想开一门ChatGPT的课程，教同事们了解GPT并使用GPT，并可以利用到工作中。帮我列一个课程大纲？

DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调（SFT）。 2. 思考方式：在回答用户问题前，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，从用户初始问题出发，唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景：DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题，但计算成本更高。日常查询中，ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点：DeepSeek R1 更加透明，研究细节可复现，权重可下载。

目前 DB GPT 尚未具备成熟的商用化能力。其在技术、性能、安全性、稳定性等方面可能还存在一些需要进一步完善和优化的地方。商用化需要满足一系列严格的标准和要求，包括但不限于高效的处理能力、准确的结果输出、可靠的安全性保障以及良好的用户体验等。

ChatGPT 是通过从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，训练神经网络来生成类似的文本。其基本概念简单，由大量简单元素组成的神经网络，基本操作是为每个新单词生成输入并通过元素处理。 ChatGPT 能够从提示开始生成连贯的人类语言文本，遵循提示并利用所读内容，但不总是具有全局意义或对应正确计算，只是根据训练材料中的相似内容生成听起来正确的东西。 ChatGPT 在生成文本方面表现出色，结果接近人类所产生的。其基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型，人类生成语言的许多方面与之相似。 然而，在训练和硬件方面，ChatGPT 与大脑存在不同，需要使用可能不同且效率低于大脑的策略，内部没有循环或重新计算数据，限制了计算能力。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo，使用 OpenAI 的 API 可以构建应用来做很多事情，如起草邮件、写代码、回答文档问题、创建会话代理、提供自然语言接口、辅导学科、语言翻译、假扮角色等。还可以体验 OpenAI 在线编辑器的聊天格式。

以下是关于高效使用 ChatGPT 的一些方法和建议： 1. 对于产品经理： 步骤 1：进行原 SQL 输入，让 ChatGPT 对需求有初步理解。 步骤 2：将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT，通过多轮输入输出的讨论，强化其对真实需求的认知，以获取针对性的优化建议，并输出更符合需求的代码。 步骤 3：根据 ChatGPT 给出的结果不断调试和优化，直至生成满足需求的新代码。例如，按照原 SQL 思路更新数据时存在耗时长、资源浪费严重的问题，可参考 ChatGPT 提出的优化建议，如每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算的数据等。 2. 对于开发人员： 痛点：在 IDE 和 ChatGPT 两个软件中不断切换、拷贝代码较为麻烦。 解决方案：将 ChatGPT 装进 WebStorm 中，通过右键选中代码，让 ChatGPT 进行优化、找 BUG 等操作，并可在窗口中随时提问。具体操作如下： 第一步：获取 API Keys，可参考文章 第二步：在 WebStorm 中下载 ChatGPT 插件，并将从 OpenAI 开发平台获取到的 API keys 设置进插件的配置中。安装后可实现选中代码找 bug、优化代码、自定义指令等功能，插件底部还有对话框可实时提问，让其解释、重新生成代码等。 此外，ChatGPT 的诞生经历了一系列的研究和改进。OpenAI 团队曾侧重浏览功能，但后来减少了这方面的侧重，将指令型数据和聊天数据混合，创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。GPT4 完成训练后，特别强调指令遵循能力，但仍存在可靠性问题。指令型模型中的某些任务描述不够清晰，增加了模型执行和数据标注的难度，而 ChatGPT 这类聊天模型则更加直观，能更好地理解和处理潜在局限性，展现出更连贯的特征和更稳定的行为。

以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。

以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接： 1. 育儿相关项目：https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ，该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作，如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ，其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01：https://openai.com/blog/chatgpt/ ，介绍了 ChatGPT 的发布情况。

以下为您推荐的 AI 绘画课程： 【野菩萨】课程： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：参与 video battle，获胜者可获得课程奖励，包括冠军 4980 课程一份、亚军 3980 课程一份、季军 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 【Stable Diffusion 零基础入门宝典】课程： 作者从事平面设计行业，基于对 Stable Diffusion 的学习和研究，开发了这套课程。 课程初衷是为刚入门或想了解 SD 的小伙伴做全面梳理，因为新人面对众多内容往往不知所措。 课程特色暂未提及。 SD 新手视频教程： 章节教学视频： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！

