智能聊天写代码测试的简单介绍

人工智能会代替人类吗，未来会有程序员吗？

人工智能的发展确实会对一些职业产生冲击，甚至可能取代一些重复性、低技能或繁琐的工作。但是，在相当长的时间内，人工智能无法完全取代人类，因为它仍然存在很多限制和不足。此外，随着技术的发展和社会的进步，新的职业岗位也将不断涌现。

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在程序员这个领域，虽然人工智能可以通过自学习等机制来编写代码，但是目前的人工智能还不能完全替代高级程序员的角色。高级程序员需要具备较强的逻辑思维能力、创造性思维能力和沟通协调能力，而这些能力是当前人工智能所无法达到的。

此外，即使有了更先进的人工智能，依然需要人类进行维护和管理。例如，在软件开发过程中，程序员需要与客户沟通需求、设计系统结构、编写代码、测试程序等等。这些工作需要程序员具备良好的沟通能力、团队协作精神和问题解决能力，而这些都是人工智能无法替代的。

因此，虽然人工智能发展迅速，但程序员这个职业仍将存在，并且在未来的发展中也会有不断的变化和升级。程序员需要不断学习新的技术和方法，以适应日益复杂的软件开发需求，同时也需要积极探索自身的创造性思维和人文素养，以保持竞争优势。

chatDNT有用吗？

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。

chatgpt可以根据视频写出相应的代码吗?

作为一个语言模型，ChatGPT可以根据文本输入生成相应的文本输出。但是，ChatGPT无法直接根据视频生成相应的代码，因为视频通常是由图像和音频组成的多媒体形式，并不包含可执行的代码。

然而，如果您需要编写与视频相关的代码，比如视频处理、分析或者渲染等方面的代码，您可以提供更具体的信息和要求，例如所需的编程语言、框架和库等，然后ChatGPT可以给出一些基于这些要求的建议和指导，以便您更好地完成您的任务。

caht gpt全称

caht gpt全称：Chat Generative Pre-trained Transformer

1. chatGPT介绍

chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。

ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以通过人类自然对话方式进行交互，还可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。

如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。

在推广期间，所有人可以免费注册，并在登录后免费使用ChatGPT实现与AI机器人对话。

ChatGPT可以写出相似于真人程度的文章，并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注，证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任，对于金融与白领人力市场的冲击相当大，但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷，

其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正。ChatGPT于2022年11月发布后，OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后，用户数量达到1亿。

2. chatGPT如何训练数据

ChatGPT使用基于人类反馈的监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调。这两种方法都使用了人类训练员来提高模型的性能, 通过人类干预以增强机器学习的效果，从而获得更为逼真的结果。

在监督学习的情况下，模型被提供了这样一些对话, 在对话中训练师j充当用户和AI助理两种角色。在强化步骤中，人类训练员首先对模型在先前对话中创建的响应进行评级。

这些级别用于创建“奖励模型”, 使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代进一步微调。

这种策略优化算法比信任域策略优化（trust region policy optimization）算法更为高效。这些模型是与 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超级计算基础设施上训练的。

此外，OpenAI继续从ChatGPT用户那里收集数据，这些数据可用于进一步训练和微调 ChatGPT。 允许用户对他们从ChatGPT收到的回复投赞成票或反对票；在投赞成票或反对票时，他们还可以填写一个带有额外反馈的文本字段。

ChatGPT的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识，如BBS和Python编程语言。

关于ChatGPT编写和调试计算机程序的能力的训练， 由于深度学习模型不懂编程，与所有其他基于深度学习的语言模型一样，只是在获取代码片段之间的统计相关性。