ChatGPT你肯定已經(jīng)用過，也用的很「爽」，但你的使用方法大概率是不對的！

別急，這是OpenAI初創(chuàng)大神Andrej Karpathy說的，「熱衷于」科普AI的他再度出手。

這次Andrej Karpathy用一張圖教會你如何選擇ChatGPT模型！

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眾所周知，OpenAI給模型起了一堆名字：GPT-4o、o3、o4-mini、o4-mini-high、o1 pro mode...

簡直看的人眼花繚亂，根本不知道這些模型之間的區(qū)別。

甚至因為無法選擇正確的模型，日常使用都無法值回每個月20刀Plus的「票價」，更別說200刀的Pro會員了。

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很多人并不知道，ChatGPT的這些模型之間差別很大，比如：

o3是處理重要或困難問題時最好的選擇。

它是一個推理能力非常強(qiáng)的模型，比4o更強(qiáng)大。如果你是專業(yè)使用ChatGPT，而沒有用o3，那你大概率會吃虧。

4o和o4是完全不同的東西。

大神Karpathy也不得不調(diào)侃，OpenAI這命名是真的混亂。

4o是應(yīng)對日常簡單到中等難度問題的「日常主力」好選擇。而o4目前只有mini版本，表現(xiàn)不如o3。

這些模型別用！

Karpathy還強(qiáng)調(diào)了，像o4-mini、o4-mini-high和o1-pro等模型就別用了，一點好處沒有！

Karpathy說他甚至無法理解OpenAI為什么現(xiàn)在就把o4-mini放出來了。

AI大神教你玩轉(zhuǎn)ChatGPT

Karpathy根據(jù)他的使用經(jīng)驗和ChatGPT不同模型之間的區(qū)別，給出如下這份「使用指南」。

任何簡單的問題

比如「哪些食物富含膳食纖維？」 => 用4o（大約占Karpathy使用量的40%）

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任何困難或重要的問題，只要我愿意多等一會兒

比如「幫我理解這個稅務(wù)問題……」） => 用o3（也是大約占Karpathy使用量40%）

隨意寫代碼或者邊想邊改代碼的時候

比如「把這段代碼改成……」 => 用GPT-4.1（大約10%）

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想深入理解一個主題——

希望GPT花10分鐘，查很多鏈接并總結(jié)一整套信息。

比如「幫我了解Luminar的興衰歷程」 => 用Deep Research（大約占10%）

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注意：Deep Research不是模型選擇器里的一個版本（！！！），它是在Tools工具里打開的一個功能。

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從底層來說它是基于o3的，但Karpathy認(rèn)為它和直接用o3還是不完全一樣（雖然Karpathy也不太確定）。

如果你掌握Karpathy給出的模型正確用法，你會發(fā)現(xiàn)ChatGPT真的越來越好用。

而且用的越多，你就會發(fā)現(xiàn)ChatGPT越來越懂你，就好像他化身你的「賈維斯」，記住了你平時的一切。

在這背后其實是因為ChatGPT擁有超強(qiáng)的記憶力，而這也是為何ChatGPT命名如此「混亂」的前提下，大家仍然愛用，并且是周活最高的AI工具，沒有之一。

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揭秘ChatGPT「超強(qiáng)記憶力」

ChatGPT變得越來越懂你，似乎能記住你過去的偏好，甚至跨越多個對話還能聯(lián)系上下文。

這背后可不只是簡單的上下文窗口，而是一套復(fù)雜且精妙的記憶系統(tǒng)在運(yùn)作。

近日，一位來自初創(chuàng)公司的工程師Eric Hayes通過一篇博客，揭秘了ChatGPT背后復(fù)雜的記憶系統(tǒng)。

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今天，就跟隨Eric Hayes來深入解析這套讓ChatGPT脫穎而出的「記憶魔法」！

ChatGPT的記憶系統(tǒng)使其體驗遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其他大語言模型（LLMs）。

這主要得益于它將記憶系統(tǒng)分為兩大類：「保存記憶（Saved Memory）」和「聊天歷史（Chat History）」。

保存記憶（Saved Memory)

想象一下，你告訴ChatGPT你的喜好，它就能牢牢記住。這就是「保存記憶」的功能。

這是一個簡單、用戶可控的系統(tǒng)。你可以通過明確的指令，例如「記住我是一名軟件工程師」或「當(dāng)我推薦食譜時，請記住我是素食主義者」，來更新這些記憶。

這些記憶會以事實的形式被注入到系統(tǒng)提示中，影響后續(xù)的對話。例如，你可以讓ChatGPT記住你喜歡簡潔的回答，或者你是一名Rust編程專家，它就會根據(jù)這些偏好來調(diào)整回應(yīng)。

