資料內(nèi)容：
1.認(rèn)識(shí)GPT
GPT是?前?然語(yǔ)?處理領(lǐng)域最先進(jìn)、最強(qiáng)?的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它能夠理解?類?然語(yǔ)??成?然語(yǔ)
??本和執(zhí)?某些任務(wù)，除了理解?然語(yǔ)?外，還可以解決跨越數(shù)學(xué)、編碼、視覺(jué)、醫(yī)學(xué)、法律、?
理學(xué)等問(wèn)題。
GPT 通過(guò)?量?質(zhì)量?檔的訓(xùn)練，知識(shí)?常淵博，通過(guò)閱讀 Sparks of Artificial General Intelligence:
Early experiments with GPT-4 我們能夠得出，GPT 在?科考試、做選擇題等??表現(xiàn)?較好，?如
在美國(guó)律師資格考試測(cè)試中GPT-4的成績(jī)可以達(dá)到前 10%；但在數(shù)學(xué)考試，編程表現(xiàn)?較?般。
以編程為例，如上圖所?，GPT4在簡(jiǎn)單的問(wèn)題上的正確率為31（41），在中等難度問(wèn)題上的正確率為
21（80），在復(fù)雜問(wèn)題上的正確率為3（45）?？梢钥闯?，GPT4在簡(jiǎn)單問(wèn)題上表現(xiàn)還算可靠，但并不
完全可靠，?在?等和中等難度問(wèn)題上表現(xiàn)相對(duì)較差。
雖然GPT能理解?然語(yǔ)?，還能解決?些學(xué)科問(wèn)題，但在?主學(xué)習(xí)、歸納抽象、邏輯推理、創(chuàng)新、情
景感知等智能能?上，存在明顯缺陷。?如推理??，GPT 模型使?前? token 預(yù)測(cè)下?個(gè) token，
這種預(yù)測(cè)?法使得 GPT 模型是?種線性思維，??的思維?這種線性思考復(fù)雜多了。另外GPT對(duì)數(shù)據(jù)
依賴性強(qiáng)，?質(zhì)量數(shù)據(jù)對(duì) GPT ?常重要，容易因?yàn)榈唾|(zhì)量數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)影響，導(dǎo)致GPT理解出現(xiàn)不
準(zhǔn)確和錯(cuò)誤。
總之 GPT 不是強(qiáng) ??智能，GPT 讓?們看到了強(qiáng)??智能 AGI 的曙光，但差距依舊巨?。GPT 擅?
從海量的知識(shí)提取出??需要的，但在推理，邏輯，抽象，創(chuàng)新等??存在缺陷。
2.GPT 給產(chǎn)品交互帶來(lái)的變化
計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品交互的發(fā)展經(jīng)歷了命令?交互(階段1)、圖形??界?GUI（階段2），隨著GPT發(fā)展，
預(yù)計(jì)會(huì)進(jìn)? GUI+LanguageUI 結(jié)合時(shí)代，下?對(duì)每個(gè)階段對(duì)做下分析。
階段1：軟件1.0 命令?交互
軟件1.0時(shí)代是?本命令?式的交互，本質(zhì)上是特定的 Language UI ，?法使?很泛的?然語(yǔ)?表達(dá)。
在這個(gè)階段和系統(tǒng)的交互通過(guò)各類 cli 程序，?法使?圖形化的界?交互。???檻?，使?復(fù)雜，不
利于?規(guī)模的推?，主要?向?qū)I(yè)的研發(fā)?員。
?如系統(tǒng)提供了根據(jù)時(shí)間和區(qū)域查看指標(biāo)數(shù)據(jù)的程序 getMeasureData，接收兩個(gè)參數(shù) date 和
region，使??式如下：
