• 基于Streamlit云中构建部署Python&Django机器学习和数据分析Web应用APP视频教程 (0.625)

import torch  import torch.nn as nn    # target output size of 5x7x9  m = nn.AdaptiveAvgPool3d((5,7,9))  input = torch.randn(5, 64, 8, 9, 10)  output = m(input)    print("input.shape:",input.shape)  print("output.shape:",output.shape)  input.shape: torch.Size([5, 64, 8, 9, 10])  output.shape: torch.Size([5, 64, 5, 7, 9])  import torch  import torch.nn as nn    # target output size of 7x7x7 (cube)  m = nn.AdaptiveAvgPool3d(7)  input = torch.randn(5, 64, 10, 9, 8)  output = m(input)    print("input.shape:",input.shape)  print("output.shape:",output.shape)  input.shape: torch.Size([5, 64, 10chatgpt赚钱攻略 怎么用chatgpt赚钱chatgpt下载,chatgpt中文,chatgpt怎么用,chatgpt概念股
                
原标题：如何用ChatGPT赚钱？不知道你就OUT了
                            
如果现在还不知道openai以及它最火爆的产品ChatGPT，说明你的信息圈离科技有点远。 
  
成立于2015年的openai，上一个出圈的产品是Dall E，以文生图的AI模型。Openai的主攻方向是LLM，大型语言模型。它的GPT-3预训练模型拥有1750亿参数，几乎可以应对各种常见问题。
  
为了更好的学习人类思维方式，对AI进行深入训练，openai索性开放了可用来聊天的ChatGPT网页版。你可以在网页上，与基于GPT3模型的AI聊天，让它回答各种问题。
  
相比之前的所谓“AI”聊天，ChatGPT的高级程度是一般人无法想象的。它可以，写论文，写总结，写周报，作曲，写视频脚本，用多国语言回答问题，还可以，推荐景点做导游，提供具体的网站优化建议，用十几种语言编程。
  
以编程为例，如果ChatGPT提供的代码运行有误，你可以将错误提交回去，ChatGPT会根据错误来修正代码。
  
它已经远远超出以往傻瓜AI的范畴，单是多轮对话，记住上下文的能力，就能杀掉此前99.99999%的假AI。
  
最关键的是，免费。
  
于是，简单而直接的想法诞生，如何用这么nb的AI来赚钱？
  
油管上一下子多了大量用ChatGPT赚大钱的内容。理论上，ChatGPT确实存在赚钱的可能。它的核心价值在于节省了一个新手进入陌生领域的学习时间。不管是翻译，编程，作词，写故事，对普通人来说，都需要经历长期的学习，训练。而Openai的模型，已经经过大量的训练，ChatGPT让知识即时可用。
  
没有人可以像AI那样，大量阅读人类已有的各种书籍，而且不限学科。从这点上，Openai做的事，进一步接近科幻小说中的智能机器人。
  
回到赚钱。
  
目前各类内容教大家用ChatGPT赚钱的路子很多，大部分是基于英文语境。适用中文圈的业态，相对少。
  
1.写商品推荐，赚推广费。（英文站）
  
2.写广告文章，为自己的产品宣传。（英文站）
  
3.回答别人的付费问题。
  
4.写电子书，买书赚钱。
  
5.写视频脚本，不出镜，靠剪辑画面发视频赚钱。
  
6.写代码接活赚钱。（英文）
  
7.写文章接活赚钱。（各国语言）
  
8.翻译文章赚钱。
  
还有很多类似方式，不再一一列举。它们都是围绕着ChatGPT的核心能力，对人类已有文字大量学习后的成果来进行。
  
其实这些应用，对ChatGPT来说，依然属于小儿科。并不是每个人都能将ChatGPT的能力发挥到极致。尽管我们可以通过AI节省学习传统知识的时间，但也需要重新学习AI的使用和调制。
  
不同的提示词，ChatGPT的回复也会不同。有经验的使用者，会通过预设回答范围，将ChatGPT的回复限定在更有价值的范围内。
  
比如，你可以让ChatGPT模拟一个Linux终端窗口，对输入的每一条命令做回复。
  
github上，已经有人总结出了上百条验证后的提示语，让ChatGPT成为某个领域的专业AI。https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
    
ChatGPT的赚钱之路，有点类似字节跳动早期的今日头条，自己不生产内容，而是用算法将内容推荐给想要阅读的人。ChatGPT并不能产生真正的人类思维，也无法创新。它最大的用处是从现有文字中做似是而非的总结。AI无需对已有的人类创作付费，所以，在一定程度上，AI产生的内容是更高级别的洗稿，还不用付版权费。
  
