随着人工智能技术的快速发展，越来越多的强大系统被推出，例如 Claude 2 和 OpenAI 的 Code Interpreter。然而，用户文档的缺乏让人工智能的使用变得复杂。本文将为您提供一份全面的指南，帮助您了解当前的主流人工智能工具，并选择最适合的工具来完成任务。
当我们谈论人工智能时，通常指的是大型语言模型（LLM）。目前，主要的 LLM 由少数几家公司开发，包括 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4、谷歌的 Bard 以及 Anthropic 的 Claude 和 Claude 2。以下是这些模型的简要介绍：
OpenAI：提供了 GPT-3.5 和 GPT-4，支持 ChatGPT 和微软的 Bing。
谷歌：Bard 由多种基础模型支持，包括最新的 PaLM 2。
Anthropic：推出了 Claude 和 Claude 2，以其大上下文窗口和低恶意行为风险著称。
其他如 Inflection 的 Pi 和开源模型则不在本文讨论范围内，尽管它们在某些应用场景中有潜力。
GPT-4 是目前最强大的写作工具，您可以通过 Bing 免费访问，或通过订阅 ChatGPT 使用。Claude 2 作为免费选项也非常适合写作。以下是一些利用人工智能提升写作效率的方法：
生成草稿：从博客文章到剧本，人工智能可以帮助生成初稿。
改进文本：粘贴您的文字，让 AI 提供改进建议或生成不同风格的版本。
完成任务：像实习生一样使用 AI，撰写邮件、创建模板等。
幻觉问题：AI 可能会生成看似合理但虚假的内容，需仔细检查。
解释能力：AI 无法真正解释其输出，生成的解释可能只是虚构。
以下是一些主流图像生成工具的介绍：
Stable Diffusion：开源工具，适合与其他图像结合。
DALL-E：来自 OpenAI，Bing 已集成该模型。
Midjourney：目前质量最佳，学习曲线低。
Adobe Firefly：内置到 Adobe 产品中，训练数据透明。
偏见问题：训练数据可能存在偏见，使用前需了解。
法律问题：训练数据来源不透明，可能存在法律风险。
人工智能非常适合生成创意。通过提供合适的提示，AI 可以帮助您快速产生大量想法。例如，可以要求 AI 应用 Brian Eno 的间接策略或马歇尔·麦克卢汉的四分法来激发灵感。
目前，人工智能已经可以生成包含 AI 角色、脚本和声音的视频。Runway v2 是最新的文本生成视频工具，尽管生成的内容较短，但展示了未来的可能性。
Code Interpreter 是 GPT-4 的一种模式，可用于数据分析和文件生成。Claude 2 在处理大型文档（如书籍或学术文章）时表现尤为出色。
尽管 AI 可以作为搜索引擎的替代，但由于其产生幻觉的风险，仍需谨慎使用。Bing 是目前较好的选择，尤其在技术支持或决策建议方面。
人工智能技术正在快速发展，未来的工具可能会让目前的指南过时。然而，以下两点始终适用：
AI 是工具：并非所有任务都适合使用 AI，需根据具体需求选择。
道德问题：AI 的使用涉及版权、作弊等道德问题，用户需负责任地使用。
我们正处于技术革命的早期阶段，您还有其他用途想分享吗？欢迎在评论区告诉我们！