GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

最近有在思考关于AI in chemical的话题,从生成式AI的应用方向开始分析。

生成式AI的兴起,有人称之为工业革命性事件,有人认为其是PC、iphone手机类的事件。我也看到,也很认可这一定是一个革命性事件,下面是我的初步观点:

1)生成式AI因为将AI技术赋能给了普通大众,其就如同个人电脑和智能手机一样,实现了人人皆可为AI的可能性,其能力大大提升了整个社会的效率,所以这一定是一个工业革命类事件。

比如我想要知道全球2024年经济趋势展望,我用bing copilot,1分钟就可以得到下面的答案,给我了总结,给我了数据源的链接,点开链接我就能下载到完整的报告,这让我的工作效率提升了N倍。

GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

2)现在的生成式AI的技术,还不完美的,有很大的改进空间,这给了我们有很大的想象空间,我们应该对其能力有正确的认识,我们现在要学会问正确的问题,不夸大,务实的让他帮助我们做正确的事情。

比如我让ChatGPT给我计算一个不定积分,给出答案是错误的,并且让它校正了三遍,仍然给出的是错误的答案。

GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

所以我的问题和思考来了,生成式AI到底可以帮助我们做什么?如果回到化工行业,我们怎么样储备和应用这些新技术呢?要回答这个问题,我准备分几个步骤来做一些研究,这儿首先先看一下现在GPT 商店里的应用趋势(OpenAI本身自己发布的应用除外)。

OpenAI 的 GPT 商店的出现标志着人工智能发展的一个重要里程碑,因为它允许用户定制的聊天机器人。用户已经创建了超过 300 万个定制版本的 ChatGPT。这儿通过GPT 商店,总结了生成式AI的10大应用趋势。

一、Consensus:  AI Research Assistant

功能:访问包含 2 亿多篇学术论文的庞大数据库。获取有科学依据的答案和带有准确引文的草稿内容。 

提供者:Consensus

应用示例:


GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

二、Ai PDF: Top PDF GPT

功能:处理 PDF 文档,每个文件最大容量可达 2GB。使用 myaidrive.com 上的免费帐户,可上传数千份 PDF 文件。专业版可搜索数千份 PDF 和 OCR 文档,为冗长的文档提供出色的摘要。

提供商:myaidrive.com

应用示例:


GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

三、Grimoire: Coding Wizard

功能:通过提示编程,方便创建网站等

提供商:mindgoblinstudios.com 

提示示例:

GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

四、ScholarAI: AI Scientist

功能:分析 2 亿多篇科学论文和书籍中的文本、数字和表格,生成新的假设

提供商:scholarai.io

示例提示:

GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

五、Scispace

功能:通过访问 2 亿多篇论文进行快速研究。快速分析论文,协助起草内容,并提供准确的引文。

Provider:Scispace.com

样本提示:

GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

六、Image Generator

功能:图像生成

提供商:NAIF J ALOTAIBI

示例提示:

GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

七、DesignerGPT

功能:网站设计

提供商:Pietro Schirano

示例提示:

GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

八、Logo Creator

功能:生成专业的徽标设计和应用程序图标。

提供商:Chase Lean

示例提示:

GPT Store中生成式AI的10大应用趋势的思考

九、WebPilot

功能:提供浏览、编写和代理 API 服务

提供商:webpilot.ai

示例提示:

十、Glibatree Art Designer

功能:通过生成 DALL-E 图像和 Midjourney 命令,将任何想法转化为四种独特而美丽的变体。 

提供商:glibatree.com

示例提示:

思考总结:

1)ChatGPT做为生成式AI能力的代表,具备总结、分类、判断等能力,可以依据已有数据内容,生成各种新颖的内容,如图像、视频、音乐、语音、文本、软件代码和产品设计,这对于很多行业会是颠覆

2)对于专业领域的专业能力,需要借助ChatGPT等基础能力,加上专业的数据再训练,以达到期望的专业能力,所以一个专业领域的专业数据的积累成为最关键的一环,以后技术将不是壁垒,高质量的数据资产是壁垒

3)因为ChatGPT所具备的能力,我把之称为是一个助手,比如它可以给你做旅游建议,可以给你做书本推荐,可以依据你的要求生成图片,可以依据要求帮助你写总结,写代码,但在传统化工行业,并不是需要这类助手

4)现在我们看到的侧重于生成一些新的内容,有文字、图片等,这些并不是传统化工行业所侧重和需要的,但如果在这个生成式AI领域,要做行业解决方案,应该结合传统AI技术,以前传统AI聚焦做预测,那么有了这个结合后,从而可以从Prediction 向Perscription过渡,从预测到告诉你怎么做,比如我们预测一个设备发生故障,结合生成式AI,我们可以做到应该采取什么措施,应该准备什么备品备件,应该采取什么故障维修策略;比如我们预测到反应器结焦,那么可以生成对应的操作指导。这些本来需要专业工程师才能判断完成的事情,现在你用你的操作规程去训练,也许可以给你同样完整的答案。

参考内容:bing copilot搜索

以及参考了www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/trending-gpts-by-community-on-gpt-store/

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