家具买得放心，长期宣传保障
家具买得放心，长期宣传保障
家具是每个人家庭中不可或缺的一部分，对于购买家具来说，买得放心是最基本的要求。然而，在市面上，各种品牌和类型的家具琳琅满目，如何才能买得放心呢？本文将从四个方面对家具买得放心、长期宣传保障的问题进行详细阐述。
第一方面：品牌的影响
品牌是购买家具时最重要的参考因素之一，因为品牌的背书通常代表着品质的保障。消费者可以通过网络资源了解各个品牌家具的情况，了解品牌的历史、品牌的实力和品牌的口碑。选购知名品牌的家具，不仅具备了良好的品质保障，而且具备了售后服务保障。同时，还可以根据家具的使用情况，比较不同品牌家具的细节差异，选择更合适的。
家具品牌在市场上的影响也是随着时间的推移而增加的。如果一个家具品牌在市场上经营时间长、口碑好，消费者购买时会更有信心。同时，这些品牌会通过不断的宣传保障，使消费者能够更多地了解到品牌的优势和服务。
第二方面：材料的重要性
除了品牌的影响，材料的选择也是购买家具时需要重点考虑的因素。家具的材料通常是木质、石质、金属、玻璃、塑料等，而这些材料的品质、质量、耐久度、颜色、纹理等都会影响家具的质量和价值。因此，在选择家具时，消费者需要了解不同材料的优劣，并选择适合自己的。
在实际购买中，消费者可以通过观察、触摸、嗅闻等方式判断材料的好坏。同时，一些知名品牌还会在宣传中强调家具材料的优势，帮助消费者更好地了解家具材料的相关知识，进而选择到更满意的产品。
第三方面：售后服务的保障
在购买家具中，售后服务也是一个很重要的考量因素。家具在使用过程中，难免会遇到一些问题，如果售后服务不能及时受理和解决，将会带来很多不便。因此，消费者需要选择那些提供有保障的售后服务的家具品牌。
对于消费者而言，了解售后服务的具体内容很重要。比如，购买家具后，品牌是否提供免费送货和安装服务。使用过程中，是否有专业人员进行维修、保养和更换零部件的服务等等。同时，也需要注意售后服务的时效性和保障范围，这都是购买家具时需要了解的内容。
第四方面：价格的合理性
最后一个方面是价格的合理性。在选择家具时，消费者需要考虑价格与性价比的关系。如果家具的价格过高，与其性价比不符，那么就会使消费者失去购买的积极性。选购家具时，消费者需要了解市场价格的范围、不同品牌家具的价格差异和家具的实际使用寿命，进而选择出合理的价格。
同时，消费者也可以在网络资源中了解到品牌家具的促销活动和打折信息。不过要注意的是，不要只看价格，而忽视了家具的质量和售后服务保障，否则会给自己带来不必要的麻烦。
总结归纳
以上内容分别从品牌、材料、售后服务和价格四个方面对家具买得放心、长期宣传保障的问题进行了详细的阐述。首先，品牌是购买家具时最重要的参考因素之一，消费者可以通过网络资源了解各个品牌家具的情况，选购知名品牌的家具，具备了售后服务保障。其次，材料的选择也是购买家具时需要重点考虑的因素。家具材料的优劣会影响家具的质量和价值。第三，家具的售后服务也需要考虑。对于消费者而言，了解售后服务的具体内容很重要。最后，价格的合理性也是影响购买决策的一个因素。消费者需要了解市场价格的范围、不同品牌家具的价格差异和家具的实际使用寿命，进而选择出合理的价格。
问答话题
问题一：如何选择合适的家具品牌？
选择合适的家具品牌需要考虑品牌的历史、品牌的实力和品牌的口碑。消费者可以通过网络资源了解各个品牌家具的情况，了解品牌的优势和服务。同时，知名品牌也会在宣传中强调家具材料的优势和售后服务的具体内容，帮助消费者更好地了解不同品牌家具的差异，进而选择到更满意的产品。
问题二：售后服务是否很重要？
售后服务是购买家具时需要重点考虑的因素。家具在使用过程中，难免会遇到一些问题，如果售后服务不能及时受理和解决，将会带来很多不便。因此，消费者需要选择那些提供有保障的售后服务的家具品牌。消费者也可以在网络资源中了解到品牌家具的售后服务的时效性和保障范围，进而选择到更合适的家具品牌。
