GPTs neste trekk: GPT-5 nærmer seg, AI-verktøy blomstrer, valgstrategier og unngåelsesguider\n\nUtviklingen innen kunstig intelligens går raskt, og OpenAI's GPT-serie av modeller er utvilsomt ledende. Nylig har diskusjonen rundt GPT vært usedvanlig aktiv på X/Twitter, fra den kommende GPT-5 til fremveksten av ulike AI-verktøy, og refleksjoner over manglene ved eksisterende modeller, som alle gjenspeiler folks forventninger og bekymringer om AI. Denne artikkelen vil, basert på disse diskusjonene, dykke ned i de siste utviklingene innen GPT, og gi praktiske AI-verktøyvalgstrategier og unngåelsesguider for å hjelpe utviklere og brukere med å bedre utnytte AI for å styrke arbeid og liv.\n\n## GPT-5: En kommende revolusjon?\n\nSom det fremgår av @@LanYunfeng64s tweet, ser det ut til at GPT-5 er klar til å bli lansert. Selv om OpenAI offisielt ikke har offentliggjort spesifikk informasjon, florerer det med rykter og spekulasjoner. Utgivelsen av GPT-5 vil utvilsomt være en stor oppgradering innen AI, og folk forventer at den vil gjøre gjennombrudd på følgende områder:\n\n* Sterkere resonneringsevne og kontekstforståelse: @@Sider_JPs tweet antyder at GPT-5 vil ha betydelige forbedringer i kontekstforståelse, og vil være bedre i stand til å forstå lange samtaler og opprettholde konsistens. Dette vil løse problemet med at den nåværende GPT-modellen blir | Område | Verktøyanbefalinger | Modell | Merknader |

| -------- | --------------------------------------------------------- | ----------- | --------------------------------------------------------------------- | | Forskning | ChatGPT, YouChat, Abacus, Perplexity, Copilot, Gemini | GPT-4, Gemini | For informasjonsinnhenting, spørsmålsbesvarelse, litteraturgjennomgang osv. | | Bilde | Higgsfield AI Soul, GPT-4o, Midjourney, Grok | GPT-4, Grok | For bildegenerering, bilderedigering, bildestilkonvertering osv. | | Effektivitet | Gamma, Grok 3, Perplexity AI, Gemini 2.5 Flash | Gemini, Grok | For automatisering av oppgaver, forbedring av arbeidseffektivitet osv. | | Skriving | Jasper, Jenny AI, Textblaze, Quillbot | GPT-4 | For artikkelutkast, grammatikksjekk, finpussing osv. | | Læring | Mindgrasp, TutorAI, Map This, MathGPTPro, YouLearn | GPT-4 | For personlig tilpasset læring, kunnskapskartlegging osv. | | Nettstedsutvikling | Typedream, Framer, Durable, Softr, 10Web | GPT-5 (forventet) | For rask opprettelse av nettsteder, uten programmeringskunnskaper. @@Sider_AI hevder å kunne bruke GPT-5 til å lage nettsteder. |

Veiledning for å unngå fallgruver ved bruk av AI-verktøy

Selv om AI-verktøy er kraftige, er det noen ting du bør være oppmerksom på for å unngå fallgruver:

1. Modellhallusinasjon (Hallucination): AI-modeller kan noen ganger generere usann informasjon, dette kalles ## Fremtiden for åpen kildekode?\n\n@@Sider_JP nevnte at OpenAI har lansert sin første åpen kildekode-modell på 5 år, gpt-oss-120b og gpt-oss-20b, noe som utvilsomt er et viktig signal. Åpen kildekode-modeller kan fremme popularisering og utvikling av AI-teknologi, redusere terskelen for bruk, og samtidig gi større transparens og kontroll. Men åpen kildekode betyr også økt sikkerhetsrisiko og risiko for misbruk, og det krever felles innsats fra fellesskapet for å opprettholde en sunn utvikling av økosystemet for åpen kildekode.\n\n## Kontroversen rundt GPT-4o\n\n@@SaveGPT4o har startet kampanjene #keep4o og #BringBack4o, og oppfordrer OpenAI til å beholde GPT-4o. Dette gjenspeiler brukernes emosjonelle avhengighet av eksisterende modeller og misnøye med nedgradering av tjenester. Når OpenAI justerer modellstrategien sin, må de ta hensyn til brukernes følelser og gi rimelige forklaringer og alternative løsninger.\n\n## Ytelsesgradering og kostnadseffektivitet\n\n@@Eduardopto ga en liste over AI-modellgradering, og delte modellene inn i budsjett-, mellomklasse- og high-end-modeller, og påpekte at for de fleste utviklere er mellomklasse-modeller (som Claude Sonnet 4.6 og GPT-4o) det beste valget. Dette minner oss om at når vi velger AI-modeller, må vi vurdere ytelse og kostnader samlet, og velge modellen som best passer våre behov.\n\n## Hvordan bruke GPT godt: Viktigheten av prompt engineering\n\n@@Johny3oi og @@anu_youraiwoman understreket begge viktigheten av prompt engineering. Gode prompter kan veilede AI-modellen til å generere mer nøyaktige og behovstilpassede resultater. De delte begge et stort antall GPT-4 prompt-ressurser. Prompt engineering er en kunst som krever kontinuerlig læring og praksis for å mestre.\n\n## Elon Musks Grok-demonstrasjon\n\n@@elonmusk demonstrerte Groks fordeler når det gjelder å hente sanntidsinformasjon, noe som også fremhevet den differensierte konkurransen mellom forskjellige modeller i spesifikke områder.\n\n## KonklusjonDiskusjonen rundt GPT reflekterer den blomstrende utviklingen og mulighetene, samt utfordringene, i AI-feltet. Den kommende GPT-5 er etterlengtet, men det er også nødvendig å være oppmerksom på manglene og potensielle risikoer ved eksisterende modeller. Når du velger og bruker AI-verktøy, må du tydeliggjøre behovene dine, vurdere modellens evner, følge med på brukervurderinger, prøve gratis prøveversjoner og være oppmerksom på å unngå modellhallusinasjoner, dataskjevhet, personvernbrudd og andre problemer. Prompt engineering er nøkkelen til å forbedre effekten av AI-modeller, og det krever kontinuerlig læring og praksis. Utviklingen av åpen kildekode-modeller vil fremme populariseringen og innovasjonen av AI-teknologi, men det er også nødvendig å være oppmerksom på sikkerhetsrisikoer og risiko for misbruk. Bare ved å se rasjonelt på AI kan vi bedre bruke AI til å styrke arbeid og liv.