chatgpt把脉知识星球

Posted 2023-04-03 caoz

昨天开通了chatgpt plus，20美金一个月，试试chatgpt4.0，针对知识星球这个产品，有如下对话，原文摘录（复制粘贴后稍微做了部分版式调整，内容无修饰）

我：知识星球 这个产品，请点评一下

chatgpt：知识星球是一个中文社交学习平台，创立于2016年。该平台致力于连接专业人士和知识分享者，帮助用户提高技能、扩展人脉以及与志同道合的人建立联系。用户可以通过订阅知识星球的付费圈子，获取专家领域的知识、资源和信息。此外，知识星球还提供线上课程、线下活动和一对一咨询服务，以满足用户在不同场景下的学习需求。

以下是对知识星球的一些点评：

优点：

1. 内容质量较高：知识星球吸引了许多专业领域的专家，他们分享的内容往往具有很高的实用价值和深度。

2. 社交功能：用户可以在圈子里与其他成员互动，分享经验和建立联系。这有助于形成积极的学习氛围和高效的知识传递。

3. 专注度高：知识星球的圈子通常专注于特定领域或主题，用户可以根据自己的兴趣和需求选择适合的圈子。

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   chatgpt：缺点：

4. 价格问题：部分知识星球的付费圈子可能对一些用户来说价格较高，可能导致用户犹豫是否要订阅。

5. 内容差异：虽然知识星球中有很多高质量的内容，但也存在一些圈子的内容质量不一或不符合用户期望的情况。因此，在订阅之前，用户需要仔细评估和了解圈子的价值。

6. 更新频率：有些知识星球的圈主更新频率可能较低，这可能会影响用户的学习体验。

7. 社群管理：虽然知识星球的社交功能是一个优点，但如果社群管理不善，可能导致信息混乱、讨论偏离主题等问题。

总的来说，知识星球是一个有潜力的知识分享平台，可以帮助用户获取专业领域的知识和建立人脉。然而，用户需要仔细筛选

我：提一些产品优化的建议，关于知识星球

chatgpt：关于知识星球的产品优化建议：

1. 优化内容审核机制：加强对圈子内容质量的把控，确保用户订阅的圈子具有高质量和专业性。可引入更严格的审核标准，对圈主的专业背景和知识产出进行评估。

2. 增加试用机会：为新用户提供试用期，让他们在订阅前能了解圈子内容和质量。这样可以降低用户的购买门槛，提高转化率。

3. 引入智能推荐系统：根据用户的兴趣、行为和需求，为他们推荐相关的圈子。这可以帮助用户更快地找到适合自己的知识内容。

4. 提升社群管理：加强对社群讨论的引导和管理，确保讨论氛围积极、健康。可以设立专门的社群管理员，负责维护社群秩序和回答用户问题。

5. 丰富内容形式：引入多种内容形式，如音频、视频、直播等，满足用户在不同场景

我：继续

chatgpt：下的学习需求。多样化的内容形式可以提高用户的参与度和学习体验。

1. 提高更新频率：鼓励圈主保持一定的内容更新频率，确保用户可以持续获取新知识。可以设定一定的更新要求，或为活跃的圈主提供奖励。

2. 优化价格策略：针对不同的圈子和用户需求，提供多种定价方案。例如，可以设立分级订阅，让用户根据需求选择不同级别的服务。同时，可以提供优惠活动和套餐，降低用户的订阅成本。

3. 建立评价系统：允许用户对圈子进行评价和评论，这有助于其他用户了解圈子的实际价值。评价系统可以增加用户对平台的信任度，并为圈主提供改进的建议。

4. 增设个性化学习路径：根据用户的学习进度和兴趣，为他们推荐个性化的学习路径。这有助于用户更高效地学习，提高学习成果。

5. 扩大线下活动：举办更多线下活动，让用户有机会与圈

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chatgpt：主和其他成员面对面交流。线下活动可以帮助用户建立更紧密的人际关系，提高社群的凝聚力和活跃度。

