有问题就有答案
chatgpt是马斯克的公司吗
不是，chatgpt是微软旗下公司，应该是比尔盖茨的公司。运算速度快、语言生成能力强、高度智能化，微调能力强…等等特点让chatgpt成为了当红炸子鸡！
Chatgpt冲击了哪些岗位
客服人员
chatgpt横空出世，被冷落的和元宇宙为什么没流量了
没有普及性，元宇宙没有实现性，而chatGPT先像一个好用的工具或助理，很容易渗透到人群里，然后再在各种领域充分发挥，有普及性，也很有实现性。当初火的时候，一堆堆的科普、比喻和深度解析，但真的挺难明白。可能不是常规思维的模式，所以大多人都不明白这和自己有啥关系，也就没有普及性。没有普及性，就意味着，即使是一个有用的东西，可能只是用在企业端，现在看来好像企业端都用不了，可能只用在管理？不知道。似懂非懂的，是反人治管理的。似乎不是人管的就绝对公平，但想一想，你的身家性命让一步不受控制的机器或者一串规则决定，似乎现在人们都还无法接受，现在的人还是习惯人+法+道德的模式。而元宇宙，技术上距离抓住人的五官5识还差得太远了。现在网络只能是通过眼睛、耳朵和手指，让大家互联信息，然后靠人们自己的思维和想象，再通感到其他的3感。而元宇宙想要直接沟通大家的五感，还不让人厌烦，任重道远。元宇宙要实现，我能想象的2条道路：1、通过有传感器和感应器的紧身衣解决触感问题，通过感应场地解决人运动的空间问题，通过味觉和嗅觉传感器和模拟器解决味觉和触觉，通过眼镜解决全息视觉的问题。有些现在都已经实现了，但实现了的效果也不好，问题也很多。比如发展最快的眼镜，眼睛疲累的问题，佩戴舒适性问题，失真问题。其他的更是距离遥远，而且也可以遇见会有很多问题要解决，而且这些问题还不是一个体系的，要各自解决。其实非常不看好这条路，感觉很原始的解决办法，要解决一堆很原始的问题。2、直接接到大脑，才是最佳解决方案。但问题是技术上距离太远了，要解决的问题都很尖端。所以元宇宙很尴尬，要么技术太高端，还很难解决，要么要解决的问题太杂太原始，这根本不是一个近期需要去考虑的应用方向，在电影里看看就好。chatGPT的应用场景就很多，从个人端到企业端到管理端，都有应用的空间，很容易渗透到社会生活的方方面面，之后的影响深度也不可小觑。比如现在说的聊天，其实就是比较人性化的搜索。它更好用更便捷更容易理解需求者的需求，能更高效更精准的找到需求者需要的信息。显然很快会渗透进需求搜索的人群中，这样的人很多，很多还在百度搜索里挣扎。深度发展，就是每个人生活都需要的智能个人助理。ChatGPT连通语音识别，一方面更智能化，另一方面可能能解决语音识别错误的问题。人有什么解惑需求，直接口头问，ChatGPT也可口头答，通过一问一答，就很快能精准地弄明白问题。这可能成为一个代替手机或者加强手机的可推送的窗口。然后就是程序员津津乐道的代码搜索。很大地方便程序员，而且听说都不出错的。但更重要的是ChatGPT可能会让编程普及化大众化。先是一些简单的需求，多少有一点程序思维的人，很多种情况需要批量解决一些简单问题，他们有需求，有简单的解决想法，但他们只是有想法，却还不会编程，或者水平很低，也不会实现应用，很多情况就被劝退了，老老实实人工干掉。但chatGPT可能会打破这样的门槛，交给它简单需求，他直接给成果，并能一步步教授使用操作，人只要简单的学习和按部就班，就能解决一些大量的无脑操作。深度发展，代码和人类语言完全无障碍，满足人类语言的主要需求，人类语言未表达的，自动对留白部分进行处理。大部分个人工作都是一些呈系列的相对重复的过程。所谓经验，就是重复得够多，包括一些流程化的工作块和工作块间的交流衔接。ChatGPT会代替或提效这些流程化的工作块，个人如果有个人ChatGPT，但工作块之间的交流衔接机器还不能解决，因为这些事务还是人之间的事务，交流衔接中有很多人性化的东西，除非把整个企业或行业的所有人给革命了。专业领域专门的投喂专业信息，进行专门培养，培养到一定程度，就能出来很多专业的成果，简单的成果如各个案例成果，比如各种各样的当前的案例报告，复杂的能出归纳汇总。深度发展，如果量变能产生质变是真理的话，甚至是产生创新的成果，那就更是在各个专业领域都很有用了。所以有可能，ChatGPT是那个奇点，很多领域可能会爆炸。计算机擅长解决流程化重复性的工作，但以前解决的深度其实还很浅，ChatGPT可以深耕。互联网擅长互联信息，以前更多的是被动互联，ChatGPT可能打破人机交流的更多的障碍，在互联上也能深耕。如果这个东西是真的，那它一定是互联网产业的一次升级，人类社会再度洗刷一遍。
ChatGPT火了，回看马云和马斯克就AI的论战，谁更胜一筹
不是一个等级，高度不同，马云是实用主义者，马斯克理想主义者
chatgpt哪个公司做的
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。