以下是一些 AI 提示词系统课程： 1. 藏经阁个人专栏中的课程： LangGPT 社区年度分享：AI 交流的艺术 系统论述文章：构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt Prompt 进阶—提示链（Prompt Chain）和多提示词协同 LangGPT—让人人都能编写高质量 Prompt 提示工程培训：入门到精通系列课程 2. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的课程： 2024 年 7 月 19 日至 21 日的 DAY33 至 DAY35 吴恩达的 prompt 课程 目录：吴恩达讲 Prompt ChatGPT 提示工程中文翻译版（仅用于学习分享） 3. 从零开始：AI 视频制作小白的成长之路中的相关内容，但主要是关于提示词应用的案例和经验，而非具体的课程。

以下是关于吴恩达 AI 课程的相关信息： 吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering（提示工程师）课程。课程主要内容是教您书写 AI 提示词，最后会教您利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址：https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本： 【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本： 推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 课程一共 9 集全部已经翻译完成，并且改成了双语字幕，字幕文件也已经上传了。 视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本： 2023 年 8 月 24 日历史更新： 吴恩达最新的《》短课程上线，课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据您自己的数据训练和评估 LLM。 《》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents，从记忆检索到决策推理，再到行动顺序的选择，真实展现了 Agent 的智能化进程。 吴恩达（Andrew Ng）是一位在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域做出了重要贡献，并且是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。吴恩达曾在斯坦福大学担任副教授，并领导了谷歌的大脑项目（Google Brain）。此外，他还曾担任百度公司首席科学家，并领导百度研究院。吴恩达以其在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究而闻名，他在这些领域的工作推动了人工智能技术的商业应用和普及。他还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者，包括 TensorFlow 和 Caffe。除了在学术界和工业界的贡献，吴恩达还致力于普及人工智能教育。他教授的机器学习课程是斯坦福大学和 Coursera 上最受欢迎的在线课程之一，吸引了全球数百万学生的参与。通过他的教学和研究工作，吴恩达对人工智能领域的发展产生了深远的影响。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于人工智能教育课程的相关信息： 吴恩达是人工智能领域的知名科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著，是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。曾在斯坦福大学任副教授，领导过谷歌的大脑项目和百度公司的相关工作。他以在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究闻名，其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上极受欢迎。 对于新手学习 AI，建议： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章了解历史、应用和趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习并争取证书。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作并分享。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 此外，ShowMeAI 周刊 No.13 中提到了上周有讨论度的 9 个 AI 话题，包括谷歌的 AI Native Education 尝试、不同产品的比较、文本编辑语言、提示词设置、编程教程、大模型排名、相关解释、共鸣问题以及处理长材料的讨论等。

以下为您推荐一些免费、质量好且课程完整的 AI 提示词课程： 1. 吴恩达和 OpenAI 合作推出的 Prompt Engineering（提示工程师）课程： 原版网址：https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本： 【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本： 推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本： 2. 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南： 如果您学习提示词有非常具体的小目标，例如 AI 写作优化、职场提升效率等，需求具体且对提示词运用需求不高，可考虑学习一些针对目标的 AI 课，如 AI 写作、AI 编程、AI 办公效率优化等，提示词会是其中一部分。 如果学习提示词是为了变现，需先思考自身能力和资源优势，是否能找到变现路径。若有清晰方案，可深度学习提示词，还能结识同学和老师。 如果自学能力强，能通过阅读和学习掌握方法技巧，可不付费学习，但建议多与提示词编写者交流。若达不到上述能力，有清晰学习目的，建议选择靠谱课程系统化学习。 3. 小七姐的提示词编写提升课： 22 节视频课，从提示词入门到精通。 小七姐是优秀的产品经理，也是【🌈通往 AGI 之路】知识库的共建者，发布了很多自己对于 prompt 用法的心得。 B 站干货也很多在持续更新：https://space.bilibili.com/128712813?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click 报名方式：（扫码可以查看课程详细内容和介绍），咨询课程助教（请注明来自 waytoAGI）

