steam上的单机游戏怎么打汉化补丁 chatgpt 不懂英文能玩吗
2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。 每日一猜答案分析：
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ChatGPT 哪来的信息 chatgpt已成为公司盈利工具之一
chatgpt官网,chatgpt怎么下载,chatgpt国内能用吗,chatgpt怎么用声明：本文来自于微信公众号 君言戏语（ID：【【微信】】），作者：君言戏语，授权站长之家转载发布。
前言
从ChatGPT发布到现在几个月过去了，网上关于这方面的讨论非常激烈，
但是*圈的人士更多关注变现，从而忽略了关于这项技术延伸出来的更多思考。
目前看到网上专门聊这方面的也比较少，于是写一篇自己的观点，供大家参考！
GPT的理解能力
ChatGPT的强大不需要我赘述，大家应该都已经体验过了，网上可以看到很多人分享的ChatGPT回答的精彩内容。
但是“回答”本身不应该是关注的重点：
问题：请给我一段用Python写的冒泡排序的代码！
ChatGPT回答：当列表中的元素比较少时，冒泡排序是一种简单而直观的排序算法。以下是用Python实现冒泡排序的代码：
defbubble_sort(lst):
类似这类问题，ChatGPT的回答非常完美，但这里我们要明白：
1：这种有标准答案的问题传统搜索引擎也能解决。
2：你会这么问，你首先是会写代码的，否则你运行都不会，那么其实你自己也写得了。
也就是说像这样一个问题，看似ChatGPT可以帮你解决，但是却不具备多少现实意义，而这种类型的问题还有非常多。
各式各样的回答可能让大家关注点偏了，而这其中应该重点关注的是ChatGPT这样的理解能力或技术，会带来什么改变。
以下罗列一些我认为可能的影响，希望起到一些抛砖引玉的效果。
提升信息获取效率
传统搜索引擎通过分词处理技术来做信息匹配，但是这会导致存在一些歧义问题：
类似这样的搜索词会找到很多教你把几个视频连在一起的教程，但我们可能想要的是b视频贴到a视频当中，也就是画中画。
如果不知道一些术语的话很难找到相关信息，那么通过ChatGPT这样的工具就可以用一段长长的大白话来表达意思：
“怎么用Python把视频合起来，我指的是某些视频画面缩小然后贴到另一个视频的指定位置。”
另外，某个人看书可能喜欢某些类型、某些情节的故事，这在以往只能通过大类来筛选，
通过搜索引擎只能看别人的描述推荐，还不一定有，也不一定合适，而GPT有海量数据，它可以自己“阅读”后根据你的描述来推荐。
甚至通过依稀记得的一些场景画面描述来找到一些电视剧等等。
信息筛选成本更大
GPT可以产生很多“创造性”的内容，如果再加上二次加工，那么自媒体内容的生产成本会大大降低。
但是GPT技术本身还无法和“经验丰富”的人类(专家)相比，在很多领域输出的内容都相对浅薄。
那么可以想象以后我们在网上刷到的、找到的一些“经验贴”很可能是AI炮制出来的水货，而且经常是读了一半才发现。
好的内容会更稀缺！
泛流量的价值更低
GPT可以大大增加内容的生产效率，那么通过泛内容能薅来的泛流量的价值会大大降低。
通过内容来无脑撸平台收益的形式可能不再。
反过来相当于优质内容(能吸引高价值流量)的生产成本会更高。
这将更考验内容创作者，需要跟大量AI生产的内容去抢夺用户的眼球和时间。
创作者的辨识度、IP价值会变得更加重要。
改变办公方式
