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今天繼續(xù)教大家如何用chatGPT整活兒，提升我們的學(xué)習(xí)能力，讓它成為我們強(qiáng)大的學(xué)習(xí)工具。
今天分享的話題是，如何利用chatGPT作為工具，幫助我們快速了解一個行業(yè)？
首先在向chatGPT發(fā)問之前，我們必須先建立自己的基礎(chǔ)認(rèn)知，而不是直接去把問題拋給GPT。
記住，有效利用工具的前提，是不被工具所利用。
那么，關(guān)于快速了解行業(yè)的方法，有哪些基礎(chǔ)的方法論呢？
對于行業(yè)研究這個知識領(lǐng)域，知名咨詢公司的方法論值得我們學(xué)習(xí)與借鑒。咨詢公司經(jīng)常需要接觸新的行業(yè)，但是他們總能很快的了解到一個領(lǐng)域的核心問題，并找到這個領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。
馮唐作為麥肯錫前合伙人，講了快速掌握一個行業(yè)的基本方法，一共有三個看似簡單卻妙用無窮的步驟：
第1步是掌握這個行業(yè)100個左右的關(guān)鍵詞。
第2步是找三五個專家聊天聊，問各種問題。
第3步是找三五本專業(yè)的書籍，非常仔細(xì)的看。
這三個方法雖然經(jīng)典，但是還是停留在“道”的層面。如果我們真的想要去實(shí)際了解一個行業(yè)，還要從“器”的角度去進(jìn)一步思考。
而能夠讓我們了解一個行業(yè)的基本思路，是建立一個關(guān)于行業(yè)認(rèn)知的知識體系。而任何一個知識體系，都要以建立關(guān)聯(lián)整合作為基礎(chǔ)。
所以現(xiàn)在，我們以“建立知識體系”和“建立連接”兩大原則，以及麥肯錫的“三步行業(yè)研究方法”作為基礎(chǔ)理論，利用chatGPT作為工具，去快速了解一個行業(yè)。
但是在此之前，我還是好奇chatGPT會如何看待這個問題，也需要對我們的基礎(chǔ)方法論做一個驗(yàn)證。所以，我向chatGPT問了下面這個問題：
Q1:利用ChatGPT作為工具，去快速了解一個行業(yè)的最好方法是什么？
針對該行業(yè)，整理出一系列關(guān)鍵詞和問題，這些關(guān)鍵詞和問題應(yīng)該覆蓋行業(yè)的不同方面，例如市場規(guī)模、競爭對手、技術(shù)趨勢等。
在ChatGPT的輸入框中輸入這些關(guān)鍵詞和問題，讓ChatGPT為您提供相關(guān)信息。
ChatGPT將通過自己的語言模型和搜索技術(shù)，提供有關(guān)該行業(yè)的各種信息，如最新的行業(yè)趨勢、關(guān)鍵參與者、市場份額等等。
將ChatGPT提供的信息組織起來，根據(jù)重要性和相關(guān)性進(jìn)行分類和分析。這將幫助您深入了解該行業(yè)的各個方面，找到該行業(yè)的主要挑戰(zhàn)和機(jī)會。
如果需要更深入的了解，您可以使用ChatGPT提供的建議和指引，繼續(xù)進(jìn)行搜索，閱讀相關(guān)的報道、文章和研究報告。
總之，利用ChatGPT快速了解一個行業(yè)，最關(guān)鍵的是要有一個良好的搜索策略和組織能力，以便更有效地處理和分析ChatGPT提供的信息。
可以看出，chatGPT面對這個問題跟我的看法是一致的，所以萬事俱備，開始搞起來。我們以AI大模型行業(yè)作為示例，去討論這個話題。
Q2:請為 AI 大模型行業(yè)，梳理 50 個關(guān)鍵詞，以幫助我了解這個行業(yè)。
以下是 AI 大模型行業(yè)的50個關(guān)鍵詞，可以幫助您了解該行業(yè)的各個方面：
人工智能（Artificial Intelligence，AI）
大模型（Large Model）
深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）
自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）
計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision）
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）
生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，GAN）
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）
模型優(yōu)化（Model Optimization）
模型壓縮（Model Compression）
模型加速（Model Acceleration）
模型剪枝（Model Pruning）
模型量化（Model Quantization）
自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-Supervised Learning）
半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-Supervised Learning）
弱監(jiān)督學(xué)習(xí)（Weakly Supervised Learning）
零樣本學(xué)習(xí)（Zero-Shot Learning）
遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）
神經(jīng)架構(gòu)搜索（Neural Architecture Search，NAS）