1. 引入专家问答环节：定期邀请圈主或行业专家与用户进行在线互动，回答用户的问题。这种实时沟通可以增强用户与圈主之间的联系，提高用户满意度。

2. 数据可视化：提供用户学习数据的可视化展示，让用户更直观地了解自己的学习进度和成果。数据可视化可以激励用户继续学习，提高用户留存率。

3. 建立知识库：整理圈子中的精华内容，形成便于查询的知识库。知识库可以方便用户快速查找和复习所需信息，提高学习效率。

4. 引入学习挑战和激励机制：鼓励用户参与学习挑战，完成任务来获得奖励。激励机制可以提高用户的参与度，让学习变得更有趣。

通过以上优化建议，知识星球可以提高用户满意度、

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chatgpt：提高用户参与度和留存率，进一步增强平台的吸引力。这些改进措施将有助于知识星球更好地满足用户需求，为用户提供更优质的学习体验和资源。同时，也能提高知识星球的市场竞争力，为平台带来更多的发展机遇。

我：优化内容审核这部分，人力成本比较高，你有什么好的建议

chatgpt：确实，优化内容审核的人力成本可能会较高。为了降低成本并提高审核效率，以下是一些建议：

1. 利用人工智能技术：开发自动审核机器人，使用自然语言处理（NLP）和机器学习技术来自动筛选低质量内容。虽然这种方法可能不会完全取代人工审核，但可以减轻审核人员的负担，提高审核效率。

2. 建立审核标准和流程：制定清晰、明确的审核标准和流程，以便审核人员能够快速、准确地判断内容质量。这有助于提高审核速度，降低人力成本。

3. 社区自我管理：鼓励圈子成员参与内容审核，对不合适的内容进行举报。通过这种方式，可以在一定程度上减轻审核人员的工作压力。

4. 定期培训审核人员：对审核人员进行定期培训，提高他们的专业水平和判断能力

我：前面提到的引入智能推荐系统，能不能给更具体的范例，甚至代码

chatgpt：引入智能推荐系统可以帮助用户发现与他们兴趣和需求相关的圈子。有许多推荐系统的方法，如基于内容的推荐、协同过滤等。以下是一个基于用户行为的协同过滤推荐系统的简单示例，使用Python编程语言和surprise库实现。

首先，确保您已安装了surprise库。可以通过以下命令安装：

pip install scikit-surprisepip install scikit-surprise

然后，以下是一个简单的协同过滤推荐系统示例：

from surprise import Dataset, Reader

from surprise import KNNBasic

from surprise.model_selection import train_test_split

# 假设有以下用户对圈子的评分数据

data = [

    'user_id': 'A', 'item_id': '圈子1', 'rating': 5,

    'user_id': 'A', 'item_id': '圈子2', 'rating': 4,

    'user_id': 'B', 'item_id': '圈子1', 'rating': 4,

    'user_id': 'B', 'item_id': '圈子3

我：继续

chatgpt：', 'rating': 5,

'user_id': 'C', 'item_id': '圈子2', 'rating': 3,
    'user_id': 'C', 'item_id': '圈子3', 'rating': 4,
    'user_id': 'D', 'item_id': '圈子1', 'rating': 2,
    'user_id': 'D', 'item_id': '圈子2', 'rating': 5,
]
# 加载数据
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(pd.DataFrame(data), reader)
# 划分训练集和测试集
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)
# 使用基于用户的协同过滤方法
algo = KNNBasic(sim_options='user_based': True)
# 训练模型
algo.fit(trainset)
# 进行预测
predictions = algo.test(testset)
# 输出预测结果
for prediction in predictions:
    print(f"User: prediction.uid, Item: prediction.iid, Actual Rating: prediction.r_ui, Estimated Rating: prediction.est")

这个示例中，我们首先创建了一个假设的用户对圈子的评分数据集。然后，使用surprise库加载

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chatgpt：数据，划分训练集和测试集。接下来，选择基于用户的协同过滤方法（KNNBasic），训练模型并进行预测。

在输出的预测结果中，您可以看到每个用户对圈子的实际评分（Actual Rating）和预测评分（Estimated Rating）。基于这些预测评分，您可以为每个用户推荐评分最高的圈子。

需要注意的是，这只是一个简单的示例。在实际应用中，您可能需要调整模型参数以获得更好的预测结果。此外，您还可以尝试使用其他推荐算法（如矩阵分解）或结合多种推荐方法（如基于内容的推荐和协同过滤）以提高推荐系统的性能。

