在演示中應用 ChatGPT和我一樣，您使用平板電腦生產和白色聚合物的次數可能比您願意承認的要多，通常最好讓演示與您演示的觀眾相關。有時，我會查閱研究論文和在線文章（通常很難找到）來了解特定行業及其流程，通讀它們並嘗試確定對質量參數（即溶出度）和工藝參數至關重要的內容。影響它（即篩網尺寸、研磨時間、噴塗速率、塗料粘度、混合時間）及其相互作用（例如噴塗速率*塗料粘度、塗料粘度*研磨時間）。然後，通過更改列名稱和縮放值的魔力，您將獲得更相關的數據集。
我很好奇這個過程是否可以簡化，因為它通常相當耗時，並且為了趕上潮流，我發現 ChatGPT（即新的 Google）在提供用於此目的的高級信息方面做得不錯。任務。顯然它需要健全性檢查，但我認為它絕對可以成為銳化演示的有用工具。
在下面的示例中，我展示了 ChatGPT 捕獲粉末塗層工藝的工藝參數及其相互作用。很好奇其他 SE 是否發現 ChatGPT 對他們的工作有用。請隨意分享。
ChatGPT describing powder coat process parametersChatGPT describing powder coat process parametersChatGPT 描述粉末塗層工藝參數
回复：在演示中應用 ChatGPT討論很有趣，以下是我在被要求使用行業示例展示 JMP 時經常發現的一些問題：
- 它存在引發有關數據關係的爭論的風險，這進一步分散了我們目標的注意力。
- 請求背後有更深層次的原因，例如抵制變革（教育/支持需求），或者他們可能還沒有準備好進行數據分析或DOE（在這種情況下，我們最好將他們放入我們的培養或現場營銷桶中，直到他們準備好參與）。
我確實認為這是一個很好的機會，可以通過一些懸而未決的問題進行更深入的挖掘，以確定是否存在超出需要查看“他們的”數據的 JMP 的潛在問題。 如果不是那就太好了，但如果請求背後還潛藏著其他東西，那麼最好儘早發現。
回复：在演示中應用 ChatGPT@尼克謝爾頓，很好的建議，雖然它沒有構建完整的數據集，但它確實提供了一個已經有用的小樣本。一些帶有噪聲的隨機公式和回歸公式可以填補其餘部分。
回复：在演示中應用 ChatGPT@mzwald這是一個有趣的用例，對於你我來說，你剛剛讓我看到了一百萬種不同的應用程序！ 讓我們首先從這個開始：您是否要求它提供示例數據集？ “給我基於粉末塗裝工藝典型工藝參數的 250 行數據？
回复：在演示中應用 ChatGPT我發現對於特定領域的學者來說尤其如此。 通常，基於有趣或引人入勝但基本上不相關的主題的演示更有效，其原因正是您所說的@mzwald 。
回复：在演示中應用 ChatGPT馬克，這個回答充滿了智慧。回复：在演示中應用 ChatGPT好主意馬克。感謝分享。
回复：在演示中應用 ChatGPT附帶說明一下，我發現讓演示與觀眾過於相關存在潛在的危險。如果演示與觀眾的領域知識過於一致，他們將能夠將數值放入上下文中，這可能會導致關於數據準確性的偏離主題的討論，從而分散對演示本身的注意力。根據我的經驗，在行業/應用程序的一般範圍內進行演示是很好的，但不要太具體地針對觀眾的確切用例。當然，請使用最佳判斷來判斷何時做有意義的事情。
回复：在演示中應用 ChatGPT哇。 這是我認為不太為人所知的另一個例子（機器人非常接近）
