最近chatGPT又火起来了。
我上次注册时还是2022年12月2号，那时注册还是挺方便的。现在貌似门槛高了。
随着各个科技巨头相继宣布推出服务，a股chatGPT相关概念股火了一把。
之前可能是因为大家还停留在siri，小爱音响等产品的印象，ai也就那么回事。
其实体验过chatGPT才会感叹，这也许是自己心目中的ai。
目前我认为能够称得上ai的大概有以下几个产品：
- 对话相关，比如chatGPT，史上最强
- 写代码插件，比如github copilot
- ai画图相关，比如stable diffusion
- 写作相关，比如notion ai
问题来了，网上有些开源模型，自己能不能搞搞，在网上搜了一下，好像还真玩不起，所用的成本就是中小公司，研究机构，大学也难以承受。
下面是我摘抄的：
大模型，尤其是LLM(大语言模型)的出现，让这个配合良好的系统首次出现了一丝裂纹，比以往更大的规模，更复杂的结构，更精细的参数设置，使这种模型变得不可思议。大模型，顾名思义，就是参数特别特别多的模型，一个参数，是一个数字，在计算机里，一个数字会占用4个字节，那么1000万个参数，会占用4000万字节，这大约是38M，听上去还好，相当于一个小视频，但参数如果增加到比方说60亿，那就会占用22G的空间，可以说，这样的数据量对当时的计算机来说，是相当可观的，而且由于参数是会被计算，随时变化的，所以放在硬盘甚至内存里都不够快，需要放到GPU的显存里，60亿个参数，需要显存22G以上的GPU才能运算，这已经有点贵了，更不用说更大规模的参数了。 而我们熟知的 GPT3，是 1750 亿参数，光是凑够能够把这些参数全部放下的显卡，已经非常昂贵了，而且如果还要进行训练，即让这1750亿参数进行很多变化，来找到更好的组合，则对应的算力成本可以称得上是天文数字，这让这些大模型变得更加昂贵，也更加不可思议。
所以说即使模型开源，也没资金将其运行起来。
自己玩不动，那就玩别人的。
普通的对话么得意思，找了一个有意思的，利用聊天AI指导AI绘画，哈哈有意思，有点像用魔法制造魔法。
自己也跟着操作了一番
大概步骤是：
1、先教chatGPT一些关于绘画的知识，等它学会了。
2、自己描述画，让chatGPT生成prompt
3、复制prompt到stable diffusion去生成图片
这篇文章告诉你如何利用聊天AI指导AI绘画并迭代弥补瑕疵
在就是这个notion ai了，今天看到有jy关于notion ai的文章，突然想起前几天收到过关于notion的邮件，哦，很意外年前申请的notion ai通过了。
最近notion ai已经正式上线，它能够帮助我们更好地利用notion，比如可以快速搜索，快速添加内容等等。它可以根据搜索词提示内容，还可以智能检查你的文档，比如拼写检查、格式检查等。同时，它还支持聊天式问答，给出文档内容摘要等服务。另外，它还支持多种语言，能够让你轻松地在不同语言之间转换，可以说是很有用的工具。
上面这段话就是，notion ai的continue writing生成的。
今天是周五，打工人的心情，然后ask AI
还可以继续try again。
make longer这个功能非常适合凑字数。一句话的事他能给你写的天花乱坠。真是懂爷。
让AI来个总结吧
对于写作，我是小白，但notion ai能帮助根据标题生成大纲，根据内容完成总结，在notion里写作如丝般润滑，真666。
