OpenAI 官方上线桌面端 ChatGPT 安装包，可以免费白嫖GPT-4o模型了

ChatGPT 桌面端安装程序已经是好久的新闻了，但是针对安装程序，官方一直没有释放最新的安装包，这不最近 OpenAI 官方直接在界面上线了桌面端安装包。

现在进入 OpenAI 的，映入眼帘的便是这个桌面端应用程序的新闻。但是目前仅仅支持 Mac 操作系统，其他操作系统的小伙伴需要等等了。

本次上线的 Mac 端安装包需要升级自己的电脑系统到macOS14.0 以上，这是要强制升级操作系统的节奏呀。

本次上线的桌面版本 ChatGPT 可以在 Mac 电脑任意界面使用快捷键 option空格唤醒 ChatGPT 聊天界面（直接代替了 Mac 的 command空格的聚焦搜索了）。且支持最新的GPTo4模型，不仅支持文字的输入，且支持图片，文件的上传，当然也可以像官方发布会那样来直接语音聊天。

输入一张图片，ChatGPT 可以直接自动识别出来图片中的文字，并根据输入需要提供相应的回答。

在官方演示的视频中，输入了一张代码图片，提示代码运行太慢，然后 ChatGPT 成功识别出了图片中的代码，并给出了代码改善建议，这后期代码 bug 也太省时间了。

不仅可以给 ChatGPT 输入图片，还可以直接输入文档，并根据文档内容实时回答聊天内容。

除此之外，还可以在任何界面，选择对应的文字，使用快捷键直接跟 ChatGPT 沟通，此 Mac 端的应用程序感觉直接合成到了 macOS 里面，操作简直不要太方便，有 Mac 的小伙伴，可以升级一下自己的操作系统版本，体验 ChatGPT 的桌面端了。

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

恭喜你，如果学到这里，你基本可以到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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