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而(er)且，这种影响几乎(hu)橫(heng)跨(kua)所有行(xing)业。學(xue)歷(li)越(yue)高(gao)，收(shou)入(ru)越高，「白领」做(zuo)的工作AI越擅(shan)長(chang)，意(yi)味(wei)著(zhe)被AI取(qu)代的可(ke)能(neng)性(xing)更(geng)大。 那(na)么有AI無(wu)法(fa)替(ti)代的工作嗎(ma)？有！ OpenAI還(hai)列(lie)出了不(bu)被AI影响的34大「铁饭碗」，告诉藍(lan)领这些(xie)人妳(ni)們(men)是「安(an)全(quan)的」。 其(qi)中就包(bao)括(kuo)洗(xi)碗工、酒(jiu)保、水(shui)管(guan)工、綠(lv)化工。 圖(tu)源(yuan)：未(wei)盡(jin)研究 細(xi)數(shu)一遍(bian)34大铁饭碗后，看来宇(yu)宙(zhou)尽頭(tou)是编制(zhi)也(ye)不好(hao)使(shi)了。 掙(zheng)得(de)越多(duo)越危險(xian)？ GPT会影响大多数人類(lei)的工作，敢(gan)下(xia)这個(ge)結(jie)论，是誰(shui)給(gei)OpenAI的自信(xin)？ 论文首(shou)先(xian)獻(xian)上了從(cong)GPT-3.5到GPT-4的性能躍(yue)遷(qian)图，讓(rang)大家(jia)看看大模(mo)型(xing)的发展(zhan)速(su)度（把(ba)GPT-4技术报告搬(ban)過(guo)来了）： 在各(ge)种專(zhuan)业測(ce)試(shi)和(he)学术基(ji)準(zhun)上，GPT-4的表(biao)現(xian)与人类水平(ping)相(xiang)當(dang)。 在各大考(kao)试包括GRE几乎取得了滿(man)分(fen)成(cheng)績(ji)，横掃(sao)各种benchmark。 这么一看，取代你不是没道理(li)。于是，OpenAI便(bian)下了一个定(ding)義(yi)。 最(zui)新论文中，OpenAI直接把GPTs称作general-purpose technologies (GPTs)，簡(jian)之(zhi)GPTs是通用技术。 通用技术是指(zhi)满足(zu)三(san)个核(he)心(xin)標(biao)准的技术——在时間(jian)上持(chi)續(xu)改(gai)進(jin)、在經(jing)濟(ji)中普(pu)遍存(cun)在、並(bing)能產(chan)生(sheng)相關(guan)創(chuang)新的技术。 毫(hao)无疑(yi)問(wen)，隨(sui)着时间的推移(yi)，GPT在不斷(duan)改进，因(yin)此满足了第(di)一个标准。 研究人员在论文中表示(shi)，另(ling)外(wai)兩(liang)个标准也在逐(zhu)步(bu)实现。早(zao)期(qi)的定性證(zheng)據(ju)表明(ming)，LLM的采(cai)用和使用正(zheng)在日(ri)益(yi)普及(ji)。 接下来，让我(wo)们先看一波(bo)论文结论。 最容(rong)易(yi)受到LLM影响的職(zhi)业有：报稅(shui)员、口(kou)譯(yi)员和筆(bi)译员、調(tiao)查(zha)研究人员、校(xiao)对和抄(chao)寫(xie)员、作家。 其中，暴(bao)露(lu)率(lv)100%的工作包括数学家、报税员、量(liang)化金(jin)融(rong)分析(xi)師(shi)、作家、網(wang)絡(luo)和数字(zi)界(jie)面(mian)設(she)計(ji)师。 