以下是关于您自学更多 AI 工具以发展副业的学习与实践建议：
大型语言模型有时候会算错小学数学题，因为它们主要是基于语言理解和生成，而不是专门设计来进行数学计算的。语言模型是通过大量的文本数据进行训练的，这些数据主要是自然语言，而不是数学公式和计算。因此，语言模型在处理数学问题时，更多地依赖于模式识别和文本生成，而不是实际的数学计算。这就导致它们在处理一些简单的数学问题时，可能会出现错误。[heading1]问题十七、学了AI就能赚钱吗？[content]学了AI有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了AI技术，可以在这些岗位上找到工作，获得不错的收入。此外，AI技术在各行各业都有应用，比如金融、医疗、制造业等，掌握AI技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而，是否能赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。一人前行有时跑的很快，但一群人前行，会走的很远。欢迎你加入我们的社区，共同学习，共同进步。[heading1]
1.规划2.记忆3.使用工具（工具+行为Action）你可能有印象——在之前的GPT-4，画图工具Dall-E，Bing搜索，插件，和代码解释器，都需要切换不同的会话/窗口实现的。后来GPT-4成为了GPT：All-Tools，可以在一个会话里根据用户需求和上下文自行选择工具，并且做出行动——这个行动，就是OpenAI定义的“Action”，如下图：当你在让它搜索，画图的时候，GPT会先思考决定怎么使用工具，然后会出现一个小图示，告诉你他尝试使用工具来完成你的任务。现在你应该能够认清AI-Agent、GPT和Action之间的联系了：GPT（All-Tools，也是现在大家正在开发的“GPTs”），是OpenAI之于传统Agent定义交上的一份答卷——具体的描绘了在大语言模型（LLM）驱动下Agent的系统实现方式。即：使用LLM驱动，通过外部API获取信息和执行的行动（Action），也是本文后半部提到的Action的定义，如下:如果要选择一个最容易上手的Action，Webpilot()应当首当其冲：它能够让你的GPT支持比原本的“Web Browsing”更加实时的联网功能，同时还能获取网络上的文本和部分链接，使用方法也很简单，只需要30秒：第一步：在新建的GPT里把Web Browsing勾掉，因为他们的作用都是让GPT可以访问网络上的资源，不勾选可能会有冲突。第二步，点击添加Actions（Add actions）：第三步，点击import from URL，填入：https://gpts.webpilot.ai/gpts-openapi.yaml