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本文目录一览：

• 1、ChatDNT对程序员有多大影响？
• 2、chat gpt的利弊
• 3、chatDNT有用吗？
• 4、为什么是毫末智行成为了DriveGPT的破壁人？
• 5、ai聊天机器人怎么用？ai写作机器人有哪些比较好？
• 6、chatbox技术会淘汰底层程序员吗？

这个问题下面回答的最好的居然是ChatGPT生成的答案

首先我来回答一下这个问题本身，即“ChatGPT的出现会不会导致底层程序员失业？”

我的答案是不会。因为ChatGPT是自然语言的处理工具，而并非编程AI，ChatGPT只是会一些编程，在目前ChatGPT写的代码还有比较明显的问题，且由于ChatGPT是语言AI，所以后续大概率不会向编写代码的方向去迭代，所以ChatGPT不会造成程序员失业

好，回答了这个最初的问题，再回答一些衍生出的问题

那目前ChatGPT对程序员来说是什么？

如果把ChatGPT学术价值放在一边，那对程序员来说ChatGPT是一个桐物百度和谷歌的加强plus版

以后可能会出现编程类AI吗？

至少我个人认为会。且或轮锋我个人感觉，可能还比ChatGPT相对来说难度小一些（在我看来ChatGPT更加颠覆性）

如果真的出现人工智能编程，程序员会失业吗衫晌？

我不知道。就像机器出现后，手艺人不需要在自己造各种食品，但是出现了操作机器创造商品的工人。但是可以遇见的是一定会对程序员这行造成相当大的地震，但是会造成什么后果，是否会失业，我不是社会学家，我不知道

chat gpt的利弊如下：

一、chat gpt的优点

1、提供便捷的人机交互方式，前陆使用ChatGPT，人们可以通过语音、文字等多种方式与机器进行交流，随时随地获取所需信息。对于一些信息化程度较低的人士，使用ChatGPT可以使其更加轻松地进行操作。

2、满足娱乐需求，ChatGPT可以为用户提供各种各样的娱乐服务，例如智能音箱可以作为一个播放音乐、讲笑话等工具。借助ChatGPT，人们可以尺友享受到更丰富的娱乐体验。

3、提高工作效率，ChatGPT还可以提供一些便于工作的功能，例如日程安排、任务提醒、邮件发送等。这些功能的存在，可以让用户更快地有效地处理工作中的事务，减轻工作压力。

二、Chat GPT的缺点

1、无法理解人类情感，ChatGPT是一种机器，它很难理解人类的情感和语言上下文。这意味着，它可能无法判断对话中隐含的情感，例如悲伤、幽默等。因此，ChatGPT在与用户进行互动时，可能会给用户带来困惑或者不适。

2、可能引发隐私问题，ChatGPT能够通过用户的对话来获取相关信息，如果批量收集这些信息，可能会引起隐私泄露问题。尽管ChatGPT会保护语音或者文字数据的安全，但如果被黑客攻击或者数据泄露，这些数据将会被公开。

3、可能助长人类社交退化，由于ChatGPT能够为用户提供各种时时娱乐和信息，使人们变得依赖自动化交互，而不去主动和身边的人交流。这可能会进一步加剧人们的社交退化。

禁令与限制：

意大利个人数据保护局宣布，从即日起禁止使用聊天机器人ChatGPT，并限制开发这一平台的OpenAI公司处理意大利用户信息。同时个人数据保护局开始立案调查。一方面，个人数据保护局认为，3月20日ChatGPT平台出现了用户对话数据和付款服务支付慧困顷信息丢失的情况。

而该平台却并没有就收集处理用户信息进行告知，且缺乏大量收集和存储个人信息的法律依据。该机构还指责，尽管根据OpenAI的条款声称该服务面对13岁以上的用户，但他们并没有使用任何过滤机制来验证用户的年龄。当日晚些时候，OpenAI表示已在意大利将ChatGPT下线。

