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一鸣网 2023-02-17 11:06 ・上海 遇到新的赛道、概念，首先第一步永远是先弄清楚实际的定义，即到底什么是 ChatGPT？上周大概开了 20 多个会，其中有一些是见了觉得今年可能会比较活跃出手的机构，其余见的绝大多数是和 ChatGPT 相关。我后面就以 ChatGPT 为例，讲下我是如何快速一周 cover 一个赛道的，班门弄斧、仅供参考。1）遇到新的赛道、概念，首先第一步永远是先弄清楚实际的定义，即到底什么是 ChatGPT？所以我第一步是先看了一遍 ChatGPT 的 wiki，里面有定义、信息、历史等核心信息。2）定义弄明白之后是搜 Google（百度意义很低，可以忽略，还是要多用 Google，尤其是海外更领先的赛道），Google 一方面是看最新的一些新闻动向，另外是定向搜投资机构、知名博主的分析文章，比如 A16Z、红杉美国等（还可以搜这个领域最典型公司的创始人及背后投资机构的说法，比如在这个 case 里就是 Sam Altman）。这类热点话题这些机构肯定都已经有很多分析文章、博客、播客等内容，而且是经过筛选、处理以后的认知的输出总结，大概看 10 - 20 篇就差不多了，到这步其实最多就用一天的时间，就能具备超过国内大多数人的认知，国内能看到的信息大多是这个范畴内的信息的翻译、节选。3）再一下步是搜微信公号、36kr、朋友圈、微信群，会发现有很多相关主题的文章，其中会遇到很多上面看过的英文文章的翻译，也偶尔会有些比较好的集中总结，看 36kr 则是希望能看到一些公司的融资新闻或其他国内投资人的总结（但 ChatGPT 类别太新，暂时没有很好的）。在这步里，其实很考验你加过什么高质量的人，或者有没有一些比较活跃的群，如果有的话可以很容易在朋友圈找到不错的文章，或者在群里看到一些分享报告。以上三条是我们所谓的 secondary research，即可以不用和外界交流，纯粹自己花时间看就可以学习的东西，这些东西都做好，认知已经会超过市面上 80% 的人（因为绝大多数人不会真的坐下来花时间认真搜索和阅读）。在这个之后我们自己应该已经对某个概念、赛道有足够的理解，形成了自己的认知和假设，并且了解市面上大概有哪些典型的公司在做，所以再之后主要是验证假设、和人交流的过程，目的是获取非市场化的信息、认知、完善自己的判断，以及对我们来说更重要的，找是否有落地、和参与到其中的机会，即有什么好的资产标的。在这个时候，一定要要求自己总结出简单的认知，以及形成核心的判断和假设，并且有一个自己的问题清单，这样才能更好地进行下一步，primary research，即与人交流的环节。在这个阶段，我的一些基本认知是：1）ChatGPT 是更领先于上一代文字生成图像等的技术，会有更大的想象空间，比之前的 web3、metaverse 更有可能是 the next big thing。而未来 ChatGPT 相关的发展，可能可以理解成对人脑功能的 copy，而不只是局限于文字对话或其他的生成。2）相关的产业链玩家包括底层的芯片、云服务商（基本无创业公司机会），以及上层的模型开发公司（如 OpenAI），还有终端的纯调用模型的应用开发公司。此外要注意的是，这里有一类公司是只做模型，有一类是只做应用，还有一类是自己端到端、既做模型又做应用（比如 midjourney）。3）底层模型开发的难度和成本都极高，国内哪怕是大公司也落后海外 2 年左右时间，而应用开发公司基于之前的了解，没有自己的核心壁垒和差异化，所以在这个阶段已经可以有个偏悲观的假设，即这个领域可能近期很难出现好的投资、创业机会。（如果是小的赛道和概念，其实到这步就差不多了，但因为 ChatGPT 极其性感，所以我们可以继续进行下去。）4）但长期看，ChatGPT 很可能是一个对搜索引擎的颠覆，那自然可以推理出，也很可能是对抖音类似的推荐模型的颠覆。而且国内大概率会禁掉海外的公司，所以这个机会不是一个全球竞争的机会，而是充满了本土化的机会。而在这个阶段，我的一些希望获得答案的问题或假设是：1）国内到底有没有人在做大模型，是不是真的落后很多，落后多久，真的是两年吗？那这个机会是当下的机会，还是两年后的机会？如果类比移动互联网来说，现在是 2008 年的机会，还是 2010 年的机会，还是 2012 年的机会？2）大模型这个东西最终国内到底谁能把这件事做出来，谁是最领先的，创业公司是否有机会？如果有的话，是最考验融资能力？技术能力？还是落地能力？还是什么？