好奇 这一轮AI的竞赛 生产力到底提高在什么地方

[biggestballs]

所以我还得在chatgpt上再改一遍啊，但不管怎么样，比我以前省事多了。
我初稿连句通顺话都不需要（快速思考的时候，非常容易出现这种手跟不上脑的情况），chatgpt捋完了我再改，我根本就不需要逐字逐句考虑怎么把语言捋通顺了。

而且，尤其是，你知道chatgpt帮我节约多少改学生论文的吐血工作么？
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我感觉你们这些平常工作性质是不是有问题啊，怎么会默认chatgpt就是最终稿了？写过东西没啊？

而且怎么会觉得chatgpt替代我？chatgpt帮助我的，是把我脑子里idea变成语言这一步。这一步既无技术含量，又耽误广大科技工作者大量时间，而且往往为了通俗易懂，让外行投资人看得懂，还得反复打磨，这是非常痛苦耗时间的一步。

这就是我为什么股价上死磕女大，我确确实实感觉到离不开的好处了。

你是做科研的，有些底线上的东西要明确，plagiarism方面还是要小心点：https://www.theverge.com/2023/1/5/23540 ... icml-paper

你用ChatGPT写学术论文、grant proposal这事你敢让你学校知道么

[biggestballs]

谁管你是不是微软的啊
不是微软的，一样也在把AI集成到自己的产品中，这更说明了AI有用啊
再有，说话文明点，不要满嘴生殖器

我有说我是微软的吗，我是不是微软的不重要，这个帖子好像讨论的是ChatGPT的应用，据我所知，用ChatGPT写meeting note等相关功能是微软第一个实现的（因为跟OpenAI的关系），所以我的回帖说的是微软的meeting软件

用的就是个语气助词表示强调，没有侮辱人的意思

[cyx277]

学新东西明显更快了。

[Deepsix]

我要申请一批电脑，用chatgdp帮忙改了一下，结果拿到了四倍的量。

[Deepsix]

学新东西明显更快了。

的确，尤其是学coding。

[l0101270]

外行就承认自己外行，何必来关公面前耍大刀？你那个链接，不过就是个会议规定，别说整个学术圈，连他们自己这小方向全球同行都管不着。关我屁事？

我们做实体实验的，这种事情直接当屁放了。实际实验结果是真的，谁特么管你语言怎么来的。

更何况，现在所谓chatgpt抄袭和我这种用法完全两回事。谁说润色语言不行了？你自己去翻期刊规定，都不屑于和你争。至于如何界定润色和抄袭，他们那帮快进坟墓的老古董，自己都搞不清楚。因为根本没法鉴定。你凭什么说一个文章是chatgpt写的？就凭那几个所谓抄袭鉴定网站？打官司你都赢不了。

更何况，高校才几个钱，重要的是企业，政界采购。

你是做科研的，有些底线上的东西要明确，plagiarism方面还是要小心点：https://www.theverge.com/2023/1/5/23540 ... icml-paper

你用ChatGPT写学术论文、grant proposal这事你敢让你学校知道么

[biggestballs]

外行就承认自己外行，何必来关公面前耍大刀？你那个链接，我们做实体实验的，直接当屁放了。实验结果图是真的，谁特么管你语言怎么来的。

更何况，现在所谓chatgpt抄袭和我这种用法完全两回事。谁说润色语言不行了？你自己去翻期刊规定，都不屑于和你争。至于如何界定润色和抄袭，他们那帮快进坟墓的老古董，自己都搞不清楚。因为根本没法鉴定。你凭什么说一个文章是chatgpt写的？就凭那几个所谓抄袭鉴定网站？打官司你都赢不了。

更何况，高校才几个钱，重要的是企业，政界采购。

你有什么方法证明我是外行？CS是重会议轻期刊所以我找了机器学习的顶会规定，难道我把我CS PhD degree给你看了你就傻b闭嘴了？如果我找到了你所在学科的期刊关于不能随意使用ChatGPT的规定你才会乖乖认怂？

我只是善意提醒你，以后要出事也只会是你，不会是我

[l0101270]

你去看看机械，力学，冶金期刊什么规定，别把cs小圈子当世界。何况区区一个会议规定，连你们自己cs方向不鸟它都大有人在。

你们cs某些方向也许能全文靠生成，但这个世界绝大部分方向和领域，判断抄袭的重点是实验结果图，谁在乎你语言怎么来的？

你有什么方法证明我是外行？难道我把我CS PhD degree给你看了你就傻b了？

我只是善意提醒你，以后要出事也只会是你，不会是我

[biggestballs]

你去看看机械，力学，冶金期刊什么规定，别把cs小圈子当世界。何况区区一个会议规定，连你们自己cs方向不鸟它都大有人在。

你们cs某些方向也许能全文靠生成，但这个世界绝大部分方向和领域，判断抄袭的重点是实验结果图，谁在乎你语言怎么来的？

International Journal of Mechanical Sciences，排名第5的机械、力学期刊，IF 7.1
source: https://ooir.org/journals.php?field=Eng ... =Mechanics

关于GenAI tools使用和剽窃的规定：
https://www.sciencedirect.com/journal/i ... ors#toc-13

[Mountainlion]

听来的，除了特斯拉有实际应用，目前AI的应用是决策，而不是实际的工具。

决策包括医疗，投资，等等

除了生成一看就知道是chatGPT写的文章邮件外

[xiaotuzi]

