ai和Chatgpt的区别

以下是使用 ChatGPT 的方法： 1. 英文学习老师制作的 GPT 工作流： 先把特定的 prompt 喂给 ChatGPT（建议开新对话专门用于学习英文）。 ChatGPT 会扮演美国好朋友，对输入的英文和中文表达返回更地道的表达，对俚语部分加粗，还会举一反三给出更多例子帮助理解和记忆。输入特定语句，ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个任务强化记忆。 建议使用方式：开一个窗口，复制 prompt；手机端打开历史记录；点右上角耳机图标，开始打电话，既能练口语又能练听力；结束后看回顾帮助阅读。 2. 苹果系统安装、订阅 GPT4 教程： 在 AppleStore 下载 chatgpt：中国区正常下载不了，需切换到美区。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接：。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 下载安装，注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App：打开支付，地区切换到美区任意区，找到品牌精选 折扣礼品卡，点击大牌礼品卡，下滑找到 App Store&iTunes US 礼品卡，按需购买，建议先买 20 刀。具体步骤为支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，中途不想订阅可在订阅列表中取消。 3. 使用 ChatGPT 4o： 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。会员在苹果或安卓手机购买的，电脑上能登录。 体验最新语音对话功能：版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机?”图标，选择一个声音即可体验流畅的语音对话。

以下是关于如何使用 ChatGPT 的详细指导： 首先，ChatGPT 是一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。它是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，一个是 GPT3.5，一个是 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，需要升级到 PLUS 套餐，收费标准是 20 美金一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用也更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，能省去很多日后的注册流程。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。 使用 ChatGPT 时，可通过以下步骤开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。

ChatGPT 4o 与 ChatGPT Turbo（GPT4 Turbo）的主要区别如下： 1. 模型架构 ChatGPT 4o 是一个多模态大模型，能够接受文本、图像和音频的任意组合输入，并生成相应的文本、图像和音频输出。而 GPT4 Turbo 仅支持文本输入和输出。 2. 响应速度 ChatGPT 4o 在音频输入时的响应时间最短可达 232 毫秒，平均 320 毫秒，接近人类对话反应时间。而 GPT4 Turbo 的响应时间相对较慢。 3. 语言能力 ChatGPT 4o 在处理非英语语言文本方面有显著提升，而 GPT4 Turbo 主要专注于英语能力。 4. API 速度和成本 在 OpenAI 的 API 中，ChatGPT 4o 的速度更快，成本降低 50%。 5. 视觉和音频理解 ChatGPT 4o 在视觉和音频理解方面表现出色，而 GPT4 Turbo 主要专注于文本理解。 6. 上下文窗口 GPT4 Turbo 的上下文窗口为 128K，而 ChatGPT 4o 的上下文窗口大小尚不确定。 总的来说，ChatGPT 4o 是一个真正的多模态大模型，在响应速度、语言覆盖、多模态能力等方面都有较大提升，被视为 OpenAI 在人机交互方面的重大进展。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例： 1. 诉讼策略制定： AI 将基于商标法等相关条款和案例法，为商标侵权案件提供诉讼策略，包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子： 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由，提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略，包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略，包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭，如模拟商业合同违约的法庭审理，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写： AI 根据案件背景、证据材料和法律法规，自动撰写初步法律意见书，包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子： 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，撰写法律意见书，提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，制定应对措施。 起草股权转让协议，包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧： 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格，使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法，如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格：选择幽默且富有洞察力的风格，融入创新视角。 参考和逻辑结构：在提供法律建议时，采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考：在分析商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它具有以下特点： 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题，修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片，效果优质。 详细介绍： 在线体验： 项目地址： 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。

在 AI 任务中，常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率（Accuracy）衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务，衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中，一般用 ROUGE 指标，其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计，然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务，还有其他多种指标，如在 NLP 中： 信息检索任务常用 NDCG@K 指标，核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务，一般用 ECE 指标（Expected Calibration Error）来度量模型输出概率 p 时，最终正确率真的为 p 的一致性。 此外，还有一些其他方面的评估指标，如不确定性（Calibration and Uncertainty）、鲁棒性（Robustness，包括 invariance 和 equivariance）、公平性（Fairness）、偏见程度（Bias and stereotypes）、有毒性（Toxicity）等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题，Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题，但 RAG 的评估仍待解决，研究人员正在探索新的方法，如 Ragnarök。 在提示词设计方面，Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念，将复杂任务拆解为多个步骤，具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念，同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文，在文本理解和生成场景中表现优秀。

工作流和智能体的区别主要体现在以下几个方面： 定义： 工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统。 智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统，能够自主控制任务完成方式。 功能： 智能体是一个自动化的“助手”，用来执行特定任务，擅长做一些具体的、重复性的任务，比如客服聊天、推荐商品、处理订单等，但只能按照预先设定的规则和任务来做事，如果遇到超出范围的情况，就不知道怎么办了。 工作流是一系列任务的流程，决定了每个步骤应该做什么，可以处理一个完整的过程，比如从客户下单、付款到发货和售后服务，涵盖了所有步骤和环节，更灵活，能够适应变化，可以调整步骤和规则来应对不同的情况，不需要一开始就固定下来。 范围： 智能体是特定任务的“助手”，用于局部执行任务。 工作流是一个“计划”或“路线图”，指导整个任务的流程。简单说，工作流是全局的，智能体是局部的。 在业务中，通常需要的是工作流而非单个智能体，因为整个业务流程设计至关重要。例如，在烹饪中，关键不在于使用多贵的锅，而是按步骤完成每道工序。因此，工作流才是解决问题的关键，它帮助优化思路、提升效率。设计好工作流才能大幅提升整体业务效率。

在 AI 领域中，Token 和 Word 有以下区别： 定义和范围：Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元，在不同语境下，可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等，更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位，如单词。 语言处理：在英文中，一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中，对应的范围和形式有所不同。 作用和意义：Token 不仅是文本数据的单位，还可能携带丰富的语义、句法等信息，在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费：大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，通常是以 Token 为单位计量的。 例如，在处理“ I’m happy ”这句话时，“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token，而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。

AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 1. 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 核心功能： Copilot：更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent：具有更高的自主性和决策能力，能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策： Copilot：处理流程往往依赖于人类确定的静态流程，参与更多是在局部环节。 Agent：解决问题的流程由 AI 自主确定，是动态的，不仅可以自行规划任务步骤，还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围： Copilot：主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 Agent：能够处理复杂、大型的任务，并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点： Copilot：主要依赖于 LLM 的性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent：同样依赖于 LLM 的性能，但开发重点在于 Flow Engineering，即在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

人工智能搜索与百度搜索存在以下区别： 1. 底层技术：人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”，即“检索增强生成”，包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂，不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径：在中国市场，相较欧美，百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索，提供对话式回答和创作功能。同时，市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品，主打“无广告，直接答案”，提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势：Google 仍在战斗前线密集释放技能，与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外，Google 推出新功能曾引发大量用户不满，而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品，并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能，打通了特定工作流，产品功能较为完整，但受限于模型能力，生成内容尚有提升空间。

用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别： 直接使用 AI 时，AI 生成的内容可能较为笼统模糊，就像遇到只会说“很急，今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手，需对复杂任务进行拆解，提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活，但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如，将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库，后续在创作中激活知识库，AI 会根据场景自动匹配库内素材，使输出更具针对性。 相比之下，微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”，答题更快更准，但训练成本高。微调适合高精度、长期任务，而知识库更适合临时查找、快速问答。