获得@所有GPTs的体验资格,我先分析了一波股市

写在前面

前几天有消息传出,ChatGPT要推出@其他GPTs的能力,今天上号之后就发现我也获得了测试的资格,这就必须来体验一把。

根据体验发现,当前仅仅支持@自己创建的GPTs,以及自己使用过的在侧边栏的GPTs,估计是为了控制性能网络成本,不然每次@都是检索把GPT Store里的300w+GPTs全部检索一遍,这谁扛得住?

但是这点很重要,也就意味着,我们必须得先去GPT Store找到自己想用的GPTs,使用它并让它出现在自己的侧边栏中,才可以@它。

前期准备

这里我采用了如下GPT:

  • 原生ChatGPT 4
  • Data Analyst(用于数据分析)
  • Diagram: Show Me(用于画图表)
  • 预测大师(我自己写创建的垃圾GPTs)
  • 投资大师(我自己创建的垃圾GPTs)

除了我自己的GPTs和原生GPT4,其他两个我都提前去商店中找到它们并把它们加入到侧边栏,使得可以@它们。再次强调仅仅为了演示一个场景,勿喷我的垃圾的GPTs,一定会优化的。

分析大盘

首先,让GPT4去访问互联网,获得今年的大盘收盘价。互联网访问我认为已经是ChatGPT的基础能力了,只要描述清楚,基本都能到位,个人认为最强大的功能。

接着,@Data Analyst,来处理一下数据,这可是从排行榜上找的,能力绝对到位

随后,@Digrams: Show Me 生成一个简单的趋势图,这也是排行榜的,能力就不多说了,tql

高开低走,接着让我的垃圾GPTs进行预测、分析。

到我的GPTs了,结果意料之中,一如既往的不知所云。一下子就对比突出了精心制作的GPTs和随便唠嗑出来的GPTs的差距,哈哈哈。

写在最后

本篇文章记录的仅仅是一个使用过程,展现一个多GPTs联合使用的场景。并不是真的为了分析,切勿当真。顺带说个题外话,当前的GPTs超过300w,但是很容易就发现,其实真正的优质GPTs的比重还是很少的,当然我也知道自己的GPTs比较烂,一对比就出来了,hhh,过年的时候得抽时间好好优化一波。

另外,目前该功能还是测试阶段,我也发现了一些bug,比如在修改编辑的时候,会沿用最开始的GPTs来回答,而不是当前@的GPTs。同时我觉得这个地方,也可以优化一下,建议在重新编辑的时候可以支持重新@的GPTs。

联合起来,我们会更强。------艾希

继续感叹一下,这个功能真的是太聪明了,GPTs生态矩阵,成了!我已经想到更多应用的场景了。

相关推荐
SAP工博科技2 分钟前
泰国SAP ERP实施如何应对挑战?工博科技赋能中企出海EEC战略
人工智能·科技
__Benco20 分钟前
OpenHarmony外设驱动使用 (四),Face_auth
人工智能·驱动开发·计算机视觉·harmonyos
Oliverro27 分钟前
WebRTC技术EasyRTC嵌入式音视频通信SDK助力智能电视搭建沉浸式实时音视频交互
人工智能·音视频
小袁拒绝摆烂42 分钟前
OpenCV-去噪效果和评估指标方法
人工智能·opencv·计算机视觉
Douglassssssss1 小时前
【深度学习】残差网络(ResNet)
网络·人工智能·深度学习
孟意昶1 小时前
中级统计师-统计学基础知识-第三章 参数估计
人工智能·机器学习·概率论
gogoMark7 小时前
口播视频怎么剪!利用AI提高口播视频剪辑效率并增强”网感”
人工智能·音视频
2201_754918417 小时前
OpenCV 特征检测全面解析与实战应用
人工智能·opencv·计算机视觉
love530love8 小时前
Windows避坑部署CosyVoice多语言大语言模型
人工智能·windows·python·语言模型·自然语言处理·pycharm
985小水博一枚呀9 小时前
【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第七章(【项目实战】基于RAG的PDF文档助手)技术方案与架构设计?
人工智能·学习·语言模型·架构·大模型