ChatGPT提供了一個簡單的用戶界面，讓你查看和刪除這些記憶。你也可以通過指令要求ChatGPT刪除已保存的記憶。

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這個功能還可以智能識別。它會進(jìn)行最小程度的重復(fù)和矛盾檢查。

例如，如果你告訴它「我是一名軟件工程師」，它可能會保存；但如果你說「我不是軟件工程師」，它會拒絕并要求你澄清。

不過，對于高度相關(guān)但不同的信息（如「軟件工程師」、「前端工程師」），它是允許并存的。

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這個系統(tǒng)通過一個名為「bio tool」的工具來實現(xiàn)，Eric Hayes逆向了ChatGPT的記憶系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)這個名為bio的方法。

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聊天歷史（Chat History)

「聊天歷史」系統(tǒng)比「保存記憶」復(fù)雜得多，它可能才是提升ChatGPT響應(yīng)能力的關(guān)鍵。它又可以細(xì)分為三個子系統(tǒng)：

1. 當(dāng)前會話歷史（Current Session History）

這就像是機(jī)器人短暫的「短期記憶」。它記錄了用戶在當(dāng)前會話中最近的消息。

這個記錄很小，只包含最近一天的消息，通常少于10條。

它可以直接引用用戶在當(dāng)前會話中發(fā)送的消息。

2. 對話歷史（Conversation History）

這個系統(tǒng)負(fù)責(zé)記住你與ChatGPT過去對話中的相關(guān)上下文。

并且可以進(jìn)行跨對話記憶，ChatGPT能夠引用你在其他對話中發(fā)送的直接消息。

Eric Hayes在測試中發(fā)現(xiàn)，ChatGPT可以準(zhǔn)確引用兩周內(nèi)的消息。

超過兩周后，它通常只能提供你消息的摘要，而不是直接引用。

消息檢索是通過「對話摘要」和「消息內(nèi)容」進(jìn)行索引的。

這意味著即使你記不清具體詞句，只要描述內(nèi)容或?qū)υ捴黝}，ChatGPT也能找到相關(guān)信息。

對于更久遠(yuǎn)的對話，系統(tǒng)可能會存儲推斷出來的信息，提供更小、更不具體的上下文。

3. 用戶洞察（User Insights）

這可能是ChatGPT最強(qiáng)大、最「聰明」的記憶形式！

它是「保存記憶」的更高級、更不透明的版本。

這些洞察是系統(tǒng)通過分析用戶在多個對話中的行為和提問自動生成的。它們會包含時間范圍和置信度。

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用戶洞察能夠捕獲你的專業(yè)領(lǐng)域、興趣偏好、提問風(fēng)格等深層信息。

例如，它可能會記錄你「對Rust編程有豐富的經(jīng)驗和知識」或「偏愛簡潔的回答」。

通過這些詳細(xì)的洞察，ChatGPT能夠最小化令人沮喪的交互，并以用戶容易理解的方式呈現(xiàn)信息。

Eric Hayes認(rèn)為用戶洞察系統(tǒng)可能是ChatGPT感知智能提升的80%以上的原因！

Eric Hayes還發(fā)現(xiàn)這些洞察可能并非實時生成，而是通過批處理（例如每周運(yùn)行一次的定時任務(wù)）來更新。

它通過將用戶查詢建模為聚類優(yōu)化問題，從而從大量歷史消息中提取出獨特的、有用的洞察。

這對用戶體驗意味著什么？

正是這些復(fù)雜的記憶系統(tǒng)，讓ChatGPT在使用時感覺如此「好用」！

保存記憶讓你直接設(shè)定偏好，讓ChatGPT為你量身定制回應(yīng)。

用戶洞察則自動化了這一過程，即使你不明確告知，ChatGPT也能根據(jù)你的歷史行為自動調(diào)整其回應(yīng)，提供更貼切的解釋，避免重復(fù)提問。

聊天歷史系統(tǒng)確保了對話的連貫性，讓你在回顧舊話題時，ChatGPT依然能維持對先前互動的共享知識，避免重復(fù)、循環(huán)或矛盾的交互。

可以說，ChatGPT的記憶系統(tǒng)超越了簡單的上下文窗口，通過分層、智能地存儲和檢索信息，極大地提升了用戶體驗，讓它感覺更像是一個能夠?qū)W習(xí)和成長的智能伙伴。

參考資料：

https://x.com/karpathy/status/1929597620969951434

https://macro.com/app/md/54115a42-3409-4f5b-9120-f144d3ecd23a