甚(shen)至还有區(qu)塊(kuai)鏈(lian)工程师。 開(kai)篇(pian)曾(zeng)列出了完(wan)全不受LLM影响的职业：主(zhu)要是體(ti)力(li)勞(lao)动者(zhe)。 这恰(qia)恰与莫(mo)拉(la)維(wei)克(ke)悖(bei)论非(fei)常(chang)一致(zhi)，即(ji)能夠(gou)可靠(kao)地实现多数体力劳动自动化的机器(qi)人技术还需(xu)要許(xu)多年(nian)。 那么究竟(jing)如(ru)何(he)定义这个「暴露率」？ 论文称，暴露百(bai)分比(bi)表示訪(fang)问GPT，或GPT驅(qu)动的系(xi)統(tong)，是否(fou)会使人类執(zhi)行一項(xiang)任务所需的时间減(jian)少至少50%。 当然(ran)了，OpenAI也表示，以(yi)上工作的任务并不一定能够完全由(you)GPT自动化。 將(jiang)人类評(ping)分 (x 軸(zhou)) 和GPT-4评分 (y 轴) 用函(han)数表示，顯(xian)示了按(an)职业劃(hua)分的GPT暴露程度的高度一致性。 论文还指出，薪(xin)酬(chou)越高，被LLM自动化的机会越高。不过好消(xiao)息(xi)是，那些需要科(ke)学和批(pi)判(pan)思(si)维能力的工作暴露率較(jiao)低(di)。 具(ju)体的線(xian)性关系如下图，下面雙(shuang)散(san)點(dian)图描(miao)繪(hui)了人类评估(gu)者和GPT-4评估的各种职业在LLMs的暴露。 这些图将GPT暴露風(feng)险的职业，与职业就业人数的对数、和职业年薪中位数的对数进行了比较。 雖(sui)然存在一些差(cha)異(yi)，但(dan)人类和GPT-4评估表明，工資(zi)较高的职业往(wang)往受到LLMs的影响。 按工作区域(yu)划分，那些擁(yong)有学士(shi)学位或更高学位的人，比没有学士学位的人更容易接觸(chu)到GPT。 以上表格(ge)中的数字是怎(zen)么来的，论文作者定义了4个級(ji)別(bie)的 「暴露评分标准」。 E0：没有暴露。比如，需要高度人際(ji)互(hu)动的任务，精(jing)確(que)测量，詳(xiang)细審(shen)查視(shi)覺(jiao)效(xiao)果(guo)，体力劳动等(deng)。 E1：直接暴露，使用LLM可以将完成任务的时间至少减少一半(ban)。 E2：通过由LLM驱动的應(ying)用程序(xu)至少减少一半的工作量。 E3：鑒(jian)于图像能力的暴露，与E2相似(si)，但需要多模態(tai)的GPT-4与视觉API。 网友(you)：看完论文，我就知(zhi)道还是得洗盤(pan)子(zi)！ 英(ying)偉(wei)達(da)科学家Jim Fan发文，呼(hu)籲(xu)大家正视这个「房(fang)间裏(li)的大象(xiang)」——LLM会接管我们的工作吗？ 还有网友发出了靈(ling)魂(hun)拷(kao)问： 「在过去(qu)的10年里，我相信人工智能能把人类从不需要腦(nao)里的任务中解(jie)放(fang)出来，并推动世(shi)界走(zou)向(xiang)一个更有创造(zao)力的未来。 然而，随着Stable Diffusio等模型的出现，藝(yi)术家也被淘(tao)汰(tai)了。 如果人类的邏(luo)辑和创造力可以被取代，你認(ren)為(wei)会留(liu)下什(shen)么工作？」 語(yu)言(yan)的局(ju)限(xian)，是我世界的局限。 