如何用chatgpt读取链接

chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。2023年2月8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。chatGPT的规范使用2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇。但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。

作为互联网公司的产品经理，如果要用ChatGPT读取链接，我会采取以下产品策略：1. 确定需求：需要明确用户需求和使用场景。是希望ChatGPT能够自动化地读取链接并提供相关信息，还是仅仅将链接内容展示给用户，亦或是其他特定需求。2. 技术集成：在确定需求后，我们需要进行技术集成。ChatGPT采用了大量的自然语言处理技术，因此我们需要开发或选择一个合适的链接解析模块，将链接中的内容解析成对话机器人可以理解的结构化数据。3. 文本处理：一旦链接内容被解析成结构化数据，我们需要对这些文本进行进一步的处理，以适应ChatGPT的输入要求。这可能包括分词、清洗、标注等处理步骤，确保数据的质量和适应模型的需求。4. 自然语言生成：对于解析后的结构化数据，我们需要将其转化成自然语言，以便ChatGPT能够进行对话。这可能涉及到文本生成、问答生成等技术，以根据用户的需求生成合适的回复。5. 用户界面设计：为了方便用户使用，我们需要设计一个友好的用户界面，用户可以输入链接并查看ChatGPT生成的相关回复。界面设计应该简洁明了，易于理解和操作。6. 模型训练和优化：我们需要对ChatGPT进行训练和优化，以提高其对链接内容的理解和回复的准确性。这可能需要基于对话数据进行模型训练，同时也需要进行持续的迭代和优化，以不断提升产品的性能和用户体验。通过以上步骤，我们可以从产品的角度来实现使用ChatGPT读取链接的功能，提供便捷而智能的链接内容解析和回复服务。

作为互联网公司的产品经理，我可以提供如下产品角度的解答：如何使用ChatGPT来读取链接。ChatGPT是一种生成型的自然语言处理模型，可以用于生成文本回答用户的问题。要使用ChatGPT来读取链接，我们可以设计一个产品，通过以下步骤实现：1. 收集用户需求：与用户、团队、利益相关者沟通，了解他们对于“读取链接”的具体需求和期望。这将帮助我们更好地设计产品，并提供符合用户期望的解决方案。2. 选择合适的技术平台：ChatGPT可以在云端或本地部署。根据产品规模、预算和性能要求，选择合适的技术平台来支持ChatGPT的部署和使用。3. 数据准备和训练：为了实现“读取链接”的功能，我们需要为ChatGPT提供足够的训练数据。这些数据可以是各种链接的内容，如网页、文档、新闻文章等。通过将这些链接内容与相关问题和回答进行配对，可以建立一个训练数据集来训练ChatGPT。还需要定义清晰的评估指标，用于评估ChatGPT在处理链接时的准确性和效果。4. 模型调优和迭代：在训练完成后，需要对ChatGPT进行模型调优和迭代。通过与真实用户的互动和反馈，了解ChatGPT的表现，并根据用户需求进行调整和改进。这个过程是一个循环迭代的过程，不断改进ChatGPT的性能和效果。5. 上线和发布：在经过验证和调优后，将ChatGPT投入使用并上线。在发布之前，需要进行各种测试和验证，确保ChatGPT在读取链接方面的性能和可用性。也要确保与现有系统的兼容性和集成。6. 用户反馈和优化：上线后，收集用户的反馈和意见，对产品进行优化。了解用户对于ChatGPT的使用体验和提供的结果是否满足他们的期望，根据反馈不断改进和优化产品。使用ChatGPT来读取链接需要涉及到数据准备、模型训练、模型调优和迭代、上线和发布等多个步骤。需要充分考虑用户需求和反馈，以提供符合用户期望的解决方案。

你做过哪些事做过的划掉图片？搬运正文前简单说两句:AI绘图22年刚出的时候就关注并且试玩了一下,很快就弃掉了,无他,卖家秀与买家秀差别太大了,看着自己生成的一张张垃圾图去比对其他人生成的精美作画实在是劝退。直到最近出来ControlNet刷了一波屏,感觉离可用的生产工具又进了一步,这才又重新研究了起来。结果发现仅仅几个月,整个AI绘画的进步速度让我着实感觉到了后脊发凉。大家现在发了疯的用AI搞图,玩儿新的工具(Controlnet)、插件(LORA,Dreambooth,Hypernetwork)和模型(ChilloutMixdddd),但是在B站和知乎上却都没有看到比较系统的关于StableDiffusion的使用介绍,让我一时有些不知道从何入手。这篇新手教学文章援引自这个网站,强烈建议刚入门的新手把这个网站下的每篇文章都读一遍,可以说涵盖了StableDiffusion最前沿使用的方方面面,能让你以最快的速度,来对最新的各个模型、插件的原理、技术及使用方式都有所了解。Prompt是AI绘图中最重要的输入控制项,即是现在已经有了非常多的定制化模型能够让你更直接简单的生成某一特定风格的图像,你仍然需要会写一个好的Prompt才能够得到一张值得展示的图像。