这些总结，看起来很有逻辑和道理，属于专业人士嗤之以鼻，外行趋之若鹜的内容。但从商业逻辑上，专业知识不就是卖给外行的吗？
  
ChatGPT在时间这个人类至今无法超越的维度上，做出了极大的效率提升。
  
但也不能太乐观。前面列举的赚钱之道，和ChatGPT的阅读理解一样，似是而非。
  
正如刚出校门的大学生，很难在真实的工作场景，用知识创造价值一样。如何使用知识，找到合理的应用场景，会成为ChatGPT赚钱的障碍。
  
比如，做一个网站，用ChatGPT写文章赚钱。
  
这看起来像是个好主意。真正操作时，一个网站的权重，并不是靠一篇文章，或者几篇文章就能完美达到。网站运行的时间，内容丰富程度，用户访问量，这些基本的指标不完美，就很难在搜索引擎中占据推荐位。很久以前，关于SEO算法的优化，就已经可以应对大量垃圾文章灌水生成的网站。ChatGPT只是将文章内容提升到了更加可读的程度，但距离真正的好网站，还差好几步。
  
对于尝试使用ChatGPT来完成文章的媒体编辑来说，它倒是个不错的助手。如果不考虑ChatGPT的内容只来自于2019年之前，而且模型本身不联网，对历史知识的分析总结，会让AI成为有一定价值的百科全书。
  
但它依然不完美。
  
大规模训练模型，会放大语言中的偏见，将一些词语进行不恰当的关联。AI没有感情，它并不能真正读懂文字蕴含的意义，只是将它们按照人类的语法进行排列组合。它学习的内容越多，能够组合出来的句子也就越多。
  
在很多情况下，ChatGPT就像一个表达欲旺盛的人，在不知所云，用堆砌废话的方式来回答问题。
  
很多所谓名言，名句，其实是正确的废话。ChatGPT善于将正确的废话重新组合成新的废话。对那些还没看过这些废话的人来说，可能确实有价值。
    
当我将ChatGPT连接到群里后，它开始展现出更多的独创回答。
        
这些回答都很有趣，但很难说有价值，有人会愿意为之付费。可以预见到的场景是，很多人用ChatGPT生产出大量垃圾内容，试图从中获利。这些垃圾内容的有害性在于，它们看起来不像垃圾，不太容易第一时间分辨出它们的价值。它们是否有用，很大程度上取决于创造这些内容背后的真实人类。ta有没有能力限定AI产生的内容范围，提取价值之后做输出。否则，这些内容只是另一个外行用发散AI输出的廉价货。
  
对AI提示词的掌握，未来可能会成为一门新的手艺。据说微软已经雇佣了一名提示词工程师，专门测试AI在不同提示词下的生成结果。是滴，即便是AI算法的创造者，也无法预测AI会产生什么样的内容。
  
现在的ChatGPT，免费场景让众多知识储备为零的人，看到了推开另一扇窗的可能。如果将这些视为行业红利，为时尚早。任何门槛极低的机会，都会在短时间内被大量涌入的人群将红利吃光，或者抬高门槛。
  
对于还在内容创作领域靠生产垃圾内容的从业者来说，ChatGPT的出现让他们的生存状况越来越难。简单的洗稿，完全可以用AI完成。头脑简单，毫无领悟的文字搬运工，将会被学习过大量人类文字内容的AI取代。
  
改名叫meta的facebook，在2022年发布了GPT3的预训练模型，允许用户通过开源模型自行利用。这是专业玩家的下一个竞争领域。在限定范围内的垂直训练，可能会让AI焕发出不一样光彩。
  
微软计划注资100亿美金到Openai，并且取得了Openai暂时的主控权。Openai之于微软，就像当年的IE浏览器，不一定能笑到最后，但有极大可能吃到红利的大部分，如果红利存在的话。
  
使用ChatGPT来赚钱，即使Openai自己，也还在摸索。众多的教程告诉我们，如果老师能赚钱，他们一定不会卖课。闷声发大财才是硬道理。
  
最接近未来赚钱的方式，有可能是做个提示词工程师。这份职业需要兼具文理思维，既要理解AI的运行逻辑，又要熟练运用语言技巧，和AI对接。
  
目前只有极少的公司具备生产预训练模型的能力，谁拥有的算力多，谁在这条赛道上的竞争优势就更大。至于使用这些模型，依然需要占用大量的计算资源。就像Stable Diffusion，Mid Journey用文字生图一样，系统响应速度取决于本地计算资源的多寡。
  
使用ChatGPT形成一条稳定赚钱的商业模型，现在还不明朗。但世界已经悄悄被改变，拥抱变化的人，更容易在未来找到机会。返回搜狐，查看更多
                        
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