正在写本篇内容时，写到了GPT技术可能植入到一些办公场景，没想到文章还没来得及发，过两天微软就声明植入到office了……
不过没关系，能起到强调作用也好。
程序员都知道的一个事实是：我们之所以要学习代码，是因为计算机不懂人类的语言，
而代码是我们与计算机事先约定的语言，如果我们想操控计算机，就需要先学习代码。
而GPT拥有这样的理解能力，相当于计算机懂得了人类的语言，带来的改变可能是：以后将不再需要代码。
最新发布的GPT- 4 通过一张原型草图就可以把完整网站页面生成出来：
虽然现在还只是给你代码，遇到问题还需要修改，但是往后的升级是可以预见的。
目前可以通过自然语言表达就让Excel自动处理数据，相当于背后的vba不需要学习了。
那么自然可以做到我对着AI说：“帮我把某某文件夹里的所有TXT文件都重命名为XXX”。
在以前，这样一个工作还需要写代码，但是现在这份代码已经完全可以交给AI实现了，只不过还没有相应的封装而已。
在以后，你只需要写一份需求稿，一个可以直接运行的小工具就生成了，这个过程你不需要懂代码，甚至感受不到代码的存在！
甚至再往后，AI本身就是“各种工具”，“提示词”就是代码。
当然，这还是很理论的，完全丢弃代码技术可能不现实，AI都还需要程序员来维护不是。
你不可能指望对着电脑说说话就创造一个可以让全民使用的微信。
但是让一个普通人说说话、写写字，就实现一些简单的程序自动化功能，整个过程完全不涉及代码技术，我相信没问题的。
包括我说：“把这张图里的“XXX”这几个字去掉”，PS或类似工具就可以自动处理，那么普通人也可以掌握简单的修图能力了。
我认为这是具有划时代意义的，特别对于常年在电脑面前办公的人，可能会带来很大的影响。
技术信息差消失
彻底消失可能不会，但是一定会受到打击。
哪怕是现在，传统行业的老板做个官网、做个小程序，明明只是个展示的单页，可能也要被宰几千上万。
一个小小的应用程序，可能只需要十几行代码，稍微包装一下给有需要的人，几千块都可以报。
这些都是因为技术信息差的存在，哪怕再简单，可是你不懂，那不好意思 就是这个价。
但是现在智能的AI技术可能可以打破这种信息差，毕竟门槛不高。
优化基础岗位
这个是大家现在就可以预见到的，没有创造性的岗位一定会被优化和替代！
什么是没有创造性的？很多人关于这点比较焦虑，担心自己会被优化，我认为可以简单的思考一点：
你现在做的这件事情，叫个实习生来让你培训他，一个月后他是否基本能做出与你大差不差的结果？
如果是，那以后大概是要被优化的。
仅供参考！
精简企业成本
很多基础岗位被优化后，企业的成本大概会精简下来，这里指的是普通的中小企业。
这一点为什么会提，后面说。
放大个人能力
我可能本来只会技术，但是有了GPT这样的技术后，我也可以做张海报了，我也会写点文案了，
我甚至能快速学到一些推广的方式方法，那么我就敢开发一款工具推向市场！
我本来只会推广，现在有了GPT技术，我可以快速开发一个网页，直接在搜索渠道推广。
我希望网页可以收集表单、可以添加评论、可以分类线索，还能自动统计相关数据，这些GPT都可以帮我搞定。
这些事情我以前在上班的时候不会去想，因为我不会，因为有技术部的同事！
但是现在有了GPT，我或许可以自己干？
一边是工作不好找不好做，一边是员工不好招不好养，AI技术放大了个人的能力，同时促使企业优化更多的人员，基于这样的行情下，未来可能会有更多的自由职业者。
所以我会认为在以后，自由职业、灵活办公、外包协调、小团队经营的模式可能会成为职业或创业的主流。
弱执行强创意
