gpts work

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简介

在ChatGPT中，”GPTS”可能指的是一个为对话优化的GPT模型版本。它专门设计用于处理交互式任务，可能在模型大小、响应速度或特定语言处理能力上有所调整。作为ChatGPT系统的核心，GPTS负责理解用户输入、生成回复，并保持对话的流畅性和连贯性。此外，它可能定期接受更新，以提高性能和数据处理的准确性。 GPTs-work是由微信团队前腾讯高级工程师（博主：艾逗比）开发，使用 nextjs 技术搭建而成。

gpts work官网: https://gpts.works/

GPTs的未来

GPTs商店即将问世，对于普通人而言，这是一次难得的机遇！这个机遇所带来的变革引人注目，让我深感振奋。

究竟什么是GPTs呢？GPTs代表着自定义GPT，允许用户根据个人需求创建专属的ChatGPT版本，而无需深谙编程，其简便程度可与发一条抖音短视频媲美，甚至所需时间更为短暂。因此，前期GPTs的数量将继续呈爆炸式增长。然而，由于GPTs的本质是具备各种功能属性（而非像短视频一样的一次性消费娱乐属性），我们合理地预测，在不到一年的时间内，真正被广泛使用的GPTs将趋向于头部集中，类似于移动互联网的发展趋势。当然，关于具体数量级，是1000个、100个，还是几十个，这需要进一步深入讨论。

GPTs商店是OpenAI构建生态系统的第二次尝试。在技术能力不断复利累积的过程中，同步扩大涉及产品、商业和哲学问题的生态系统变得至关重要。然而，OpenAI的科学家们并非专业的生态系统构建者。之前的Plugin并未取得成功的根本原因在于其对存量世界不友好，看起来像个吸血鬼，难以被接纳。而无论是X+AI还是AI+X，说到底都不是AI的本土化。GPTs商店明确了“我自己来”的态度，试图通过一种比APP或网站更低门槛的方式，创建智能体集群，而不是让APP集群来容纳自己的智能体军队，并通过商店分成的方式激发生态系统的活力。它是否能够成功？这是一个未解之谜。

无论GPTs最终是否能够成功，传统软件都将面临巨大的挑战。以前的软件常常是孤立的、复杂的，无法满足长尾需求。而GPTs为任何人提供了实现长尾需求的可能性，而且数据和功能都可以打通，简化为前台的唯一助手，让这个助手自己调用任何二级代理。中间产生了大量“一次性编码、代码脚本”，因为过去以“人力成本”计价的任务在未来将以“电量”计价，成本趋近于零。

靠微软是不可靠的，那么就拥抱“蚂蚁雄兵”。M365 Copilot的实际应用率只有10%，购买率为5%，大多数客户仍在观望。初期创新通常需要不断尝试，指望现有的巨头提供支持有些困难。在硬件方面也是如此，指望手机巨头如苹果、三星和华为支持OpenAI进行创新几乎是不可能的。因此，OpenAI选择重新搭建一个自己的局，自主开发硬件，AI Pin等将不断涌现。

实际上，GPTs大大降低了全社会的GPT使用成本。过去，ChatGPT相当于每个人都在为自己创造，而现在1）创造过程被工具化和标准化；2）创造的结果被产品化，不需要“重复造轮子”；3）优胜劣汰筛选出最有效的工具。结果是提取出最大公约数，大大减少了全社会的GPT使用成本。

关于问题的讨论还在继续。由于创造门槛过低，前期同质化是不可避免的。通过多方测试，我们得知prompt很容易被破解，因此这种低门槛不安全的GPTs更像是用户生成内容（UGC）而非真正的“开发”。如果OpenAI不采取措施，这将成为劣币驱逐良币的局面，很难持续激发长期开发者的积极性。OpenAI将如何解决这个问题，目前尚无定论。

最后，有一个阴谋论，认为OpenAI并不仅仅是在推出商店，还在收集Idea，寻找超级应用。这家公司从一开始就证明其产品能力糟糕透顶，完全不懂得如何推出应用。但这些应用离不开其强大的“大脑”。因此，一旦某个代理的Idea被验证，OpenAI凭借对模型本身的理解和掌握，可以推出更为强大的官方版本。因此，目前抱怨的初创公司要先不急，后面说不定还会有更多的公司被一秒钟拿下。但也要认识到，初创

GPTs商店怎么样?

