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在2014年左右，一直想翻译几本小册子（主要是介绍编的程经验教训，内容其实很老了，但当时有些内容确实触动了我），陆陆续续翻译了其中的一些文章，但各种原因还是没能翻译完毕，算是一个小遗憾。

最近用ChatGPT硬翻了一遍，感觉效果还可以，感兴趣的朋友可以随便翻翻。

架构师应该知道的97件事【ChatGPT翻译版本，52篇】
https://github.com/neohope/97-things-every-software-architect-should-know.git

敏捷程序员应该知道的97件事【ChatGPT翻译版本，26篇】
https://github.com/neohope/97-things-every-agile-developer-should-know.git

程序员应该知道的97件事【ChatGPT翻译版本，97篇】
https://github.com/neohope/97-things-every-programmer-should-know.git

对比了一下自己翻译的版本：
1、最大的感触之一是质量的提升，比Goolge、NewBing翻译的都要好很多，十年前的翻译效果更是没法比
2、最大的感触之二是效率，175篇文章，加上编程、翻译及校对的时间，花了不到10小时（很多是零散时间），平均一篇文章3分半不到，比之前人工+Google的速度快了不止10倍
3、有些文章质量仍有待提升

还有一些感触：
1、虽然有些文章质量有待提升，但非专业领域翻译相关工作被替代可能性十分高大概率会被迫转型，专业领域翻译相关工作效率也会大幅增加大概率不需要这么多人力了
2、后续互联网客服、视频脚本编写、字幕翻译、新闻稿编写、文章编纂、律师助理等文字相关工作人员，会逐步面临更大职业压力
3、建议早点学会用AI提升个人生产力，淘汰不会用AI的人

春节期间，试用了ChatGPT，让我被惊艳到了。
大模型的涌现效果，能达到ChatGPT3.5的程度，着实让我有些吃惊，真是大力出奇迹啊。

在此之前，我一直认为本次AI技术革命已经接近尾声了：
1、在影像和视频方面，AI已经可以实现商业化：医疗影像AI诊断、自动驾驶、人脸识别、图像搜索、P图滤镜等；
2、在语音方面，语音识别和语音合成已经很成熟；
3、在NLP方面，简单重复任务可以较好完成，比如机器翻译、文本搜索等。但在复杂任务上，还处于有多少人工就有多少智能的尴尬阶段，距离商业化有较长的路需要走；
而且，无论是哪个领域，大家可以发现，AI还是只是一种能力、一个工具，也就是处于“业务X+AI”的模式。
就算AI是生产力，但想象空间也就那么大，因为领域已经被限制死了。

但ChatGPT改变了这个局面，聊天这个场景，可以让ChatGPT成为一个各种能力的插座。
也就是说，一个类似于ChatGPT的大模型，如果能快速整合各种外部能力，从“业务X+AI”，变成“AI+业务X、业务Y、业务Z”的模式，很可能会成为下一代互联网的入口，并从各种维度给人类带来全新体验。

钢铁侠的贾维斯（J.A.R.V.I.S.）还是保守了，我们有更广阔的空间，十分期待这个时代能尽快到来。

同时，国内大厂的大模型层出不穷，究竟谁能成功，还要看三个地方：
1、要有足够大量的数据
2、要有AI人才储备
3、要有足够算力，如果现在才去买显卡，就很难赶上了
国内满足这几点的有：百度、字节、阿里

最近看了一些ChatGPT资料，整理了一些相关示例：
https://github.com/neohope/NeoDemosChatGPT

其中多数例子，来源于极客时间徐文浩老师的课程《AI大模型之美》：
https://time.geekbang.org/column/intro/100541001?tab=catalog

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补充0812：
当前国内大模型厂商，在底层方面依赖英伟达，在模型技术层面无法相互拉开差距，只能继续向上做：
1、在基础模型层面，支持各类开源模型，弥补自家模型缺点
2、在行业领域，开展合作，把垂直领域模型吃掉
3、在应用层面，也开始逐步布局
加上外资撤出，投资方的钱更难拿，围剿之下，AI方向国内的创业氛围就比较差了。