关于智能聊天代码是不是扒的的信息

chatGPT是什么意思？

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，它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，并协助人类完成一系列任务。

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这款AI语言模型，让撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事，甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。

不少和ChatGPT“聊过天”的网友纷纷感叹，“只有你想不到，没有ChatGPT办不成的”。和ChatGPT聊天，可以直奔主题、开门见山，也能由浅入深、由表及里。

当被问到一些严肃性话题和解决方案，ChatGPT的回答逻辑合理、用词到位，虽然没有提出老生常谈之外的观点，但清晰直观且迅速的表达方式、反应过程令人拍案叫绝。

上线仅仅两个月，ChatGPT的活跃用户就突破一亿。

ChatGPT爆红背后也有挑战

自ChatGPT发布以来，它的能力也不断被人们解锁，但人们在试用中慢慢发现，数学能力是ChatGPT的一大短板，连简单的“鸡兔同笼”题都能算错。大概是考虑到这一点，ChatGPT近日宣布了一次重要更新：提升了真实性和数学能力。

据了解，ChatGPT较上一代产品提升明显，对话模式具备更好的交互体验。但对比Google等搜索引擎，ChatGPT尚不具备替代搜索引擎的能力。ChatGPT的数据来自训练数据库，目前数据库仅更新至2021年，可用信息有限，同时真实性也无法得到保障。

此外，从商业模式来看，ChatGPT目前采用免费的模式。根据OpenAI的CEO SamAltman披露，ChatGPT每次聊天成本约为几美分，其中一部分来自Azure云服务，未来公司在持续优化成本的同时，会考虑通过收费获利，预计的收费模式包括订阅制、按条收费等。

随着ChatGPT迅速走红，其竞争者也不断涌现，从Anthropic公司的Claude、DeepMind公司的Sparrow、谷歌公司的LaMDA到Character AI，这个赛道将变得越来越“卷”。

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。

"ChatGPT"是一种由OpenAI开发的语言生成模型，其主要用于自然语言处理（NLP）任务，如问答、对话生成等。它是一种通过学习大量文本来生成新的文本的模型。ChatGPT的名称源于“Chat Generative Pretrained Transformer”的缩写，描述了该模型的基本特征。

ChatGPT是基于Transformer算法的，这是一种用于序列到序列（seq2seq）任务的深度学习技术。Transformer算法通过注意力机制（attention mechanism）来捕捉输入序列中的相关性，并使用多层的全连接神经网络来生成输出序列。

ChatGPT是预训练（pretrained）模型，这意味着它已经在大量的文本数据上进行了训练，以了解语言语法和语义。因此，ChatGPT可以快速识别语言模式并生成相应的回答。它是一种在许多NLP任务中非常有效的模型，并且可以通过微调（finetuning）调整以适应特定任务的需求。

猫老一

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