第三，“能‘学习’你的习惯”。比如你第一次让它写文案，说“我喜欢简洁的风格，别太长”，下次你再让它写，它会自动按照“简洁”的风格来；你让它“用‘小明’当主角写故事”，后面再让它续写，它会记得“小明”的性格（比如你之前说小明“爱冒险”），不会前后矛盾——就像它“记着你的偏好”。
当然，ChatGPT也不是“万能的”：它有时候会“一本正经地说胡话”（比如编造一个不存在的历史事件），也不会“实时更新知识”（比如你问它“2024年最新的电影有哪些”，它可能答不上来，因为它的知识截止到某个时间点），而且它不会“自己思考”——它所有的回答，都是基于之前学过的知识“拼出来的”，不是像人一样“真的理解了”。
2. DALL·E：“你说一句话，它画一幅画”的AI画家
除了ChatGPT，OpenAI还有个“AI画家”叫DALL·E（发音像“达利”，跟那个着名画家同名）。它的功能很简单：你用文字描述一个场景，它就能生成对应的图片。
比如你说“一只穿着西装的柯基，坐在咖啡馆里用笔记本电脑工作，背景是复古风格的街道”，DALL·E能给你画出一只萌萌的柯基，穿着合身的小西装，面前放着迷你笔记本，旁边还有一杯咖啡，背景里的街道有旧旧的路灯和店铺——细节拉满，就像真的有人画出来的一样。
它现在已经更新到第三代（DALL·E 3），比以前更“聪明”：你要是描述得不够细，它会自动补全细节（比如你说“画一只会飞的猪”，它会默认画成“粉色的小猪，有白色的翅膀，飞在蓝天白云里”）；而且它能跟ChatGPT联动——你先跟ChatGPT聊“我想画一幅‘未来城市里的书店’，要温馨一点”，ChatGPT会帮你把描述改得更具体，再直接传给DALL·E，生成图片，不用你自己费劲想细节。
现在很多人用DALL·E做设计：比如自媒体博主用它做封面图，商家用它设计产品包装，甚至有人用它画漫画分镜——以前得学几年画画才能做到的事，现在说句话就行，这就是AI的魅力。
3. GPT-4：比ChatGPT更“聪明”的“超级大脑”
你可能听过“GPT-4”这个词——它其实是ChatGPT的“升级版”，2023年3月推出的。如果说ChatGPT是“高中生水平”，那GPT-4就是“大学生水平”，主要强在两个地方：
第一，“能看懂图片”。ChatGPT只能处理文字，比如你给它发一张照片，它会说“我看不懂图片”；但GPT-4能“看图说话”：你给它发一张“冰箱里的食材照片”，它能告诉你“里面有鸡蛋、西红柿、黄瓜，可以做西红柿炒鸡蛋、拍黄瓜”；你给它发一张“数学题的图片”，它能帮你分析题目，还能写解题步骤——相当于给AI加了“眼睛”。
第二，“处理复杂问题更厉害”。比如你让它“写一份‘小型咖啡店的创业计划书’，要包括成本预算、客源分析、营销方案”，ChatGPT可能会写得比较笼统，但GPT-4能给你算具体的数字（比如“房租每月5000元，咖啡豆进货价每斤80元”），还会分“初期、中期、后期”给你提营销建议（比如“初期搞‘买一送一’，中期做会员体系，后期和周边花店合作”）；甚至你让它“分析一篇1000字的论文，指出逻辑漏洞”，它能一条一条列出来，还会给你修改建议——就像一个“专业顾问”。
不过GPT-4不是免费的：现在你用的免费版ChatGPT，大多是基于“GPT-3.5”（GPT-4的前一代），要想用GPT-4，得花钱开“Plus会员”（每月大概20美金），这也是OpenAI赚钱的主要方式之一。
三、OpenAI是咋“从零到一”搞出ChatGPT的？说穿了就3步
很多人觉得OpenAI搞出ChatGPT是“突然爆发”，其实不是——它花了8年时间，一步一步慢慢磨出来的。咱们用“做饭”来类比，你就能明白它的研发过程有多难。
第一步：“买菜”——收集全世界的“知识食材”
要做一顿大餐，首先得买菜；要训练AI，首先得“喂”它知识。OpenAI训练ChatGPT的第一步，就是收集“全世界的文字数据”——相当于把“菜市场里所有的菜都买回家”。
这些数据从哪来？主要有三个渠道：
- 公开的网站：比如维基百科、百度百科、各种新闻网站、博客（只要是没加密、能公开看的文字，都会被收集）；
- 书籍和论文：比如图书馆里的经典书籍、学术数据库里的论文（当然，会避开有版权的内容，或者跟版权方合作）；
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