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今年早些时候，OpenAI的首席执行官Sam Altman在Reddit论坛上发表了一篇帖子，引起了科技界的轰动：“AGI已在内部实现。”AGI是通用人工智能（Artificial General Intelligence）的缩写——是人工智能研究的终极目标。从本质上讲，真正的AGI是一种类似人类大脑的智能，能够推理、创造性思维，甚至可能具有意识。Altman发布关于实现AGI的帖子是一件大事——它的重要性类似于一位顶级科学家发布“核聚变成功了”，或者Donald Trump发布“我不参与竞选”。

在过去的几个月里，我一直在深入探索一款人工智能工具，事实证明它在我的职业生涯和日常生活中发挥了巨大的价值—ChatGPT。它的最新更新甚至真正超出了我的预期。但是，这只是冰山一角。我还想向你展示许多其他人工智能工具。以下是我最喜欢的人工智能工具。

利用人工智能的软件工程师发现，他们可以将生产率提高2.5倍。从这个角度来看，那些掌握AI技术的人在每天8小时的工作中，可以节省3个小时的时间。但我们大多数人还没有充分利用AI来提高工作效率。在这里，我将重点介绍软件开发人员的生产力人工智能工具。

你可以让生成式人工智能做很多事情：编制会议议程、写电子邮件、转录笔记、生成计算机代码。更难回答的问题是，你应该这样做吗？在最近由麻省理工学院数字经济倡议主办的2023 IDE年会上，Horton提出了四个问题，以确定何时何地使用人工智能是有意义的。

JupyterLab是新手数据科学家的最好伙伴之一。即使对于老手来说，它也是代码进入生产之前最常用的实验场所之一。在Notebook中的模型和提高早期生产力中它确实是一种强大且对用户友好的方法。在某些情况下，例如Netflix，整个数据管道，包括定期作业，都是使用JupyterLab运行的。