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随着越来越多的人加入 ChatGPT，也会使它多的能力越来越完善，这就是AI的特点，就目前 ChatGPT 的表现来看，已经可以替代大部分简单的CRUD，随着它的完善，对程序员的工作我相信是有一定的冲击的，最直接的就是导致大量底层程序员的失业。
言归正传，我直到最近才有时间体验ChatGPT，体验之后感觉现阶段的ChatGPT已经有以下几个比普通人强的点。
ChatGPT的经验能力强于普通人
ChatGPT回答简易问题的能力很适合我这种不太会说套话的人，在回答一些知乎类问题、普通文档、运营方法等也不在话下，此外对于中文的理解有些突破我的想法，比如说如下案例。
1、前端国际化技术体系怎么做
2、帮我润色工作周报
3、给我一些学习 Rust 的资料
综上所述，chatgpt 已经可以胜任普通的没有技术含量的工作，尤其是那些找资料只会百度的员工。
ChatGPT的编程能力强于普通人
ChatGPT 除去内容能力外，对于简单的编程能力其实也不在话下，比如说如下这个很常用的提取 URL 用 JS 来实现的题目，写出来还是很不错的，其实 OpenAI 还提供 “Codex JavaScript Sandbox”这个比问答类的更好玩，可以将你一步一步的想法通过代码帮你来实现，比如说我让它画一只猫。
1、编程写 JS 的能力
2、让它写CSS 也没大问题
所以我一开始就说，ChatGPT的出现和完善，最直接的就是导致大量底层程序员的失业。
ChatGPT写文章的能力强于普通人
OpenAI 除简单的编程实现，还有一个写文章的能力，编剧也没问题，也很适合写所谓的论证文，不过还是感觉还是有些“正规话术”，但是在某些场合其实还是很吃香的，比如说如下这种类似于活动安排、论证主题、模版申请啥的还是不错的，居然还可以“教你做菜”，简直了。
1、如何编剧入门
2、正规申请怎么写
亲测使用了一下 ChatGPT，自己使用还是非常震撼。
ChatGPT 能替代的有：
水框架类的问题答得很好：比如拆解观看时长下降的原因，至少是个 junior dataanalyst 的思考水平了；
对理论知识和问题答得很好：Chat GPT据说建立在上亿变量上建立的模型本身就是个超大型搜索引擎了，能够回答这也类知识类问题井不讶异，但是输出的排版非常舒服且合理就比较厉害了；
对输出简单的结论判断：比如通过数据分析师职业内容和互联网的需求，认为数据分析师未来还有需求
ChatGPT还无法替代的有：
对没有趋势推断和预测能力：比如抖音和快手未来市场份额的问题，没有办法解答
没有可视化能力：毕竟是 Chat bot，数据分析师保住一些可视化的饭碗
没有人情味：毕竟人都知道大象放进冰箱明明三步就够了
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
1；随着越来越多的人加入 ChatGPT，也会使它多的能力越来越完善，这就是AI的特点，就目前 ChatGPT 的表现来看，已经可以替代大部分简单的CRUD，随着它的完善，对程序员的工作我相信是有一定的冲击的，最直接的就是导致大量底层程序员的失业。
言归正传，我直到最近才有时间体验ChatGPT，体验之后感觉现阶段的ChatGPT已经有以下几个比普通人强的点。
2；人工智能研究公司 OpenAI 上周正式推出 ChatGPT，这是一种基于对话的人工智能聊天机器人模型，它能够理解自然语言并以自然语言的方式做出回应。ChatGPT 基于 GPT-3.5 模型微调而成，以语言服务模型 InstructGPT 为基础，通过人类回馈增强学习训练模型 RLHF，不过数据设置略有不同。它以对话方式进行交互，既能够做到回答问题，也能承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不恰当的请求，能以更贴近一般人的对话方式与使用者互动。
