应该是国内的首测，两点值得注意：
1、仍然是对话式问答，但Bing版ChatGPT回答时，给了数据来源引用。这意味着，它很大程度上能够替代搜索引擎了，直接提供答案，但又能让你基于来源去确定答案的可靠性。
2、关于纠错，非常强：
2.1、提示ChatGPT答案可能错误时，它会尝试寻找更好的答案，如果有更新、更准的数据，它会承认错误并返回最新结果。
2.2、但如果没有更新、更准的答案，它会坚持自己的结果是正确的，甚至置疑用户。但，这里有可能是ChatGPT对用户输入问题的意图理解错误，如果用户能够进一步解释问题中一些概念的定义，ChatGPT能够承认自己对问题理解有误，并基于新的理解寻找答案。--- 这点太恐怖了。
文章已被删，提供一个临时链接：https://cubox.pro/share/HXXG2M
作者把ChatGPT类比为压缩解压程序：
并且这个压缩是有损的。本文基调大致是对当下ChatGPT热浇浇冷水。
这个类比非常有意思，但仔细想想，这不会成为ChatGPT的问题。
事实上，人类大脑理解世界也一样，输入记录是压缩，表达是解压。人类关注并记忆的也是重点信息，在表达时也是对信息进行扩展陈述，没有谁日常表达是一字不漏的背诵。
在学校时，很多知识都学过，但考试仍然会做错，像不像有损压缩后解压失败？
PS：了解了下本文作者姜峯楠（Ted Chiang），挺厉害的，华裔科幻作家，2016年的科幻电影「降临」改编自他的作品。
其中提到的第二个误解：「ChatGPT 是统计模型，所以它的一切认知都是来自于它的语料。」
我也有，并且当大家讨论ChatGPT的时候，经常会从这个基础数学原理的角度得出「当前的AI并没有质变」的结论。
我不知道有没有质变，但给我的感受，是产生了质变。
但让我更意外的是，原来学术界也不知道在这样基础的原理下，为什么产生如此意外的结果/能力。（就是目前处于它做到了但我们并不确切知道它为什么能做到的状态）-- 关于这一点，木遥附上了两个论文链接，一个来自Google，一个来自微软：
Twitter Thread：OpenAI的创始人Sam 19岁的他05年成立了位置服务提供商Loopt，12年4300万美元估值被收购，14年上任YCombinator总裁，19年正式上任他和马斯克共同创立的OpenAI，也正是这年他写下了一篇博客 - how to Be Successful，整理了一下他的13点分享和我的思考。
博客原文：How to Be Successful（英文）。
13点：指数增长、自信、独立思考、销售自己、习惯风险、保持专注、努力工作、大胆决定、执拗一点、差异化竞争、人际网络、资产决定财富、内驱力。
本文是翻译，英文原文：The TIME Project。
作者用5年的时间把1923年至2000年每一期《时代》杂志读完，写的一些感想。摘两段：
1、在短期内，政策是重要的。 从长远来看，科学很重要。1999年，《时代》杂志提名阿尔伯特·爱因斯坦为世纪风云人物。 这是个完美的选择。 最后入围的三位是罗斯福、甘地和爱因斯坦，但该杂志最终选择了爱因斯坦，因为最终"政治是暂时的。"方程式是永恒的。
2、任何一个长寿的人都可能对什么重要、什么不重要得出类似的结论，我觉得在相对年轻的时候就被赋予了这样的观点是一种天赋。——我将用我的余生珍惜我在这里与我所爱的人在一起的每一刻。 我将利用我的工作时间建立和支持促进人类理解的强大机构。
在经济世界里，凡事从利益角度出发。
比如，互联网大部分产品免费，付费的是广告主。很多普通投资者，没有以广告主的视角看互联网产品。
开源版Flomo，像素级模仿。除了Flomo的功能，一些不错的特性：
我搭建了一个demo：https://memos.skyue.com
近期看到的非常好的关于ChatGPT的评论。
最后的比喻非常形象：「当你抱怨 ChatGPT 鬼话连篇满嘴跑火车的时候，这可能有点像你看到一只猴子在沙滩上用石头写下1+1=3。它确实算错了，但这不是重点。它有一天会算对的。」
