff1a;xcLeigh 文章地址&#xff1a;https://blog.c…...

系统如何做好安全加固?

一、Windows系统 Windows系统出厂时&#xff0c;微软为了兼容性&#xff0c;默认并未对系统安全做严格的限制&#xff0c;因此还需要做一些基本的安全加固&#xff0c;方可防止黑客入侵。 1、系统补丁更新 为什么要更新系统补丁&#xff1f;很多人感觉漏洞更新没必要&#x…...

对NI系统和PLC系统的应用比较

以下是对这两种系统的基本比较&#xff1a; 1. 设计和功能性 NI系统&#xff1a; 通常基于LabVIEW等软件平台&#xff0c;提供强大的数据采集、信号处理和图形界面开发能力。高度模块化和可扩展&#xff0c;支持各种传感器和信号类型。适合进行复杂的数据分析和高级控制算法的…...

微服务架构中的挑战及应对方式:Outbox 模式

使用 Outbox 模式保持微服务数据一致性 在一个由许多小型服务组成的系统中保持数据一致性是困难的&#xff0c;因为它们分散在各处。以下是一些常见问题以及如何处理它们的方法&#xff1a;当服务发送消息时&#xff0c;同时更新数据库和发送消息是棘手的问题。 在微服务中发出…...

使用Docker安装MySQL5.7.36

拉取镜像并查看 docker pull mysql:5.7.36拉取成功后查看&#xff08;非必须&#xff09; docker images创建并设置宿主机 mysql 配置文件目录和数据文件目录 创建相关文件夹将容器中的mysql数据保存到本地&#xff0c;这样即使容器被删除&#xff0c;数据也不会丢失。 mkd…...

【PyTorch】6-可视化(网络结构可视化、CNN可视化、TensorBoard、wandb)

PyTorch&#xff1a;6-可视化 注&#xff1a;所有资料来源且归属于thorough-pytorch(https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/)&#xff0c;下文仅为学习记录 6.1&#xff1a;可视化网络结构 Keras中可以调用model.summary()的API进行模型参数可视化 torchinfo…...

C++容器——map和pair对组

pair&#xff08;对组&#xff09; 是一种模板类&#xff0c;允许将两个不同类型的值组合在一起。它由两个数据成员first和second组成&#xff0c;分别用来保存这两个值。 头文件 加头文件 #include<utility> 对于 C11 及以上标准&#xff0c;pair 类型可以在不包含头…...

MVC和DDD的贫血和充血模型对比

文章目录 架构区别MVC三层架构DDD四层架构 贫血模型代码示例 充血模型代码示例 架构区别 MVC三层架构 MVC三层架构是软件工程中的一种设计模式&#xff0c;它将软件系统分为 模型&#xff08;Model&#xff09;、视图&#xff08;View&#xff09;和控制器&#xff08;Contro…...

如何利用AI提高内容生产效率?

如何利用AI提高内容生产效率? 简介&#xff1a;探讨如何通过AI技术提升内容生产的效率和质量。 方向一&#xff1a;自动化内容生成 自动化内容生成是一种利用人工智能技术来自动创建文本、图像、音频等内容的方法。 以下是一些常见的自动化内容生成方式&#xff1a; 基于…...

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)

服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...

Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务

通过akshare库&#xff0c;获取股票数据&#xff0c;并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式&#xff0c;写一个完整的预处理示例&#xff0c;并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务&#xff0c;进行预测并输…...

如何在看板中有效管理突发紧急任务

在看板中有效管理突发紧急任务需要&#xff1a;设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP&#xff08;Work-in-Progress&#xff09;弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中&#xff0c;设立专门的紧急任务通道尤为重要&#xff0c;这能…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

Caliper 配置文件解析:config.yaml

Caliper 是一个区块链性能基准测试工具,用于评估不同区块链平台的性能。下面我将详细解释你提供的 fisco-bcos.json 文件结构,并说明它与 config.yaml 文件的关系。 fisco-bcos.json 文件解析 这个文件是针对 FISCO-BCOS 区块链网络的 Caliper 配置文件,主要包含以下几个部…...

JVM暂停(Stop-The-World,STW)的原因分类及对应排查方案

JVM暂停(Stop-The-World,STW)的完整原因分类及对应排查方案,结合JVM运行机制和常见故障场景整理而成: 一、GC相关暂停​​ 1. ​​安全点(Safepoint)阻塞​​ ​​现象​​:JVM暂停但无GC日志,日志显示No GCs detected。​​原因​​:JVM等待所有线程进入安全点(如…...

现有的 Redis 分布式锁库(如 Redisson)提供了哪些便利?

现有的 Redis 分布式锁库&#xff08;如 Redisson&#xff09;相比于开发者自己基于 Redis 命令&#xff08;如 SETNX, EXPIRE, DEL&#xff09;手动实现分布式锁&#xff0c;提供了巨大的便利性和健壮性。主要体现在以下几个方面&#xff1a; 原子性保证 (Atomicity)&#xff…...

MySQL 索引底层结构揭秘:B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用

文章目录 一、背景知识&#xff1a;什么是 B-Tree 和 BTree&#xff1f; B-Tree&#xff08;平衡多路查找树&#xff09; BTree&#xff08;B-Tree 的变种&#xff09; 二、结构对比&#xff1a;一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree&#xff1f; 1. 范围查询更快 2…...

LOOI机器人的技术实现解析:从手势识别到边缘检测

LOOI机器人作为一款创新的AI硬件产品&#xff0c;通过将智能手机转变为具有情感交互能力的桌面机器人&#xff0c;展示了前沿AI技术与传统硬件设计的完美结合。作为AI与玩具领域的专家&#xff0c;我将全面解析LOOI的技术实现架构&#xff0c;特别是其手势识别、物体识别和环境…...

CVPR2025重磅突破:AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据,破解视觉检测瓶颈!

本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架&#xff0c;该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力&#xff0c;仅需单个正常样本和文本描述&#xff0c;即可生成逼真且多样化的异常样本&#xff0c;有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题&#xff0c;为工业质检、医疗影像…...