计算机最明显的优势就是执行，不间断的执行，现在有了一个听懂人话的机器，执行起来更加顺利。
团队或个人之间的竞争就不能再单纯的依靠“卷加班时间”，毕竟大家都有“执行力超强的员工”。
那么剩下的就要比拼各自的：创意、想法、思路，就看你怎么“使唤”这些“员工”。
顺带再提下面一点：
封装再封装
C语言学起来比Python麻烦多了，很多高级的Python命令只有一行，在C语言里可能要写出几十行。
从C到P，这其实是一个封装的过程，P把C里面涉及到的很多与应用无直接关系的知识封装起来，
让使用P的人可以快速撰写与需求相关的业务代码，而不用纠结在各种底层的代码逻辑上。
以前在PC电脑系统，还会涉及很多鼠键操作，甚至还有电脑基础培训这样的业务。
后面到了移动端，你能做的只剩下点和拖这两个动作，这都不用教，小孩子都会。
从PC到M，这也是一个封装的过程。
这些封装的过程都有一个特点，就是不断地把底层的信息打包，用户接触不到更多原理，甚至感受不到底层的存在，只需要傻瓜式的使用即可。
基于新时代的AI技术，我们可能会碰到更多封装后的产物，甚至”封装“这个事情本身会成为一种业务，更多的工具和应用会以更加垂直和简洁的形式出现在市面上。
那么有个问题是：使用更低级的工具的人会比使用更高级(傻瓜化)的工具的人来得更聪明吗？
我认为不会，比拼的是谁更懂得利用现有的工具创造更大的价值。
好的工具能让你把注意力更多的放在解决问题上，不在工具层面产生麻烦。
作弊成本更高
大家都看到了GPT- 4 对于图像的理解能力，不只是图像里有什么元素这么简单，而是图表达了什么事情这么恐怖。
这些技术如果作为很多自媒体平台的审核机制的话，很显然会大大提升各种作弊的成本。
一篇文章、一个视频发出来后，是不是标题党、营销文、割韭菜、引流广告，可能机器可以直接判断，那么很多取巧甚至违规的行为都会消失。
以前还能打个时间差，审核人员还没看到，以后可能就不行了，机器秒识别。
所以还是要多往相对科学的路线走，少研究旁门左道。
Prompts岗位
AI提词师，大致是这个意思吧，我认为可能会出现这样的身份角色，但是不是会成为一个稳定岗位不好说。
产品经理的一个很重要的作用就是作为用户和程序员之间的桥梁，Prompts也是一样的，作为用户和AI之间的桥梁。
但是这种桥梁的门槛并没有很高，不过有个角色我认为很有可能出现：
AI训练员
目前的GPT还是一个技术，它还没有明显的偏向性，典型的特点是什么都懂，什么都能整两句，但不一定专业。
有些企业可能需要基于GPT的能力之上定制一个AI模型，这个AI必须对具体某个领域“很有经验”，能够快速的接入使用，达到工业化水准。
AI背后的研发团队当然也不可能什么都懂，那么市面上可能就会有些人专门来“驯养”AI，投喂数据、调教行为、评估测试。
然后把这种训练完毕的模型出售给需要的企业。
如果存在这样的场景，那么就会跟着产生类似软件测试、AI运维这样的岗位。
AI维护师
负责日常管理企业里的AI模型，监控它在过往业务工作中表现出的行为，
对不符合工作标准的行为加以矫正，对可能产生不符合预期的情况加以测试并调优。
只是一点猜想……
衬托服务的价值
AI没有人类特有的情绪也注定不会有，所以服务行业无法轻易取代。
ChatGPT被宣传得挺多的一个用途就是用它去替代客服，
诚然从技术角度来说，我认为应该没什么问题，唯一要注意的是严格控制输出的内容。
但是，AI毕竟没有情绪，也没有时间概念！
假设一个客户买完东西遇到问题来找AI售后，聊了几句之后客户有事离开了，三天后想起这个问题，过来继续找AI处理，
