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ChatGPT 怎么用？新手 10 分钟上手指南

本文是《ChatGPT 怎么用？新手 10 分钟上手指南》，面向普通大众、办公白领和学生，帮助用户快速了解并上手使用 ChatGPT。文章首先介绍了 ChatGPT 是什么、能做什么，以及其强大的写作、翻译、查询、学习辅导和办公辅助能力。接着详细说明了注册流程和使用界面，引导用户通过网页版或 App 进入聊天界面开始提问。文中列举了多个实用场景，如写邮件、润色文章、翻译文本、解释知识点、生成PPT大纲等，展示 ChatGPT 如何提升效率。还重点讲解了提问技巧，包括如何明确问题、设置语气格式、分步骤沟通等，以获得更准确的回应。最后，文章对 ChatGPT 免费版、Plus 版、Pro 版、团队版和企业版进行了最新对比，明确不同版本的功能权限、价格和适用人群，提醒用户注意隐私和内容准确性，建议新手从免费版起步，按需升级。整体内容结构清晰、语言通俗，适合新手快速掌握 ChatGPT 的使用方法与最佳实践。

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01-14

ChatGPT 能不能写论文？边界在哪里

ChatGPT 的出现让许多学生好奇：这款强大的 AI 工具究竟能否替代他们撰写学术论文？事实上，ChatGPT 确实可以在学术写作中提供帮助，但它并非万能。学生需要了解其可行的用途与明显的局限，并遵守学术规范，以避免陷入抄袭或学术不端的风险。本篇文章将围绕 ChatGPT 在论文写作中的作用、限制、机构与期刊的相关规定，以及如何正确地使用 ChatGPT 辅助写作等方面展开讨论。

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01-07

Gemini 虽好，但真的没必要着急放弃 ChatGPT

Gemini 在某些高阶场景下确实很强，尤其是在精巧提示词和结构化任务中，深受高级用户喜爱。但这并不意味着普通用户需要立刻放弃 ChatGPT。对大多数人来说，真正重要的是一个工具能否稳定、高效地完成日常事务，而不是在极限能力上领先多少。哪怕都是大语言模型，不同平台在用法、工作流和迁移成本上的差异都真实存在。普通用户也正在从盲目追随“高手推荐”，转向基于自身日常体验做选择。Gemini 的 nano banana 在设计领域是神器，但在高频文字与日常表达上，ChatGPT 依然是更顺手、更稳妥的选择。多模型并行，而非仓促站队，才是当下更理性的使用方式。

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01-06

我每天用 ChatGPT 做的 5 件小事

很多人把 ChatGPT 想成“效率工具”或“生产力神器”，但对我来说，它真正有用的地方，反而是在一些很小、很日常的事情上：帮我判断新闻靠不靠谱，写完那些不得不写却没什么意义的文字，看看每天吃得健不健康，甚至在一天结束时帮我把零碎的生活整理一下。不是改变人生，而是托住日常。这篇文章记录了我每天用 ChatGPT 做的 5 件小事，一个普通人的使用方式。

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01-03

如何使用 Google 的 AI 编程工具 AntiGravity：独立开发者的新时代武器

在 2025 年生成式 AI 全面进入生产力工具的背景下，Google 推出了新一代 AI 编程工具 AntiGravity。如果说 Gemini 3 是底层大模型能力的集大成者，那么 AntiGravity 则是其在开发者领域的「超级应用层」——一个真正能读懂整个项目、自动创建文件、执行命令、运行与调试程序，并通过对话持续完善应用的 AI 工程师。文章系统性地介绍了 AntiGravity 的定位、核心能力与实际工作方式：它融合了自然语言对话、IDE 编辑、文件系统理解、命令行执行和多模型协作（Gemini 3 Pro / Flash / Codex），使得不会写代码的人也能做出应用，而有经验的开发者效率可提升 10–50 倍。通过一个 2 分钟创建 ToDo App 的实战示例，作者展示了 AntiGravity 如何从一句需求出发，自动生成完整项目结构、SwiftUI 界面、数据模型、逻辑连接，并在报错时自行调试修复。与 ChatGPT 或 GitHub Copilot 相比，AntiGravity 的本质差异在于：它不仅“给建议”，而是真正“把活干完”。文章最后指出，AntiGravity 代表的是一种全新的软件生产模式：人类负责定义需求与判断方向，AI 负责实现、测试、修复与迭代。对于独立开发者、产品经理、设计师和内容创作者而言，学习 AntiGravity，等同于学习未来两年的主流开发方式。

AntiGravity , Gemini 3 , AI 编程 , 生成式 AI , 软件开发 , 独立开发者 , iOS 开发 , SwiftUI , 无代码开发 , AI IDE