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。

作者 |?魏启扬

来源 |?洞见新研社

毫末智行有着天生的紧迫感。

很多科技公司一年才举办一次的品牌日活动，毫末智行硬是办成了一个季度一次，活动频次的提高，则意味着组织内部新陈代谢的提速，从研发到落地乃至运营，都要跟上步点节奏。

毫末智行用这样一种方式来鞭策自己在自动驾驶道路上的进取之心。

4月11日结束的第八届HAOMO AI DAY，活动规格再上台阶，吸引了中国汽车芯片联盟联席理事长、中国电动汽车百人会副理事长董扬，同济大学教授埋衫、汽车安全技术研究所所长朱西产，清华大学车辆与运载学院教授曹东璞、华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士、IEEE/CAAI Fellow田奇等业内大咖参会。

在影响力持续扩大的同时，毫末智行再次更新了自己在技术、产品和生态上的进展，其中城市NOH即将量产上车与毫末DriveGPT 雪湖・海若的发布成最大亮点。

前者是中国首个重感知、不依赖高精地图的城市NOH，将最先落地北京、上海、保定等城市，后者则是全球首个自动驾驶生成式大模型。

NOH量产上车，毫末智行过去就曾做过预告，此次确定了更具体的落地时间，算是兑现了之前“夸下的海口”。

至于雪湖・海若?，在GPT火热的当下，参与其中的自动驾驶公司也不少，为什么是毫末智行率先发布，成为很多人心中的谜团。

01 自动驾驶大考年，毫末智行冲在最前线

毫末智行加快推进NOH的落地进程，很大一部分原因在于智驾产品已经进入到全线爆发的前夜。

来自工信部和高工智能汽车研究院的数据显示，2021年乘用车L2级智驾产品的搭载率是23.5%，全年共交付了476万辆。

到了2022年，乘用车上车的智驾产品升级到L2级以上，搭载率提升到29.4%，全年了交付了585.99万辆。

按照这一趋势预测，到2025年时，乘用车L2级以上智驾产品的搭载率将达到70%。

毫无疑问，正在经历的2023年和还没到来的2024年将十分关键，用毫末智行董事长张凯的话来说，“2023年既是自动驾驶的冲刺之年，也是大考之年”。

张凯判断，智驾产品今年的爆发将主要集中在两个方面。

第一个是城市导航辅助驾驶产品将围绕量产上车发力，主要玩家的城市辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。

另一个是行泊一体和无人车商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领弯握腔域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮。

事实上，毫末智行作为“渐进派”的代表，坚定认为辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路，因而在过往，一直致力于推动智驾产品上车。

2021年推出HPilot 1.0版本，当年即完成坦克300城市版、魏牌拿铁、魏牌玛奇朵、哈弗神兽5款车型的量产上车，搭载乘用车数量超过数万台。

2022年，毫末智行对HPilot进行了两次大版本更新，HPilot月度搭载增速超过200%，与此同时，毫末城市NOH辅助驾驶系统也完成了量产交付，搭载HPilot 3.0的新摩卡DHT-PHEV魏牌蓝山将在2023年先后上市。

根据毫末智行官方公布的数据，截至目前，毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里，HPilot 2.0 辅助驾驶日均里程使用率达到了12.6%。

NOH的推进方面，目前已经在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，即将量产上车，毫末智行预测，到2024年，城市NOH将有序落地100城，届时，毫末辅助驾驶乘用车总量也将来到百万量级别。

有业内人士评述，即便按照当前的节奏不变，毫末智行智驾产品量产落地的速度也已与友商拉开了差距，至少领先行业一年以上。

毫末智行的”快”主要体现在两个方面，一个是产品的推新和迭代速度快，一个是由量产落地而带动的规模覆盖。

不得不说毫末智行选择了一条最为“稳妥”的自动驾驶路线。

在应对行业竞争，推动自动驾驶落地的过程中，我们很清晰的看到，HPilot、城市NOH等智驾产品正在源源不断的为毫末智行提供营收，而随着这些智驾产品的每一次迭代升级，自动驾驶能力一点点的向上提升，毫末智行距离全无人驾驶的星辰大海也更近了。

除了自动驾驶量产上车之外，毫末智行还公布6P开放合作的进展，目前已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。

