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太疯狂,GPTs上线:奥特曼表演手搓马斯克大模型,还有人已搞出第三方市场(附教程)

奥特曼:看我给你们整个活。

前几天开发者大会上 OpenAI 说过,只要买会员,你就可以基于新版 GPT-4 大模型开发自己的应用,大家都跃跃欲试。

今天凌晨,这个叫 GPTs 的功能正式开放了。

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所有的 ChatGPT Plus 订阅用户都可以从头到脚自定义 GPT,无需任何编码知识,就能根据教学、游戏或创意设计等不同任务构建专属 GPT。

比如 OpenAI CEO 山姆・奥特曼亲自示范了如何开发一个全新的 GPT 应用,和马斯克家的「Grok」同名:

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顺带隔空喊话:用 GPTs 吧,(马斯克)你不用费那么多事儿

技术领先了,看来就是能为所欲为。

该功能开放后,大量用户迅速涌入。这些 GPT 在移动设备端也能访问,再加上 GPT-4V 和 DALLE 提供的多模态功能,展示出巨大的应用潜力。

比如这位用户,一口气创建了十多个自定义 GPT,涵盖数据分析、学术论文等应用,其中也有一款面向摄影师的 GPT,可以提供如何拍摄更好照片的反馈:

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可能有人会问,别人创建的自定义 GPT 我能直接拿来用吗?答案是肯定的,有链接就行。

在前几天的 OpenAI 开发者日活动中,奥特曼也现场演示过如何使用 GPTs 创建、分享,并表示在晚些时候,OpenAI 还会推出 GPT 商店,这就是用户可以与公众分享 GPT 的平台。

有人说 GPT 商店将是 OpenAI 构建类似苹果生态的重要一步。对于开发者来说,这提供了一种低成本、低门槛即可发布自身 GPT 应用程序的路径,顺利的话还能增收;对于广大 ChatGPT 用户来说,这意味着更丰富多元的场景化应用选择。

有趣的是,我们发现有开发者已经迅速搞出了一个「第三方 GPT 商店」,目前收集到了 1000 多个用户自定义的 GPT。

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地址:https://www.gptshunter.com/

打开一看,应有尽有。比如「PaperPilot」就是一款论文助手,能够帮助用户提炼论文核心思想、查找领域最新论文、对比两项研究等等:

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刚才那位用户的「Data Analysis」也在其中,主要功能是帮助用户分析和可视化数据:

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或许在将来的某一天,我们能看到「GPT 商店」、「Bard 商店」和各种第三方平台又一次卷起来。

如何上手 GPTs,这是一份简单教程

假如你想自己上手实验,只需要点击左上角「Explore」探索功能选项,然后选择右边的「Create a GPT」,就能创建你的专属 GPTs。

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首先我们想让它为文章生成可爱的配图,GPT Builder 建议我们将这个 GPT 命名为 Pic Pal:

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我们采纳了这个建议,之后就有了下面对话:

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在新出现的对话中,GPT Builder 开始完善用户与 Pic Pal 互动的方式,例如用户希望 Pic Pal 具备的最重要的品质是什么?

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我们给出了几个关键词,GPT Builder 对一些感到模糊的细节进行更详细的询问:

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中间经过几个来回的对话后,Pic Pal 终于构建好了:

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用户可以点击 Configure 查看 Pic Pal 相关信息:

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还能勾选其他选项,例如上传文件、网页浏览等功能:

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信息确认无误后,单击保存,用户既可以选择私有,也可以将其设为公开访问等多个选项:

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之后,在首页就能看到自己刚刚构建的 Pic Pal,如果你对刚刚构建的 Pic Pal 不是很满意,还可以点击「Explore」,在相应的位置进行再次编辑或是删除 Pic Pal:

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以上就是构建专属于自己 GPT 的简单过程,你不需要掌握编程技巧,聊天过程中就构建好了,期间,GPT Builder 不明白的问题,还会询问用户,用户答疑就可以了,小白完全可以上手。

之后我们测试了一下 Pic Pal,让它生成一张图像,我们输入了一大堆提示词,一眨眼的功夫,一张和提示词相符合的图片就生成了:

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之后,我们又创建了一个名为 CodeGPT 的专属 GPT,希望这个 GPT 能帮助我们完成简单的编程任务,这次,我们直接从「Configure」配置相关信息:

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在空白栏输入文字后,也得到了一个 CodeGPT:

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我们让 CodeGPT 写了一段 Python 程序,遇到偶数就打印输出,以下是 CodeGPT 给出的代码:

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还没有体验的小伙伴可以上手了,探索更高级玩法。

不过不得不说的是,现在 ChatGPT 速度很慢,用的人太多了,感觉 OpenAI 的服务器又处在崩溃的边缘。

产业OpenAIGPTs
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数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

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