AI当然可以根据过往的沟通记录继续服务，但是“这个事情已经过去了三天”这个问题它是没概念的。
那么它是否能因为时间过去了 72 小时然后就“感受”到客户的那份着急的情绪呢？
这并不是在钻牛角尖，把它放到很多服务行业里，这是个大问题：
售前沟通影响转化、售后沟通影响复购，绝大部分的成交都基于感性，可是AI没有感性的一面。
即使是通讯业务，客单价这么低，业务极度标准化，三大运营商的机器人已经足够回答99.9%的业务问题了，但是大家依然还是拼命转人工！
服务业可不是指按摩足浴，大部分业务都带着服务性质，即使是互联网上。
最近几年私域是趋势，但是除了倒卖流量以外，很多基于私域形式的业务其实都是服务的过程。
由于策略限制，AI注定不会有情绪，这不单是技术层面的问题。
有些客户就需要跟他称兄道弟掏心窝子，双方之间尼玛来踏马去的，你能让AI这样？
什么程度是玩笑什么程度是不礼貌什么程度已经是骂人了，AI分得清吗？人有时候都分不清。
那么需要记住的是：高客单的服务产品都不是标准化的一问一答可以完成的！
当很多事情都有一个机器来解决的时候，那份“人味”就显得更可贵。
孤独经济的市场更大
人作为群居动物是因为有互助的需求，但是科技可以大幅度的减少互助的场景。
科技越发达，人与人之间的距离就会越远，手机、外卖、电商，这些足够让一个人在生理上可以完全与世隔绝的宅在家里，但是心理上不行。
AI可能会先改变办公，但是慢慢的必然会进入生活，很多事情更可以交给AI。
可能那个时候孤独感会更强烈，围绕孤独而产生的经济活动会更多。
无论是服务还是孤独经济，都是为了满足这两年被提的比较多的一个需求：情绪价值！
在以后，情绪价值会变成更多形式的商品，然后明码标价！
GPT的变现
最近几个月在*圈里关于利用ChatGPT的变现大家听到了不少案例，
虽说谈不上创造了神话的级别，但是确实不少人在短期薅了一大把！
不过，认真去分析一下，哪怕只是做个很简单的词频统计(写ChatGPT赚钱的文章标题)，
你会发现基于ChatGPT的变现基本都跟ChatGPT的能力没有直接关系：
卖账号、写插件、做教程、开社群、搞直播、案例库 等等 甚至包括一些违规业务。
这些全都不是基于ChatGPT的能力，而是因为有了ChatGPT之后而延伸出来的周边业务。
诚然，*圈子的人的目标就是搞钱，我认为靠上面这些手段赚到钱的，单凭执行力和嗅觉就值得学习。
即使是现在，只要不违规，你能继续赚都可以继续做。但是这里需要注意的是：
大家学教程、进社群的目的还是希望能跟上脚步，依靠GPT带来一些变现机会，
如果久而久之大家发现没有太多可以直接落地的变现手段，那么因它产生的一切周边业务也将不复存在。
目前国内我能看到的变现方式基本逃不出上面罗列的，顶多再包含一些内容二创、问答收益 等等(这些赚到钱了没有还两说)。
其他更多还只是停留在猜想、头脑风暴的层面。
至于国外，听说产生了很多形式，甚至所谓让GPT当老板，让它出谋划策怎么挣钱的，或者做量化交易等等。
类似这种例子我顺带说一下：考虑到GPT风头正劲，市面上难免不少人期望依靠它博些眼球，这很正常。
撇开标题党、营销文之外，很多案例需要再深究一下：做多久了？能不能持续？项目核心是不是依赖GPT？是不是非它不行？是不是限定专业领域？
带着这几个问题去审视，很多号称依靠GPT赚钱的案例是经不起推敲或者没有借鉴价值的。
如果你正在思考GPT可能产生的变现手段，那么以下的思考方式希望对你会有借鉴意义：
首先我们可以想到，GPT可以返回我们一些文本，那么文本有诸如：长文本、短文本、词汇、代码、数据等。
