在知乎看到一个问题，回答了一下，分享到这里。
把ChatGPT当作搜索引擎可靠性差点，但是可行。
代替搜索引擎
1、写代码
我们可以让GPT写一段算法代码或者使用某个语言API的示例，然后只需要把这段代码粘贴到IDE中，简单改改，运行一下，很快就能知道这段代码行不行。
而如果使用搜索引擎，则需要去自己去大量的文章中判断其方法是否可行，然后再想着怎么嫁接到自己的程序中，这会比较浪费时间。
经过我的实际测试ChatGPT生成的代码质量还是比较高的，国内的文心一言、讯飞星火也还可以，只是有时候生成的代码跑不起来。
2、学习
针对某些概念，ChatGPT可以提供解释、例子和练习，帮助我们理解复杂的概念，这可以在一定程度上替代对教育资源的搜索。比如你正在学习二次方式，就可以通过向ChatGPT提问的方式来获取结果。
通过这个能力，其实也可以做出一些学习工具，比如英语学习、学科学习、产品知识学习等等，作为学习工具时可以记录用户历史的学习水平，然后提供更个性化更适合用户的学习内容和学习方法。
3、常识性问题
ChatGPT可以直接回答用户的具体问题，比如回答常识性问题、解释概念等。GPT提供的是即时的、直接的答案，这些问题都有明确的答案，GPT一般不会出错。
另外，当我们使用某些集成大模型的搜索引擎时，它还会给出相关的网页链接，这会进一步增强输出结果的可信性。
代替各种工具
1、做翻译
除了代替搜索引擎，大模型还有很多功效，比如做语言翻译，我发现它的翻译效果要好于百度、谷歌等的机器翻译。
文心一言的翻译：
百度机器翻译：
2、文案创作
大模型具有强大的语言生成能力，可以用来创作各种形式的文本，包括简历、报告、通知、诗歌、故事和音乐歌词等等，当你不知道该怎么写的时候都可以问问ChatGPT。
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3、角色扮演
这个比较有意思的就是AI女友，你可以让ChatGPT扮演你的女朋友，然后你就有一个贴心又温柔的女朋友了，再也不用new一个对象了。
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使用ChatGPT扮演角色还有很多用途。比如你是一个小说作家，正在创作一个故事，想要通过对话来发展两个角色之间的关系。你可以使用ChatGPT来扮演其中一个角色。
4、客户服务
这个目前应用的也很广泛，只需要将你的产品说明或者FAQ等类型的文档喂给GPT，它就可以回答产品相关的问题，并且可以限制只能回答某类问题。
虽然可能无法处理一些突发情况，但是好处就是省人工，不用费力培训，回答问题的能力说不定比人工还要好。
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做不好的地方
ChatGPT也有它的局限性：
- 知识更新：ChatGPT的知识是截止到其训练数据的最后更新日期，因此它不适合提供实时信息或最新新闻。比如你想用Java的最新语法，GPT是无法提供的。或者你问某个新出现的概念，GPT也是不懂的。
- 图片和视频搜索：ChatGPT无法直接提供图片或视频内容，用户仍需使用搜索引擎来获取这类媒体资料。虽然大模型现在也有了绘画能力，但是还无法返回别人分享的图片或视频内容。不过我预计这个问题将来是可以解决的，因为只要把语义关联做好，技术上没有限制。
- 理解和创造： GPT模型基于统计相关性生成文本，而不是真正理解内容。这意味着它们可能缺乏对复杂概念的深度理解。它的"创造力"仍然基于已知数据的组合，缺乏真正的原创性。
- 语境相关性： GPT的上下文数量是有限制的。有时它可能无法正确理解或维持长对话中的上下文，导致生成的文本偏离主题或不一致。这在国产大模型中特别常见，我就不举例了，大家用用就知道了。
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