冷静下来，不吹不黑。

01

最近半年，互联网一款现象级的运用诞生：「ChatGPT」；

其火爆的程度，不输前面的羊了个羊；

开端了解到ChatGPT仍是新年的时分，但那时网上的测评还没引起满足的好奇心；

关于纯文本式的聊天，试了几次之后就无感了；

尽管很神奇，可是太客观，太套路了；

可是从「ChatGPT4」开端，AI加东西的深度集成，这就有点绷不住了；

这里着重一下；

把「ChatGPT」当东西，不是单指聊天，或许查找引擎；

决断折腾个账号，蹲上面体会了一段时间；

至于怎么申请账号，顺手查一查，前前后后半个小时差不多搞定；

主要涉及两款：ChatGPT、Bing查找；

先来聊聊体会下来的直观感觉，发问可能会受限于作业习惯，有一定的职业误差；

关于AI智能来说；

客观问题的处理才能很强壮；

只要发问时描绘的满足明晰和准确，一般都能得到契合预期的答案；

片面问题的答复假如看多了；

会发现所有答复中都过于客观和套路，反而显得平平无奇，至少当下是这样；

错误的概率也有，驴头不对马嘴的现象也有；

越是近期的数据，如同越简略犯错；

从全体的体会来说；

AI智能毫无疑问是极其强壮的，当AI+互联网+职业时，极具想象空间；

潜力很大，可是当下个人觉得还差点意思；

02

先简略的聊几句ChatGPT运用经验；

在运用时；

必须要清楚自己需求的信息是客观的描绘，仍是其它实在的实践经验；

【1】尽量在聊天中设定角色；

比方初级Java工程师，架构师，产品经理等，这种身份可所以双向设定的；

【2】明晰问题的片面性和客观性；

客观的信息处理上很有逻辑，可是带片面色彩的问题，要么是相同的套路，要么是回绝答复；

【3】表达清楚需求；

需求描绘的越清楚，得到的答案越明晰，并且在需求上下文语义中，能够添加要求或许扫除因素；

【4】自定义逻辑训练；

关于一些ChatGPT盲区的信息，你能够反向的告诉它，可是信息的时效性不会太久；

【5】所有的答复不是都正确；

这种错误特别简略出现在近期的最新内容上，或许比较长远的时代信息，以及一些挖坑场景计算；

总结一下；

ChatGPT确实能够了解对话的上下文语义，在答复的内容上也具有完整的逻辑；

至于得到的成果怎么？

仍是要根据各自的专业视点，去发问和做成果判别，没有统一的标准衡量；

所以；

假如真的想要把ChatGPT用的花里胡哨的话，条件是要具有专业的发问和评估成果的才能；

要是单纯的做一些敷衍型的事务，个人感觉是够用的；

比方：周报，季度总结，等等；

相关于传统查找引擎来说，ChatGPT是直接给出成果的，相当于替用户运用查找引擎；

环绕ChatGPT的测验，现已满足多了；

下面主要从「Bing查找」的产品中，体会一下「ChatGPT」的才能，直观的感受一下产品+智能的结合；

部分问题会展示「ChatGPT」的答案；

在测验中发现一个十分明显的问题；

假如「Bing」采用的信息源有误，尽管输出的成果不正确，看起来却不像有问题的样子；

03

作为一个搬砖数年的码农，天然要先从代码方面开端测验；

  • 运用Java言语写一个简略的加减乘除计算器；

☞：这个小注解写的，似乎自己又回到某砖厂实习的时分，不写注解要嘎绩效一样，惋惜那时分没这茬东西，否则代码写好直接拿过来补一注解；

  • 剖析这段代码的问题，并进行优化「代码块如图」；

☞：只给代码补注解，可真是小看「ChatGPT」了，能够连着逻辑一块优化掉，当然尽量不要给它优化代码的机会，否则对自己的决心是个考验；

  • 做一份SpringBoot结构的简略剖析；

☞：这个看看就好，像是从官网翻译和收拾过来的；

  • 做一份SpringCloud结构的简略剖析；

☞：这个也一样，像是从官网翻译和收拾过来的；

  • 怎么运用这两个结构，设计一套分布式架构体系？

☞：尽管没有指明用哪两个结构，但它仍是了解了上下文语义，还能够要求供给部分源码，因为内容太长，此处不粘贴了；