接着继续拆分，长文本有：文章、论文、小说、脚本，短文本有：段子、文案、标题等。
词汇：关键词、标签、话题、热搜，
代码：编程语言、编码命令、密文，
数据：表格、图表
类似这样的方式，把能思考到的尽可能罗列出来。
然后我们思考GPT这一端，有了它之后能带来的一些改变，包括：自动创作、二次创作、提升效率、智能理解、不间断执行等等。
同样也是尽可能罗列，最后把这两者结合，很自然的可以想到现在很多人提的seo生成文章、二次创作赚阅读收益等等。
基于这样的思路我们还可以想到：
文章快速阅读(智能理解再总结)、小说情节查找(智能理解再寻找)、标题文案生成器、关键词自动配文、智能标签关联、代码检查 ……
这里只是举个例子，基于这种思考方式，需要尽量的罗列各种信息加以结合，才有可能想到一些新的点子。
比如标书、合同，这些也是文本，这些事物在现阶段存在什么样的需求，GPT这样的技术出现后，可以优化其中哪些需求。
至于图片、视频也可以是类似的思考方式。
当然，这里能思考出来的都是一些需求解决方案，至于这些思考出来的解决方案，是不是伪需求、能不能变现，大家不要误会了：
这本身就不是GPT的事情，也不是现阶段的它能给你答案的，而是业务操盘的人自己要思考的。
我目前也在通过各种角度去思考可能的变现方式或者未来会出现的商业模式，
但是这样一个划时代的技术，想要思考出别人轻易想不到的创意，需要非凡的眼光，这不是容易的事情，你想不出来也别焦虑。
目前我更多是先期待它能在不久的将来，在办公层面、工作层面，作为一个智能辅助工具，提升、放大我的能力和效率即可。
其他的，暂时就让子弹再飞一会吧！
如何看待GPT带来的改变
这是个比较大的话题，太大的话题与我们现阶段的工作是没有太大关系的，这里只顺带说几个观点。
GPT的局限
首先我们还是要客观认识到GPT在目前还是有局限性的！
对于标准答案的问题，能解决却没有太大的现实意义。
1+1=?这样的问题，ChatGPT当然可以完美回答，可是大家去找ChatGPT问1+1=?，那并不是因为在其他地方找不到答案。
找ChatGPT提问1+1=?这样的问题的人，不过是为了测试而已。
标准答案的问题，传统搜索引擎基本是可以搞定的，可能还更快，所以在这个需求上人们不会对ChatGPT有什么期待。
ps：关于待检索资源，我认为ChatGPT不会比传统搜索来得有多少优势，毕竟大家都是采集的公域数据，
私域数据或者权限数据，大家都是采集不到的，这种数据的占比其实更大(比如某些论坛需要登录才能查看的帖子)！
所以，大家更期待的那当然是ChatGPT能给出的那些创造性的答案(非标准答案)。
但是对于非标准答案，经常也分两种情况：
第一种是对于答案，即没有标准，也没有严格的要求：
请以“seo”为主题写一篇 200 字的文章。
SEO是搜索引擎优化（【【淘密令】】）的缩写，是一种通过优化网站的结构、内容和链接等因素，从而提高网站在搜索引擎结果页面（SERP）中排名的技术。SEO的目标是使网站能够获得更多的有机流量，从而提高品牌知名度和销售业绩。
在SEO中，关键词是非常重要的因素。优化者需要研究目标用户搜索的关键词，并将这些关键词合理地应用在网站的标题、正文、链接等位置，以提高网站在搜索引擎中的排名。此外，网站的结构和内容也需要考虑，如良好的内部链接结构、高质量的内容等，这些因素都会影响到搜索引擎对网站的评价。
SEO是一项长期而复杂的工作，需要优化者具备丰富的经验和知识。同时，由于搜索引擎算法的不断更新和变化，SEO也需要不断地学习和调整，以保持优化效果。但是，通过正确的SEO优化，网站可以获得更多的有机流量和更好的用户体验，从而实现商业目标的实现。
