CHATGPT是一款智能的聊天机器人，它能够助你完成许多文档的编辑、翻译、咨询等各种工作，下面是使用CHATGPT的详细步骤：

1.打开CHATGPT的网站。

2.在网站的左下方找到一个聊天框，输入你想要完成的任务，例如：翻译一段英语文字。

3.CHATGPT会根据你的输入语句，自动给你回复相关建议，你可以点击它提供的建议或继续输入你的需求。

4.根据CHATGPT提供的建议或你的需求，CHATGPT会开始为你处理任务，比如翻译英语文字。

5.在CHATGPT完成任务后，它会自动给你返回一个结果，你可以查看结果并进行必要的修改。

6.你可以通过CHATGPT与它进行对话，以便更好地控制它的操作。

CHATGPT是一个强大的办公工具，能够帮助你完成很多办公任务，你只要简单地使用它提供的聊天框输入你的需求，CHATGPT就会帮你完成任务。

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2023年伊始，全球科技界的焦点聚集在了一款刚刚发布两个月的产品上，那就是ChatGPT。在短短的时间里，ChatGPT横空出世，如闪电般划破了科技界的夜空，以惊人的速度积累了1亿用户，成为历史上最快达到这一里程碑的产品。

这个由OpenAI开发的大型语言模型在全球掀起了一股热潮，人们纷纷投身其中，体验这款可以生成极具人性化、有趣、且令人惊艳的对话的产品。大模型的热度在全球范围内爆发，人们对于人工智能通用型（AGI）的激情再度燃烧起来，仿佛一扇新世界的大门正在缓缓打开，展现出无限可能。

然而，就像任何好戏都有高潮和低谷，最近几个月，大模型的热度似乎开始出现下滑。曾经热度爆表的搜索趋势开始大幅下降，大模型的热潮似乎在温度计的逐渐下滑中显露出一丝丝冷意。?

确实，ChatGPT的快速崛起极大地推动了大型AI模型的热潮。然而，根据全球知名的网站流量监测公司SimilarWeb的数据显示，ChatGPT的用户增长似乎已经达到了瓶颈。在过去的几个月里，OpenAI的网站访问流量已经出现了稳定的趋势，没有再继续增长。而绝大部分ChatGPT的用户是通过OpenAI网站的网页服务来使用这款产品的。

这一停滞的趋势暗示着，尽管ChatGPT的初期增长速度非常迅速，但现在它的用户增长似乎已经到达了饱和状态。这对于大型AI模型的发展趋势也引发了质疑，因为ChatGPT的用户增长是这股热潮的主要推动力。

对于ChatGPT用户增长放缓的原因，我们可以从日常生活中寻找线索。事实上，尽管ChatGPT在发布初期席卷了全球，引起了公众的广泛关注和热烈讨论，但真正将其整合到日常工作或生活中的用户却并不多。不少人在初次接触后，可能只是偶尔“调戏”一下这个AI，享受它带来的新鲜感，而并未将其转化为实际的工作或生活工具。

（简单做个投票测试一下，之前做个相关测试，但针对techverse用户自己使用情况有明显的偏差，因此这次我们换一种方式，请你用你的观察，来参与测试）?

这种现象或许可以解释ChatGPT用户增长的停滞。在初始阶段，人们对新技术的好奇心和探索欲望会推动产品的快速增长，但当新鲜感消退，且产品无法充分满足日常需求或解决实际问题时，用户增长势必会放缓。这不仅对ChatGPT是个挑战，也对大型AI模型的发展提出了问题：如何将这些高级模型真正融入到人们的日常生活和工作中，发挥其实际价值。

从网络上的ChatGPT相关讨论来看，虽然ChatGPT的技术进步令人印象深刻，但它还无法达到电影《她》中Samantha那样的级别，成为人们生活中的超级助理。同样，虽然它可以生成富有人情味的对话，但要将其作为虚拟男友或女友长期提供情绪价值还显得相当困难。

实际上，ChatGPT的主要用户群体似乎仍然是各类文字工作者以及创作者。他们使用这个工具来撰写文章，设计营销文案，使其成为一种生产力工具。对于这些用户而言，ChatGPT是他们日常工作中的一种高频使用工具。即使对于普通的白领，是否需要日常使用ChatGPT也并不是一个明确的答案。最早推出大模型+文本功能的Notion AI，整体网络讨论热度，也在下降周期。领无数人雀跃的Microsoft Coplito是否会真的被大量使用，还会是一个问题。

(flowgpt的prompt热门榜单）

ChatGPT现在更像是一个专业的工具，而不是一个可以全面服务于日常生活和工作的助手。这可能就是ChatGPT用户增长放缓的原因：它目前的功能范围并未达到大众的广泛需求，因此，随着大众对新鲜感的消退，用户增长开始放缓。

类似的现象在文本到图像（Text-to-Image）的领域也有所出现。2022年，当开源模型Stable Diffusion首次发布时，市场上充满了激动和期待。各种基于生成模型的AI研究犹如火种点燃了Generative AI赛道的热情，就如同现在人们讨论AGI的热烈程度。然而，几个月后，人们发现，虽然文字生成图片的技术颇具革新性，但它并不能实质性地改变普通人的生活。随之而来的是这个领域的热度迅速降温。

然而，这并不意味着文本生成图片的技术没有价值。相反，它已经快速渗透到了与图片相关的各个行业，替代了大量的初级图片设计工作。同时，基于开源生态，它还催生了像ControlNet和LoRa等各种插件，使专业人员能够更好地控制生成结果。

有理由相信ChatGPT也会经历类似的过程。尽管大模型热度的下滑可能会使一部分人放弃对大模型的幻想，但对于那些已经将ChatGPT整合到日常工作的文本工作者来说，他们将继续使用并构建更加丰富的应用生态。大模型的热度可能正在经历它的第一次低谷，但这恰恰可能是大模型应用领域最好的创业时期。