有网友總(zong)结道，这篇文章(zhang)揭(jie)示了可怕(pa)的冰(bing)山(shan)一角(jiao)：LLM帶(dai)给我们的威(wei)脅(xie)和沖(chong)擊(ji)，絕(jue)大部分还在海(hai)平面之下，根(gen)本(ben)不曾显现呢(ne)。 John Carmack近(jin)日发推表示自己(ji)收到了私(si)信，希(xi)望(wang)他(ta)的回(hui)答(da)能让每(mei)个人都能看到。 私信的学生主要闡(chan)述(shu)了自己的擔(dan)憂(you)：（这或许是当下许多童(tong)鞋(xie)们內(nei)心深(shen)處(chu)的问題(ti)） 我对计算(suan)机科学（特(te)别是軟(ruan)件(jian)工程）非常熱(re)衷(zhong)，想在这个领域追(zhui)求(qiu)职业发展。但是我不得不担心人工智能的发展（如GPT-4），这样的話(hua)未来编程工作还会存在吗。我知道很(hen)難(nan)預(yu)测未来10-15年的情(qing)況(kuang)，但我主要担心的是，我可能努(nu)力了这么多，都是白費(fei)，Al最終(zhong)会淘汰我未来的工作。您(nin)有什么想法吗？ Carmack回答道，你需要为工作搭(da)建(jian)完整(zheng)的「产品(pin)技能」，并使用最好的工具。今(jin)天可能是手(shou)写代碼(ma)，但以后可能会有Al輔(fu)助(zhu)，你会越来越好。 软件只(zhi)是幫(bang)助人们完成一些事(shi)情的工具，许多程序员从未理解这一点。把註(zhu)意力放在所交(jiao)付(fu)的價(jia)值(zhi)上，不要过度关注工具的具体细節(jie)。 外媒(mei)称，OpenAI这份(fen)论文，可能有些危言聳(song)聽(ting)的成分。 因为OpenAI在自吹(chui)自家的GPT，得把它(ta)描绘成顛(dian)覆(fu)行业和自动化任务的工具，好让雇(gu)主开始(shi)利(li)用它降(jiang)低成本。 甚至有网友称，这篇论文基本上是没有意义的，因为它没有为其预测提(ti)出时限。 在最近ABC NEWS的一次(ci)采访中，Sam Altman曾表示，「ChatGPT应該(gai)被视为一种工具，而不是任何工作的替代品。」 他解釋(shi)道，人类通过不断適(shi)应不同类型的技术，已(yi)经一次又(you)一次地证明了这一点。人类的创造力是无限的，我们能够创造新的工作，找(zhao)到新的事情做。 然而，最諷(feng)刺(ci)的是，OpenAI现在正把GPT作为一种通用技术出售(shou)。 2017年10月(yue)，《紐(niu)约客(ke)》封(feng)面文章「人类未来只能给机器人打(da)下手」描绘了这样一幅(fu)未来图景(jing)： 一个满臉(lian)胡(hu)須(xu)的年輕(qing)乞(qi)丐(gai)坐(zuo)在未来的曼(man)哈(ha)頓(dun)街(jie)上乞討(tao)，身(shen)旁(pang)的机器人向他手里的杯(bei)子里投(tou)擲(zhi)螺(luo)絲(si)和螺帽(mao)，他身旁的小(xiao)狗(gou)也满懷(huai)驚(jing)訝(ya)，并且担忧地看着旁邊(bian)走过的机器狗。 或许，OpenAI想告诉我们，这个未来不遠(yuan)了。 參(can)考资料(liao)： https://arxiv.org/abs/2303.10130 https://analyticsindiamag.com/openai-publishes-yet-another-lame-paper/返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：