ChatGPT接口费用，ChatGPT会不会是下一个超越微信的存在？
会，他比微信更能撬动人类社会的变革。
这个变革可能相当于农业、工业和信息化。1.农业革命大约七千年前，在亚洲西部的美索不达米亚平原上，人类开始种植小麦、大麦和豆荚，并驯养牛、羊和驴，这是人类农业的起点，也是人类文明的起点。这个地区，史称“新月沃地”。为伺候农业，诞生了一种新人类，叫“农民”。做农民很辛苦，面朝黄土背朝天，从猿到人用几十万年挺直的腰杆，农民又弯了下去。做农民不自由，一年到头围着田间地头打转，不敢耽误了种地的时令，“人误地一天，地误人一年”。做农民没口福，从地里刨食儿，就得种什么吃什么，小麦、稻米、土豆、红薯，一年到头少见荤腥。相比之下，旧人类自由地狩猎采集，食谱里都是水果和野味，可比新人类丰富多了。为什么还要做农民这种新人类？因为农业给的实在太多了。一块荒地，搞成农田，伺候好了，能得到10~20倍的食物。一个人类部落，如果不搞农业，食物就比别人少，食物少就人少，人少就打不过别的部落。所以，不搞农业就被淘汰，搞农业才能生存。而且，世界上有四个农业起源中心区，就算没有新月沃地，还有中国、中南美洲和非洲北部。在中国长江黄河沿岸，七千年前的先民们也在种植水稻、粟米和芋头，并驯养鸡、鸭和猪。所以农业的出现是历史的必然，一出现就像野火燎原，覆盖了地球上几乎每一个角落。同时，也让“农民”这种新人类，淘汰了狩猎采集的旧人类。伺候农业，是人类的宿命。因为不是农业需要人类伺候，是人类需要农业的供养。2.工业革命农业社会持续了几千年 ，有个限制条件一直无法突破——人的体力。在农业社会做任何事情，几乎都要使用人的体力。种地、打铁、织布、编筐，都要用人力完成，就算是马车也得找个人驭马。我们常说“当牛做马”，当不了的，人的体力是有上限的，再强壮的人也达不到牛和马的水平。体力不够，搞生产就慢，产出就少。三国演义草船借箭的起因是什么？周瑜要搞诸葛亮，阴戳戳地让人家三天做出十万只箭，这在农业社会，就能逼死人。人类需要突破自身体力的限制。蒸汽机突破了这个问题，蒸汽机能通过烧煤获得源源不断的动力，烧煤越多，动力越强，甚至有开山裂石的伟力。从此，人类开始制造机器，用机器代替人力，来打铁、织布、编筐，还用机器代替了马和牛来种地。为伺候机器，诞生了一种新人类，叫“工人”。做工人很辛苦，一天到晚围着机器转，机器不停，人不歇脚。做工人不自由，去大小便都得打报告求批准，连生产队的驴都不如。做工人很危险，机器力大无穷又冰冷无情，一个不小心卷进机器，非死即残。为什么还要做工人这种新人类？因为工业给的实在太多了。在机器运转的轰鸣下，工业能用极低的单价，提供茫茫多的工业制品。比如布匹、比如汽车、比如武器。草船借箭的故事如果放到工业社会，随便找个工厂，一小时一万支，十小时十万只，任务完成，诸葛亮还有两天零十四个小时，可以用来摸鱼。一个人类国家，如果不搞工业，就贫穷，就弱小，就会被淘汰，搞工业才能生存。这方面，我们是吃过大亏的。所以工业的出现也是历史的必然，工业就像野火燎原，覆盖了地球上几乎每一个角落。农业也慢慢变成工业化的样子。没错，农民们早就开上拖拉机和各种农用机械，变成工业化的新农民了。同时，也让“工人”这种新人类，淘汰了远离工业的旧人类。伺候工业，也是人类的宿命。因为不是工业需要人类伺候，是人类需要工业的伟力。3.信息革命工业社会发展几百年，一直有个难题——效率。工厂一开工，就飞快地消耗材料，输出产品，这时最怕的就是材料不足、产品积压。