能够写真正的论文/报告的gpt

能够写真正的论文/报告的gpt 是一个基于GPT的自主代理,能够针对任何给定主题进行全面的在线研究,并生成详细、客观的研究报告。 功能概述: - GPT-Researcher能够生成包含本地文档和网络资源的研究报告、提纲、资源和课程报告。 - 支持导出为PDF、Word等格式,方便保存和分享。 工作原理: - 通过“计划”和“执行”代理的协作来完成研究任务。 - “计划”代理生成研究问题,“执行”代理根据每个研究问题寻找相关信息。 - 最终,计划代理过滤和汇总所有相关信息,生成最终的研究报告。 多源数据: - 每次研究任务汇总20多个网络资源的信息,从而减少偏见和错误数据的可能性。 - 通过爬虫代理从在线资源中获取信息,并保持对已访问和使用资源的跟踪和上下文。 快速启动: - 提供详细的安装和配置指南,包括Python、Docker、Poetry或虚拟环境等多种安装方式。 - 可以在本地运行,也可以通过PIP包安装和使用。 技术架构: - 支持使用GPT-3.5和GPT-4,优化成本和性能。 - 每次研究任务通常耗时约3分钟,成本约为0.1美元。 - 提供简单易用的Web界面(HTML/CSS/JS),并支持JavaScript的Web资源爬取。 本地文档研究: - 支持多种本地文档格式,如PDF、纯文本、CSV、Excel、Markdown、PowerPoint和Word文档。 - 用户可以通过设置环境变量DOC_PATH来指定本地文档路径,从而在研究任务中使用本地文档。 多智能体助手: - 采用LangGraph构建的多智能体系统,提升研究深度和质量。 - 多智能体协作完成从计划到发布的研究过程,生成多种格式的研究报告,如PDF、Docx和Markdown。

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OpenAI 等机构上周发布论文,研究 GPT 这类大语言模型对劳动力市场的潜在影响。 个人笔记 研究方法上,文章主要衡量某个具体工作任务对 GPT 的「暴露」程度(exposure)。 「暴露」指利用 GPT 和延伸技术,可以把完成一个具体任务的时间缩短 50% 以上。需留意,「暴露」不意味着这些任务能被GPT独立完成,研究时也没区分“劳动替代 / 劳动增强”,所以数据不能完全对应「人类被 GPT 抢工作而下岗」。 文章初步结论 1)约 19% 的工作者,将面临 50%+ 的具体工作任务暴露于 GPT;约 80% 的工作者,将面临 10%+ 的任务暴露于 GPT;各职业中位数暴露程度为 15% 。 2)高收入、高门槛、需要高学历的工作,对 GPT 暴露程度更高。 3)如果任务需要编程、写作,暴露程度会更高; 如果任务高度依赖于科学素养和批判性思维,暴露程度会更低。 (简而言之,作者做研究的暴露程度低,我写这篇笔记的暴露程度高) 4)行业维度,数据处理、信息处理和医院相关行业暴露程度高。 5)哪些职业 100% 的工作任务暴露于 GPT? 人类专家认为包括税务人员、金融量化分析师、写作者、UI设计师、数学家(?)等 15 种职业; GPT 认为包括会计师和审计师、记者和新闻工作者、法律秘书和行政助理等 86 种职业。 文章认为,GPT 与印刷术、蒸汽机类似,属于通用技术(general-purpose technologies)。通用技术特点是扩散广、不断改进、激发新的创新,对经济、社会和政策影响显著。要实现通用技术的全部潜力,需要各界广泛参与、共同发明。 一言以蔽之:挑战与机遇并存(你够了 论文链接:

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