本文已发表在哔哔哔哔-不仅仅是ChatGPT：分享一些AI时代的有力工具

前言

可以说AI技术在2022年底是一个技术奇点           ，完成突破之后  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，我们可以预见一个技术爆炸的时代
  
  
  
  
  
 。

在计算机的早期










，人与计算机的交互只有键盘
  
  
  
  
  
 ，是鼠标和GUI的发明改变了最原始的交互方式  
  
  
  
  
 ，于是计算机的实用门槛大大降低
 


 


 


 


 


 
，从专业设施变为民用 
  
  
  
  
  。在后AI时代
 
 
 
 
 
，基于自然语言处理（NLP）   
   
   
   
   
  ，人们与计算机的交互将更加简单直接
 

 

 

 

 

 
，使用计算机的门槛会更加低

 

 

 

 

 
，人们可以不必学习大量复杂高深的内容即可完成一些创作 


 


 


 


 


 

。

例如通过Stable Diffusion可以批量生成一些插画            ，大大降低画画的学习成本
 
 
 
 
 
。再比如早些年的GitHub Copilot也降低了debug的时间成本  
   
   
   
   
   。而GPT-3问世之后
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，基于它的ChatGPT直接将这场科技革命推向了高潮 

 

 

 

 

 
。ChatGPT拥有截止2021年的知识库










，可以说是整个人类智慧的总和

 

 

 

 

 

。基于自然语言处理的智能助手可以帮助我们快速地完成文书撰写
  
  
  
  
  
 、数据分析 
  
  
  
  
  、以及其他日常工作中的重复性任务           。

对与错？

关于AI的副作用的讨论也不是一天两天了 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 。就比如：

专有化：一些商业公司可能会将AI应用作为他们自己的核心竞争力                 ，采用专有技术和算法来开发和部署AI应用 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，而不是基于开源的自由软件











。这可能会导致一些AI技术和应用变得封闭和专有
















，限制了对这些技术和应用的访问和使用                。

数据控制：AI应用需要大量的数据作为输入和训练           ，而这些数据通常由少数大型公司或组织控制 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 。这些公司或组织可能会将其数据用于商业目的  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，而不是公共利益
















。此外










，这些数据通常需要进行大量的清理和预处理才能用于训练AI模型
  
  
  
  
  
 ，而这些过程通常需要大量的时间和资源  
  
  
  
  
 ，这可能会使独立开发者或小型公司无法轻易地开发AI应用           。

人员流失：AI领域需要高度专业化和技术性强的人才
 


 


 


 


 


 
，这些人才往往具有很高的市场价值 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 。一些公司可能会挖走这些专业人才
 
 
 
 
 
，从而使自由软件社区在AI领域的竞争优势减弱










。

“黑箱           ”问题：一些AI算法和模型可能过于复杂   
   
   
   
   
  ，难以理解其背后的工作原理
  
  
  
  
  
 。这使得开发人员无法查看和理解AI应用的内部运作
 

 

 

 

 

 
，从而难以诊断和修复潜在的问题或缺陷 
  
  
  
  
  。

潜在的滥用：一些AI应用可能会被用于滥用和侵犯隐私 


 


 


 


 


 

。例如

 

 

 

 

 
，人脸识别技术可以被用于跟踪和监视公民            ，从而侵犯个人隐私和自由
 
 
 
 
 
。这些潜在的滥用可能会导致公众对AI技术的担忧和抵制  
   
   
   
   
   。

具体一点
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，以Stable Diffusion为例










，Novel AI盗用了大量的版权作品来训练模型                 ，AI的作品的版权问题如果深究很难说清楚 

 

 

 

 

 
。

而像GitHub的Copilot使用了大量的开源代码来训练（包括ChatGPT也是一个性质） 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，这就导致了你根本不知道输出的内容源自哪里
















，版权归属谁           ，甚至在未来可能大大打击创作者的创作热情

 

 

 

 

 

。

一些学校也开始禁用ChatGPT  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，原因是学生可能会用它来写论文           。但显然由于信息差的存在










，国内的大部分学校并未意识到这一点 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 。

后来OpenAI官方也推出了检测工具AI Text Classifier
  
  
  
  
  
 ，用于检测文章内容有多少是AI生成的











。

我的观点

我的观点可能比较激进  
  
  
  
  
 ，我认为所有人都应该尽快使用AI工具以适应时代的巨变                。如今禁用AI工具
 


 


 


 


 


 
，在未来的某一天就好比慈禧让司机跪着开车一样可笑 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 。AI无疑是科技时代增加生产力的工具之一
















。而在知识界
 
 
 
 
 
，AI将提高人们信息检索的能力   
   
   
   
   
  ，建立更有效的知识连结而不必记忆知识本身（毕竟人类的大脑是相当有限的）           。

内容提要

目前我们的AI技术正处于拐点之上
 

 

 

 

 

 
，正如《三体》中所提到的“技术奇点  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
”和“技术爆炸










”的概念一样 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 。掌握AI工具的使用可以充分利用同行尚未了解这个概念的信息差

 

 

 

 

 
，领跑未来










。

本文参考了一些推上的大佬的发言            ，将介绍几个目前实用的AI工具
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，希望对您的日常学习与工作有所帮助
  
  
  
  
  
 。

基于对话的AI工具

ChatGPT

官网链接：https://chat.openai.com

好










，这个想必所有人都应该知道了或者已经体验过了 
  
  
  
