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智能聊天场景 场景cpc

找的什么玩意

Chatgpt是一个基于OpenAI GPT模型的AI智能对话系统。它具有高度的自学能力和理解语言的能力,可以与用户进行自然而流畅的对话。Chatgpt可以应用于多种场景,如智能客服、教育、娱乐和医疗等领域,帮助人们更高效地获取信息和解决问题。Chatgpt通过深度学习算法,不断优化自身,提高本身的智能水平和应对能力,相信未来会有更广泛的应用场景。

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chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体,经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。

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。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用,因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事项:

支持中文和英文,都可以问,它不是Siri这种机器人,他是一种生产力的工具,要把它当作真实的人来对话,可以让它改进,支持上下文多轮对话,放心大胆的问,每次回答的字数有应该有限制,可以使用“继续问”等来追问,它会继续写。

AI届已经进入新的范式,学会提问题会越来越重要

chatgpt有多危险

ChatGPT是近期OpenAI开发并发布的一款新型自然语言处理(NLP)聊天机器人工具。据悉,ChatGPT不仅能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

ChatGPT与此前一些人工智能有何不同?OpenAI称,聊天机器人ChatGPT会承认自己的错误、质疑用户提问时预设的错误条件,并且拒绝用户提出的不当请求。

ChatGPT的应用场景还包括用来开发聊天机器人,也可以编写和调试计算机程序,还可以进行文学、媒体相关领域的创作,包括创作音乐、电视剧、童话故事、诗歌和歌词等。在某些测试情境下,ChatGPT在教育、考试、回答测试问题方面的表现甚至优于普通人类测试者。

面对ChatGPT,各大商业巨头在焦虑,普通人也有担忧。很多人担心,ChatGPT其强大的能力是否会取代一些职业,比如程序员、作家、画家,等等。2月6日,有媒体记者与ChatGPT对话,询问其将取代哪些人工岗位,“一些重复性和高度规范化的工作可能会被自动化和机器人取代,但不意味着所有这样的工作都将被取代。”ChatGPT如此回答。

chatgpt是什么?

针对程序员会被取代这个问题,我问了一下 ChatGPT ,它是这样说的:

每一次,不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex,亦或是最近爆火的 ChatGPT,只要一个 AI 工具可以编程,紧跟而来的话题必然是:“程序员是否会因此被替代?”

程序员实惨!职业威胁一直就没停息过。

所以,ChatGPT可以编程?这似乎很让人匪夷所思。

ChatGPT介绍一下!!是一个由OpenAI训练的大型语言模型,可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构,能够从大量语料中学习语言特征。

ChatGPT可以在编程领域有多种应用,其中一些主要的应用如下:

l 代码生成:可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。

l 代码提示:可以根据用户输入的代码片段,提供相应的代码提示和补全。

l 故障诊断:可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。

l 文档生成:可以根据输入的代码生成相应的文档。

l 自动测试:可以根据输入的代码生成相应的单元测试。

l 数据科学:可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。

不过需要注意的是,ChatGPT是一个非常强大的语言模型,但它并不是万能的,在生成代码的场景下还需要人工编程和检查,所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航,才能确保完成应用。说替代程序员的,着实是过度解读了。

ChatGPT的爆火,让我想起,同样会提高程序员开发效率的低代码平台,它的出现也同样被人类污名化,职业威胁程序员。

通过低代码平台,只需要通过拖拽的方式,或者是编辑几行基础代码,就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求,现在只要掌握一些基础的代码知识,甚至不需要任何基础,就可以进行应用系统的开发!

作为国内主流的JNPF低代码平台服务商,JNPF低代码平台负责人认为:低代码的本质是解放开发者的双手,让他们从重复的代码工作中解放出来,低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色,而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题,需要程序员去解决,这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码,相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时,就需要代码的辅助,当然这个过程的代码量要可控,否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台,确实做到了看不见任何代码,但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时,便会显得力不从心。


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