相信大部分中文用户和我一样大概都是英文阅读3星+,写作0星的选手,看别人改别人的Prompt还行,纯自己写的话脑中除了veryverybeautiful__以外就蹦不出别的啥词儿来了。而这篇基础教学文章通过对关键词分类的方式,让你可以更加明确的知道应该使用或查询哪些词汇来构建你所需要的图像,另外文章还介绍了关键词权重及混合等非常实用的技巧,以及SD是如何理解你的输入词汇等基础知识,相信无论你是想要修改Prompt还是从零自己写Prompt,无论是新手还是老手,即使已经开始使用chatGPT来辅助生成prompt了,这篇文章都仍然非常值得一看。本文原文链接为以下是正文翻译,请勿转载:StableDiffusionprompt:adefinitiveguide了解如何构建出优秀的提示指令(prompt)的方法,是每个SD用户首先要学习的事情。本文通过总结实验与前人的经验,给出构建指令的方法与相关技巧。总之,在这篇文章里,你将了解到有关prompt的所有信息。何为优秀的提示指令一个优秀的提示指令应该是详尽而具体的。一个好的方法是在关键词(keywords)分组列表中找到一个与你的需求所匹配的词汇。关键词的分组如下:1.主体(Subject)2.绘画介质(Medium)3.绘画风格(Style)4.艺术家名(Artist)5.网站(Website)6.清晰度(Resolution)7.细节描述(Additionaldetails)8.颜色(Color)9.光线(Lighting)在实际编写的一组提示指令中,并不需要包含以上所有的分组里的关键词。你只需要把这个分组列表当作一个提示清单,在添加新的提示词时知道要如何选用即可。接下来我们将逐一来测试这些分组中的关键词,下面的测试中将使用的是默认模型sdv1.5basemodel。为了能够明确各个关键词的作用,测试中将不使用否定提示指令(negativeprompts)。不过别着急,在文章的后面我们还是会学习如何使用否定提示指令的。以下所有的图片都以30steps,DPM++2MKarassampler以及512x704分辨率参数进行生成。【翻译注:后续翻译文章中所使用的图片都不是原文中的图片,而是译者本人在Colab上使用基础模型复刻的,以防作者胡说八道。其中CFG为7,BatchCount=8,Seed使用-1的随机设置,勾选了Restoreface,一般生成3次乃至更多次来选出可用的示例图。另外不同于作者,我添加了"cutoff,nude"的否定指令用以提升出图率以及规避审核风险】主体(Subject)主体表示的是你在图片中所看到的实体。在书写指令时,最通常的错误就是缺少足够的实体关键词。比如我现在想要生成一张魔女释放法术(asorceresscastingmagic)的图片。一个SD的新玩家可能会这么写Asorceress这么写也是OK的,但是留下了太多的想象空间。这个魔女长什么样子?是否能有任何描述她的词汇可以更明确她的样子?她穿的是什么?她释放的是什么魔法?她是站着,跑着还是漂浮在空中?图像的背景是什么?StableDiffusion不能读取我们的想法,我们必须切实的告诉全部我们所需要的细节内容。对于人物主体来说,一个常用的技巧是使用明星的名字,因为这些词对输出结果会有很强的效果,也是一个非常好的用来控制输出主体样貌的方法。不过需要注意的是,使用这些人名除了会导致输出结果的面部不易产生变化外,也会导致输出同质化的姿势、风格以及其他物件。关于这一点,在文章的后面的“关联效果”章节会有详细介绍。作为示例,我们首先让这个魔女看起来像艾玛沃森,EmmaWatson也是在SD中使用最广泛的关键词。我们希望这个魔女充满力量而又神秘,并且使用闪电魔法,她的造型是充满细节点缀的。这样看看能否生成一些有意思的图片。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothingEmmaWatson在模型中实在是太常见又太出效果了。我认为SD用户这么喜欢使用她的名字,是因为她看起来十分的优雅、年轻,同时在目前网络中的大部分图片中形象是一致的。相信我,不是所有女演员都是这样的,尤其是那些活跃在90年代甚至更早期的女演员们。绘画介质(Medium)介质表示的是制作绘画所用到的材质。举一些例子如:插画(illustration),油画(oilpainting),3D渲染(3Drendering)和摄影(photography)等。介质关键词对输出结果也有较强的作用,一个相关词汇的修改会改变整个输出结果的风格。我们来添加一个相关的关键词digitalpaintingEmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting输出结果变成了我们想要的风格!图片从照片变成了数字绘画。绘画风格(Style)风格代表了一种绘画的艺术风格,举例如:印象派(impressionist),超现实主义(surrealist),流行艺术(popart)等。我们向指令中添加一些风格类的关键字试试:hyperrealistic(超写实),fantasy(幻想风),surrealist,fullbodyEmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,surrealist,fullbody嗯....