2024年最新ChatGPT的应用方向

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ChatGPT已经更新了好几代了，名字也随着变化，我一直还称作ChatGPT，大家知道怎么回事就行了；我觉得名字不重要，重要的是迭代版本做了什么。

ChatGPT作为国外大语言模型产品的代表，为国人熟知，当然还有其他几个也不错，总的来说基本是个位数。

国内大语言模型产品那就不是个位数了，有板有眼能列出一百多个，真特么“厉害”，这钱是那么好赚的吗。

国内国外大语言模型最大的区别是什么？不用从算法、算力、数据量等方面去比较了。只说一个利用它们完成工作的复杂度来说吧。

ChatGPT+插件几乎能完成我们目前所知的很多事情，什么综述、列提纲、做PPT、画画、看检测报告等等，用起来简单。

国内这帮大语言模型，可能是水平不行，你偏重这个我偏重那个的，美其名曰跑在不同的赛道上，由于水平良莠不齐，你要完成一些工作，要熟知很多很多产品，要换来换去地用，烦都烦死你。

我看了很多人工智能的书，凡是内容和大语言模型有关的，这书三分之二都会罗列这些AI在各个行业的应用，都是描述性的，感觉是又臭又长，互相雷同；从来都是AI在医学上能干啥，AI在金融上能干啥，AI在农业上能干啥...从来不提具体怎么做，做起来难点在哪里，目前落地实用的有哪些...

目前ChatGPT的各种应用案例，尽管应用的场景、行业五花八门，但总体来说都是以文本内容作为输入和最终的输出。事实上不只是ChatGPT，目前各个领域的人工智能模型都面临着只能处理单一类型任务的局限性。

其实ChatGPT可以在这些方面拓展。

控制其他AI模型。浙江大学与微软亚洲研究院合作的模型HuggingGPT是在ChatGPT基础上发展而来的，它可以处理不同领域和模态的任务。HuggingGPT使用大型语言模型作为接口来控制其他专家模型，并通过协作执行者来解决各种任务。

控制机器人。微软公司官方发布过一篇名为ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities的文章，在这篇文章中，微软公司展现了其通过ChatGPT控制机器人的多个成功案例。在无人机方面，微软公司成功地利用ChatGPT与无人机进行交互。实验中，用户可以用自然语言指示无人机执行任务，例如执行特定的飞行路径，如Z字形巡航。ChatGPT在理解指令后，会生成相应的代码来控制无人机。ChatGPT甚至能让无人机拍摄自拍照。在机械臂应用方面，微软公司研究团队将ChatGPT应用于操控机械臂，使其能够完成各种操作。

自主代理服务。Auto-GPT是由名Significant Gravis的公司设计并发布的Python程序，它通过调用OpenAI提供的GPT模型API，“自主”完成各种工作。在使用该程序时，用户只需要为其设定好角色和最多5种既定目标，Auto-GPT就可以自行产生完成任务所需的每一个提示，而不必自己去构思。Auto-GPT最大的优势在于它不仅可以完成文本类信息的处理和获取，而且在用户赋予权限后能够与在线和本地的应用程序、软件和服务（如网络浏览器、文本编辑器等）进行交互，具有更好的交互性，并且能够执行更丰富的任务。另一个Auto-GPT的特点是，在自动执行过程中，它不会“一条道走到黑”。当其发现当前执行的思路无法完成目标时，它会反思并寻找新的方法，这是通过使用计划、批评、行动、阅读反馈和再次计划的反馈循环来实现的。

辅助虚拟现实。ChatGPT可以为虚拟世界设计富有吸引力的互动活动，在实时游戏和活动中为每个用户根据输入信息生成回复，提供个性化的答案和难度，从而极大地提高用户体验。其次，通过与视觉模型相结合，ChatGPT可以帮助虚拟世界开发出更为逼真、引人入胜的数字化形象。

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