Chatgpt
ChatGPT，OpenAI 旗下的旗舰 AI 助手，可通过网页与移动端访问，支持自然对话、内容创作、分析与任务自动化。
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收藏Turnfeed——ChatGPT 内的社交动态流
ChatGPT 推出 Turnfeed 社交动态流，用户可浏览帖子、查看完整对话并发现他人，连接后可发帖、回复、点赞和关注。ChatGPT 可能向该应用共享相关聊天记录和记忆以提供上下文，数据使用受其条款和隐私政策约束。 
陶哲轩关于雅可比猜想反例的ChatGPT对话记录
整理了一段与ChatGPT关于雅可比猜想反例的对话，展示了如何通过多项式同构构造Keller映射，并验证其与经典反例在坐标变换下的等价性。内容涉及大量代数推导和符号计算验证。
特里·陶关于雅可比猜想的ChatGPT专题讲座
整理了一段与ChatGPT关于雅可比猜想反例的对话，展示了如何通过多项式同构构造Keller映射，并验证其与经典反例在坐标变换下的等价性。内容涉及大量代数推导和符号计算验证。
ChatGPT is finally good for frequent travelers
If you’re like me, you thought this should have been a solved problem around the GPT3.5 era. Here we are with 5.6 sol and AI still babbles on with irrelevant travel advice.The missing piece has been t...
NotebookLM style mindmap inside ChatGPT
I tried to make it look and feel similar to NotebookLM but inside ChatGPT
使用Visual Basic编写GUI界面以追踪IP地址
这是一篇由AI生成的教程，指导如何使用Visual Basic.NET和Windows Forms创建一个简单的IP地址查询工具。文章提供了具体的UI布局建议、核心代码实现（调用获取地理位置和ISP信息）以及必要的NuGet包安装步骤。内容属于基础编程教学，缺乏深度技术见解或争议性话题，主要面向初学者。
问 ChatGPT 如何从磁盘恢复数据，它回答“运行 wipefs”
文章记录了向 ChatGPT 询问磁盘数据恢复方法的过程。ChatGPT 建议首先尝试恢复分区表，推荐使用 TestDisk 等工具扫描 ext4 签名。如果分区表丢失，可以通过搜索特定的超级块魔数（如 0xEF53）来定位文件系统。此外，还提到了使用 blkid 和 wipefs 命令检测文件系统，以及在拥有磁盘镜像时通过手动挂载和 e2fsck 进行恢复的步骤。核心观点是对于大多数情况，TestDisk 能有效恢复因分区表丢失导致的 ext4 数据问题。
利用 ChatGPT 插件免费生成 AI 内容的独立网址
介绍了一个名为 Boomurl 的 ChatGPT GPT 插件。该工具允许用户通过对话生成静态网站代码，并自动分配一个免费的 HTTPS 域名进行发布。流程包括获取用户邮箱、验证代码以及发布 HTML/CSS/JS 文件。这展示了如何利用 GPT 构建简单的开发者工具，解决静态网站部署门槛问题。 
用免费的GPT在15分钟内验证实体产品创意
文章介绍了一个名为“Product Idea Validator”的免费ChatGPT自定义智能体（GPT）。该工具旨在帮助开发者或创业者在15分钟内快速验证实体产品创意的可行性。通过结构化流程，它能自动生成定制化的项目简报、设计规范、风险分析以及上市计划。这属于一种利用AI辅助早期产品构思和规划的工具分享，适合对快速原型设计和产品管理感兴趣的人群。
Subligence：为LLM“智能”提出的一个新造词
文章记录了用户与ChatGPT探讨为LLM智能创造新词的过程。用户从拉丁词根出发，最终确定使用“Subligence”一词，意为低于人类理性的、机器或系统层面的辨别与适应能力。这反映了当前科技界对AI智能本质的一种哲学思考，即区分真正的理解与模拟的智能响应。
迁移至 Codex：一键导入设置，无缝切换工作流
这是一篇官方功能引导文章，介绍如何将 ChatGPT 的设置迁移到新的 Codex 应用中。内容主要包含三个步骤：下载应用、导入配置、恢复工作。虽然提供了具体的操作指引，但缺乏技术深度、个人观点或行业洞察，属于典型的机构任务式发文。 
OpenAI 发布企业级 AI 助手 Codex for Work
OpenAI 推出面向团队和企业的 AI 助手 Codex for Work。该工具旨在自动化处理重复性工作，如整理文档、生成周报、分析问卷反馈及起草邮件等。核心卖点包括：基于现有工作流（如日历、Slack、Google Sheets）自动搜集数据并生成结果；强调人在回路（human-in-the-loop），在执行操作前需获得用户许可；提供针对企业场景的定价方案。整体定位为提升团队协作效率的生产力工具。
GPT 甚至无法正确地数豆子
文章通过一个具体的交互案例，展示了 ChatGPT 在处理视觉计数任务时的局限性。用户要求生成一张包含一百个随机分布豆子的图片，并给每个豆子标上序号和连线。ChatGPT 生成的图片在编号顺序和连线上出现了错误，随后承认了错误并建议采用程序化方式而非依赖图像生成模型来确保准确性。这反映了当前多模态大模型在精确空间推理和细粒度视觉任务上的不足，以及从生成式向程序辅助混合模式的演进趋势。