模型自動化（Model Automation）
模型解釋（Model Interpretation）
模型部署（Model Deployment）
云端AI（Cloud AI）
分布式訓(xùn)練（Distributed Training）
端到端（End-to-End）
語音識別（Speech Recognition）
語音合成（Speech Synthesis）
人臉識別（Face Recognition）
視頻分析（Video Analysis）
聊天機(jī)器人（Chatbot）
推薦系統(tǒng)（Recommendation System）
....（數(shù)量太多了先隱去，后面表格會展示）
看到上面的關(guān)鍵詞后你會發(fā)現(xiàn)，雖然提供了很多的關(guān)鍵詞（經(jīng)過驗(yàn)證50個關(guān)鍵詞依然可以獲得有效信息，不需要100個關(guān)鍵詞），但是羅列在一起并沒有什么邏輯，我們需要“建立關(guān)聯(lián)”。
Q3:請按照一定的分類邏輯將這些關(guān)鍵詞進(jìn)行分類，以表格的方式輸出，方便我了解這個行業(yè)。
好的，以下是按照邏輯分類后的表格，供您參考：這些分類可以幫助您更好地理解 AI 大模型行業(yè)的不同方面和應(yīng)用領(lǐng)域。
需要注意的是，這些分類并不是絕對的，某些關(guān)鍵詞可能會同時屬于多個分類。（很嚴(yán)謹(jǐn)）
現(xiàn)在，關(guān)鍵詞之前開始變得有聯(lián)系和邏輯關(guān)系了，但是那些關(guān)鍵詞有更高的優(yōu)先級，他們之前的從屬關(guān)系如何界定，還需要進(jìn)一步挖掘。
Q4:出于學(xué)習(xí)一個行業(yè)的目的，將這些關(guān)鍵詞梳理出二級分類，按照優(yōu)先級進(jìn)行排序，表格可以輸出為四列：
（數(shù)量太多，表格內(nèi)容僅做節(jié)選）
現(xiàn)在對于關(guān)鍵詞的信息挖掘已經(jīng)基本完善了，關(guān)鍵詞與關(guān)鍵詞之間已經(jīng)建立了橫向的概念連接。
下面，我們從縱向連接的思路，去按照產(chǎn)業(yè)鏈上下游聯(lián)系的角度去進(jìn)一步完善我們的行業(yè)認(rèn)知。
Q5:請以表格的方式為我梳理，AI大模型行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈上下游構(gòu)成及組織關(guān)系。
Q6:以ASCII圖的方式，為我繪制AI大模型行業(yè)的主要發(fā)展階段：
AI大模型行業(yè)的發(fā)展可以大致分為以下幾個階段：
研究階段（2010年前）：在這個階段，研究人員主要是為了深入理解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的知識，大量的研究成果為后續(xù)應(yīng)用奠了基礎(chǔ)。
應(yīng)用落地階段（2010-2017年）：在這個階段，大量的應(yīng)用地并且呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。從搜索、推薦算法，到語音識別、自然語言處理，在智慧醫(yī)療、智慧城市、金融、電商等各個領(lǐng)域都有不同程度的應(yīng)用。
大模型發(fā)展階段（2018年至今）：這個階段出現(xiàn)了 Transformer 模型，BERT模型、GPT模型等預(yù)訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)了大幅度提升模型的效果。
這個階段，大模型憑借著自身的性能優(yōu)勢，以及各種新的技術(shù)手段，在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音處理等領(lǐng)域取得了顯著的應(yīng)用成果，其中自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展尤為突出。
到這里，我們放松一下，看看chatGPT能不能基于上面所有的行業(yè)研究分析內(nèi)容，為我們提供一些投資建議。
Q7:我目前有 20 萬的啟動資金，你任何如何基于上面的表格，對我的資金進(jìn)行投資建議，提供投資的細(xì)分市場即可。
基于上面的表格，您可以考慮將資金投資于以下幾個細(xì)分市場：
圖像處理：這是一個優(yōu)先級較高的細(xì)分市場，涉及到的應(yīng)用場景廣泛，包括醫(yī)療影像分析、安防監(jiān)控、自動駕駛等。您可以考慮投資于提供圖像處理技術(shù)的初創(chuàng)公司，或者投資于大型科技公司，如谷歌、亞馬遜等，這些公司擁有大量的圖像數(shù)據(jù)和專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。
自動駕駛技術(shù)：這是一個具有前景的細(xì)分市場，尤其是在未來的幾年中，隨著自動駕駛技術(shù)的成熟，市場規(guī)模將不斷擴(kuò)大。您可以投資于自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，如 Cruise、Aurora 等，或者投資于傳統(tǒng)汽車制造商，如特斯拉、福特等。