不太好说这些词对结果产生了多大影响,可能是因为这些风格类的关键词已经被前面的关键词所隐含。不过看上去保留他们也没有什么问题。艺术家(Artist)艺术家的名字也是有高影响权重的关键词。通过指定一个艺术家的名字可以让你输出的内容与其具体的艺术风格所匹配。另外通常也会使用多个艺术家的名字,以得到一种混合的艺术风格。下面我们将添加两个艺术家关键词:StanleyArtgermLau,一个超级英雄漫画家,以及AlphonseMucha,一个19世纪的肖像画家。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha我们可以看到这两种艺术家的绘画风格融合出来的效果非常好。【翻译注:慕夏是非常有名的画家,在我这个非专业人士的认知中他可以算是塔罗牌画风的创始人了,其绘画有很突出的古典、巴洛克、平面风格,另外一位画家不熟。在生成的示例图中可以看到慕夏风格表现的十分显著,这里我在制作示例图的时候把闪电的英文拼错了,所以你可以看到生成图中基本没有闪电了,不过因为慕夏+艾玛实在有点好看,我也就不修改了】网站名(Website)图片收集网站像Artstation和DeviantArt里聚集了大量的有明确流派的图片。添加这类关键词可以使我们的输出结果趋同于网站上的图像艺术风格。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha,artstation看起来变化不大,但是生成的图片确实看起来像你能从Artstation上找到的图。【翻译注:在复刻的过程中我并不确定作者所说的Website是个有效的关键词类别,当我在webui中输入artstation时,token数量从43变成了45,非常怀疑模型把它拆分为art和station两个单词作为输入处理了(原因见文章后面的“指令可以有多长”章节)。另外网站的画风本身就是多元的,我也不太能理解他会对输出结果产生怎样的影响,在后续的示例中我会删除该关键词,以防止其造成不好的影响。至于与上一节相比,闪电又有了,那只是因为我把lightning拼写修改正确了】清晰度(Resolution)清晰度代表了输出的图像的锐度与细节度。我们尝试添加这两个关键词:highlydetailed,sharpfocus。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,Surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha,artstation,highlydetailed,sharpfocus好吧,看上去没有太大的效果,应该是之前的图片已经很锐化且细节化了,但是添加上也并无坏处。细节描述(Additionaldetails)细节描述是调整图片的调味剂。我们尝试添加sci-fi(科幻),stunninglybeautiful(绝美)与dystopian(反乌托邦)来对图像进行一些调整。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,Surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha,artstation,highlydetailed,sharpfocus,sci-fi,stunninglybeautiful,dystopian颜色(Color)通过添加颜色关键字,你可以控制图像整体的色彩。你所添加的颜色有可能作为图像整体的色调,或某个物体的颜色。我们尝试使用关键词iridescentgold来为图像添加一点金色。EmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,Surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha,artstation,highlydetailed,sharpfocus,sci-fi,stunninglybeautiful,dystopian,iridescentgold金色的效果很不错!光照(Lighting)所有摄影师都会告诉你,出片的要素之一就是光照。光照关键字对于生成的图片也有着巨大的影响。我们尝试一下在指令中添加cinematiclighting与darkEmmaWatsonasapowerfulmysterioussorceress,castinglightningmagic,detailedclothing,digitalpainting,hyperrealistic,fantasy,Surrealist,fullbody,byStanleyArtgermLauandAlphonseMucha,artstation,highlydetailed,sharpfocus,sci-fi,stunninglybeautiful,dystopian,iridescentgold,cinematiclighting,dark以上我们完成了整个演示demo的提示指令的构建总结可能你注意到了,仅仅向基础的目标对象再添加几个关键关键词(keywords)就已经可以生成出不错的图像出来了。