GPTs商店即将上线，这对广大用户而言是一场前所未有的机遇！这个机会所引发的变革令人瞩目，让我深感震撼。

GPTs究竟是什么？它代表着个性化的GPT，允许你根据个人需求轻松创建专属的ChatGPT版本，无需深入了解编程，其简易程度可与发一条抖音短视频媲美，甚至所需时间更短。因此，前期GPTs的数量将持续迅猛增长。然而，由于GPTs具备各种功能属性（而非像短视频一样的一次性娱乐属性），我们合理地预测，在不到一年的时间里，真正被广泛使用的GPTs将像移动互联网一样呈现头部集中的趋势。当然，具体数量是1000个、100个，还是几十个，这需要进一步深入讨论。

GPTs商店是OpenAI构建生态系统的第二次尝试。在技术能力不断积累的过程中，同时扩大生态系统，涉及产品、商业和哲学问题变得至关重要。然而，OpenAI的科学家们并非专业的生态系统构建者。之前的Plugin并未取得成功的根本原因在于其对存量世界不友好，看起来像个吸血鬼，难以被接受。而无论是X+AI还是AI+X，说到底都不是AI的本土化。GPTs商店明确了“我自己来”的态度，试图通过一种比APP或网站更低门槛的方式，创建智能体集群，而不是让APP集群来容纳自己的智能体军队，并通过商店分成的方式激发生态系统的活力。它是否能够成功？这是一个未解之谜。

无论GPTs最终是否成功，传统软件都将面临巨大的挑战。以前的软件常常是孤立的、复杂的，无法满足长尾需求。而GPTs为任何人提供了实现长尾需求的可能性，而且数据和功能都可以打通，简化为前台的唯一助手，让这个助手自己调用任何二级代理。中间产生了大量“一次性编码、代码脚本”，因为过去以“人力成本”计价的任务在未来将以“电量”计价，成本趋近于零。

依赖于微软是不可靠的，因此我们迎接“蚂蚁雄兵”。M365 Copilot的实际应用率只有10%，购买率为5%，大多数客户仍在观望。初期创新通常需要不断尝试，指望现有的巨头提供支持有些困难。在硬件方面也是如此，指望手机巨头如苹果、三星和华为支持OpenAI进行创新几乎是不可能的。因此，OpenAI选择重新搭建一个自己的局，自主开发硬件，AI Pin等将不断涌现。

实际上，GPTs大大降低了全社会的GPT使用成本。过去，ChatGPT相当于每个人都在为自己创造，而现在1）创造过程被工具化和标准化；2）创造的结果被产品化，不需要“重复造轮子”；3）优胜劣汰筛选出最有效的工具。结果是提取出最大公约数，大大减少了全社会的GPT使用成本。

关于问题的讨论还在继续。由于创造门槛过低，前期同质化是不可避免的。通过多方测试，我们得知prompt很容易被破解，因此这种低门槛不安全的GPTs更像是用户生成内容（UGC）而非真正的“开发”。如果OpenAI不采取措施，这将成为劣币驱逐良币的局面，很难持续激发长期开发者的积极性。OpenAI将如何解决这个问题，目前尚无定论。

最后，有一个阴谋论，认为OpenAI并不仅仅是在推出商店，还在收集Idea，寻找超级应用。这家公司从一开始就证明其产品能力糟糕透顶，完全不懂得如何推出应用。但这些应用离不开其强大的“大脑”。因此，一旦某个代理的Idea被验证，OpenAI凭借对模型本身的理解和掌握，可以推出更为强大的官方版本。因此，目前抱怨的初创公司要先不急，后面说不定还会有更多的公司被一秒钟拿下。但也要认识到，初创公司依然具有优势，例如第三方公司对RAG（Ranker and Generator）的控制效果可能比OpenAI更好，而且不仅仅是封装，能够做OpenAI做不好的事情或者不会做的事情。

实际上，GPTs大大降低了全社会的GPT使用成本。过去，ChatGPT相当于每个人都在为自己创造，而现在1）创造过程被工具化和标准化；2）创造的结果被产品化，不需要“重复造轮子”；3）优胜劣汰筛选出最有效的工具。结果是提取出最大公约数，大大减少了全社会的GPT使用成本。

关于问题的讨论还在继续。由于创造门槛过低，前期同质化是不可避免的。通过多方测试，我们得知prompt很容易被破解，因此这种低门槛不安全的GPTs更像是用户生成内容（UGC）而非真正的“开发”。如果OpenAI不采取措施，这将成为劣币驱逐良币的局面，很难持续激发长期开发者的积极性。OpenAI将如何解决这个问题，目前尚无定论。

最后，有一个阴谋论，认为OpenAI并不仅仅是在推出商店，还在收集Idea，寻找超级应用。这家公司从一开始就证明其产品能力糟糕透顶，完全不懂得如何推出应用。但这些应用离不开其强大的“大脑”。因此，一旦某个代理的Idea被验证，OpenAI凭借对模型本身的理解和掌握，可以推出更为强大的官方版本。因此，目前抱怨的初创公司要先不急，后面说不定还会有更多的公司被一秒钟拿下。但也要认识到，初创公司依然具有优势，例如第三方公司对RAG（Ranker and Generator）的控制效果可能比OpenAI更好，而且不仅仅是封装，能够做OpenAI做不好的事情或者不会做的事情。