3）大模型这件事是对现有应用和场景的改进和效率的提升，还是一个跨世代的机会，会不会未来所有的 app 都值得被重构？那这里到底是现有玩家的机会，还是新玩家的机会？4）会是先做应用场景的公司最有机会，然后反向再去做技术，还是先做技术，再找应用场景，还是必须两个同时做？要抓住这波机会的发展路径到底是什么？会有公司能借鉴当初字节的路径，先做产品再积累技术实现弯道超车吗？5）目前市面上到底有没有人探索出来更创新的应用场景和模式，我没想到的会不会已经有别人想到了？这个机会会不会是一个完全创新的新的交互模式？6）最终大模型的能力会作为一个基础能力吗？这个能力会被开放和拉平吗？如果会的话，现在的大模型公司的价值会不会其实并不长远？7）在大模型领域最终会出现类似 ios 和 android 这样的生态吗？8）目前海外最主流、最内部的看法和典型应用场景到底是什么？为什么海外能有创业公司同时做大模型和应用的落地？9）为什么国内这波会落后这么久，为什么国内的公司和新的创始人没有在更早的时候看到机会？10）之前做 aigc 的公司怎么样了，之前的很多的 saas 公司会不会被颠覆，ChatGPT 带来的到底是更多的 2B 的机会，还是 2C 的机会？先后顺序和时间轴会怎样？等等在这个时候，如果你发现自己并没有问题，或者没有值得问的好的问题，那说明你的理解不够深入，还是要长期训练及逼迫自己思考，而这些问题大多来自于你之前对某个领域的理解和积累（对应和比较是最好的方式，比如去比较移动互联网时代的发展历程），和当下对于该领域核心症结和框架的理解。基于这些认知和假设，后面我做了几件事（primary research 的过程）：1）去知乎、即刻进行搜索，这个一方面能补齐认知，另外也能通过别人的回答和写的内容，去快速筛选出值得聊的业内人士，然后我通过知乎的问答发现有一个相关主题的圆桌，我大概一共给 7、8 个人发送了私信，其中有四个人加了我的微信，并且约了见面或线上的 meeting。之所以有比较高的成功率，一方面是因为我在知乎平台有真实的资料和几十万的粉丝，另外也是因为我具体解释了我的目的、和我对这个领域现有的了解、认知（所以先进行最前面提到的几步是非常必要的，直接约人聊天一方面聊不出来东西，另一方面也很可能会让对方觉得是浪费时间），努力做到让对方觉得和我沟通是一个对等的过程，这个有点像申请留学陶瓷的过程。另外这里也可以看出，经营自己的社交网站和个人 IP 是一个长期看很有收益的事情。2）去找其他机构可能对这个领域有研究的投资人聊，比如之前看 AI 的、看 Metaverse 的、投过 AIGC 公司的、以及比较活跃的美元基金投资人，一般这类的人也都会迅速 cover 这个赛道，而能否约到适合的值得交流的人，也取决于个人长期的积累。3）去找相关的大厂的人聊，比如我约了百度投资的人、微软研究院的人、以及 FACEBOOK 的高管等交流，其实还可以做的事情是去 Linkedin 等平台搜索 OpenAI 等美国公司的华人高管等，这个能给我带来更内部的大公司的视角，以及海外的一手信息。（我还试图寻找小米、字节、WPS 的相关的人聊，另外也还去问了 36kr 的人，结果被告知概念比较新，还没有人完全专注 cover，此外也还在联系清华相关的领域实验室的教授或 PHD 等）4）我还约了可能对这个领域有认知的、感兴趣的创业者交流，创业者的视角是很不一样的，尤其是历史上有成功经验的有思考的优秀的创业者，他们更多会从产品、业务、创业公司的机会等角度提供很多新的信息和认知。这里举一个例子：当我们讨论这件事的机会在哪里，更多会是现有玩家的机会，还是新玩家的机会的时候，某个创始人讲了一个观点：ChatGPT 最显著的一个特性是降低了内容生产的门槛，那如果这个提效是 1 到 100，则是现有玩家的机会，但这里是否有因为这个技术，把一件事变成了从 0 到 1 的点呢？如果有的话就会变成创业者的机会。这样下来，基本到后面几场会，实际上对我来说开不开已经没有很大的意义和区别，所以我逐渐从线下会过渡到了线上会，这里需要注意的是，每场会我都会先把我已经获得的信息、认知总结分享，争取让别人觉得有收获，且能更愿意对我做一些补充和输出，到最后我基本一个会只要开 15 分钟以内就可以完成，主要是验证一些共识性的信息。最终我形成了自己的简单结论，并且发在了即刻上，这样可以让别人知道我对这个领域有研究，并且有认知，如果后面有人看到，不管是希望交流学习，还是有和我不同的观点，都可以主动来找我交流，这样就形成了从主动出击到守株待兔的过程。我发在即刻的内容是：一周聊了十多个 chatgpt 相关的各产业环节的人，感觉既有希望，又很失望啊。 