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简单点评

1、chatgpt限制了每次回答的内容长度，所以需要频繁使用继续来延申对话。

2、关于优化内容审核，应该还可以继续，没有输出完整，不过不在我的兴趣之内，所以改变了问题。

3、提出泛泛的问题，得到泛泛的答案，思考深度不够，但思考宽度还是比较令人满意。

4、层进式提问是获得深入答案的重要手段，需要针对其答案中感兴趣的条目，深度挖掘，一层层探索，应该可以获得更多有价值的信息。

5、其实针对同一问题重新生成答案也是有意义的，作为辅助信息，人们可以通过生成多次答案来寻找对自己有帮助的建议。

以上内容，是否满意？

此外，题图摘自万维钢精英课插图，感觉他们在AI设计这块还是很有心得的。

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前几天文章，没有健康，没有一切，有人火眼金睛的发现，这是一篇广告耶，我觉得某些人的智慧最高体现就是能发现我写的软文了，太了不起了，太天才了，政府没重用这样的天才简直太屈才了。

我其实一点不在乎这些人退订，我就纳闷我之前造了什么孽他们怎么会关注我的。

为了敦促这些天才早日退订，不要在我的评论区浪费才华，今天继续插播广告

-> caoz的知识星球（Update）计划今年年中福利课讲讲拥抱AI时代吧，虽然还没开始备课，先立个flag。

ChatGPT会砸了谷歌的饭碗吗？（附彩蛋）

按：本来早上准备好了文章《ChatGPT创始人自述成功的13个法宝》，但是微信公众号无法发表，所以只能发到刘教链的知识星球（链接：https://t.zsxq.com/0arpqby2N【链接】，或点击本文左下角“查看原文” ），作为彩蛋附上，顺便也欢迎各位读者加入刘教链的星球，支持一下刘教链的创作。以下是重新创作的新文章《ChatGPT会颠覆Google吗？》。

* * *

ChatGPT应该在互联网和科技圈儿算是尽人皆知了吧？

史上最快月活用户破亿，这个数字本身就说明了它的一炮走红究竟有多么迅速。真的是迅雷不及掩耳之势。

可能很多人会像深度学习的鼻祖Yann LeCun在推特上酸溜溜地说的那样，觉得这玩意儿不就是一个聊天机器人么，有什么大不了的呢？

越是深度学习或者说人工智能方面的专业人士，可能越会觉得ChatGPT的走红不过是一群不大懂专业的群众莫名惊诧的“非典型营销”事件吧？

毕竟，ChatGPT的内核，不还是他们烂熟于胸的深度神经网络么？

就像Bitcoin，越是精通IT的专家，越有可能觉得这东西不就是把各种早已有之的技术东拼西凑搞出来的东西么？毫无技术先进性可言。

但是，就像那句著名的话：Gradully, then suddenly（渐渐地，然后突然地）。

当温度逐渐降低，水温逐渐降低，到达某个时候，还是那些水分子，但是水已经不再是水，而是变成了一个全新的概念——“冰”。这就是“相变”。

ChatGPT的成功，就是自然语言机器学习领域的一次相变。

不懂分子的群众惊呼，快看呐，水结冰了！精通分子的专家却说，水分子还是水分子，随便就给你冻一块儿出来。

于是搞了N年AI以及聊天机器人研究、技术大牛遍地走的谷歌（Google）赶鸭子上架，着急忙慌地推出了自己的ChatGPT竞品 —— Bard。

结果还没面市就翻车了！

在谷歌放出来的宣传视频里，展示了一段Bard回答问题的录像。可是眼尖的群众却发现，Bard的回答是错误的。

往好里说，这说明了谷歌的诚实不作恶 —— 宁可自曝家丑，也绝不视频造假 [手动狗头]。要知道前段时间刚刚法庭上爆出特斯拉自动驾驶宣传视频造假的案例。

可是往不好里说，那就说明谷歌的技术不行啊！

专家吹牛说随便就能结块儿冰的，眼瞅着这说出嘴的话、泼出去的水，死活就是结不成个冰了。

谷歌股价应声大跌8%，市值一夜之间跌去了7000亿人民币。

多年来对搜索引擎市场虎视眈眈的微软因为早年对ChatGPT背后的OpenAI的下注，现在手握好牌。

信息检索的第一代产品是图书馆目录式的黄页。代表企业就是雅虎。编辑们把信息和链接分门别类地整理好，用户按图索骥，找到需要的内容。

一代产品配套的商业模式就是贴片广告，按CPM或者CPC计价。流量越大，曝光越多，广告收入越多。

第二代产品就是搜索引擎。代表企业就是谷歌。由机器抓取并整理全网信息，用户只需要输入关键词，计算机就能迅速从海量信息中找到与用户意图相匹配的内容，并通过一些独创的算法（比如谷歌的Page Rank算法）来计算内容的权重，按权重（相关度）从高到低列举给用户以供挑选。