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以下是为新手入门提供的学习路径： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，进行实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于 WayToAGI 知识库的使用： 1. 如果觉得视频太多很晕，可以从 Agent 板块开始，比如链接： ，从下往上看，一个一个点进去，都有视频。共学都有视频，都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。如果觉得内容多，可以先挑听过的工具开始。 2. 看了一些视频之后，如果想看理论或应用，可以找到导航，想看哪里点哪里。比如链接： 。 3. 还可以从常见工具开始体验，比如： 工具入门篇（AI Tools）：数据工具多维表格小白之旅，文章链接： ，适用人群为 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者，可满足 80%数据处理需求。 工具入门篇（AI Code）：编程工具Cursor 的小白试用反馈，文章链接： ，适用人群为 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白，可降低技术壁垒。 工具入门篇（AI Music）：音乐工具Suno 的小白探索笔记，文章链接： ，适用人群为 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白，可参与音乐制作。

以下是 AI 的子领域： 1. 机器学习 2. 计算机视觉 3. 自然语言处理 4. 语音识别 5. 智能机器人 机器学习的子领域包括： 1. 监督学习，常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习，如聚类、降维等算法。 3. 强化学习

AI 包含以下几个子领域： 1. 机器学习：让计算机通过数据学习来提高性能。 2. 深度学习：模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 3. 自然语言处理：涉及对自然语言的认知、理解和生成。 机器学习包含以下几个子领域： 1. 监督学习：通过有标记的训练数据进行学习和预测。 2. 无监督学习：在无标记的数据中发现模式和结构。 3. 强化学习：通过与环境交互并根据奖励信号来学习最优策略。

以下是国内外知名的 AI 产品分类列举： 生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 制作 PPT 的 AI 产品： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体。 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，通过输入文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库。 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。 健身的 AI 产品： 1. Keep：中国最大的健身平台，提供全面健身解决方案。 2. Fiture：集硬件、课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 4. Planfit：提供家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时指导。

以下是一些用于生成 AI 图片的负向提示词： NSFw 皮肤斑点 痤疮 皮肤瑕疵 老年斑 变异的手 模糊 多余的四肢 低质量 坏的手 缺手指 多余的手指 受伤的手 缺失的手指

