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广告人变代码人？我的 Python 学习实录

我从完全不懂代码，到做出自己的 chatbot，并自动化处理 450+ 篇博客数据。这里是 Python 如何打开我之前没意识到的新可能。

我只问了像“tell me something interesting”这种模糊问题，它就立刻给出有洞察的 Treasury 数据图表——这些图我以前手工要花很久才能做出来。

在几乎零编程基础下，我把 chatGPT 当成教练，从头做出了一个可运行的 chatbot——没有评判，只有真正能执行的分步指导。

ChatGPT 不只是回答了我的技术问题：它先浏览了我的网站，再按“非技术用户”方式给步骤，最后还帮我验证我有没有做对。

仅仅三个月，全球主要搜索引擎都已整合 AI 对话能力；加上 ChatGPT 的联网与插件上线，SEO 的游戏规则正在快速重写。

我尝试梳理 AI 如何影响全球权力格局：从 2030 AI 强国竞争到军事、劳动力与供应链风险，这场竞赛为什么会影响每个国家。

我让 GPT-4 先批评我的文章，再按它自己的批评重写一版。结果是：可读性确实更强，但关键细节和行业上下文明显被稀释。

微软正在加速把大模型嵌入 Office 365；与此同时，GPT-4 技术报告已明确列出一系列系统性风险。能力跃迁与治理速度之间的张力，正在成为核心问题。

我让 GPT-4 与 GPT-3.5 用同一提示词总结 Ray Dalio 对 SVB 的文章。两者都能做对主线，但在结构、细节与可读性上，差距比我预期更明显。

两篇有影响力文章对中美 AI 领先地位给出相反结论，但它们比较的样本与方法完全不同。争议本质不是“谁撒谎”，而是“谁在测量什么”。

我们花了几天尝试把女儿的故事做成 AI 插画书，却卡在“角色跨场景一致性”这个核心问题。单图好生成，连续叙事仍很难。

Bing+OpenAI 与 Bard 把搜索带入对话时代后，广告库存、竞价结构与自然流量分配都可能被重写；但短期方向仍存在高不确定性。