04

看完写代码的才能，天然还要聊几个与研制相关的事项；

  • 作为Java工程师，先说说怎么剖析事务场景，再总结几个常用的办法；

☞：怎么说呢，感觉差点意思把，我是没预期到它会总结到技术办法上去；

  • 作为Java工程师，怎么与产品交流需求，然后准确了解需求的实质；

☞：答复很客观，也中规中矩，个人感觉并不算深入；

  • 作为研制人员，怎么了解运营的作业，然后准确的实现各种数据指标的采集；

☞：这个答复采用了「ChatGPT」的答案，相对更契合个人在作业场景中的习惯，而「Bing」给的答复相对空泛一些；

  • 作为体系架构师，该怎么统筹办理技术和事务两个方向，供给一些办法论参阅；

☞：这话里话外的意思，如同都是说：卷就完了；

这些与研制关系密切的工作，最重要的不在于知道，知行合一才是最难的；

05

然后再来聊点职场比较热门的话题；

  • 怎么看待Java言语现已老了这种说法，请从正反两个方面进行比照剖析；

☞：Java是不是老矣，我是判别不了，可是作为就会这一门编程的玩家，希望它好好开展吧；

  • 请深入的剖析一下Java工程师的职场进阶之路；

☞：其实吧，所谓的职场进阶之路，开端都明白，也都想过，只是走着走着就偏了；

  • 请深入的剖析一下Java工程师在职场不同阶段的天花板问题；

☞：用自己比较喜欢的一句话来共勉吧：堆集、总结、用心记载；

  • 35岁的程序员，为何会有职场瓶颈？给5点剖析；怎么寻觅打破方向？给5条主张；

☞：其实和这些主张比较，感觉35岁存款购买一辆电瓶车更实际点，条件是之前得努力的卷一卷；

06

最终再来随便聊几个其它话题；

  • 用表格的方法输出国际人口前十的国家排名，表头是序号，国家，人口数，百分比；

☞：数据没有验证过，可是这做表格的速度是真的爱了，今后集成各种东西之后，功率不起飞？

  • 从概率视点看，50%+50%是100%？仍是50%？

☞：这个答复赞一手「Bing」的答案，尽管我不太懂，可是感觉说的多点更靠谱；

  • 你是怎么获取客观信息的？是怎么表达片面逻辑的?

☞：做个大胆的假定：「ChatGPT」满足遍及之后，即人人都用，假如它自己陷入常识误区的时分，怎么说？

  • 以内卷的口吻，润饰一下这段周报：1、处理自动化流程中断问题；2、处理Web页面显示问题；3、优化慢SQL查询；

☞：这是开通账号之后，第一个想到的场景，周报过于简略，被批过好多次，今后应该不会了；

  • 请问你知道我国的熊猫萌兰吗？请以萌兰为原型，画一组我国风的功夫熊猫卡通画；

☞：怎么说呢，横竖我是看不出来这是萌兰的原型，有待提高吧；

非专业地点，就不评论关于作画的才能了；

在最终还问了一句：萌兰有可能把北动干上市吗？给了一段超长的剖析断定这个说法难度很大，可真是机灵啊；

07

以客观的心态来总结几句；

近几年的互联网大热门，每次都简略引发两种极端的观念；

极致的夸，极致的踩；

比方加密货币，低代码运用，元宇宙；

又或当下的「AI」；

人工智能所带来的最热评论：会不会推翻职场，导致更多的失业问题；

参阅一个基础理论；

假定人工智能提高了功率，即生产力增加，假如需求没有增加，那就意味着会解放生产力，即存在失业情况；

当下的「AI」还不足以推翻，可是与职业深度集成后，也许有这个才能；

需求焦虑吗？

横竖我是焦虑了几秒吧？

可是，回绝过度的精神内讧；

以达观的心态应对，随着AI模型的开放，多去训练和堆集AI的运用才能；

【不主张】过度参阅焦虑文；

如同注册一个ChatGPT之后，就能够原地失业，转头就能够创业，喜提老板的身份；

是不是有点刺激，是不是还有点惊喜？

说实话嗷；

把「ChatGPT」作为东西，假定当你的专业才能满足深入时；

它能不能供给有价值的信息，是个问题；

你是不是能信任它所供给的信息，现在来看，也是个问题；

最终说一句；

东西么，耍一耍仍是有必要的；