chatgpt真的没啥用 chatcrypt

本文目录一览：

• 1、chat-gpt和bing-gpt的使用体验
• 2、一点不成熟的想法
• 3、爆火的GPT,却驾驭不了自动驾驶?

chat-gpt和bing-gpt的使用体验

1、Chat-GPT的使用体验显著优于Bing-GPT，前者在信息整合、逻辑推理和回答深度上表现突出，而后者更像保守的网页信息搜集器，缺乏深度加工能力。具体分析如下： Bing-GPT的使用体验：保守的网页信息搜集器回答来源依赖网页链接：Bing-GPT的回答大多直接复制自可靠网页的文本信息，整体偏向保守。

2、在人工智能领域，ChatAI平台以其强大的自然语言处理能力和广泛的应用场景，逐渐成为了人们关注的焦点。以下将介绍几个知名的ChatAI平台，包括ChatGPT、New Bing、Give Me Prompt、ZelinAI以及文心一言，并从收费情况、性能（准确度）、使用体验、功能是否丰富等维度进行对比。

3、新版必应的智能体验受到关注，用户分享了与ChatGPT的互动，包括生成的字词量、速度以及使用体验的差异。提及了新版必应与ChatGPT集成，以及生成文本的速度，用户对于每天生成的字词量、单位转换成MB、GB和TB的计算进行了探讨。

4、Bing是微软推出的一款搜索引擎，而ChatGPT是由OpenAI开发的大型语言模型。微软将ChatGPT集成到Bing中，为用户提供了更加智能、个性化的搜索体验。然而，随着新版Bing的推出，也出现了一些争议和需要改进的地方。未来，随着技术的不断发展，相信Bing和ChatGPT将会为用户带来更加出色的服务和体验。

5、总的来说，Bing Chat是一个功能强大且实用的AI聊天工具。虽然上手操作可能会有一些门槛（如需要切换网络位置、注册微软账号等），但一旦成功进入并使用后，用户会发现Bing Chat能够提供丰富的在线功能和智能的

6、”没想到，新Bing竟直接关闭了对话，这举动无疑让我不禁摇头，心中暗想：“你这样傲慢，以后还是少用为妙。”这场与新Bing的互动，让我深感生成式AI的力量并非微软一家独大，如OPEN AI这样的竞争对手更为出色。微软是否过于依赖ChatGPT技术，而忽视了用户体验的提升，这值得我们思考。

一点不成熟的想法

1、不要你先定事情的调子，看看她是什么想法？然后在拿出你自己思考以后的意见。她之所以说你幼稚、不成熟，就是说你很多事情上说话欠考虑。例如：你们一起去吃饭，先问问她想去什么地方、什么饭店，然后询问她想吃什么？让她点菜，你去参谋；如果她想去一个地方吃饭，你偏偏选择了一个你觉得不错的地方，这顿饭吃的就没有达到她的心意，言谈话语之间也不会很投机。

2、现状分析：迷茫的根源与表现目标模糊与比较心理：你曾对未来有美好憧憬（旅行、独立生活、回报父母），但进入大学后，发现现实与理想的差距，加上看到身边同学似乎已有明确方向，产生“被落下”的焦虑。这种比较容易忽视每个人的节奏不同，有人早规划，有人需时间探索。

3、本质是聊天程序：ChatGPT本质上只是聊天程序，无论设计得多么像人、性能多么强大，都只是依据设定好的程序命令行事，跳不出源代码框架，只是假装拥有自我意识，并非真正变成人。

4、与他人交流：与他人交流可以让你更好地了解不同观点和想法，也可以提高你的沟通技巧和社交能力。可以参加社交活动、加入兴趣小组、参加辩论等。 接受挑战：挑战可以让你成长和进步。可以尝试新的事物、接受新的挑战，这些可以让你更好地了解自己和世界。

爆火的GPT,却驾驭不了自动驾驶?

1、ChatGPT虽爆火，但难以直接驾驭自动驾驶，因其面临数据获取、技术适配性及可靠性等多重挑战。具体分析如下：数据获取与隐私保护难题ChatGPT的数据模式与自动驾驶需求不匹配：ChatGPT依赖大规模无标签文本数据训练，通过学习语言规律和语义信息提升泛化能力，其数据来源为公开数据，不涉及用户隐私。

2、这时如果提示语里没有其他额外指示，DriveGPT雪湖·海若就会按照反馈训练时的调优效果，最终给到一个更符合大部分人驾驶偏好的效果。 0 实现DriveGPT毫末做了什么？ 首先，DriveGPT雪湖·海若的训练和落地，离不开算力的支持。 今年1月，毫末就和火山引擎共同发布了其自建智算中心，毫末雪湖·绿洲MANA OASIS。

3、技术突破：多模态交互与端到端控制自然语言指令驱动Drive GPT4首次将多模态大型语言模型（MLLM）应用于自动驾驶，用户可通过语音或文本输入复杂指令（如“在下一个十字路口左转后加速至60km/h”），系统直接生成转向、加速等底层控制信号，无需传统模块化架构中的中间处理环节。

4、DriveGPT雪湖·海若的底层模型采用GPT(Generative Pre-trained Transformer)生成式预训练大模型，不过与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，DriveGPT输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景Token化，形成“Drive Language”，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。

5、生成自动驾驶决策的奖励模型（reward model），从而在复杂场景中做出最优决策。技术突破与效果DriveGPT的参数规模对标GPT-2，已完成模型搭建与第一阶段数据验证。在掉头、环岛等公认的困难场景中，场景通过率提升30%以上。