ChatGPT职场实用不尽人意，更别说替代谁了
本帖最后由 nettman 于 2023-3-1 15:17 编辑ChatGPT我身边很多朋友都在用，而且我接触的也比较早，是在2022年就开始接触了。
ChatGPT并没有像大家说的那么神，说是要消灭那个职业或者行业。大家之所以这么说，是因为刚开始体验的时候，从来没有见过如此神奇的“物种”。
我朋友在工作中已经在使用他用来完成一些工作。工作的真枪实战中，ChatGPT是真的不如人意。
在被领导安排寻找相关项目管理的网课中，我朋友遇到了难题。ChatGPT给出了相关的非常高大上的，自己编排的内容的时候，让他提供相关网址，他提供的网址，可谓驴唇不对马嘴。
所以我也亲自试了下。
我以应届毕业生的身份来跟他交流。
我是应届大学生，缺乏项目经验，可是又非常的卷，我该怎么找工作？
作为一名应届大学生，确实在项目经验方面可能会有一些不足。不过，这并不意味着你不能找到一份好工作。以下是一些建议，希望可以帮助你：
积极寻找实习机会：实习是获取项目经验的好方式，可以帮助你积累工作经验和技能，并且让你更好地了解你所感兴趣的领域。你可以在大学的就业指导中心或招聘网站上寻找实习机会，并将你的简历和求职信发送给相关公司或组织。
参加相关的课程和培训：参加项目管理或其他相关领域的课程和培训，可以帮助你学习相关技能，并与同行业的人建立联系。这些课程和培训可以在大学、培训机构或在线教育平台上找到。
做一些个人项目：你可以自主开发一些个人项目，比如制作一个网站、设计一个APP等等，这可以让你展示你的技能和创造力，也可以在面试时作为谈资。
提高英语水平：如果你能够流利地使用英语，那么你将更容易找到在跨国企业或外资企业中的机会。
找到适合自己的公司：有些公司更注重你的潜力和个人能力，而不是具体的项目经验。你可以在招聘网站或公司官网上找到一些相关职位，并认真阅读职位要求，了解公司的文化和价值观，找到适合自己的公司和职位。
最后，不要放弃，保持积极的态度，并持续不断地提高自己的技能和能力，相信你一定能找到一份适合自己的工作。
上面的回答应该说是找不到太大毛病的，回答的不错，特别是做一些个人项目，大学期间，我也是因为做了自己的一个项目，然后找工作、及工作中发挥了很大的作用。可是对于已经毕业的学生来说，上面的建议显然“杯水车薪”。
所以我又进一步的问它。
有没有适合我的大数据项目视频推荐，我学习下。
当然，以下是一些适合学习大数据项目的视频推荐：
大数据入门实战（B站）：https://www.bilibili.com/video/BV1Vh411t7wG
大数据开发视频教程（慕课网）：https://www.imooc.com/learn/196
大数据平台设计与实践（优酷）：https://v.youku.com/v_show/id_XNjMwNTgxMDA0.html
大数据Hadoop生态圈实战（腾讯课堂）：https://ke.qq.com/course/244261
Spark大数据分析实战（网易云课堂）：https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1217012817
数据分析和大数据技术实战（B站）：https://www.bilibili.com/video/BV1Ms411b7Uy
以上是一些入门级别的大数据项目视频推荐，适合初学者学习。当然，大数据领域非常广阔，如果你想深入了解特定的领域或技术，可以在各大教育平台上寻找更为深入的课程。希望这些推荐可以帮助你进一步学习大数据项目。
我一看，哇不错，链接都给了。可是当我点开链接的时候，失望了。为什么？
因为上面的链接，大多数找不到，有的找到了竟然是游戏链接。而且它推荐的这个项目，并不符合我的要求，太过简单了。
所以我又给他说。
这些太简单了，而且资源找不到，给我推荐一些经典的大数据项目。
以下是一些经典的大数据项目，供你参考：
基于Hadoop的电商数据分析平台：该项目利用Hadoop生态圈中的组件，如HDFS、MapReduce、Hive等，对电商平台的用户、商品和订单数据进行分析和挖掘，并提供数据可视化和报表展示的功能。
基于Spark的图像处理系统：该项目利用Spark的分布式计算能力，对图像进行处理和分析，如图像识别、图像分类、目标检测等，同时结合深度学习技术，提高图像处理的准确率和效率。
基于Kafka和Storm的实时数据处理系统：该项目利用Kafka作为消息队列和Storm作为流式计算引擎，对实时产生的数据进行处理和分析，如实时日志分析、实时用户行为分析等，可以帮助企业实现实时决策和响应。
基于HBase的互联网用户画像系统：该项目利用HBase作为分布式NoSQL数据库，对互联网用户的基本信息、行为数据和偏好进行收集和存储，同时利用数据挖掘和机器学习技术，生成用户画像和推荐系统，提升用户体验和粘性。
基于TensorFlow的机器学习模型训练系统：该项目利用TensorFlow作为机器学习框架，对大规模数据进行处理和训练，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等，同时结合分布式计算技术，提高训练效率和模型准确率。
以上是一些经典的大数据项目，这些项目涵盖了大数据生态圈中的多个组件和技术，可以帮助你深入了解大数据领域的应用和实践。你可以在GitHub等开源社区中找到这些项目的源码和实现细节，进一步学习和探索。
上面我们看到推荐的项目更有质量了。我们再问他要网址
帮我提供下上面经典项目的视频网址
以下是一些经典项目的视频教程链接，供你参考：
基于Hadoop的电商数据分析平台视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1ut411W7cH
基于Spark的图像处理系统视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1p4411H7Mr
基于Kafka和Storm的实时数据处理系统视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1e4411T7T6
基于HBase的互联网用户画像系统视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1e4411P7EC