希望是觉得这个东西不像之前的几波 web3、metaverse 之类的概念，确实是可能有更深层的改变和机遇的。 失望是觉得国内真的落后太多了，要追上很难，要在应用端有差异化的成果似乎也不是短期内可以见到的。 我感觉我目前对这个领域的理解应该超过市场上至少 90% 的人吧，有独特见解的还是欢迎交流。而我现在发布这篇文章的目的，其实也和发即刻一样，此文中的很多假设和问题，我其实已经有了答案，其他的一些认知也有所删减，在文中并没有展开解答，这也是我的一个新的尝试。总之，本文中只是一些我自己的方法，仅供参考，虽然 ChatGPT 落地上还有很多的问题，但不可否认的是，TA 确实是互联网人（还有美元基金？）全村的希望，所以还是希望能有更多人一起交流该话题，一起探讨更多的机会。 特别声明：本文为网易自媒体平台“网易号”作者上传并发布，仅代表该作者观点。网易仅提供信息发布平台。

我问chatGPT怎么看广州增城教师降薪，chatGPT这样回答！

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问：中国广州教师全部降薪20%，你觉得教育质量会随之下降吗，你怎么看答：如果广州的教师全部降薪20%，那么这将对教师队伍的士气和教学质量产生一定的负面影响，尤其是对于教育资源相对较为匮乏的学校和地区，影响可能更加明显。首先，降薪可能导致教师的工作积极性和责任心下降。教师是教育的主要承担者，教学质量的高低与教师的认真程度、投入程度密切相关。如果教师薪资不足以支持他们的生活和工作需要，那么教师可能会减少工作时间、精力和热情，从而影响教学效果。其次，降薪也可能导致教师流失和招聘困难。教师是一种稀缺的人才资源，如果薪酬待遇低，那么可能会导致优秀的教师选择离开或者不愿意到广州从事教育工作，甚至会出现招聘难度加大的情况，进而影响教育资源的供给和教育质量的稳定性。然而，教育质量是否会随着教师薪资的下降而下降，还需要综合考虑各种因素。教育质量的好坏与教育投入、教育管理、教育制度等多个因素相关。如果政府和社会各界能够在教育管理、制度建设、教育投入等方面加大力度，提高教育质量的整体水平，那么教师薪资下降对教育质量的影响可能就会相对较小。总之，教师是教育事业的中坚力量，对教师的薪酬应该给予足够的重视和支持，以提高教师的生活品质和工作积极性，进而提高教育质量的稳定性和提升教育整体水平。广州增城教师都在想另谋生路，学校教育质量降低，该怎么办有什么想问chatGPT的问题？#广州# #教师# #如今教师行业，前景怎样##chatGPT#

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　　作者：CCCC150　　本文代码由CHATGPT提供　　? ?我之前的照片都是备份在网盘当中，20年有了nas就把照片全部下载回来但是却发现照片的修改日期全部变成了下载当天的日期。这导致我在nas中浏览照片的时间线都变成了一天，非常不方便　　。　　解决办法　　这边有两种情况　　1.照片存有EXIF信息　　可以在这个网站查看是否存有exif　　https://exif.tuchong.com/　　准备工作　　首先官网下载vscode，安装　　https://code.visualstudio.com/　　? ?安装完成后按我的操作进行插件下载　　安装完成后重新打开vscode就变成中文界面了。　　随后打开CMD分别输入　　pip install Pillow　　pip3 install datetime　　在Python中，datetime 模块提供了处理日期和时间的功能。　　Pillow库来读取照片的exif信息，并使用os库来更改文件的修改日期。　　安装完成后会提示成功　　再重新打开vscode，新建一个python文件　　文件→新建文件→python文件　　输入代码，其中dir_path=r"你的照片地址" 修改一下例如dir_path=r"C:UsersCCCCDesktopphoto"　　import os　　import datetime　　from PIL import Image　　from PIL.ExifTags import TAGS　　dir_path=r"C:UsersCCCCDesktopphoto"　　# 获取文件列表　　file_list=os.listdir(dir_path)　　for file_name in file_list:　　? ? file_path=os.path.join(dir_path, file_name)　　? ? try:　　? ? ? ? # 尝试打开图片文件　　? ? ? ? with Image.open(file_path) as img:　　? ? ? ? ? ? # 获取图片的EXIF信息　　? ? ? ? ? ? exif_data=img._getexif()　　? ? ? ? ? ? # 如果图片包含EXIF信息　　? ? ? ? ? ? if exif_data:　　? ? ? ? ? ? ? ? # 获取拍摄日期和时间信息　　? ? ? ? ? ? ? ? datetime_str=exif_data.get(36867)　　? ? ? ? ? ? ? ? if datetime_str:　　? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 将字符串解析为datetime对象　　? ? ? ? ? ? ? ? ? ? dt=datetime.datetime.strptime(datetime_str, "%Y:%m:%d %H:%M:%S")　　? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 将修改日期设置为拍摄日期　　? ? ? ? ? ? ? ? ? ? os.utime(file_path, (os.path.getatime(file_path), dt.timestamp()))　　? ? ? ? ? ? ? ? ? ? print(f"{file_name}: 拍摄日期设置为 {datetime_str}")　　? ? ? ? ? ? ? ? else:　　? ? ? ? ? ? ? ? ? ? print(f"{file_name}: 没有找到拍摄日期信息，跳过")　　? ? ? ? ? ? else:　　? ? ? ? ? ? ? ? print(f"{file_name}: 没有EXIF信息，跳过")　　? ? except Exception as e:　　? ? ? ? print(f"{file_name}: 处理出错，错误信息：{e}")　　点击运行→非调试模式运行　　大功告成　　那如果照片没有EXIF信息怎么办　　我自己是这么解决的，通过提取文件名中的日期信息把它修改到修改日期，主要问题是如何提取文件名中的日期信息，这里我运用了CHATGPT来帮我编写代码。　　首先调教一下CHATGPT　　可以将你文件中有日期的文件名格式挑出典型让他学习理解。　　然后告诉CHATGPT　　请在"X:Moments"识别文件名的日期并修改文件“修改日期”　　这样我们就能得到一个代码，但每个人文件的命名方式不一样所以代码也有可能不一样，我这里贴出我的代码，大家可以尝试。　　# 指定目录　　directory=r'X:Moments'　　# 匹配日期的正则表达式　　pattern=r'd{4}-d{2}-d{2}'　　# 遍历目录下的所有文件　　for root, dirs, files in os.walk(directory):　　? ? for file in files:　　? ? ? ? # 提取文件名中的日期信息　　? ? ? ? match=re.search(pattern, file)　　? ? ? ? if match:　　? ? ? ? ? ? date_str=match.group()　　? ? ? ? ? ? # 将日期信息转换为日期对象　　? ? ? ? ? ? date=datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')　　? ? ? ? ? ? # 获取文件路径　　? ? ? ? ? ? file_path=os.path.join(root, file)　　? ? ? ? ? ? # 修改文件的修改日期为日期对象对应的时间戳　　? ? ? ? ? ? os.utime(file_path, (os.path.getatime(file_path), date.timestamp()))　　这样也能更改大部分文件，也算另辟蹊了。　　大部分文件我都通过这两个办法恢复了，有一些文件没有exif信息和文件日期信息，那就没有办法了。　　这篇文章的解决办法完全靠CHATGPT提供思路，包括报错等其他代码问题都是通过CHATGPT解决。谢谢科技！科技改变生活！　　本文是二次编辑了，第一次忘记保存了又重新写了一遍　　第一次写文章如有不足请海涵。 特别声明：以上文章内容仅代表作者本人观点，不代表新浪网观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与新浪网联系。