01-03

一个人如何在两小时内做出三个 iOS APP？｜AntiGravity + Gemini 3 实战完整记录

这篇文章通过一次完整、真实录屏的实战，展示了 AI 时代 iOS 开发方式的根本性变化。作者使用 AntiGravity + Gemini 3 + ChatGPT，从空白目录出发，在约一小时内连续完成了三个可运行、可使用的 iOS 应用，且全程未手写一行 Swift 代码。三个示例应用分别是： • ToDo APP：由 AI 自动生成项目结构、数据模型、UI 与本地持久化，开发过程完全基于自然语言需求描述。 • 记账 APP：在基础记账功能之上，引入 AI 语音与图片识别，实现“开口即记账”“图片即入账”的低负担交互体验。 • 日记 APP：结合多图与文字输入，由 AI 自动生成具有日式手帐风格的成品图片，可直接用于社交分享。文章强调，AI 已不再只是“帮你写代码”的工具，而是正在重构整个软件开发流程：开发者的核心角色从“代码执行者”转变为产品设计者、需求描述者与 AI 的指挥者。面对报错与调试，开发者只需将问题交给 AI 处理，而无需深入底层细节。最终，文章给出一个清晰结论：未来的独立开发者，未必是全栈工程师，但一定是会与 AI 高效协作的人。

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社区动态

行业快讯

CNBC 的《The China Connection》时事通讯：中国人工智能竞赛进入新阶段

2026-03-30 23:03:38

中国公司正在专注于特定行业的人工智能，以推动收入增长，超越 DeepSeek 等通用大语言模型。阿里巴巴正在与美国人工智能模型合作，通过其 Accio Work 平台处理全球法律和财务问题。MagicPen Bio 是一家生产夜光植物的初创公司，计划在美国和中东建立合作伙伴关系进行本地销售，今年的全球收入目标为 2894 万美元。中国正在中关村论坛等活动中促进知识产权交易，机器人初创公司也强调了专门的人工智能训练数据收集。

人工智能繁荣的游戏计划

2026-03-30 22:27:37

2015 年，托雷·格雷佩尔 (Thore Graepel) 在加入 Google DeepMind 的第一天就输给了 DeepMind 开发的程序 AlphaGo，这是超级智能在围棋比赛中首次击败人类。次年，AlphaGo 击败了当时被认为是世界上最好棋手的李世石。这一事件标志着人工智能的转折点，特别是在像 ChatGPT 这样的生成模型中。AlphaGo 使用的方法——通过强化学习配对算法来提议和判断棋步——启发了大型语言系统中当前的推理模型。然而，尽管这些进步意义重大，但灌输通用智能的挑战仍然艰巨。国际象棋和围棋提供了关于人工智能如何补充人类努力而不是完全取代人类的见解，有可能在不完全自动化人类角色的情况下彻底改变科学发现和经济实践。

Coatue 前合伙人为企业 AI 代理初创公司筹集了 6500 万美元巨额种子资金 |TechCrunch

2026-03-30 21:53:09

Sycamore 是一家专注于企业人工智能代理编排的初创公司，已获得由 Coatue 和 Lightspeed 领投的 6500 万美元种子轮融资。该公司的创始人 Sri Viswanath 带来了之前在 Sun Microsystems、VMware、Groupon 和 Atlassian 任职的丰富经验。Sycamore 的目标是构建一个涵盖编码和后端基础设施的代理编排层，而不是单一用途的产品。尽管投资巨大，但这家初创公司仍面临着来自 Maisa AI、Isara、Airia、Port、OpenAI 的 Frontier、Anthropic 的 Cowork、Microsoft Azure Foundry 和 AWS Amazon Bedrock AgentCore 等众多竞争对手的激烈竞争。

索拉的崩溃留下了这个疯狂的人工智能时刻

2026-03-30 21:11:50

新一季的《卷土重来》引入了人工智能作为剧情装置，凸显了机器取代人类作家的潜力。这一主题反映了娱乐行业内关于人工智能对创意工作和生产流程的影响的持续争论。虽然有些人认为人工智能对创造力和工作保障构成威胁，但另一些人则将其视为民主化内容创作和降低成本的工具。人工智能在行业中的角色的模糊性反映了创意人员在技术变革和企业压力下面临的更广泛的不确定性。

随着越来越多的美国人采用人工智能工具，越来越少的人表示他们可以相信结果 |TechCrunch

2026-03-30 20:24:53

昆尼皮亚克大学的一项民意调查显示，尽管美国人对人工智能 (AI) 的采用率不断上升，但公众对该技术的信任度仍然很低。超过 75% 的受访者表示对人工智能缺乏信任，只有 21% 的受访者表示一致信任。尽管存在这种不信任，人工智能工具用于研究和数据分析等任务的使用仍在增加。人们普遍担心人工智能会导致工作岗位流失，70% 的人预计人工智能的进步会导致工作机会减少。此外，人们对人工智能未来对社会的影响感到非常担忧，尽管大多数人认为这不会影响他们的个人工作。广泛的不信任还延伸到企业和政府对人工智能技术的透明度和监管。