chatgpt是OpenAI公司开发。
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ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的，一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构。这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力。
尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
技术逻辑
ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF，RLHF解决了生成模型的一个核心问题，即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。ChatGPT是AIGC技术进展的成果，该模型能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。
ChatGPT的使用上还有局限性，模型仍有优化空间。ChatGPT模型的能力上限决定该模型需要巨量的语料来拟合真实世界，对标注员的工作量以及综合素质要求高。ChatGPT可能会出现创造不存在的知识，或者主观猜测提问者的意图等问题，模型的优化将是一个持续的过程。若AI技术迭代不及预期，NLP模型优化受限。
以上内容参考：百度百科—ChatGPT
OpenAI公司。ChatGPT是OpenAI公司开发，ChatGPT是一个原型人工智能聊天机器人，专注于可用性和对话。ChatGPT是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。
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这是一个好问题，我来说说个人看法。
首先，当前国内很多高校确实设立了不少人工智能相关的专业，很多老师的实验室也输出了大量的前沿创新成果，但是要想做出ChatGPT不仅仅比拼人力，更是在比拼算力，这是当前很多团队都很无奈的事情。
人工智能当前的大量创新都是基于大模型开展的，而这种大模型对于数据和算力的消耗是非常巨大的，而绝大部分高校，包括国外的高校，都没有这样强大的资源支撑，所以即使了解ChatGPT的原理也无法开展相关的项目研究。
ChatGPT是一个工具，但是ChatGPT也是一个产品，这个产品的研发经过了多次迭代，这个过程需要耗费巨大的资金，目前国内能够承担这个资金规模的企业并不算多，即使一些头部大厂有能力开展前期的研发，但是由于人工智能产品的落地前景并不明朗，所以这种投资本身的风险也是巨大的。
实际上，在经历了多轮“烧钱”之后，ChatGPT也才刚刚开启商业化应用，之后能否取得成功还是一个未知数，而且目前在多个领域针对于ChatGPT的声音也非常杂，这给后续ChatGPT的发展也带来了诸多的不确定性。
对于资源本身就非常有限的高校团队来说，开展一些更务实的课题项目是绝大多数老师的选择，而对于处在产业领域的研发团队来说，ChatGPT的不确定性因素太多了。
好消息是目前一些国内大型团队已经开始在规划对标产品了，在这个春节期间跟我的学生探讨ChatGPT时，有两名同学告诉我他们所在的团队已经明确要开启对标ChatGPT产品的研发了。
国内互联网领域的创新热度一直是比较高的，但是创新不能脱离场景，在国内资源比较有限的情况下，极少有团队敢开启ChatGPT这样的项目，这需要巨大的勇气，因为在很多人的眼里，这是一种自杀行为。
实际上，国内很多创业者从来不缺乏想象力，大概在15年前，我就遇到过一名创业者，我参加了一场他的路演，他当时要做的事情跟ChatGPT就非常接近。
从我个人的角度来看，很多国内研发团队的创新格局之所以没有全面打开，很重要的一个原因就是大部分团队都不敢折腾，都很珍惜手里来之不易的那点资源。