对于构建StableDiffusion的输入指令来说,通常你并不需要添加太多的关键词否定提示指令(Negativeprompt)否定提示指令是另一个非常有效的调整图像的输入,通过输入你不想要的内容,而不是想要的,来实现对图像的调整。否定提示指令并非只能排除实体对象,也可以是风格或者其他一些不想要的图像特征(比如:难看(ugly),异型(deformed))如果你使用的是SD的二代模型版本的话(注:目前大部分人使用的是1.4/1.5的一代模型版本),否定提示指令是一个必填项,否则你会得到与一代版本相比差的多的图像。对于一代版本来说,否定指令是可选的,不过在实际使用时都会对其进行设置,毕竟否定指令即使没有提升图像的效果,也不会对其造成什么损害。我将使用一个通用的否定提示指令。有关其原理与更详细的使用方式,你可以在这篇文章中进行深入了解。ugly,tiling,poorlydrawnhands,poorlydrawnfeet,poorlydrawnface,outofframe,extralimbs,disfigured,deformed,bodyoutofframe,badanatomy,watermark,signature,cutoff,lowcontrast,underexposed,overexposed,badart,beginner,amateur,distortedface,blurry,draft,grainy可以看出否定提示指令使得图像中的主体更加凸显,不会显得过于平面化。构建良好指令的流程迭代构建你应该使用迭代的过程来构建提示指令,就像前面的示例所演示的,随着关键字逐一添加到主体中,我们最终可以生成非常棒的图片。我总是从只包含主体(Subject)、介质(Medium)、与风格(Style)关键词的简单指令开始进行构建。生成至少4张图片来观察结果。大部分这样的基础指令并不是能100%起效的。你需要对你所使用的基础关键词能获得什么有一些统计学上的感知。迭代过程中一次最多添加2个关键词,同样生成至少4张图片来观察其效果使用否定提示指令使用通用否定提示指令永远是个不会出错的开始。添加关键词到否定提示指令中也是迭代话构建的一部分。这些否定关键词可以是你希望避免在图像中生成的物体、或者身体部位。(由于一代模型并不太善于渲染手部,通过在否定指令中添加“hand”关键词以在图像中将其直接隐藏也是个不错的选择)提示指令书写技巧你可以调整一个关键词的影响因子,也可以控制在特定的生成步数(samplingstep)后切换关键词。下面所介绍的语法都可以在AUTOMATIC111GUI【翻译注:就是stable-diffusion-webui】中进行使用。你可以在Colabnotebook上使用这个工具,也可以将其部署到本地的Windows或Mac电脑上。关键词权重(这个语法可以在webui中使用)你可以使用`(关键词:权重)`这个语法来控制关键词的影响因子。权重是一个数值,小于1代表其重要度较低,大于1代表其重要度更高。比如,我们可以在下面的指令中对狗这个关键词添加权重dog,autumninparis,ornate,beautiful,atmosphere,vibe,mist,smoke,fire,chimney,rain,wet,pristine,puddles,melting,dripping,snow,creek,lush,ice,bridge,forest,roses,flowers,bystanleyartgermlau,gregrutkowski,thomaskindkade,alphonsemucha,loish,normanrockwell.添加狗的权重导致图像中出现了更多的狗,而反之则减少。并不是对于所有图片权重起到的都是这样的效果,但是绝大多数情况下,你都可以预期权重会产生这样的效果。这个技巧不仅可以使用在主体关键词上,对所有关键词类别例如风格或光照都可以使用。()与[]语法(这个语法可以在webui中使用)()与[]是与调整关键词权重等价的语法。`(关键词)`会将括弧中的关键词权重增加1.1倍,其等价于`(关键词:1.1)`。`[关键词]`将括弧中的关键词权重调低至0.9倍,其等价于`(关键词:0.9)`。你可以像代数公式一样使用多个括弧来倍增其权重影响效果(keyword):1.1((keyword)):1.21(((keyword))):1.33与之相似的,使用多个中括弧的效果如下:[keyword]:0.9[[keyword]]:0.81[[[keyword]]]:0.73关键词混合(这个语法可以在webui中使用)你可以混合两个关键词,这种用法准确的来说称作指令调度(promptscheduling)。语法如下:[关键词1:关键词2:影响因子]`影响因子`控制在采样的哪一步(step)中提示指令中的关键词1会切换到关键词2,它是一个0到1之间的参数比如使用如下的指令Oilpaintingportraitof[JoeBiden:DonaldTrump:0.5]将输入的step参数设置为30这意味着在生成过程的前15步使用的是下面的指令OilpaintingportraitofJoeBiden而在接下来第16到30步的生成过程中指令将变成下面这样OilpaintingportraitofDonaldTrump影响因子参数将决定关键词在何时发生变化,在上面的例子中它将在30stepsx0.5=15steps后执行。