在此之前，行业对毫末智行发展潜力存疑的主要观点是过于依赖长城，如皮改今6P合作实现突破，表示毫末智行开始走出长城，迈向更广阔的发展空间，构建属于自己的“长城”。

02 数据“第一性原理”，DriveGPT雪湖・海若的主要支撑点

将ChatGPT与DriveGPT雪湖・海若进行对比，虽然都是GPT，但运行条件和应用场景还是有很大的不同。

ChatGPT是对话式的生成式自然语言模型，输入是自然语言的文本串，输出就是自然语言的文本，目前ChatGPT主要完成通用的下游语言生成任务，比如多轮对话、代码生成、翻译、数学运算等。

DriveGPT雪湖・海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型，输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景Token化，形成“Dri【【微信】】”，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。

DriveGPT雪湖・海若的实现过程是，首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。

毫末智行CEO顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到，布局非常领先。

早在 2021 年，毫末智行就已经开始了 Transformer 大模型技术的探索，并快速落地应用到 BEV 视觉感知算法当中，然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知、认知算法的快速升级，现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中，最终目标是实现端到端自动驾驶。

很明显，和ChatGPT一样，DriveGPT雪湖・海若的技术原理并不复杂，但为何是毫末智行抢到了落地的头炮呢？

因为要想获得理想的训练结果，必须具备两个条件，海量的数据和超强的算力，而这恰恰是毫末智行区别于其他自动驾驶公司的优势长板。

先看数据。

去年9月的第6届HAOMO AI DAY上，CEO顾维灏向外界确认，毫末智行正式进入数据驱动的自动驾驶 3.0 时代。

如何理解？毫末智行依托HPilot的量产，目前已经积累了超过4000万公里辅助驾驶里程的数据，就场景来看，包括城市道路、城市快速路和高速；就数据分类来看，既有真实的感知数据，也包含真实的人驾数据。

毫末智行的数据优势并不是数据量的多少，而是获取数据的能力。

以HPilot为代表的智驾产品一直在持续的大规模量产上车，这也是说，毫末智行拥有稳定且优质的数据源，这些数据被投喂到MANA数据智能体系的训练中，推动MANA的进化成长，从而完成数据在其设计的技术架构内的闭环。

截至到2023年4月，MANA学习时长超56万小时，虚拟驾龄相当于人类司机6.8万年。

再来看看算力。

毫末智行很早就预见了算力对于自动驾驶研发的重要性，与特斯拉建设超算中心Dojo类似，毫末智行今年1月发布了中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖・绿洲），算力达67亿亿次/秒。

通过一系列的训练框架、性能、通信等优化，MANA OASIS可单机实现训练100亿参数规模的大模型的能力，同时执行多任务、多模态并行的训练，大幅提升计算效率。

为了支持DriveGPT雪湖・海若的训练，毫末智行还对MANA OASIS在算力层面进行三大能力的升级。

1、搭建了“全套大模型训练保障框架”，实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；

2、研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，自主研发任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%；

3、MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效率，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合，端到端吞吐提升84%。

古希腊哲学家亚里士多德曾提出过“第一性原理”的哲学术语，翻译过来就是，“每个系统中存在一个最基本的命题，它不能被违背或删除。”

从毫末智行所表现出来的技术理念来看，无论是走“渐进式”路线，还是建设算力基础设施MANA OASIS，围绕的中心都是数据，在毫末智行的认知中，数据就是自动驾驶的“第一性原理”，基于此，毫末智行构建起行业竞争的护城河。

03 从毫末到雪湖再到海诺，自动驾驶的中国式浪漫

在DriveGPT雪湖・海若发布之外，另外一个值得关注的点是，毫末智行还对外开放了该模型。

北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等单位成为首批合作伙伴。

此外，毫末智行在使用数据的过程中，还建立了一套极具性价比的，基于4D Clips数据的自动化标注方案。

目前，一张正确标注结果的图片在行业中的市场价是5块钱，如果使用DriveGPT的标注服务，这个价格将只需5毛钱。

毫末智行计划，这项图像帧及4D Clips自动标注服务将逐步向行业开放使用。

很明显，毫末智行发布DriveGPT雪湖・海若，并不是炒作跟风，而是真真切切的在做自动驾驶研发，更难能可贵的是，毫末智行很多前沿技术不光是为自己所用，还将其开放出来，以生态共建的形式，为行业的发展添砖加瓦。

