資料內(nèi)容：
1.認識GPT
GPT是?前?然語?處理領域最先進、最強?的機器學習模型，它能夠理解?類?然語??成?然語
??本和執(zhí)?某些任務，除了理解?然語?外，還可以解決跨越數(shù)學、編碼、視覺、醫(yī)學、法律、?
理學等問題。
GPT 通過?量?質量?檔的訓練，知識?常淵博，通過閱讀 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
在美國律師資格考試測試中GPT-4的成績可以達到前 10%；但在數(shù)學考試，編程表現(xiàn)?較?般。
以編程為例，如上圖所?，GPT4在簡單的問題上的正確率為31（41），在中等難度問題上的正確率為
21（80），在復雜問題上的正確率為3（45）?？梢钥闯?，GPT4在簡單問題上表現(xiàn)還算可靠，但并不
完全可靠，?在?等和中等難度問題上表現(xiàn)相對較差。
雖然GPT能理解?然語?，還能解決?些學科問題，但在?主學習、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 預測下?個 token，
這種預測?法使得 GPT 模型是?種線性思維，??的思維?這種線性思考復雜多了。另外GPT對數(shù)據(jù)
依賴性強，?質量數(shù)據(jù)對 GPT ?常重要，容易因為低質量數(shù)據(jù)和錯誤數(shù)據(jù)影響，導致GPT理解出現(xiàn)不
準確和錯誤。
總之 GPT 不是強 ??智能，GPT 讓?們看到了強??智能 AGI 的曙光，但差距依舊巨?。GPT 擅?
從海量的知識提取出??需要的，但在推理，邏輯，抽象，創(chuàng)新等??存在缺陷。
2.GPT 給產(chǎn)品交互帶來的變化
計算機軟件產(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，
預計會進? GUI+LanguageUI 結合時代，下?對每個階段對做下分析。
階段1：軟件1.0 命令?交互
軟件1.0時代是?本命令?式的交互，本質上是特定的 Language UI ，?法使?很泛的?然語?表達。
在這個階段和系統(tǒng)的交互通過各類 cli 程序，?法使?圖形化的界?交互。???檻?，使?復雜，不
利于?規(guī)模的推?，主要?向專業(yè)的研發(fā)?員。
?如系統(tǒng)提供了根據(jù)時間和區(qū)域查看指標數(shù)據(jù)的程序 getMeasureData，接收兩個參數(shù) date 和
region，使??式如下：