调整影响因子所产生的效果可以看作是将两位总统的肖像在不同程度上进行混合。你也许注意到Trump身着白色西服更想是Biden的服饰搭配,这其实非常好的展现了使用关键词混合中很重要的一个规则:关键词1决定了总体的混合效果。越靠前的diffusion生成步骤越对图像整体的混合结果产生影响,而较靠后的生成步骤则只负责逐渐改进细节。小测试:如果在上面的例子中将JoeBiden与DonaldTrump调换顺序,你觉得对于生成的图片会产生什么影响呢?面部混合关键词混合的常用于借用两个不同的明星来创建出新的面容。举例来说,[EmmaWatson:Amberheard:0.85],40steps,将会产生一个介于二者之间的面孔:[EmmaWatson:Amberheard:0.85]oilpainting,blurbackground,elegant选择两个合适的名字再加上调整参数,就可以获得我们想要的样貌。破产版prompt-to-prompt使用关键词混合,你可以获得到类似于prompt-to-prompt的效果,即通过编辑生成出一对高度相似的图像。下面的两张图像使用了同样的提示指令,除了使用指令调度语法将苹果替换为了火焰,两张图的seed与steps参数设置也是一样的【翻译注:这里使用的示例图片是我自己做的,与原文不一致,提示指令改成了将苹果替换成了火球,主要原因是替换成火焰没有做出太好的效果图来】[EmmaWatson:Amberheard:0.75]holdingan[apple:fireball:0.9],shiningbokehdepthoffieldbackground,classic,oilpainting,portrait,elegant,upperclass,redlips,earwearing.Steps:40,Sampler:DPM++2MKarras,CFGscale:6,Seed:805277495混合因子需要精细的调整。它具体是如何工作的?其背后的理论其实就是:输出图像的整体效果是由早期的扩散过程(diffusionprocess)决定的。当扩散过程开始聚焦于更小的区域时,切换任何的关键词都不会对图像的整体结果产生较大的影响。这使得这种方式可以仅仅改变图像中的一小部分。指令可以有多长?指令长度取决于你使用的是哪个StableDiffusion应用,应用中可能会对你指令(prompt)中的关键词(keyword)数量进行限制。在SD一代的基础版本中,指令的限制是75个词元(token)需要注意的是词元(token)并不等同于单词(word)。SD所使用的CLIP模型会自动将提示指令转化为一组词元,即该模型所知晓的单词的数字表示。如果你使用了该模型所不知道的单词或词组,该单词将会被切分为两

把图片发给gpt的方法如下：1、打开聊天窗口：在浏览器中输入ChatGPT的网址，进入ChatGPT的主页。点击“开始对话”按钮，进入聊天窗口。2、点击“图片”按钮：在聊天窗口中，点击右下角的“图片”按钮，弹出文件选择对话框。3、选择图片：在文件选择对话框中选择要发送的图片，点击“打开”按钮。

chatgpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型，通俗一点说就是一个聊天机器人。它是GPT-3模型的变体，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成类似人类的文本响应，具有更自然、更多样化的特点。用户可以向它提出无数问题，而且通常会得到有用的答案。chatgpt的算法介绍ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。以ChatGPT为例，该模型在大量文本对话数据集上进行训练，并使用自我注意机制来学习类人对话的模式和结构。这使它能够生成与它所接收的输入相适应且相关的响应。ChatGPT的特别功能1、ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。2、ChatGPT可以进行微调，以回答特定类型的问题，例如与特定领域或主题相关的问题。3、ChatGPT可以用于创建与用户进行对话的虚拟代理或虚拟化身。4、ChatGPT可用于根据输入数据生成类似人类的文本响应。chatgpt背后的机构chatgpt是OpenAl研开发的一个大型预训练语言模型，OpenAl是一个研发机构，于2015年由硅谷投资者山姆·阿尔特曼和亿万富翁埃隆·马斯克作为非营利机构成立，并吸引了包括风险资本家皮特·蒂尔（Peter Thiel)在内的其他几个人的投资。2019年，该集团创建了一个相关的营利性实体，以接纳外部投资。

ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不仅上知天文下知地理，知识渊博，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，但ChatGPT不单是聊天机器人的简单，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。