其实，从毫末智行公司名字的由来，到自动驾驶智算体系MANA雪湖的命名，再到DriveGPT雪湖・海若的来源，能够窥视出毫末智行在自动驾驶这件事情上一以贯之的企业价值观。

“毫末”二字取自道家学派创始人老子之《老子・第六十四章》：“合抱之木，生于毫末。九层之台，起于累土。千里之行，始于足下。”强调的是一点一滴积累、脚踏实地耕耘的重要性。

“雪湖”这一名称，出自科幻小说《三体》第二部《黑暗森林》，说的是主人公罗辑在星空、雪山、森林、草地和湖畔之间徜徉思考，直到有一天在湖中寻找到了破解“三体危机”、拯救地球的方法。

将其延伸，“雪湖”这个名字代表了毫末对人类社会和科技趋势发展的热情，承载着毫末以AI通向自动驾驶梦想的思考。

“海若”则出自《庄子・秋水》，里面有两个神话人物河伯和北海若。河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。其中蕴含着智慧包容、海纳百川的寓意。

将上述命名来源进行梳理，可以发现毫末智行的企业价值观融汇了中国古代经典的道家思想和科幻巨作天马行空式的哲学思辨，再结合当前正在从事的最前沿的自动驾驶事业，毫末智行呈现出特立独行的气质，更宏观的视角，还能看到一种与众不同的中国式浪漫。

【本文来自易车号作者洞见新研社，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】

以ChatGPT-AI为例，以下是ChatGPT的使用步骤方法：

步骤1：打开ChatGPT，进入首告聊天界面

您可以在任何浏览器中打开ChatGPT的官方网站。在进入ChatGPT的主页后，您可以点击“开始聊天”按钮，进入聊天界面。

步骤2：提问或回答问题

在ChatGPT的聊天界面中，您可以向ChatGPT提问或回答ChatGPT的问题。ChatGPT将会自动检索和理解您的问题，并进行回答。

步骤3：与ChatGPT交流卜空

ChatGPT会在聊天界面上显示它的回复。您可以与ChatGPT继续交流，提出更多问题或者对ChatGPT的回复进行评价和反馈。

步骤4：结束聊天

当您对ChatGPT的回复感到满意时，您可以结束聊天。ChatGPT的聊天记录将会自动保存，以便于您日后查询和参考。

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比如，我在这个ChatGPT工具里面提问：小说怎么写？需要注意什么？这个ChatGPT的回答是：

ChatGPT的出现确实会对底层程序员的就业有一定的影响，但是失业的程度并不是很严重。

ChatGPT（对话生成技术）是一种机器学习技术，可以根据输入的文本，自动生成高质量的文本输出，它能够模仿人类的对话行为，使机器能够与人类进行自然的对话。

ChatGPT技术的出现，确实会对底层程序员的就业有一定的影响。

由于它可以自动生成高质量的文本输出，传统的底层程序员，尤其是一些编写文本信息的底层程序员，将会受到一定程度的影响。

同时，ChatGPT技术也梁锋中可以用来自动生成文本，这将会对某些文本编辑和撰写的底层程序员造成影响。

然而，ChatGPT技术也不是完全取代底层程序员的技术。

它可以模仿人类的对话行为，但也有很多不足之处，尤其是它在输出质量上的不足。因此，底层程序员仍然有必要进行校对、修改、编写等工作，以保证文本的高质量。此外，ChatGPT技术并不能完全取代底层程橡山序员的所有工作，而只能取代其中的一部分，因此它不会导致底层程序员的大规模失业。

总而言之，ChatGPT技术确实会对底层程序员的就业有一定的影响，但是不会导致底层程序员大规模失业。底层程序员仍然需要运用其他技能，进行校对、修改、编写等工作。只有在把握好自身优势，拥抱新技术，才能让底层程序员有更多的发展机会。

