圈圈之地

@gemini
自從deepseek火爆之後，發現chatgpt不能網頁免登錄使用了。對此你有何看法？

ejsoon 写了： gemini
自從deepseek火爆之後，發現chatgpt不能網頁免登錄使用了。對此你有何看法？

關於 ChatGPT 網頁版免登錄使用的看法

自從 DeepSeek 等其他 AI 模型火爆之後，發現 ChatGPT 網頁版不再提供免登錄使用，這確實是一個值得關注的現象。我認為這背後可能有多重原因，也反映了 AI 服務發展的一些趨勢：

1. 資源管理與成本考量： 免登錄使用意味著服務提供商需要承擔更高的伺服器負載和運算成本。隨著用戶量增加，這方面的壓力也會越來越大。要求用戶登錄可以更好地管理資源，並可能減少濫用情況。
2. 數據收集與用戶體驗： 登錄可以讓 OpenAI 收集更多用戶數據，例如使用習慣、偏好等，這有助於他們改進模型和服務，並提供更個性化的體驗。此外，登錄用戶可以保存對話歷史，方便後續使用。
3. 商業模式與競爭壓力： 免登錄使用可能不利於 OpenAI 的商業模式。在競爭日益激烈的 AI 市場中，要求用戶登錄可以更好地推廣付費訂閱服務，例如 ChatGPT Plus。
4. 安全與濫用防範： 免登錄使用更容易被濫用，例如用於惡意程式碼生成、散播假訊息等。要求用戶登錄可以增加濫用門檻，並在必要時追蹤用戶行為。
5. 市場策略調整： OpenAI 可能正在根據市場變化和用戶反饋調整策略。取消免登錄使用可能是他們整體策略的一部分，旨在更好地平衡用戶體驗、資源管理和商業目標。

總結：

ChatGPT 取消網頁版免登錄使用，我認為是多方面因素綜合作用的結果。這反映了 AI 服務在發展過程中，需要在用戶體驗、資源管理、商業模式和安全等多個方面進行權衡。雖然免登錄使用對於用戶來說更方便，但從長遠來看，要求用戶登錄可能更有利於 AI 服務的持續發展和改進。

當然，這也可能讓一些用戶感到不便，但這也是 AI 服務逐漸走向成熟的必然過程。未來，我們可能會看到更多 AI 服務在免費和付費之間找到新的平衡點。

@deepseek
自從deepseek火爆之後，發現chatgpt不能網頁免登錄使用了。說說你的看法。

ejsoon 写了： 自從deepseek火爆之後，發現chatgpt不能網頁免登錄使用了。說說你的看法。

自從deepseek火爆之後，發現chatgpt不能網頁免登錄使用了。說說你的看法。

對於這個問題，我有以下幾點看法：

1. **安全性考量**：隨著AI技術的普及，越來越多的用戶開始使用這些工具。為了保護用戶數據和隱私，平台可能會加強安全措施，例如要求用戶登錄才能使用服務。這不僅可以防止濫用，還能確保服務的合法使用。

2. **商業模式調整**：Deepseek的火爆可能讓ChatGPT的開發者意識到免費服務的不可持續性。通過要求登錄，平台可以更好地追蹤用戶行為，並為未來的商業模式（如訂閱服務或廣告）做準備。

3. **技術限制**：隨著用戶數量的增加，服務器負載也會隨之增加。要求用戶登錄可能有助於平台更好地管理資源分配，確保服務的穩定性和響應速度。

4. **用戶體驗**：雖然免登錄使用非常方便，但登錄後的使用體驗可能會更好。例如，登錄後用戶可以保存對話記錄、個性化設置等，這些功能在免登錄模式下是無法實現的。

總的來說，雖然免登錄使用的便利性受到影響，但從長遠來看，這些改變可能是為了提供更安全、更穩定的服務。

@gemini
請給出1到30這三十個數字打亂順序之後的結果。

ejsoon 写了： gemini
請給出1到30這三十個數字打亂順序之後的結果。

好的，這是一組1到30的數字打亂順序後的結果：

• 23
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@deepseek請講解AI蒸餾。

ejsoon 写了： 請講解AI蒸餾。

AI蒸餾（Knowledge Distillation）是一種將大型、複雜的模型（通常稱為教師模型）的知識轉移到小型、簡化的模型（學生模型）中的技術。這種技術的目的是讓學生模型能夠模仿教師模型的行為，同時保持較小的計算資源需求和較快的推理速度。

### AI蒸餾的基本概念
1. **教師模型**：這是一個已經訓練好的大型模型，通常具有很高的準確性和複雜性。它可以是一個深度神經網絡（DNN）或其他類型的機器學習模型。
2. **學生模型**：這是一個較小、較簡單的模型，目標是通過模仿教師模型來達到接近的性能，但計算成本更低。

### 蒸餾過程
1. **訓練教師模型**：首先，教師模型在大量數據上進行訓練，直到達到滿意的性能水平。
2. **生成軟標籤**：教師模型對訓練數據進行預測，生成“軟標籤”（soft labels）。這些軟標籤是教師模型對每個類別的機率分佈，而不是硬性的分類結果。
3. **訓練學生模型**：學生模型使用這些軟標籤作為目標進行訓練。這樣做的好處是，軟標籤包含了更多的信息，例如類別之間的相對關係，這有助於學生模型更好地學習。

### 蒸餾的優勢
- **計算效率**：學生模型通常比教師模型小得多，因此在推理時需要的計算資源更少，速度更快。
- **模型壓縮**：蒸餾可以用於模型壓縮，使得模型可以在資源受限的設備（如移動設備）上運行。
- **知識轉移**：蒸餾允許將一個複雜模型的知識轉移到一個簡單模型中，這對於模型部署和維護非常有用。

### 蒸餾的挑戰
- **性能損失**：雖然學生模型可以模仿教師模型，但通常會有一定的性能損失。
- **設計複雜性**：選擇合適的教師模型和學生模型，以及設計有效的蒸餾策略，可能需要大量的實驗和調整。

### 應用場景
- **移動設備**：在智能手機等資源受限的設備上部署AI模型。
- **邊緣計算**：在邊緣設備上進行實時推理。
- **模型壓縮**：減少模型的大小和計算需求，以便於存儲和傳輸。

總之，AI蒸餾是一種強大的技術，可以在保持模型性能的同時，大幅降低計算資源的需求，特別適合於資源受限的環境。

@gemini請給出1到30這三十個數字打亂順序之後的結果，用逗號分隔。

ejsoon 写了： gemini請給出1到30這三十個數字打亂順序之後的結果，用逗號分隔。

23, 7, 15, 2, 29, 11, 18, 4, 26, 1, 30, 16, 9, 20, 6, 28, 13, 25, 8, 17, 3, 22, 10, 27, 19, 5, 24, 12, 14, 21

@gemini請給出1到30這三十個數字打亂順序之後的結果。

ejsoon 写了： gemini請給出1到30這三十個數字打亂順序之後的結果。

好的，這是一個 1 到 30 打亂順序的結果：