  
  。这里分享一些有趣的玩法：

一些prompt的收集

这里收录了一些有趣的prompt可以用于娱乐                 ，也欢迎评论区投稿

https://bebebe.be/archives/47/

此外 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，也有一些大佬做了相关收录和整理：

https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh

接入小爱音响

不用 root 使用小爱同学和 ChatGPT 交互折腾记

这篇文章介绍了作者从想法到实现的过程
















，旨在通过破解小爱同学           ，让它通过语音交互来调用 ChatGPT 生成文本  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，并通过 tts 把生成的文本朗读出来 


 


 


 


 


 

。

作者最初的想法是通过串口通信来与小爱同学交互










，但因为小爱同学把串口通信给封了
  
  
  
  
  
 ，作者转向了 Siri 和轮询的方式
 
 
 
 
 
。在实现的过程中  
  
  
  
  
 ，作者学习了串口通信 


 


 


 


 


 

、硬件焊接
 
 
 
 
 
、Mac 双系统刷机等知识
 


 


 


 


 


 
，并发现硬件也很有意思  
   
   
   
   
   。

最终
 
 
 
 
 
，作者成功地实现了通过语音交互调用 ChatGPT 生成文本   
   
   
   
   
  ，并通过 tts 把生成的文本朗读出来的功能
 

 

 

 

 

 
，让小爱同学可以回答用户提出的问题 

 

 

 

 

 
。

以上文本由ChatGPT总结而成

接入Siri

首先要去OpenAI官网申请API

申请地址

接着需要在App Store里下载JSBox（付费订阅制软件）

去设置里打开JSBox的键盘权限

接着再扫描二维码安装脚本

目前还没去体验这个

 

 

 

 

 
，仅分享一下方法

Notion AI

官网地址

相比使用GPT-3.5的ChatGPT而言            ，Notion AI使用的是GPT-3
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，但速度上比ChatGPT快很多

 

 

 

 

 

。

目前免费一天可使用10次










，订阅的话一个月10

                 ，相比

20

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，相比20

















，相比20

一个月的ChatGPT Plus还是划算很多           。

AI搜索引擎

ChatGPT的知识库仅仅只更新到2021年           ，因此并不适合作为搜索引擎来检索精确的信息 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 。

而微软向OpenAI投资数十亿美元可以看出对于打造下一代基于AI的搜索引擎的野心











。2月初的时候New Bing横空出世  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，颠覆了传统的搜索引擎模式                。

Bing

这个不用多说










，想必大家都有所了解 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 。

New Bing是微软发布的一种新型搜索引擎
  
  
  
  
  
 ，它结合了ChatGPT式的AI语言模型  
  
  
  
  
 ，可以理解和回答用户的自然语言问题
















。New Bing不仅能生成相关的链接
 


 


 


 


 


 
，还能从网上整合可靠的来源
 
 
 
 
 
，给出一个简明的答案           。New Bing还可以与用户进行有趣的对话   
   
   
   
   
  ，展示其创造性和幽默感 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 。

目前Bing的搜索框内支持直接使用自然语言搜索东西（即：你不需要检索关键词而可以直接提问）










。搜索的同时会启动对话模式
 

 

 

 

 

 
，可以进行更详细的对话
  
  
  
  
  
 。

申请地址

申请时间长短不一

 

 

 

 

 
，有的人第二天就申请通过了            ，有的人两个星期都还没通过（没错就是我）

申请通过后
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，微软会发邮件通知你

体验下来感觉New Bing基本上已经处于半残废的状态了










，（据说微软只用了50个A100）                 ，很容易触发终止会话

此外 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，使用header editer工具也可以免代理登录国际版必应

edge拓展下载 | Chrome拓展下载

所需代码如下

{ "request": [ { "enable": true, "name": "bing-cn-to-www", "ruleType": "redirect", "matchType": "prefix", "pattern": "https://cn.bing.com", "exclude": "", "group": "bing-redirect", "isFunction": false, "action": "redirect", "to": "https://www.bing.com" } ], "sendHeader": [ { "enable": true, "name": "bing", "ruleType": "modifySendHeader", "matchType": "regexp", "pattern": "^http(s?)://www\\.bing\\.com/(.*)", "exclude": "", "group": "bing-direct", "isFunction": false, "action": { "name": "x-forwarded-for", "value": "8.8.8.8" } } ], "receiveHeader": [], "receiveBody": [] }

Phind

如果暂时没用上Bing的也可以体验一下这款搜索引擎phind.com

Phind也是一款基于自然语言的搜索引擎
















，你可以直接在搜索框内提问           ，它会在Google进行搜索  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，之后将所有搜索结果整理为自然语言呈现给你 
  
  
  
  
  。

论文搜索引擎arxivxplorer

官网链接

开发者是@tomtumiel










，这是一个针对 arXiv 论文的语义搜索引擎
  
  
  
  
  
 ，它使用OpenAI最新的嵌入式模型来搜索查询寻找最相关的论文 


 


 


 


 


 

。

论文搜索引擎typeset.io

官网链接

很强大  
  
  
  
  
 ，可以直接对文章内容体温
 


 


 


 


 


 
，截图其中的公式可以直接给出解释

AI文章检索工具

Humata

官网地址

支持上传PDF后直接提问
 
 
 
 
 
，目前免费但有的时候会遇到负载过大的情况

Lateral

官网地址

支持批量导入PDF论文   
   
   
   
   
  ，搜索某个关键词或概念
 

 

 

 

 

 
，会给出各个论文出现这些概念的段落

 

 

 

 

 
，并且找到相似的概念