毫无疑问，ChatGPT是AI领域一个质的飞跃，ChatGPT表现出非常强的围绕文本的归纳、总结、推理能力，能替代很多咨询类工作，没想到最先被AI替代的是传统上被认为高知的工作。
并且，它已经达到可商业化的程度，将会有大量资本涌入，推动这个行业以更快的速度发展，拭目以待。
Kagi出的智能摘要工具：给一个内容链接，它能输出内容摘要。Youtube视频也能输出摘要，非常强大。
测试下来，貌似不支持中文。
Kagi本身是一个搜索引擎，它有付费版本，付费搜索的商业模式能不能行的通，这是个很好的标本。
作者在Google的广告部门。
内容型网站，一般收入就是两个方式：
各有各的优劣势，基本同意作者的观点：广告本身产品没有问题，并能让用户免费访问内容，让互联网更开放。
只是：一切追求效率的情况下，广告平台和广告主经常做的没有底线，隐私是一方面，广告体验也不行。
nostr vs mastodon的核心差异：
1、匿名性比mastodon更好，毕竟mastodon需要邮箱注册，nostr只是一对没有规律的密钥串。
2、nostr有relay，mastodon有instance，但二者与client的交互方式不同，nostr不需要在relay上注册，并能同时向多个relay发消息，client和relay无依赖关系。但mastodon，client需要在instance上注册，instance对client账号有完全的控制权。显然前者更安全。
我以为，email更像mastodon，而非nostr。
本文结尾关于审核的讨论，提前开源社区的管理机制，非常有参考意义，是社区治理的典范。
生成摘要、提取关键词、寻找外链网站，等等，非常的强。
也好理解，ChatGPT是处理文本，SEO也是在处理文本，非常贴合的应用场景。
本文主要参考了两篇英文文章：
策略PM也可一看。
做具体项目的时候，时常觉得在样本数据质量上的投入太小了。
去年Basecamp创始人发了一篇文章Why we're leaving the cloud，介绍公司「下云」的决定。
经济形式不好的时候，B端业务也不好做呀，AWS 30%的利润率，对应至少要为企业节省30%+的成本才是合理的，看起来对中大型企业并非如此。
数据资产有个问题，很多格式是专有的，即便不是专有的，也涉及到格式的演进，比如10年前的word文档用现在的word仍然能打开，但排版可能不完整。
如何去保存那些值得回忆的数字资产呢？作者提出了一个方案：截图。图片格式很稳定也足够通用，也能保持回忆内容最初的模样。
挺有道理的，准备实践看看。
不过也有其局限性，这个更适合那种结构、排版重要的内容，比如博客换了个主题，截个图保留下来，留作回忆。对纯文字内容并不适用，纯文字markdown最好，txt格式会像图片一样，长期稳定。
一个Twitter串，有点意思的统计，以图片的方式展示出了每个国家最高收入的Youtuber及对应的金额，账号类型也做了品类区分，倒是没想到儿童类的节目收入最高（超2.8亿美元），且不少国家的最高都是儿童类节目账号。
收入最高的中国账号是李子柒，580万美元。
有非常强烈的同感，我之前苹果手机基本隔代换，现在不打算换了。除了这两年经济压力大之外，产品体验没有明显提升也是重要原因。这两年手机行业的销量实惨，很多行业都有类似问题。
「我们每天遇到的当下问题都是，自己怎么做，身边人怎么做，同社会的人怎么做。很多人的日常行为表现得连基本是非之心和恻隐之心都没有，也推到制度头上。」——这不就是文化制度么。
不否认个人的自主性，但没有碰到大的灾难之前，多数个人都是随大流的，而大流，往往是制度、文化（广义的环境）决定的。
自下而上的变革，没有人文环境，变革成功，果实也未必守的住。
自上而下的改革，通过几代人的教育循序渐进的改变人文环境，又依赖所谓「明主」（或少数开明的精英阶层）。
矛盾。
MOSS和数字生命体这条线，值得深挖。
MOSS面试刘培强的时候，还不懂反问、比喻之类的修辞，但最后在太空上与刘培强对话时，却主动用了这些修辞。