下面是一个涵盖AIGC（AI生成内容）各个方面的工具和能力细分的表格，涵盖从信息数据获取到信息整理，再到工具联动和信息输出的各个环节。每个能力都配有建议的网站或工具。 | 能力分类 | 具体能力 | 建议工具/网站 | |||| | 信息数据获取 | | | | 数据收集 | 网页抓取 | BeautifulSoup, Scrapy | | 数据库查询 | 结构化数据库查询 | SQL, MongoDB | | API数据获取 | 调用第三方API | Postman, Insomnia | | 网络搜索 | 自动化搜索引擎结果 | Google Custom Search API, SerpApi | | 社交媒体数据获取| 抓取社交媒体数据 | Tweepy , Facebook Graph API | | 信息整理 | | | | 数据清洗 | 去除数据噪音，标准化数据格式 | Pandas, OpenRefine | | 数据存储 | 存储整理后的数据 | MySQL, PostgreSQL | | 数据标注 | 为数据添加标签或注释 | Labelbox, Prodigy | | 数据分类 | 对数据进行分类 | Scikitlearn, NLTK | | 数据聚合 | 汇总和聚合数据 | Elasticsearch, Apache Hadoop | | 工具联动 | | | | API集成 | 将多个API集成到一个工作流中 | Zapier, Integromat | | 数据管道 | 构建自动化数据处理管道 | Apache Airflow, Luigi | | 工作流自动化 | 自动化工作流管理 | Automate.io, Microsoft Power Automate| | 模型集成 | 将多个AI模型集成到一个系统中 | TensorFlow Serving, MLflow | | 服务编排 | 管理和编排服务的调用 | Kubernetes, Docker Compose | | 信息输出 | | | | 自然语言生成 | 自动生成文本内容 | OpenAI GPT, Hugging Face Transformers| | 图像生成 | 自动生成图像 | DALLE, MidJourney | | 视频生成 | 自动生成视频内容 | Pictory, Synthesia | | 语音生成 | 自动生成语音 | Google TexttoSpeech, Amazon Polly | | 数据可视化 | 数据图表和可视化 | Tableau, Power BI | | 内容发布 | 自动发布内容到不同平台 | Buffer, Hootsuite | | 报告生成 | 自动生成数据报告 | Jasper, Narrative Science | | 多语言翻译 | 自动翻译内容 | Google Translate, DeepL | | 个性化推荐 | 基于数据的个性化推荐 | Amazon Personalize, Recombee | | 聊天机器人 | 自动化客服和对话系统 | Dialogflow, Microsoft Bot Framework | 具体能力和工具的说明 1. 数据收集 网页抓取：`BeautifulSoup`和`Scrapy`是Python库，用于从网页中提取数据。 数据库查询：`SQL`和`MongoDB`用来查询和操作结构化和非结构化数据。 API数据获取：`Postman`和`Insomnia`帮助测试和调用API。 网络搜索：`Google Custom Search API`和`SerpApi`可以自动化搜索引擎结果。 社交媒体数据获取：`Tweepy`和`Facebook Graph API`用于获取社交媒体数据。 2. 信息整理 数据清洗：`Pandas`和`OpenRefine`用于数据清洗和标准化。 数据存储：`MySQL`和`PostgreSQL`是常用的数据库存储工具。 数据标注：`Labelbox`和`Prodigy`用于数据标注。 数据分类：`Scikitlearn`和`NLTK`用于数据分类和处理。 数据聚合：`Elasticsearch`和`Apache Hadoop`用于数据聚合和分析。 3. 工具联动 API集成：`Zapier`和`Integromat`（现称为Make）可以将多个API集成到一个工作流中。 数据管道：`Apache Airflow`和`Luigi`用于构建和管理数据处理管道。 工作流自动化：`Automate.io`和`Microsoft Power Automate`用于自动化工作流。 模型集成：`TensorFlow Serving`和`MLflow`用于模型管理和集成。 服务编排：`Kubernetes`和`Docker Compose`用于管理和编排容器化服务。 4. 信息输出 自然语言生成：`OpenAI GPT`和`Hugging Face Transformers`用于生成文本内容。 图像生成：`DALLE`和`MidJourney`用于生成图像内容。 视频生成：`Pictory`和`Synthesia`用于生成视频内容。 语音生成：`Google TexttoSpeech`和`Amazon Polly`用于生成语音内容。 数据可视化：`Tableau`和`Power BI`用于创建数据可视化图表。 内容发布：`Buffer`和`Hootsuite`用于自动发布内容到不同平台。 报告生成：`Jasper`和`Narrative Science`用于自动生成数据报告。 多语言翻译：`Google Translate`和`DeepL`用于自动翻译内容。 个性化推荐：`Amazon Personalize`和`Recombee`用于基于数据的个性化推荐。 聊天机器人：`Dialogflow`和`Microsoft Bot Framework`用于创建自动化客服和对话系统。 这些工具和网站可以帮助实现从信息数据获取到整理、联动和输出的全面AIGC流程。根据具体的应用需求，可以选择相应的工具进行集成和使用。

以下是关于 ChatGPT 的最新消息： 有一位狂热的书友在 Reddit 的 ChatGPT 子区分享了借助 ChatGPT 在 5 分钟内阅读并理解任何书籍的方法，并给出了详细的 Prompt，包括“Please summarize ”。评论区的几百条回帖也是干货满满，书友们积极留言分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读的经验。 评论区有人指出这种方式可能因 ChatGPT 的“幻觉”而得到错误信息，对于“幻觉”有处理经验的人提出在提问时注意三点：明确告诉它想要准确答案且无幻觉；改变 temperature 参数（如改到 0）或控制创造力水平；得到答案后，要求它为每个引用产生精确的引用和页面以便交叉检查。

DeepSeek 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下方面： 1. 在 App Store 排名上，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面，DeepSeek 没有市场部和市场投放，完全依靠技术实力和口碑获得用户认可。 3. 性能与成本方面，DeepSeek R1 的效果比肩顶尖闭源模型 o1，但价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新方面，DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 5. 训练方式上，DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过了监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）进行训练。 6. 在回答用户问题时，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，以提升最终回答的质量，而 ChatGPT 可能没有这种特定的机制。 原理方面：DeepSeek R1 与 ChatGPT 同属于基于强化学习 RL 的推理模型，但在具体的训练和推理过程中可能存在差异。例如，DeepSeek R1 在训练时可能有独特的方法和策略，使其在性能和表现上与 ChatGPT 有所不同。