资料内容：
1.认识GPT
GPT是⽬前⾃然语⾔处理领域最先进、最强⼤的机器学习模型，它能够理解⼈类⾃然语⾔⽣成⾃然语
⾔⽂本和执⾏某些任务，除了理解⾃然语⾔外，还可以解决跨越数学、编码、视觉、医学、法律、⼼
理学等问题。
GPT 通过⼤量⾼质量⽂档的训练，知识⾮常渊博，通过阅读 Sparks of Artificial General Intelligence:
Early experiments with GPT-4 我们能够得出，GPT 在⽂科考试、做选择题等⽅⾯表现⽐较好，⽐如
在美国律师资格考试测试中GPT-4的成绩可以达到前 10%；但在数学考试，编程表现⽐较⼀般。
以编程为例，如上图所⽰，GPT4在简单的问题上的正确率为31（41），在中等难度问题上的正确率为
21（80），在复杂问题上的正确率为3（45）。可以看出，GPT4在简单问题上表现还算可靠，但并不
完全可靠，⽽在⾼等和中等难度问题上表现相对较差。
虽然GPT能理解⾃然语⾔，还能解决⼀些学科问题，但在⾃主学习、归纳抽象、逻辑推理、创新、情
景感知等智能能⼒上，存在明显缺陷。⽐如推理⽅⾯，GPT 模型使⽤前⽂ token 预测下⼀个 token，
这种预测⽅法使得 GPT 模型是⼀种线性思维，⽽⼈的思维⽐这种线性思考复杂多了。另外GPT对数据
依赖性强，⾼质量数据对 GPT ⾮常重要，容易因为低质量数据和错误数据影响，导致GPT理解出现不
准确和错误。
总之 GPT 不是强 ⼈⼯智能，GPT 让⼈们看到了强⼈⼯智能 AGI 的曙光，但差距依旧巨⼤。GPT 擅⻓
从海量的知识提取出⽤⼾需要的，但在推理，逻辑，抽象，创新等⽅⾯存在缺陷。
2.GPT 给产品交互带来的变化
计算机软件产品交互的发展经历了命令⾏交互(阶段1)、图形⽤⼾界⾯GUI（阶段2），随着GPT发展，
预计会进⼊ GUI+LanguageUI 结合时代，下⾯对每个阶段对做下分析。
阶段1：软件1.0 命令⾏交互
软件1.0时代是⽂本命令⾏式的交互，本质上是特定的 Language UI ，⽆法使⽤很泛的⾃然语⾔表达。
在这个阶段和系统的交互通过各类 cli 程序，⽆法使⽤图形化的界⾯交互。⼊⻔⻔槛⾼，使⽤复杂，不
利于⼤规模的推⼴，主要⾯向专业的研发⼈员。
⽐如系统提供了根据时间和区域查看指标数据的程序 getMeasureData，接收两个参数 date 和
region，使⽤⽅式如下：