二代产品的商业模式也有了大幅改进。由于用户行为是输入关键词，而不再只是点击，所以理所当然，可以去根据用户的关键词去更加精准地匹配最相关的（最赚钱的）广告。在广告主一端，也不再采取商务谈判的方式确定报价，而是让广告主自由出价，彼此竞争。这就是竞价排名广告。

近十几年来，一代产品日渐式微，二代产品屹立不倒。

二代产品会基业长青吗？显然不会。

因为任何一个有基本生活常识的人都知道，对人而言，最自然、最方便的方式就是 —— 张口就问。

如果你身边有一个随时可问、无所不知、准确可靠的“万事通”，你能体会到工作效率会提高多少。

另一方面，几乎每个职场人都遇到过那种不看文档、不会搜索，遇到问题就会找其他同事询问甚至要求帮忙的人。

不需要任何专家告诉我们，每个人都知道，信息检索的终极目标就是发明一个计算机版本的“万事通”，无所不知、无所不晓（相对于提问者的知识面），随时可以打扰，永远耐心回答。

ChatGPT显然正走在接近这一目标的康庄大道上。

如果只是在用户价值上的提升，还不足以砸掉谷歌的饭碗。

ChatGPT所带来的问答革命，会直接摧毁谷歌搜索引擎的商业模式 —— 本质就是售卖列表的排名。

现在连列表都没有了，还能售卖什么呢？

竞价排名消亡。商业价值归零。

这才是真的砸了饭碗。

谷歌为啥弄了那么多顶级大牛，搞了这么多年，有人有钱，最关键的是还有天量的数据（对机器学习至关重要！），却仍然不敌一个创业公司OpenAI搞的ChatGPT呢？

曾有论断，在AI机器学习赛道上，大企业总是领先，因为初创公司缺乏数据积累。纵然算法论文都是公开的，但是没有数据，也是巧妇难为无米之炊。

但是ChatGPT的成功颠覆了我们的认知和论断。在AI赛道上，算法不是最重要的，大数据也不是问题。最重要的那个成功要素，往往是普通人甚至专家都意识不到的。

就像Bitcoin自2009年诞生迄今十几年、市值几千亿美金，绝大多数人仍然意识不到它的革命性所在。

但是，正是在这些绝大多数人犯了判断错误的地方，才孕育出未来真正重大的创新。

正如ChatGPT创始人山姆·奥特曼（Sam Altman）在2019年的自述文章（全文编译见刘教链的知识星球：https://t.zsxq.com/0arpqby2N 《ChatGPT创始人自述成功的13个法宝》【链接】，或点击本文左下角“查看原文”）中所说十分富有哲理的一段话：

「大多数非常成功的人对未来确实正确的判断中，至少有一次是在人们认为他们错了的时候。否则，他们将面临更多的竞争。」

是的。如果你的想法和99%的人都一样，你会感到舒服。但只有你的想法和99%的人不一样，并且你坚持到时间证明你才是正确的那一天，你才有可能取得非凡的成功。

因此，我们就更加明白了克里斯滕森教授（Prof. Christensen）在《创新者的窘境》里所说的颠覆式创新为何总是初创小企业战胜大企业了。

大企业里容不下1%的思想异类。

大企业塑造同质化思考的人。

思想异端，提议砸了企业目前最盈利的金饭碗的人，其思想越是天才，在企业眼里越是不服管教、破坏力极大的“野狗”型危险分子，需要优先驱逐。

无论企业如何标榜开放、自由的文化，都无力解决这个问题。

因为这就是最深层的人性。

每一个聪明人都知道，企业高层所谓的开言纳谏，并非意味着可以知无不言。真那么说了、干了，秋后算账就是分分钟的事儿。

耿直boy在大企业职场活不过三集。

被干掉之后还要被私底下窃窃相传为傻子、缺心眼儿。

从天道上讲，这反而是一件大好的事儿。

否则，强者恒强，大企业百年长青，这个世界得有多么无聊啊！而且会随着大企业占据各个赛道之后，变得越来越无聊。

ChatGPT若真能砸了谷歌的饭碗（包括整个搜索引擎行业的饭碗），这对谷歌而言当然是一件天大的坏事情，但对于这个世界而言，说不定也许是一件天大的好事情呢。

(公众号/同名推特：刘教链。知识星球：公众号回复“星球”)

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