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众所周知，ChatGPT 凭其超强的文本生成能力，成为了 2023 年最为火爆的 AI 应用之一。
几个月前，GPT-4 发布，又将 ChatGPT 的能力提升到了一个全新的高度。
各种数据表明，GPT-4 在各种专业和学术基准上的表现，远超人类的平均水平。
比如，在律师模拟考中，GPT-4 的成绩排在应试生的前 10% 中，而 GPT-3.5 则是在倒数 10% 的行列，两者一对比，高下立判。
过去这段时间，GPT-4 因出色的文本总结、代码生成、内容问答能力，让一众开发者直呼恐怖。
许多人也开始尝试使用 GPT-4 来做在线客服、英语私教、智能问答等系统。
那么，将 GPT-4 用于技术面试，让 AI 在身旁给你悄无声息的提供帮助，效果怎么样呢？
有趣的是，GitHub 上已经有开发者对此进行了尝试。
今天给大家分享两个开源项目，分别对应 macOS 和 Windows 用户，看看 GPT-4 在实际面试中的妙用。
远程面试 macOS 客户端：Cheetah
Cheetah 是一款基于 GPT-4 的 macOS 应用，可为开发者提供实时且严谨的面试指导，甚至可以在远程面试时，协助你回答各种软件工程相关的问题。
在项目中，作者提到，"通过该工具进行面试，可让大幅提升答案质量，拿到 30 万美元的 SWE（软件工程师）的工作机会。有了它，便不用在周末苦刷 LeetCode，记住各种令人晦涩难懂的算法"。
GitHub：https://github.com/leetcode-mafia/cheetah
该项目的实现，主要用到了 Whisper（语音转文字）和 GPT-4（生成高质量答案）这两个模型的 API。
因此，在使用的时候，你需要提前配置好 OpenAI 的 API Key，目前仅支持 macOS 13.1 以及更高的版本。
软件提供了 3 个核心功能：
Answer基于面试官的提问，生成答案；Refine更新现有答案，从多个角度给出见解；Analyze在 Web 浏览器中，分析编码环境的实时代码和日志。
虽然你可以用 GPT-4 来生成面试答案，但是生成内容也跟其他大语言模型一样，很容易出现幻觉，导致提供一些错误，以及不太恰当的技术解决方案。
所以作者才会说，这只是一个具有讽刺意味的项目，不对生成的答案结果负责，大家应该妥善使用。
远程面试 Windows 客户端：Ecoute
上面推荐的应用，只适用于 macOS 系统，Windows 系统的用户，可以看下这个名为 Ecoute 的项目。
它是一个提供实时语音转录的工具，能通过麦克风的语音输入来识别问题，并让 GPT-4 进行回答，最后，通过文本转语音的 API，把答案转为语音，再通过扬声器输出。
全程无需你进行干预，只要点点鼠标，AI 即可开口帮你回答各种面试问题。
这里给大家看下视频演示效果，以见证它的恐怖：
GitHub：https://github.com/SevaSk/ecoute
除了用到 Whisper 和 OpenAI 的 API Key 之外，该项目还使用了 ffmpeg 进行语音处理。
需要注意的是，目前的 Whisper 模型对非英语的识别，效果可能会差一些。
如果想提高汉语或者其他方言的语音识别准确度，可以更换为国内其他大厂的语音识别接口。
写在最后
虽然 GPT-4 现在用于代码编写、技术问答等场景，效率颇高，但是有时候它给出的一些代码还是容易报错，需要进行多次指令调整和错误纠正，才能让项目代码成功跑通。
另外由于训练数据的问题，GPT-4 无法给出 2021 年 9 月份以后的项目数据。这就意味着，各种新技术以及 API，在不给 GPT-4 喂养新数据的前提下，它是无法给出回答的。
退一步讲，及时 GPT-4 能够给出技术问题的正确解答，当你成功通过面试，被招进公司后，真正面临实际开发还是会漏出马脚，到那时尴尬的还是自己。
不过现阶段各个互联网公司，还是比较喜欢搞那种背面经、面题的「八股文」面试方法，未来随着 AI 能力的提升，这种面试方法是否应该被淘汰？
或者说，我们可否利用 AI，生成各种场景更为丰富的面试题，以便更高效的检验面试者的水准。
不论是生活、学习，还是工作，人工智能都有其用武之地，我们需要做的，就是发现与总结各种 AI 项目的能力，并进行尝试，最终形成一套完善、可用的解决方案。
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