主要观点：人工智能发展历经多个阶段，目前仍存在诸多问题，如语言模型的幻觉现象、无法准确完成某些任务等，虽有一定应用但远未达到预期，公众对其的热情逐渐消退，技术公司的 hype 与实际表现存在差距，各领域应用情况各异，未来发展仍不明朗。
关键信息：

• 20 世纪 60 年代机器翻译项目失败引发“AI 冬天”；智能手机图像识别需 prompt engineering。
• 人工智能在硬件发展后有进步但仍有局限，如机器翻译虽常见但不完善，图像识别应用需恰当。
• 大型语言模型（LLM）存在幻觉问题，如 OpenAI 的 ChatGPT 虽受欢迎但有争议，Meta 的 Galactica 失败被掩盖。
• LLM 在编程等领域有一定作用但仍需人工修正，在自驾驶汽车等方面也未达预期。
• 微软 Edge 浏览器的聊天机器人无法回答简单问题，反映出 AI 的不足。
• 客户支持领域 AI 虽已应用但存在问题，LLM 辅助编程的效益和成本不明确。
• 技术行业整体形势不佳，AI 领域的资本投入和盈利前景不明。
  重要细节：
• 以搜索“peanuts”和“pebbles”的例子说明图像识别中 AI 的局限性及 prompt engineering 的作用。
• 详细描述 ChatGPT 在不同方面的表现及存在的问题，如在聊天、提供建议等方面。
• 提及微软 Edge 浏览器聊天机器人的具体案例，强调其无法准确回答简单配置问题。
• 讨论各领域中 AI 应用的具体情况，如自驾驶汽车、编程、图像生成等。