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针对程序员会被取代这个问题,我问了一下 ChatGPT ,它是这样说的:
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每一次,不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex,亦或是最近爆火的 ChatGPT,只要一个 AI 工具可以编程,紧跟而来的话题必然是:“程序员是否会因此被替代?”
程序员实惨!职业威胁一直就没停息过。
所以,ChatGPT可以编程?这似乎很让人匪夷所思。
ChatGPT介绍一下!!是一个由OpenAI训练的大型语言模型,可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构,能够从大量语料中学习语言特征。
ChatGPT可以在编程领域有多种应用,其中一些主要的应用如下:
l 代码生成:可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。
l 代码提示:可以根据用户输入的代码片段,提供相应的代码提示和补全。
l 故障诊断:可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。
l 文档生成:可以根据输入的代码生成相应的文档。
l 自动测试:可以根据输入的代码生成相应的单元测试。
l 数据科学:可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。
不过需要注意的是,ChatGPT是一个非常强大的语言模型,但它并不是万能的,在生成代码的场景下还需要人工编程和检查,所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航,才能确保完成应用。说替代程序员的,着实是过度解读了。
ChatGPT的爆火,让我想起,同样会提高程序员开发效率的低代码平台,它的出现也同样被人类污名化,职业威胁程序员。
通过低代码平台,只需要通过拖拽的方式,或者是编辑几行基础代码,就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求,现在只要掌握一些基础的代码知识,甚至不需要任何基础,就可以进行应用系统的开发!
作为国内主流的JNPF低代码平台服务商,JNPF低代码平台负责人认为:低代码的本质是解放开发者的双手,让他们从重复的代码工作中解放出来,低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色,而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题,需要程序员去解决,这是低代码不能替代的。
而且低代码并不意味着完全就抛弃代码,相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时,就需要代码的辅助,当然这个过程的代码量要可控,否则就违背了低代码开发的本质。
而像市场上一些无代码平台,确实做到了看不见任何代码,但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时,便会显得力不从心。
aiedu和ChatGPT都是基于人工智能技术的语言模型,但二者在技术平台、应用场景、功能特点等方面有一定的区别。
技术平台:aiedu是由中国科学院计算技术研究所主导开发的中文人工智能教育平台,旨在为学生提供智能化的学习服务,包括在线课程、知识图谱、作业测试等多个维度。而ChatGPT则是由OpenAI团队开发的自然语言处理系统,通过大规模预训练的神经网络模型,实现了深度的对话交互功能。
应用场景:aiedu主要应用于教育领域,为学生提供优质的在线学习体验和个性化的学习辅助服务。而ChatGPT则主要应用于智能客服、聊天机器人、问答系统等领域,为用户提供快捷、准确的信息查询和解决方案。
功能特点:aiedu的功能主要包括教学资源库、课件制作、在线测验、学习分析等,旨在提升学生的学习效果和效率。而ChatGPT主要具备自然语言理解、语义分析、情感识别、知识检索等功能,可以通过文字或语音与用户进行实时交互,提供智能化的服务体验。
总之,aiedu和ChatGPT虽然都是基于人工智能技术的语言模型,但二者的应用场景和功能特点有所不同,针对的需求群体和使用方式也各有侧重。
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ChatGPT是美国国家的。
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。
核心竞争力
ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback,即基于人类反馈的强化学习)。RLHF 解决了生成模型的一个核心问题,即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。
ChatGPT是AIGC(AI- Generated Content,人工智能生成内容)技术进展的成果。该模型能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。