仓库能解决一点问题，怕材料不足可以多买一些，怕产品积压也可以先放仓库。仓库也不够呢？只好停工停产，停着停着，工厂就倒闭了。可是于此同时，也许有另一个厂，正需要这个厂的产品，正在四下打听哪里能买到货呢。想买的买不到，想卖的卖不出。关键就是缺乏信息。工厂也找过专门搜集信息的人，采购员，销售员，让这些人天南海北的找消息。有点作用，但是不多。因为人类之间的信息沟通效率很低，还容易出错，买50箱猴牌香皂能传成买50只猴儿。人类需要突破自身信息沟通效率的限制。信息化解决了这个问题，借助电脑和网络，信息能以光速传播到全球每一个角落，而且准确无误。从此，人类开始制造电脑、网络和各种软件，用数据信息来指导工厂的制造计划，还用电脑和网络来控制拖拉机种地。为伺候信息化，诞生了一种新人类，叫“网民（社畜）”，网民既使用电脑和网络工作，也使用电脑和网络生活。做网民不健康，少动、晚睡、近视，秃顶和颈椎病是网民逃不过的宿命。做网民没自由，微信和钉钉把你和老板时刻相连，就连睡觉都得留只眼睛盯消息，一句话就得滚起来干活。做网民很焦虑，作为伺候电脑和数据的工具人，随时会被替换，35失业、65退休，人生有整整30年无处安放。为什么还要做网民这种新人类？因为信息化给的实在太多了。在0/1字节的跳动中，信息化能用极低的成本，实现极高的信息沟通效率。比如电商、比如物流、比如精准军事打击。一个人类经济体，如果不搞信息化，就迟钝，就低效，就会被淘汰，搞信息化才能生存。所以信息化的出现也是历史的必然，信息时代就像野火燎原，覆盖了地球上几乎每一个角落。工业和农业，也渐渐变成信息化的样子。同时，也让“网民”这种新人类，淘汰了远离网络的旧人类。就连村头的老头老太，都学会上并夕夕购买洗头水和洗衣液了。伺候信息化，也是人类的宿命。因为不是信息化需要人类伺候，是人类需要信息化的效率。4.下一场革命信息化发展几十年，也出现一个难题——不智能。电脑只能计算信息，不能理解信息。需要找人来伺候，就是说，需要有人来承担理解、分析、决策和创造之类的工作。这太慢了，网络世界里的信息如山似海，这里面蕴藏着金山银山，但是靠人脑根本处理不过来。人类需要突破自身脑力的限制。ChatGPT就代表一种可能，一种能超越人类脑力，去挖掘和创造财富与价值的可能。就算ChatGPT不行，人类也会继续探索ChatGPT2.0、ChatGPT3.0这种社会一定会到来。因为智能化给的会非常多，多到你不搞智能化就会被淘汰，搞智能化才能生存。工业、农业和信息产业，也会渐渐变成智能化的样子。同时，也一定会出现一种伺候智能化的新人类，淘汰我们现在这些旧人类。这是人类的宿命。因为不是智能化需要人类伺候，是人类需要智能化的加持。
ChatGPT热度为什么在狂飙？
ChatGPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人，它能够模仿人类的对话方式与用户进行交互。近来，ChatGPT在网络上热度不断攀升，但同时也引发了一些安全保密的问题。
ChatGPT的热度主要源于其能够与用户进行高度自然的对话，这使得用户产生了一种与真实人类交流的感觉。然而，这种自然语言生成技术也存在一些潜在的安全风险，如机器人可能会泄露用户的个人信息或被用于欺诈等不良行为。
ChatGPT的训练数据和算法模型也需要保持安全和保密。这些数据和模型可能包含用户的敏感信息或商业机密，如果被泄露或遭受攻击，将会对用户和企业造成严重的损失。
