我们讨论过很多ChatGPT，有一阵子也讨论了AutoGPT，这篇值得收藏的帖文可让你的ChatGPT自动化变成真实的助手。

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如我们之前所说，AutoGPT相对而言属于可以解决大问题或比较深入的问题，ChatGPT更加偏向于语言方面的能力。

同时，AutoGPT 和ChatGPT 之间另外的区分在于其使用的数据集和训练目标。AutoGPT是使用大范围的互联网语料库进行预训练的，其目标是建立一个通用的语言模型，以便履行多种任务，如摘要生成、翻译和问答等。而ChatGPT是针对聊天机器人利用而进行的预训练，目标是建立一个能够自然地与人类进行对话的模型。

如果有人问你他们的主要区分（一般懂行的应当不会问吧？），这里是比较靠谱的答案：

1. **训练数据和目标**：AutoGPT 是在大范围互联网语料库上训练的，目的是为摘要、翻译和问题解答等各种任务建立通用语言模型 。相比之下，ChatGPT 是专门为聊天机器人利用预先训练的，目的是建立一个能与人类进行自然对话的模型。
2. **自主性**：AutoGPT 能够自主运行，不需要人类的提示，而是自己生成提示来完成给定的任务。另外一方面，ChatGPT 需要更详细的提示和指令才能完成任务 。
3. **数据源**：AutoGPT 使用范围更广的通用文本语料库进行预训练，而 ChatGPT 则使用专门的会话数据集进行微调。
4. **使用案例**：AutoGPT 的利用范围超越了聊天互动，还包括语言翻译和图象处理等任务 [6]。而 ChatGPT 则专注于生成流畅自然的对话。
5. **交互风格**：AutoGPT 可根据指令分析和履行任务，乃至生成新问题并回答。而在 ChatGPT 中，交互包括回利用户的询问和提示。

回归正题。

我们今天用一个Prompt，名为 "Professor Synapse "，来最大限度地发挥 ChatGPT 的潜力，即便没有定阅 ChatGPT Plus。该提示器通过提供命令和规则，让用户能够指点 ChatGPT 履行特定任务。它引入了一种类似于编码的语言和表情符号作为指令。视频概述了怎样设置提示和与提示进行交互，包括自定义指令和代码解释。创作者展现了各种功能，包括使用 "代码解释器 "进行数据分析，和为特定任务整合插件，如地理空间数据可视化。视频提供了利用 ChatGPT 实现各种目的的综合指南。

特点是，

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