智能聊天写需求 写需求的软件

chatgdp是什么意思

1.定义：ChatGPT,它是由微软投资的AI实验室0peai于2022年11月底发布,能够模拟人类语言行为与用户进行自然交互的ChatGPT人机对话交互模型。作为一款自然语言生成式模型,ChatGPT 能够回答连续的问题、生成文本摘要、翻译文档、对信息分类、写代码等,它也会承认错误、质疑不正确的前提,并拒绝不恰当的请求。上线短短5天,ChatGPT已经拥有超过100万用户,根据网易消息,在ChatGPT 推出仅两个月后,它在2023年1月末的月活用户已经突破了1亿,成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：空间域名、网站空间、营销软件、网站建设、高县网站维护、网站推广。

2.chatgdp功能：

生成文本:ChatGPT可以根据用户的输入生成相关的文本,比如生成故事、文章、诗歌等。

回答问题: ChatGPT可以回答各种常见问题,比如历

史、地理、数学、科学等。

沟通对话:ChatGPT可以与用户进行对话,帮助用户

解决问题、获取信息等。

记录和提醒:ChatGPT可以帮助用户记录信息,比如

日程、清单等,并在合适的时候提醒用户。

语音识别和合成:ChatGPT可以支持语音识别和合成,

帮助用户完成语音控制任务等

3.要合理运用，将它作为工具辅助，最主要的是要提高自身的竞争力和核心价值。

chat gpt是什么?

ChatGPT是一种由AI技术驱动的自然语言处理工具。

ChatGPT可让您与聊天机器人进行类似人类的对话等等。语言模型可以回答问题，协助您完成诸如撰写电子邮件、论文和代码等任务。目前免费向公众开放使用，因为ChatGPT正处于研究和反馈收集阶段。

ChatGPT由人工智能和研究公司OpenAI创建。该公司于2022年11月30日推出了ChatGPT。如果该公司的名称看起来很熟悉，那是因为OpenAI还负责创建流行的AI艺术生成器DALLE•2和自动语音识别系统Whisper。

“ChatGPT好得吓人。我们离危险的强大人工智能不远了，”ElonMusk说，他在离开之前是OpenAI的创始人之一。OpenAI的首席执行官SamAltman在推特上表示，自上周三推出以来，ChatGPT拥有超过一百万的用户。奥尔特曼告诉马斯克，每个响应的平均成本是“个位数美分”，但承认最终需要将其货币化，因为其“令人垂涎的”计算成本。

VRChat：

《VRChat》是同名公司VRChatInc制作发行的一款VR在线角色扮演游戏，于2017年2月1日发售，游戏平台是PC。

《VRChat》主打社交功能，玩家可以通过建模打造自己的造型，在游戏里和全世界的玩家们交流。

2018年12月19日，《VRChat》获得2018年Steam大奖“年度最佳VR游戏”奖项的提名。游戏配置要求为，系统为Windows7、8.1、10，CPU为Inteli5-4590、AMDFX8350，内存需要4GB，显卡为NVIDIAGeForceGTX970、AMDRadeonR9290，DX版本为DirectX11，硬盘需要1GB可用空间。

《VRChat》，是由GrahamGaylor和JesseJoudrey二人开发的社交VR游戏，并于2017年2月份正式上架Steam。

玩家进入游戏后，首先会出现在一个镜子面前，在此选择自己喜欢的“替身”，并且可以自由设计代表自己的虚拟形象。

ChatGPT需要什么样的芯片？

ChatGPT 是一个基于 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 模型的大型语言模型，它的训练需要大量的计算资源和内存。因此，为了支持 ChatGPT 的运行，需要一台配备高性能 CPU 和大容量内存的计算机，或者使用云计算服务来提供计算资源。

具体来说，为了训练和部署 ChatGPT，需要以下的硬件和软件配置：

高性能 CPU：ChatGPT 的训练需要大量的计算资源，因此需要一台配备高性能 CPU 的计算机。最好使用具备多核心处理器、高主频和超线程等特性的 CPU。例如，Intel Core i9 或者 AMD Ryzen Threadripper 等高端桌面处理器，或者像 AWS EC2 上的 C5n 系列实例等专门用于计算密集型任务的云计算实例。

大容量内存：ChatGPT 的模型参数非常多，需要大量的内存来存储模型和训练数据。建议使用至少 32 GB 或以上的内存，以便可以同时存储模型和数据。在云计算服务上，也可以选择具有高内存容量的计算实例，例如 AWS EC2 上的 R5、X1 或者 z1d 系列实例。

高速存储：ChatGPT 的训练过程需要频繁地读写大量的数据，因此需要一种高速的存储设备来提高训练效率。建议使用固态硬盘（SSD）或者 NVMe 硬盘等高速存储设备。

GPU（可选）：如果要使用 GPU 来加速训练，可以使用 NVIDIA 的 GPU，并安装 CUDA 软件包。使用 GPU 可以大幅提升训练速度，因为 GPU 具有高并行计算能力，可以同时处理多个数据。

分布式训练（可选）：如果需要训练更大规模的模型，可以使用分布式训练技术来加速训练。分布式训练需要多台计算机组成集群，每台计算机都需要具备高性能 CPU、大容量内存和高速网络等特性。

总之，为了支持 ChatGPT 的运行，需要一台具备高性能 CPU、大容量内存、高速存储和可选的 GPU 的计算机，或者使用云计算服务来提供计算资源。同时，还需要使用适当的软件和工具来管理和部署模型，例如 TensorFlow、PyTorch、Docker 等等。

chatGPT真的能写代码吗？

外行人总是以为程序员是写代码的，因为总是看到他们面对屏幕上的代码在敲键盘

但是真的当过一个合格程序员就会知道，写代码的时间占比也就20%。

其它80%的时间里 超过 50%是调试和修改代码，30%是沟通协调，包括讨论需求同步信息等等。

即使chatGPT很神奇，可以帮助省掉 所有的写代码时间，那么也就节省了20%的时间。

除非chatGPT可以保证代码完全没有bug可以直接发布，那么才能省掉 50%的调试修改时间，但这可能吗?

由于代码是chatGPT生成的，不是程序员自己写的，那么调试和修改时间会变长，因为调试别人写的代码首先要去读懂别人的代码。

可能综合算下来，未必节省什么时间。

除非你的项目小到只有几个函数，否则要考虑多个模块之间的代码接口设计，类型定义，编码风格统一的问题，chatGPT可不保证这个，即使需求不变它每次生成的代码都风格迥异。

你还要去调整所有的代码，来做到接口一致，类型统一，风格规范。

但是突然需求变更了，你只好重新用chatGPT生成代码，然后继续修改调试，做到接口一致，类型统一，风格规范。。。

也许你最后会发现，chatGPT也就是给你个灵感，实际代码还是自己一行行写的。