这样一个问题，它没有标准答案，并且我的目的是放在一个网站上面，供搜索引擎抓取，内容质量我也无所谓！
第二种是对于答案，虽然没有标准，但有明显的期望：
问题知乎上有一个网友提问了一个问题，题目是：你有什么网上赚钱的生意可以分享？我想请你根据知乎用户的调性和口吻，针对这个问题写一篇 800 字的答案。
要求行文幽默诙谐的同时夹带着专业人士的形象，另外再顺便模仿知乎抖机灵的方式回答一条 15 个字左右的答案。
CHatGPT回答站在一名专业人士的角度，首先要说的是，网上赚钱并不是一件容易的事情。大多数网上赚钱的项目都是需要付出努力和时间的，没有所谓的“轻松赚钱”。所以，如果你想要在网上赚到钱，就要有足够的耐心和毅力，不要轻易放弃。
其次，如果你要在网上赚钱，就需要寻找适合自己的项目。目前，网上赚钱的项目种类繁多，比如写作、设计、编程、营销等等。选择一个自己擅长的领域，投入时间和精力去深耕，才能有更好的回报。
接下来，我们来谈一谈具体的网上赚钱项目。如果你擅长写作，可以考虑在自媒体平台上写稿赚钱，也可以在一些写作平台上接稿赚钱。如果你擅长设计，可以在一些设计平台上接单赚钱。如果你懂得编程，可以在一些技术社区上接单赚钱。如果你擅长营销，可以在一些营销平台上接单赚钱。当然，这些只是其中的一部分项目，你可以根据自己的兴趣和技能，选择适合自己的项目。
最后，我要强调的是，网上赚钱并不是一夜之间能够实现的。如果你想要在网上赚到钱，就需要付出努力和时间。同时，也要避免那些所谓的“快速赚钱”项目，它们往往只是骗局。只有通过自己的努力和坚持，才能够获得真正的回报。
知乎抖机灵回答：网上赚钱，没那么简单，只有三个字：勤奋、耐心。
假如我希望靠这篇文章在知乎上吸引粉丝，甚至是让读者对我付费咨询(产生转化)，
那么ChatGPT生成出来的这份内容显然只能水水经验，远远达不到我的预期。
当然，ChatGPT在一些创作问题上也有不错的表现，比如写小说。
但实际上目前还没有人深入的去应用和落地，一些问题可能还没有暴露出来，一部几百万字的小说、一个动辄几万行甚至更多行代码的项目，
这些目前是不是能完全交给GPT？如果不能，那么改动成本也是很大的，代码还好一点，小说的一个情节要改动，经常是牵一发动全身的事情。
GPT作为机器，标准化是其天性，而模糊则是尽可能避免的，但人性恰恰相反。
其次，GPT的局限还体现在深度推理方面。
我们都知道它已经具备了一些简单的推理能力，比如它被发现产生了一些新的知识，这是经过它的简单推理得到的。
但是像人一样深层次的思考问题，将过往的经验、所学的知识，经过比对推理(一两步甚至多步推理)并总结出全新的认知，目前感觉还是不行的。
问题：百度竞价的线索成本突然飙升，请列举 10 条优化成本的方案或思路。
ChatGPT回答：1.针对关键词进行优化：优化关键词的匹配方式，调整匹配方式可以减少不必要的点击成本。
2.提高质量得分：优化广告文案和目标网页，提高广告质量得分可以降低竞价成本。
3.调整出价策略：合理调整出价策略，可以在保证广告排名的同时，降低竞价成本。
4.精细定位目标受众：将广告精准地定位到目标受众，可以提高点击率，降低点击成本。
5.调整投放时间：根据目标受众的上网习惯，调整广告投放时间，可以提高点击率，降低点击成本。
6.优化投放地域：根据目标受众所在地域，选择投放地域，可以降低无效点击成本。
7.优化设备投放
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