军事用途
乌克兰单兵还在手操大疆用胶带绑手榴弹 AI落地实现无人机自动识别决策

[fuzzymath]

以前拍摄撞车需要毁掉2辆真车，驾驶员还有危险。现在可以AI自动生成

十年前电脑就可以做这个了。

[justChat]

写材料，写code，确实提高效率。至于提高生产力，还真不好说。
暂用写报告泛指工作任务。比如网友提到的，有效缩短写报告时间。可能结果是：
1. 缩短每日工作时间。那会导致降薪吗？if not，这个工具对资本家（企业或学校）有什么意义
2. 工作时间固定，写了更多报告。 企业（学校）报告总数给定，就要裁员了。

所以，这波大模型感觉更像self checkout kiosk，没有提高服务质量，也没有给企业带来更多营收。只是简单的替代了一些收银员。

除了生成一看就知道是chatGPT写的文章邮件外

[hahan]

只有底层工程师才感觉不出来，越往上爬文字功夫占时间越多。
譬如，理工教授基本一半以上功力都在写作功夫上，让他们拼实验，博士生都拼不过。

发论文写报告是质的提升，节约了大量时间，不用再花时间逐字逐句polish好多个版本出来。
写个初稿，gpt改一遍，自己再修一遍，就可以了。涉及到翻译就更加了。

哪怕你是公司中高层理工科，那些文字工作（譬如各种报告）也要占掉你大量实实在在的时间，越往上爬越是。
政府、法律那些就更别说了。

能为各行业中高层节约大量文字时间，这不少chatgpt巨量提升生产力么？
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我现在写grant，论文，行业报告，行业标准，以及合作协议，等等，基本离不开chatgpt。

你说的这些
就是分蛋糕的效率提高了
但做蛋糕的效率没提高

只能说 美国完了

[saibaster]

你自称教授？
智商这么低？
走一步看不到下一步

所以我还得在chatgpt上再改一遍啊，但不管怎么样，比我以前省事多了。
我初稿连句通顺话都不需要（快速思考的时候，非常容易出现这种手跟不上脑的情况），chatgpt捋完了我再改，我根本就不需要逐字逐句考虑怎么把语言捋通顺了。

而且，尤其是，你知道chatgpt帮我节约多少改学生论文的吐血工作么？
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我感觉你们这些平常工作性质是不是有问题啊，怎么会默认chatgpt就是最终稿了？写过东西没啊？

而且怎么会觉得chatgpt替代我？chatgpt帮助我的，是把我脑子里idea变成语言这一步。这一步既无技术含量，又耽误广大科技工作者大量时间，而且往往为了通俗易懂，让外行投资人看得懂，还得反复打磨，这是非常痛苦耗时间的一步。

这就是我为什么股价上死磕女大，我确确实实感觉到离不开的好处了。

[qiangjin]

你自己用过就知道，比如提个要求写网页，马上写出来，不需要用geeks这类的。还可以帮你debug。

[英亲王阿齐格]

现在很多eda软件都有生成式ai了

[英亲王阿齐格]

Alphafold 在蛋白质结构上的突破 都已经得拉斯克奖了

知道什么是拉斯克奖吧。

这波ai在研发上带来的突破非常大， 生物 材料科学都是非常多人在做ai的应用

[英亲王阿齐格]

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诺奖风向标：2023拉斯克奖揭晓
科技日报 2023年09月26日 07:00
　　当地时间9月21日，被喻为“诺奖风向标”的2023拉斯克奖正式揭晓。

　　拉斯克奖是美国医学界最具声望的生物医学奖项，此次，基础医学研究奖授予了谷歌“深度思维”公司的科学家戴密斯·哈萨比斯和约翰·乔普；临床医学研究奖则授予了麻省理工学院的詹姆斯·G·藤本、埃里克·A·斯旺森以及俄勒冈健康与科学大学凯西眼科研究所的黄大卫；医学科学特殊成就奖颁发给了荷兰癌症研究所的皮特·博斯特。

　　“阿尔法折叠”照亮蛋白质研究未来

　　基础医学研究奖表彰了两位“阿尔法折叠之父”。“阿尔法折叠”作为一种人工智能（AI）系统，解决了长期以来预测蛋白质三维结构的难题。可以说，它“照亮”了科学界已知的几乎所有蛋白质的三维结构，迅速增进了人们对基本生物过程的理解，并促进药物设计的发展。

　　为更好预测和破解蛋白质三维结构，科学界有一个“蛋白质结构预测关键评估挑战赛”（CASP）竞赛，每两年举行一次。2018年，首次参赛的“阿尔法折叠”即摘得了竞赛最高奖项；经过改进，“深度思维”团队在原算法基础上构建出了“阿尔法折叠2”，在2020年的竞赛中，其表现更为出色，比第二名的成绩高出25分。它还攻克了生物学领域的一项重大难题：预测蛋白质如何从线性氨基酸链卷曲成3D形状以执行任务，解决了困扰研究人员近50年的科学难题。

　　拉斯克奖的官方评语中写道：哈萨比斯、乔普和他们的团队充分发挥想象力和聪明才智，完成了一项困扰科学家半个世纪的任务。这一胜利开启了研究和操纵蛋白质的新纪元。它已经催化了实质性的进展，随着各个领域的工作者想方设法挖掘其潜力，它的影响和范围有望爆炸式增长。

[cmrhm2008]

听来的，除了特斯拉有实际应用，目前AI的应用是决策，而不是实际的工具。

决策包括医疗，投资，等等

nvda在大力帮助医药研发