AI助手的进化：从通用到个性化定制 人工智能 AI 设计 创作 工具 效率
助手的进化 助 手 的 进 化 助手 手的 的进 进化 助手的 手的进 的进化 从通用到个性化定制 从 通 用 到 个 性 定 制 从通 通用 用到 到个 个性 性化 化定 定制 从通用 通用到 用到个 到个性 个性化 性化定 化定制 已经将模型的能力推向了一个极度易用的程度 已 经 将 模 型 能 力 推 向 了 一 极 度 易 程 已经 经将 将模 模型 型的 的能 能力 力推 推向 向了 了一 一个 个极 极度 度易 易用 用的 的程 程度 已经将 经将模 将模型 模型的 型的能 的能力 能力推 力推向 推向了 向了一 了一个 一个极 个极度 极度易 度易用 易用的 用的程 的程度 多模态的结合使我原本需要在脑海或物理上进行的整合工作减少了 多 态 结 合 使 我 原 本 需 要 在 脑 海 或 物 理 上 行 整 工 作 减 少 多模 模态 态的 的结 结合 合使 使我 我原 原本 本需 需要 要在 在脑 脑海 海或 或物 物理 理上 上进 进行 行的 的整 整合 合工 工作 作减 减少 少了 多模态 模态的 态的结 的结合 结合使 合使我 使我原 我原本 原本需 本需要 需要在 要在脑 在脑海 脑海或 海或物 或物理 物理上 理上进 上进行 进行的 行的整 的整合 整合工 合工作 工作减 作减少 减少了 下一步 下 步 下一 一步 我将基于自己的工作流 基 于 自 己 流 我将 将基 基于 于自 自己 己的 的工 作流 我将基 将基于 基于自 于自己 自己的 己的工 的工作 工作流 抽象出需要完成的任务的能力 抽 象 出 完 成 任 务 抽象 象出 出需 要完 完成 成的 的任 任务 务的 抽象出 象出需 出需要 需要完 要完成 完成的 成的任 的任务 任务的 务的能 制作成定制的 制作 作成 成定 制的 制作成 作成定 成定制 定制的 这将极大地扩展我们的能力边界 这 大 地 扩 展 们 边 界 这将 将极 极大 大地 地扩 扩展 展我 我们 们的 力边 边界 这将极 将极大 极大地 大地扩 地扩展 扩展我 展我们 我们的 们的能 能力边 力边界 设计 设 计 创作 创 工具 具 效率 效 率 人工智能 人 智 人工 工智 智能 人工智 工智能
OpenAI已经将模型的能力推向了一个极度易用的程度，多模态的结合使我原本需要在脑海或物理上进行的整合工作减少了。下一步，我将基于自己的工作流，抽象出需要完成的任务的能力，制作成定制的GPTs，这将极大地扩展我们的能力边界。
通用场景的魅力
使用ChatGPT时，我被其通用性所吸引，它能帮我完成各种任务。这种通用性的优势在于，我无需为每个任务学习新的使用技巧，只需通过一个对话窗口就能完成所有任务。
随着多模态模型的更新，文字、图像和插件构成的生态系统节省了我们整合不同信息的时间，使我们能更专注于创作。DALL-E的画图能力支持模糊语言，这意味着我在绘制图像时，无需使用特定格式的Prompt，只需使用自然语言描述，就能得到我想要的图像。
借助WebPllot、Wikipedia和Consensus Search插件的搜索能力，我无需打开谷歌等搜索引擎，就能获取我需要的信息。
GPTs的未来可期
在GPTs问世之前，我们解决问题需要寻找合适的工具，并投入时间学习如何使用它。然而，有了GPTs，我们只需用自然语言与之对话，就能根据自身需求定制专属的解决方案。
如果将GPT模型比作游戏开发中的引擎，那么GPTs就好比是依附在引擎上的插件，它将问题解决的颗粒度细化到更深层次。更重要的是，它不再需要编程技能，使得没有编程基础的人也能轻松使用。
Prompt 能力
“英语将成为未来最优秀的编程语言”
这句话自AI兴起以来就开始流传，如今看来，其准确性毋庸置疑。Prompt在其初期流行时，就已经预示了其可能的短暂寿命，但可能没有人预料到，它的失效会来得如此之快。GPTs的后台调试界面，基本上都采用了基于英语的自然语言模式。
学会提出合理的问题，然后沿着问题逻辑推导，最终找到解决方案，这种能力变得越来越珍贵。
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