🟢 OpenAI 推出“GPT 群聊”功能
😀 大家好👋，我是AI沃茨的提示词工程师 - 祝豪，上周OpenAI依旧是大动作不断，本文是深入体验后 @GPT 新功能后 给大家带来分享 & 灵感💡
“你不干，有的是 GPTs 干！”，OpenAI 的新功能 +300 万的 GPTs 直接让我化身为赛博资本家，让 GPT 为我做事。你是否在 ChatGPT 刚出现时就幻想，自己拥有~者~着多个 AI 员工，他们各司其职为你工作；你是否也早已厌烦了，在进行一项辅助任务时要通过提示来告诉 GPT 应该怎么做？
就在周六，OpenAI 悄无声息给 ChatGPT 加了一个新特性 —— mention，这个新特性，被我誉为“AI 群聊”，你终于可以像一个老板一样，在对话里 @ 各种各样的 GPT 来帮你完成你的任务了。
这篇文章就带你一起来了解一下这个新出的“群聊”功能！
Beta 新功能：GPT mentions
刚看到的这个消息的时候，我就第一时间向我提示词群的群友分享了这个讯息。但相信很多群友和我一样，在第一次看到这个小弹窗的时候，并没有明白这个是什么意思。只知道可以使用 @ 来提及一个 GPT。
于是我直接上手尝试了一下，当我我在聊天框中输入 @ 之后出现了如下的画面，这让我不禁感叹，你和 ChatGPT 的对话这不就像一个真的群群聊了吗，你就是群主，你想用的 GPT 就是你的群成员。
这样一来你特定的需求可以要求特定的 GPT 来完成，比如我需要将与 ChatGPT 讨论过的内容生成流程图。
这样一来 GPTs 的使用就会更加的方便！下面根据我的实操测试，我来给大家总结几个限制和有趣的点：
特别注意：
- @ 只能提及使用过的或者 Pin 过的 GPT，并不能在全 GPTs Store 中提及。
- 对话的上下文是共享的，不同的 GPTs 知道之前说了什么
- 单独对话的时候，会把 GPTs 原始的 Instructions 带回来作为新的 System prompt（推测），但是身份始终是 ChatGPT。
这次的“群聊”功能不仅仅代表着 ChatGPT 的工作方式的改变，似乎再告诉大家新的工作方式也将到来！
如何最大化压榨 GPT？：
很多朋友看到这都会想到，如果写一个 GPT 能直接根据我的任务帮我 @ 来让合适的 GPT 完成我的任务，那生产力效率岂不不是直接起飞？但遗憾的是，虽然上下文是共享的，但是由 GPT 来 @ 似乎不能起作用，而且在我们特别注意的第一点中，我们也提到过 @ 只能提及使用过的或者 Pin 过的 GPT，并不能在全 GPTs Store 中提及。
那我们呢还能怎样最大化让 GPT 协作呢？
简单的分享场景是远远不够的，而构建思维可以拆解无限个场景，这里给大家提供两个思维模型：
- 工作流思维
- 团队思维
工作流思维 - 专业化的任务管理
工作流思维，顾名思义，关注于优化和专业化工作流程。每个人在完成任务时都有自己的一套流程，而 GPT 可以在这个过程中扮演关键角色。
例如，在学术研究中，常规工作流可能包括阅读论文和代码复现。这两个过程都可以由专属的 GPT 协助完成，如：AI PDF 和 Grimoire，如此一来论文解读 + 代码复现的工作流就可以在 GPT 帮助下高效完成了。
同理，如果你是一名外文新闻编辑，那么你的工作流就是：翻译 + 改写。在 GPT Store 中，您可以找到专门的翻译和改写工具，从而提高工作效率。总之，工作流思维就是将复杂任务拆分为更小的部分，由不同的 GPT 工具协同完成。
团队思维 - 构建您的虚拟团队
另一种思维方式是团队思维。想象一下，如果您可以利用 GPT 技术，构建一个由不同角色组成的虚拟团队，该有多么惊人？你甚至可以借鉴企业管理的理念，让不同的 GPT 应用承担不同的职责，如 CPO、CFO、甚至投资人。这种方法的关键在于明确您团队中需要哪些角色，并在 GPT Store 挑选 GPT 的过程就像在“招聘”。当组建团队完成后，你就可以在一个对话框里，完成你的大事业了！
就比如这个网友直接组建了自己 CPO、CFO、投资人。
下一步我们的行动应该是什么呢？
相信上面两部分内容，大家已经对这个新的“群聊”功能有了了解，也知道如何最大化协作，那么我们的下一步行动也就变的很明确了：
在 GPT Store 中根据自己的工作流需求，找到合适的 GPT。 GPT Store 中有着 300 多万 + 的 GPT，这无疑是一个巨大的宝库，我们只需要从这庞大的** GPT 人才市场 中挑选适合自己工作内容的 GPT 就可以了。 我们 AI 沃茨团队，也后续会根据我们之前的体验和收集到的资料，给大家提供 GPTs 工作流小册子，帮助大家更快的找到合适且强大的 GPT，欢迎大家加入我们的讨论**
学会创建自己专属的 GPT： 其他人创建的 GPT 可能不能完全符合自己的需要，想要更加适合自己，最好还是自己创建 GPT！ 创建 GPT 不仅仅要靠强大结构化的提示词，同时还要兼顾知识库和提供无限扩展的 action。 这里给大家提供我们之前的两篇文章； （之前 GPTs 的链接） 在我们提示词群，我也给群友分享了 TOP12 的 GPTs 提示词，接下来几期，将按分类分享 TOP12 的 GPTs 提示词给大家借鉴。开发者 Yohei 也分享了他的看法，这对未来大家对 GPT 的开发和使用有着很大的启发！
我意识到的第一件事是，我不必再花费太多精力来外部保存数据。之前我们与其他 GPT 的聊天的过程中我们可能需要设置操作来保存备忘录来方便其他 GPT 的检索，但现在我可以跳过构建这部分了 更普遍地，我现在可以将 GPT 视为可组合的，所以我更倾向于构建许多 GPT，而不是少数具有多种功能的 GPT。（这方面的一个例子可能是构建一个前端专家和后端专家进行编码，而不是构建一个编码代理）* *这个例子的好处是，我可以将指令专门定制，使其在前端编码方面更加出色，而不必担心增加的上下文会使其在后端编码方面变得更糟。**
总结一下就是，GPT 可以共享上下文，我们可以不用再过多关注外部储存来保存数据；我们构建 GPT 的方向，也向着构建专精单一场景的专属 GPT，通过组合协作的方式完成强大的功能。
写在最后
2024 年，人工智能的发展依然没有减速。OpenAI 近期发布了 GPT-4 Turbo 的最新预览版——gpt-4-0125-preview，这一版本重点解决了之前版本中的“懒惰”问题，并显著提升了任务完成度，特别是在代码生成方面的表现更是令人瞩目。更引人关注的是，OpenAI 计划不久后推出集成了视觉功能的 GPT-4 Turbo 正式版。
在这样的背景下，越来越多功能强大的 AI 应用如同雨后春笋般涌现，这无疑为我们带来了前所未有的机遇。因此，让我们一起拥抱这个名叫‘AI’的充满奇迹的少年吧，期待他为我们的日常生活带来更多的便利和惊喜。
💡 有关 GPT 使用上的问题，欢迎在底部评论区留言，一起交流~