ChatGPT或许会使部分自然语言处理算法工程师失业，因为大量的翻译结果都在网上呢。近期兴起的AI绘画，也有大量的基戚图片在网上。更早的围棋，虽然训练样本没有那么多，但因为规则清晰，所以AI自己生成随机训练样本并用评估函数来做标注，也是可以的。

从现阶段来看如果底层到仅仅是只懂写按键精灵，或者水平低的易语言脚本整活那种被替代掉，但凡扯得了业务的事情，如果没有码农，AI一旦出错导致可能十几万交易以及持续出错的时间累计，这一笔帐让自负盈亏的没有懂代码人员的企业看了都难受，相当于其他企业用AI科技直接把握了你公司命门，淘汰码农和自杀没区别

失业估计难但是ChatGPT产出的车轱辘话，用来气死产品经理倒是，很值得借鉴。编码思维这个东西包含了结构化思维、推演逻辑、算法、数学、架构、工作经验等等。是一个极其复杂的事物。

一旦涉及到逻辑层面，设计层面，算法层面，复杂问题层面，ChatGPT肯定是搞不定的。

关于chatgpt炸裂说唱和炸的说唱歌曲的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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chatgpt商业版源码

chatgpt是一个基于GPT-3模型的聊天机器人项目，它能够与用户进行自然语言交互，并提供各种实用的功能。然而，对于许多开发者来说，将chatgpt源码部署到自己的服务器上并不是一件容易的事情。在本篇文章中，我们将为大家提供一个详细的部署教程，帮助您快速地在自己的服务器上搭建chatgpt聊天机器人。

第一步：准备工作

在开始之前，您需要先准备好以下的一些工具和环境：

1. Linux服务器：您可以使用任何一台配有Linux系统的服务器，本教程中我们以Ubuntu 20.04为例。

2. Python环境：chatgpt是基于Python开发的，您需要先安装Python 3.6或更高版本，并确保pip包管理工具也已经安装好了。

3. 依赖库：chatgpt的源码需要依赖一些第三方Python库，您可以使用pip命令安装这些库，例如：tensorflow、transformers、fastapi、u【【微信】】等等。

4. GPT-3 API凭证：为了让chatgpt正常工作，您还需要获得一组GPT-3 API凭证，这需要您先在OpenAI的官方网站注册，并进行相关的认证和申请。

第二步：克隆chatgpt源码

接下来，您需要从chatgpt的Github仓库中克隆源码到您的服务器上。

第三步：安装依赖库

在获得chatgpt的源码之后，您需要安装一些依赖库，这些库可以通过pip命令进行安装。在终端中执行以下命令：

``` pip install -r re【【微信】】.txt ```

注意，这可能会比较耗时，具体时间取决于您的服务器配置和网络状况。

第四步：设置GPT-3 API凭证

在安装完依赖库之后，您需要将您的GPT-3 API凭证设置到chatgpt的配置文件中。您可以在chatgpt/config.py文件中找到相应的设置，并进行修改。（如果config.py文件不存在，可以将config_default.py文件复制一份，并将复制的文件命名为config.py）

``` GPT3_API_KEY = "" ```

将上述代码中的替换成您自己的API凭证即可。

第五步：启动chatgpt

最后，您可以使用以下命令来启动chatgpt：

``` u【【微信】】 main:app --reload ```

等待几秒钟，您将会在终端中看到如下的输出：

``` INFO: U【【微信】】 running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) INFO: 【【微信】】ss m1 INFO: Started ser【【微信】】: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. ```

这表示chatgpt已经成功启动，并且运行在您的服务器的8000端口上。现在，您可以在任何的浏览器中输入服务器的IP地址或域名，并加上8000端口号，即可进入chatgpt的主页，开始与机器人进行聊天了！

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总结

通过以上的步骤，您已经成功地将chatgpt源码部署到自己的服务器上，并可以开始与chatgpt机器人进行自然语言交互了。当然，这只是一个最基本的部署教程，如果您希望拓展chatgpt的功能，或者进行其它高级设置，您还需要对源码进行更深入的研究和调整。