AI算力会不会下降
从今年2月伊始接触GPT以来，深受其影响，依赖极深。我问他答，好不快活，效率嗖嗖的，乃至于业界开始笑称，我们的饭碗开始端不稳了。其实程序员目前看来受影响还不是很大，像客服、UI、前端、中介等岗位很受影响。反正我司目前前端直接停招。。。。。。。
这里不好说太多，后面有机会我们再聊聊AI对我们的积极影响和消极方面。
我们都知道AI背后的算力相当惊人，什么概念，现在我们用的GPT模型是3.5，都已经这么强了。3.5相比较于openai研发的4.0模型，就是一个是小学生，一个是高中生。可想而知
目前普遍都在用3.5，那么是否算力是否会下降？我们下面看一段对话，就有点意思了
五一前我问GPT
需求是这样的，我需要给一组编码加上单引号，并且最后加上逗号，因为我需要拿这组编码去数据库in执行下
答案是这样的
是不是很强，在这里提醒下大家，千万不要这样，这样自己的惰性会越来越强，慢慢的自己会变得不再去思考，动不动让gpt给搞定，除非是特别难得问题，否则还是要自己思考
我让他给我找下sql的问题
后来也帮我轻松解决，但是五一假期结束后，我又让其做相同的事情，结果。。。。。。
变“傻”了吗
直接懵逼，这回答，感觉连个二流AI都算不上呢
这个回答倒还可以，虽然每次问的结果肯定不会一摸一样，但是也不会相差太远。但是最后的回答，却使我直接怀疑
我故意在sql里面多加了个逗号，然后让其去找问题，结果告诉我没有错误，这在以前是不会出现这么低级的回答的
究其原因是算力下降吗？ 非也，
总结
大家都知道模型是一点点去训练、积累起来的，这套模型只会越来越精确，越来越丰富，我们可以总结为下面三点：
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底座：算力。算力资源是人工智能和数字经济发展的重要底座，也是重金烧钱的地方。主要包括AI芯片、GPU、服务器、云计算、数据中心等。（寒武纪、景嘉微、海光信息、龙芯中科，浪潮信息、中科曙光，太极股份、奥飞数据、数据港等）
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模型：算法。预训练大模型，算法技术是连接产业链基础层与应用层的桥梁，包括各种深度学习框架、底层算法、通用算法和开发平台等。（云从科技、科大讯飞、汉王科技、拓尔思等）
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输入：数据。属于上游“材料”，卖铲子的角色，数据采集、数据清洗和人工标注，然后投喂数据给模型，包括文字、图片、语音、视频等，GPT模型先在大规模语料上进行无监督预训练、再在小得多的有监督数据集上为具体任务进行精细调节。（海天瑞声、视觉中国、三六零、零点有数、汉仪股份、慧辰股份、平治信息、知乎、百度等）
算力、算法、数据，缺一不可。GPT出现之后有了一种新生行业，那就是提示工程师，怎么去问很重要，这就是训练的过程，你一直这样问，就相当于训练了一套属于自己的小模型，这就是为什么网上都在说，自己的GPT没有别人的GPT智能，原因就在这里。
相信大家也都知道，让GPT扮演成你想要的东西，比如你要创作短视频，比如你要学习英语等
这里有有一个网站，关于程序猿和GPT的一个知识分享网站，如何让你高效的询问GPT
