chatgpt后台崩溃的简单介绍

本文目录一览：

• 1、OpenAI公布插件,成为了APPStore?AI门户诞生了!
• 2、为什么中国的厂商会在国内打败ChatGDP
• 3、爆火的GPT,却驾驭不了自动驾驶?
• 4、为什么用上了ChatGPT,我们反而更累了?
• 5、AI能代替人类工作了吗?汇丰做了个实验
• 6、GPT-5“让人失望”,AI“撞墙”了吗?

OpenAI公布插件,成为了APPStore?AI门户诞生了!

OpenAI于3月23日发布ChatGPT插件功能（ChatGPT plugins），通过标准化调用其他网站和应用的API接口，使ChatGPT能够获取外部能力与数据，完成被允许的操作。

经过搜索，发现了一款沉浸式翻译插件，效果出众，支持多种翻译接口，包括免费和收费选项，如DeepL、OpenAI、Gemini等。翻译结果可保存为新文件，避免重复翻译过程。此外，插件提供详尽的入门指引，每完成一个任务都有庆祝，让学习过程充满成就感。插件功能多样，包括网页翻译、视频字幕、PDF/ePub电子书翻译等。

为什么中国的厂商会在国内打败ChatGDP

中国的厂商有可能在国内打败ChatGPT，原因主要有以下几点：逻辑差异 ChatGPT作为美国公司开发的应用，其底层的人工智能、机器学习、算法等不可避免地融入了美式西方的逻辑。

ChatGDP核心概念是：当用户通过他们在移动聊天应用中“聊天”时，他们正在创造一种新的经济价值，这种价值可以通过ChatGDP精确地实现和衡量。

数据局限性：单纯依赖GDP或外贸数据会掩盖深层矛盾。若创新不足导致产业升级停滞，即使短期数据向好，长期仍可能面临竞争力下降风险。创新生态缺失是制约经济健康的核心矛盾创新与市场经济的关联：自由、健全的市场经济是创新的“自然选择”环境。

第二种是百度AI，虽效果稍逊于前，但也可作为选择。不过，由于答题平台为百度，使用百度自己的AI工具可能违反规则。选择工具时，请留意获取方式，可向作者留言获取。申请成为答主 通过应用市场下载并登录百度APP，找到“问一问”功能并申请成为答主。系统会要求完善个人资料，完成课程学习并参加考试。

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。

为什么用上了ChatGPT,我们反而更累了?

总结ChatGPT等效率工具的普及，本质上是“交流成本降低→需求反弹”的杰文斯悖论在工作领域的再现。其导致疲劳的核心原因在于：效率提升未伴随总量控制，反而刺激了工作范围的扩张与交流频次的激增。要打破这一悖论，需从经济学视角出发，通过刚性时间管理、任务筛选与需求约束，实现效率与负荷的平衡。

数据安全与隐私保护 数据泄露风险：ChatGPT在处理用户输入时，可能会接触到公司的敏感信息，如客户数据、内部策略等。一旦这些信息被不当使用或泄露，将对公司造成重大损失。隐私合规问题：许多国家和地区都有严格的数据保护和隐私法规。使用ChatGPT可能涉及跨境数据传输，从而增加合规难度和风险。

这表明过度依赖智能机器写作，会削弱人类的记忆能力。此外，这些作文在结构和内容上呈现出惊人的同质性，使用相同的表达方式和观点，Kosmyna将这种现象命名为“认知债务”，即当AI使用让建立和维持独立思考能力变得更加困难时，这种债务就在不知不觉中累积起来了。

此外，借助ChatGPT，底层程序员可以更加容易地接触到新技术，从而更好地掌握专业知识，提高职业技能水平，为企业带来更多的利益。总之，ChatGPT的出现不会导致底层程序员失业，反而会给他们带来更丰富的工作内容。修改、编写等工作。只有在把握好自身优势，拥抱新技术，才能让底层程序员有更多的发展机会。

表面相似性：从表面上看，ChatGPT 在收到小费承诺时给出更详细的答案，与人类在得到奖励时更努力工作的表现有些相似。然而，这种相似性只是表面上的，人工智能并没有真正的情感和动机。本质差异：人类的行为往往受到情感、道德和社会规范等多种因素的影响，而人工智能的行为则完全基于算法和数据。

首先，ChatGPT技术是一种新兴的技术，它被用来开发自动聊天机器人，使其能够以更自然的方式与人类交流。业界已经开发出使用ChatGPT技术的自动聊天机器人，其聊天内容可以像人类一样完全、有趣、真实，从而提高用户的体验感和满意度。

AI能代替人类工作了吗?汇丰做了个实验

AI目前不能完全代替人类工作，但能显著提升特定任务效率，与人类形成互补协作关系。汇丰发布的《AI能代替我工作吗？》实验分析报告，通过对比ChatGPT“高级数据分析”模块与人类分析师在处理Zillow房屋价值指数数据集时的表现，得出这一结论。

汇丰报告认为AI在分析美联储政策信号方面有潜力，但目前尚不足以完全取代人类分析师。以下是对该报告核心内容的详细阐述：AI工具的开发与功能汇丰开发了一款基于GPT-4的AI工具，采用“逐句筛选+整体分析”的方法，对美联储官员讲话进行四个维度的分析：相关性筛选：识别讲话与货币政策的关联程度。

Gretel.ai：与谷歌、拳头游戏、汇丰银行等不同企业进行了合作，生成更多合成的数据提供给其他开发者使用。Gretel.ai的CEO Ali Golshan认为，合成数据保留了数据集中所有个人的隐私，同时仍然保持其统计学意义上的完整性。

汇丰认为亚洲AI股正经历类似2020-2021年中国互联网股票的调整，或已见顶并进入新的调整阶段，具体分析如下：亚洲AI股市场表现与调整信号自2024年7月以来，亚洲AI相关股票价格大幅下跌，汇丰自定义的亚洲AI指数从7月11日高点下跌15%，成为ChatGPT发布以来最严重的抛售潮。

核能通过重启旧核电站和开发小型核电站（SMR）为AI发展提供稳定、低碳的电力支持，缓解其电耗压力。

GPT-5“让人失望”,AI“撞墙”了吗?

GPT-5的发布虽引发失望情绪，但并未意味着AI技术“撞墙”，而是标志着行业焦点从追求AGI的技术突破转向更务实的产品化落地与商业价值挖掘。

竞争对手的对比压力：评测中特别提到Claude等模型的表现“简直牛逼到不行”，暗示GPT-5在横向对比中优势减弱。若其他AI在多任务处理、创造性输出或伦理安全等维度实现更显著突破，GPT-5的相对地位必然下降。这种竞争格局的变化，使得原本占据技术制高点的GPT-5被贴上“落后”标签。

GPT-5发布引发争议，被指“翻车”并引发对AI发展路径的反思。北京时间2025年8月8日凌晨，OpenAI的GPT-5发布会未能满足全球科技界的期待，反而因一系列失误和实质性突破的缺乏，引发了广泛的失望与批评。

核心目标函数被操纵：GPT的核心目标函数被别有用心的人掌握，可能通过操纵GPT来挑起国际争端等。例如，利用GPT生成具有煽动性的言论，引发不同国家或群体之间的矛盾和冲突。