在使用ChatGPT时，我们需要采取一些安全保密措施，如加密数据传输、限制访问权限、监控机器人行为等。同时，也需要加强对ChatGPT技术的研究和监管，以确保其安全可靠地应用于各个领域。
ChatGPT等人工智能技术的快速发展给我们带来了巨大的机遇和挑战。只有在保障安全和保密的前提下，我们才能更好地利用这些技术推动社会进步和创新发展。
chatgpt火爆全球？
试想一位百科全书式的牛人随时在身旁，想问什么，他都能给出较为专业的建议，会成怎样。
搜索引擎让我们获取答案的方法从书本转到互联网。大学时“有问题找百度”，估计这次将真的成为历史了。现在的搜索，全是广告和公司链接，第一目的是挣钱，不是为大家停供知识。要找答案自己还得不停挖，自己整理。
这次是让答案回归答案。别整那些乱七八糟没用的。
在百度上，提出了问题，拨开一大堆广告后发现，简单问题的回答是固定好的，比如百科里的回答；问题复杂了，只能有一大堆相关的回答，最后用户是靠自己去整理答案的，答案的可靠程度，完全依赖找的相关知识和自己的思维整体。但这个AI工具可能在复杂问题上处理的更好，好到什么程度有赖于它的数据基础，数据越多能回答的就全面、越准确，甚至到对未来某件事的分析、预估。
举例，2023年在北京做餐饮哪种定位、哪种类型、哪些地方更容易挣钱？以前这种答案是需要该行业的人在自己可知的范围内做出评估，准确度堪忧，但是AI只要有足够的数据，就能给出更准确全面的回答。
如果人人都能得到这样的回答，并且去最挣钱(最需要)的地方开适合的餐饮店，而且回答实时更新，不断指导人们开店，这样就从整个社会层面将餐饮行业进行优化调整。
新闻里常听大数据、云计算、数字经济，从chatgpt的这种打开方式是不是更直观呢？
只是举例说明，至于数据安全，可以让政府餐饮行业用，实时公布指导等等方式吧。
至于现在用他写文章、写代码，只是初步运用，反正他的脑力无限，只要有数据输入就行。至于今后关于“十八五经济规划”的，房地产预算多少钱，一个省、一个市基建投资多少最优，全国一盘棋，每个省要做什么，一省之内各产业比例，某某县光伏建多少，是不是都能给出更准确的最优解。
直到有一天AI说“弗拉基米尔，进攻乌克兰，10年对你和熊国的的安全的提升值是10%，对国家经济影响是-68%，建议停火”。“好的！”
让安理会成为数据最全最大的AI？
chatgpt正版上架应用商店吗？
是的，ChatGPT正版已经上架应用商店。
1，由于ChatGPT是一个智能对话系统，正版上架应用商店可以保证其安全性和可靠性，用户可以放心地使用。
2，上架应用商店还可以提供更好的使用体验和用户支持，用户可以及时获取更新和修复程序。
3，应用商店上架还增加了ChatGPT的可见度，更多的人可以发现和使用这个智能对话系统，促进了技术的推广和发展。
国内gpt哪个好用？
目前国内GPT模型中，BERT和GPT-2都是比较好用的模型。因为BERT采用双向Transformer编码器，具有更加强大的语义表达能力，广泛应用于文本分类、命名实体识别、文本匹配等多个领域；GPT-2则是单向Transformer解码器，可以生成优秀的自然语言文本，具有很高的生成能力，被广泛应用于文本生成、对话系统等领域。两个模型均在学术和工业领域被使用和推广，并得到了广泛的好评。如果需要更加精细的任务应用，可以考虑Fine-tuning（微调）方法将两个模型进行适当修改，以达到更好的预测和生成效果。