基于TensorFlow的机器学习模型训练系统视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1UJ41157UJ
这些视频教程会对各个经典大数据项目的实现过程进行详细介绍和演示，同时也会讲解相应的技术和工具的使用方法。希望这些链接可以帮助你更深入地了解大数据项目的实践。
可是我们看到很多网址，依然不靠谱，有些还是找不到以及视频内容根本不是大数据。所以我在问。依然还是不行，所以就有了下面的连续对话。
提供的网址都丢失了，在换
非常抱歉，以下是一些可用的经典大数据项目视频教程链接：
基于Hadoop的电商数据分析平台视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1us411v7nm
基于Spark的图像处理系统视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1f4411V7gg
基于Kafka和Storm的实时数据处理系统视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1T4411t7aW
基于HBase的互联网用户画像系统视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Z4411R7Vp
基于TensorFlow的机器学习模型训练系统视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1X4411x7G6
希望这些链接对你有所帮助。
还是不准确，你得数据事什么时候的，是不是过时了
非常抱歉，我之前提供的链接可能已经过时了。由于互联网上的资源和链接经常变动，所以需要定期更新才能保证准确性和实用性。在此感谢您的提醒。
以下是一些当前可用的大数据项目视频教程链接，供您参考：
大数据分析与处理视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1iE411p7F5
大数据实时处理平台视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1qJ411P7ix
大数据分布式存储系统HDFS视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1V4411t7av
大数据可视化分析视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1v4411X7FE
大数据机器学习实战视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1kE411a7Y3
希望这些链接能够满足您的需求。如果您有任何其他问题，请随时提出。
还是不行
非常抱歉，我之前提供的链接仍然不可用。我再次提供一些可用的大数据项目视频教程链接，供您参考：
大数据实时处理平台视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1WJ411v7N4
大数据分布式存储系统HDFS视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1mE411P7a2
大数据可视化分析视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1pJ411j7xx
大数据机器学习实战视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1DE411g7Zs
大数据项目案例实战视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1mJ411b7Z7
这些链接包含了大数据领域中一些经典的项目，涵盖了实时处理、分布式存储、可视化分析、机器学习等方面，可以帮助您更好地理解大数据技术和实践。希望这些链接能够对您有所帮助。
你提供的太敷衍了，我伤心了。
非常抱歉我的回答没有满足您的期望。如果您能提供更具体的需求和要求，我会尽力为您提供更详细、更精准的回答。例如，您可以告诉我您具体想学习的大数据技术或应用领域，或者您需要什么样的视频教程（比如深度学习在大数据中的应用、Hadoop集群搭建与管理、Spark的实时计算等等），我会为您提供更有针对性的建议和资源链接。再次向您道歉，希望能够帮到您。
他始终不能提供准确数据，所以ChatGPT在实战中，不要替代了，提供的信息也是不太准确的，也是还是需要人来加工和处理的。
最后我问了它一个问题？
你不擅长实时，你有哪些不擅长的和擅长的
作为一个语言模型，我有一些擅长和不擅长的方面。在我擅长的方面，我可以回答各种与知识相关的问题，并提供广泛的信息和建议。我还可以根据用户的输入，生成各种类型的文本，例如文章、新闻、短信、邮件等等。我擅长处理各种自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等等。
在我不擅长的方面，我可能会对某些特定领域或者实时数据的回答存在限制。例如，我无法提供与个人经验和感受相关的信息，无法提供医疗或法律方面的具体建议，也无法处理需要涉及具体地理位置或时间的问题。此外，我的回答也可能存在一定的误差或不准确性，需要用户自行判断和核实。如果您有需要更加精准或特定领域的问题，我建议您咨询相关专业人士或使用专业的工具和软件。
从上面我看出，ChatGPT作为工具来讲，还是不错的，而且如果我们问的问题不错，它也能回答的不错。如同“搜商”一样，随着GPT的发展，“问商”也会降临，这是我首次提出的一个新词“问商”。什么是“问商”，我这里给他定义，也就是通过“通过发现好问题，来解决我们的难题的能力”。
ChatGPT确实一个好用的工具，如果我们使用得当，“问商“还可以，那么ChatGPT将会大大提高我们的工作效率。但是ChatGPT目前来讲，工作实战是不能消灭任何行业，也不会替代任何人的。
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