2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

好的，下面为您介绍ChatGPT的使用演示。

ChatGPT是一款基于人工智能的聊天机器人，它可以模拟人类的对话方式，与用户进行交互。ChatGPT是由GPT-2模型训练而来，GPT-2是OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型，可以生成高质量的文本内容。ChatGPT可以用于多种场景，比如在线客服、智能助手、教育辅助等。

一、ChatGPT的使用场景

ChatGPT可以应用于多种场景，比如：

1.在线客服：企业可以将ChatGPT嵌入到自己的网站或APP中，让用户可以通过ChatGPT与企业进行交互，解决用户的问题和需求。

2.智能助手：ChatGPT可以作为智能助手，帮助用户完成各种任务，比如预定酒店、订购外卖、查询天气等。

3.教育辅助：ChatGPT可以作为教育辅助工具，帮助学生解答问题，提供学习资料和学习建议。

二、ChatGPT的使用 ***

1.注册ChatGPT账号

首先需要注册ChatGPT账号，可以通过官方网站进行注册。注册成功后，可以登录ChatGPT的后台管理系统。

2.创建ChatGPT机器人

在后台管理系统中，可以创建ChatGPT机器人。需要设置机器人的名称、性别、头像等信息，并上传机器人的语料库。

3.调试ChatGPT机器人

创建机器人后，需要对机器人进行调试。可以通过输入一些问题和答案，让机器人学习和模仿人类的对话方式，提高机器人的智能水平。

4.嵌入ChatGPT机器人

调试完成后，可以将ChatGPT机器人嵌入到网站或APP中。用户可以通过ChatGPT机器人与企业进行交互。

三、ChatGPT的优点

1.智能性高：ChatGPT可以模仿人类的对话方式，具有较高的智能水平。

2.应用广泛：ChatGPT可以应用于多种场景，适用于不同的企业和个人需求。

3.自我学习：ChatGPT可以通过不断学习和调试，提高自身的智能水平，适应不同的应用场景。

四、ChatGPT的不足

1.语义理解不足：ChatGPT在语义理解方面还有一定的不足，需要不断进行优化和改进。

2.缺乏情感理解：ChatGPT缺乏情感理解能力，不能很好地理解用户的情感需求。

3.数据依赖性强：ChatGPT的语料库和训练数据对其性能和智能水平有很大的影响，需要大量的数据支持。

总结：

ChatGPT是一款基于人工智能的聊天机器人，具有较高的智能水平和广泛的应用场景。但是在语义理解和情感理解方面还有不足，需要不断进行优化和改进。如果您需要一个智能聊天机器人来解决问题和需求，可以考虑使用ChatGPT。

chatgptapi鍙互鐩存帴鐢ㄥ悧

chatgpt有接口。OpenAI推出的ChatGPT，能完成基础问答式的仿人对话，写代码、给文案、翻译语言，最强大的是能完整记住对话上下文，使用反馈极其逼真。ChatGPT提供了可供用户体验的playground，本质仅仅是作为一个流量的入口或产品的使用，类似的产品如翻译工具、安全审核产品官网也都会提供试用的入口，ChatGPT的主要形态仍是API接口。

首先，在使用 ChatGPT 时，您应该尽量提供清晰、简洁的输入文本和上下文，这样才能让模型更好地理解您的请求并产生准确、自然的响应。

其次，您应该尝试为模型提供多种不同的输入文本和上下文，这样可以让模型学习到更多的信息，从而提高它的准确性和适用性。

最后，您应该定期检查模型的输出结果，并对其进行评估，以便了解模型的表现情况，并根据需要对其进行优化。

gpt.chatapi.art不能用了解决方法如下：

1、安装即可，【【微信】】中的ChatGPT只是聊天框换了位置(从浏览器到了【【微信】】)，也是可以聊天的，并不只是写代码。

2、在ChatGPT使用中遇到错误，最近简单直接的办法是重试，重试不成就重置。

1、首先准备好api，并打开chatgpt。

2、其次调试运营，第三方程序调用api接口。

3、最后使用api直接连接chatgpt即可完成使用。

蓝海大脑高性能计算液冷服务器研究人员表示：

先从Jason Wei的这条推开始。现如今还有很多old-time 【【微信】】停留在BERT时代，思考BERT训练的LM能做的一些任务，而他自己很少看到新加入的【【微信】】有这个问题。从我个人的理解，他这里说的new-joiners，大概指的是在GPT3出现之后加入到NLP领域并进行探索的人，当然包括他自己。

而从这个角度，国内的情况更为夸张。首先，GPT3的API需要收费，并且国内IP是没法直接访问的，我个人也和很多国内【【微信】】进行了交流，大家对于GPT3甚至后GPT3时代语言模型的进展了解寥寥，大家对于GPT3、GPT3.5（da【【微信】】/002）有什么样的能力了解都这么少，更遑论训练出这样的模型了。这确确实实让我强烈的感受到了"卡脖子"的感觉。

近期看到很多人不管是在朋友圈还是知乎回答，一遍又一遍的验证了这条推特的说法。我甚至还看到有人觉得训练出这样的模型“不算太难”，据我了解，在GLM130B出来之前，国内甚至没有一个能对标2020年6月OpenAI发布的GPT3的模型，更别说他们后续远远更强大的GPT3.5（da【【微信】】/002）和近期新闻满天飞的GPT4了，让我自己真实的感觉到信息茧房的可怕。但ChatGPT的火爆让我觉得很幸运，至少在这个时刻，更多的人可以看到他们模型的能力，也就有更多的人可以看到差距，激发更多人去思考。