推薦算法：這是一個相對穩(wěn)定的細(xì)分市場，尤其是在電商、媒體、社交等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。您可以考慮投資于推薦算法技術(shù)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，如 Pinterest、TikTok 等，或者投資于大型科技公司，如騰訊、阿里巴巴等。
智慧城市管理：這是一個具有前景的細(xì)分市場，尤其是在城市化進(jìn)程不斷加速的情況下，市場規(guī)模將不斷擴(kuò)大。您可以投資于智慧城市管理領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，如華夏幸福、融創(chuàng)中國等，或者投資于提供智慧城市解決方案的大型科技公司，如華為、中興等。
請注意，這些投資建議僅供參考，您應(yīng)該根據(jù)自己的投資風(fēng)格、風(fēng)險承受能力等因素，仔細(xì)考慮并進(jìn)行風(fēng)險評估，以做出明智的投資決策。
最后，我們再向chatGPT請教基本關(guān)于AI大模型行業(yè)學(xué)習(xí)的幾本經(jīng)典書籍，驗(yàn)證我們最開始提到的麥肯錫行業(yè)研究三步法。
請注意，為了避免AI眩暈時刻，請一定要強(qiáng)調(diào)引用真實(shí)數(shù)據(jù)。
Q8:出于學(xué)習(xí)的目的，請基于上面的表格，請為我針對不同的分類推薦一本書，請注意引用真實(shí)數(shù)據(jù)。
以下是我為您推薦的書籍：
自然語言處理領(lǐng)域：《自然語言處理綜論》（Speech and Language Processing），這本書由 Richard Sproat, Daniel Jurafsky 和 James H. Martin 三位作者共同編寫，介紹了自然語言處理的基本概念和技術(shù)。該書的第3版已于2021年出版，包含了最新的研究成果和應(yīng)用案例。
人工智能算法領(lǐng)域：《機(jī)器學(xué)習(xí)》（Machine Learning），這本書由 Tom M. Mitchell 編寫，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和算法。該書已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典教材，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)用。
計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域：《計(jì)算機(jī)視覺：算法與應(yīng)用》（Computer Vision: Algorithms and Applications），這本書由 Richard Szeliski 編寫，介紹了計(jì)算機(jī)視覺的基本原理和技術(shù)。該書已成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的經(jīng)典教材，包含了大量的實(shí)驗(yàn)案例和代碼示例。
數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域：《數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)》（Data Mining: Concepts and Techniques），這本書由 Jiawei Han, Micheline Kamber 和 Jian Pei 三位作者共同編寫，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和技術(shù)。該書已成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的經(jīng)典教材，包含了大量的數(shù)據(jù)挖掘算法和應(yīng)用案例。
以上書籍均為經(jīng)典教材，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)用，推薦閱讀。
到這里，利用chatGPT作為工具去了解一個行業(yè)的方法就介紹完了。
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1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對憲法所確定的基本原則；
2)危害國家安全，泄露國家秘密，顛覆國家政權(quán)，破壞國家統(tǒng)一，損害國家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動實(shí)施恐怖活動、極端主義活動；
5)煽動民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會秩序，破壞社會穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動非法集會、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對方對自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對方難堪；
6)謾罵：以不文明的語言對他人進(jìn)行負(fù)面評價；
7)歧視：煽動人群歧視、地域歧視等，針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
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