古董Win98也能玩转ChatGPT，开发者打造JavaGPT-资源

本文目录一览：

1、中国如何应对gpt未来
2、为什么现在很多程序员都转到了chat bot？
3、chatbot取代人工吗?
4、chatbot对底层开发者的影响大吗？
5、谁有那个网页
6、DriveGPT雪湖·海若诞生，将重塑汽车智能化技术路线

中国如何应对gpt未来

作为媒体的打工苦力们，如何面对GPT的挑战？

有点文化的小玄子

聊聊宇宙和哲学思考的大学教师

对于传统媒体行业来说，GPT的出现带来了一定的威胁。一些悲观的观点认为，GPT可能会取代人类的工作，以及锋咐租威胁到传统媒体的生存。毕竟，这种强大的技术能够生成高质量的文章，甚至能够模拟人类的写作风格，对于某些简单的报道来说，它可以取代人类记者的工作。

然而，我们也不必太过悲观，因为这个技术只是一个工具，它需要有人来使用和控制。作为网络媒体的打工人，我们可以从以下几个方面来应对GPT带来的威胁：

首先，我们需要保持创造力和专业性。尽管GPT可以生成文章，但是它缺乏人类的情感和理解力。相比之下，人类记者具有更好的洞察力和思考能力，能够更加深入银兆地挖掘新闻背后的故事和情感。因此，我们需要保持自己的创造力和专业性，将自己的人文关怀和专业知识与GPT结合，让我们的报道更加有深度和质量。

其次，我们需要拥抱技术并进行不断的学习。GPT是一种新兴的技术，我们需要了解它的优势和缺点，以及如何使用它来提高我们的工作效率。我们需要不断地学习和研究新技术，掌握最新的媒体趋势和技术应用，以此来提高我们的工作质量和效率。

我们需要保持开放和合作的心态。尽管GPT可能会给我们带来一定的威胁，但是我们也可以将其视为一个机会。我们可以与技术人员合作，利用GPT来提高我们的工作效率和创造力，同时也可以借助它来创造出更加创新和有趣的内容。

总的来说，GPT是一种很有潜力的技术，它有可能改变传统媒体的发展方式，但是我们也不必过分恐惧。只有通过保持创造力、不断学习和开放合作的心态，我们才能够应对GPT带来的威胁，让我们的媒体行业不断地向前发展。我们需要认识到，GPT只是人工智能技术的一个缩影，它是未来媒体发展的一个重要方向之一。我们应该始终保持警惕，不断地更新自己的技能和知识，以应对未来可能出现的挑战和机遇。

另外，GPT的出现也让我们重新思考传统媒体的发展方式。传统媒体通常采用线性的思维方式，文章的产生是从头到尾的，但是GPT的出现让我们看到了一种全新的方式——非线性的思维方式。这种方式的出现，意味着我们可以更加灵活地生成文章和内容，让媒体更加具有创新性和个性化。

因此，我们可以通过结合人工智能技术和人类智慧，开创出媒体发展的新局面。我们可以利用GPT等人工智能技术，来帮助我们生成文章和内容，提高我们的工作效率，同时也可以通过人类的洞察力和思考能力，来深挖新闻的背后故事，让媒体更加具有深度和质量。

在GPT的简蚂出现下，网络媒体的打工人需要不断地更新自己的思维方式和技能，不断地探索和创新，才能在这个新时代的媒体发展中，抓住机遇、迎接挑战。

古董Win98也能玩转ChatGPT，开发者打造JavaGPT

为什么现在很多程序员都转到了chat bot？

随着ChatGPT的出现，很多原来需要人工完成的事情可以由它来取代了，比如它可以编辑文案，甚至编程。……但是ChatGPT的出现并不会完全取代底层程序员，使底层程序员失业。之所以这样说，是因为ChatGPT创新能力不足、ChatGPT编写的代码并不完善，以及ChatGPT对于重复性工作完成度较好这三方面原因。

1，ChatGPT对于重复性工作的完成度较好，因此可以取代底层程序员的部分工作。

不可否认的是，ChatGPT在完成重复性任务方面有着更高的效率和准确度。……它可以快速检索到更准确的代码，并将其编写完成，这样就极大地提高了这方面工作效率。……在这个方卖悉兆面，ChatGPT确实比底层程序员具备更高的效率，可以取代他们在这方面的工作。

2，ChatGPT编写的代码并不完善，因此无法完全取代底层程序员的工作。

虽然ChatGPT可以变写代码，但是目前来说它所编写的代码并不完善，甚至可以说存在着很大的问题。……具体来说，对于普通人来说，ChatGPT编写的代码很漂亮。但是对于陆或专业人士来说，却可以发现ChatGPT编写的代码存在很多错误。因此在这个方面ChatGPT是无法完全取代底层程序员的。

3，由于ChatGPT创新能力不足，因此并不会使底层程序员失业。

需底层程序员相比中租，ChatGPT最大的劣势就是创新能力不足。……具体来说，它只能在已有知识的基础上完成给出的工作任务，而在创新能力方面则存在不足。这就使得ChatGPT无法完全取代底层程序员的工作，也就不会使底层程序员失业了。……但是ChatGPT部分取代底层程序员的工作任务还是完全可能的，因此底层程序员的工作状态会因为ChatGPT的出现而有所改变。

chatbot取代人工吗?

ChatGPT可以代替人工做很多事情古董Win98也能玩转ChatGPT，开发者打造JavaGPT，比如它可以回答问题、编辑文案古董Win98也能玩转ChatGPT，开发者打造JavaGPT，甚至编程。由于ChatGPT具有非常强古董Win98也能玩转ChatGPT，开发者打造JavaGPT的功能，很多人担心它会使很多人失去工作，但事实上它只能取代部分人工操作，而无法完全取代人。。……之所以这样说，是因为ChatGPT创新能力不足、ChatGPT编写的代码并不完善，以及ChatGPT对于重复性工作完成度较好这三方面原因。

1，ChatGPT对于重复性工作的完成度较好，因此确州皮实可以取代醋部分人的工作。

不可否认的是，ChatGPT在完成重复性任务方面有着更高的效率和准确度。……它可以快速检索到更准确的代码，并将其编写完成，这样就极大地提高古董Win98也能玩转ChatGPT，开发者打造JavaGPT了这方面工作效率。……在这个方面，ChatGPT确实比人工操作具备更高的效率，可以在这方面取代古董Win98也能玩转ChatGPT，开发者打造JavaGPT他们在这方面的工作。

2，ChatGPT编写的代码并不完善，因此无法完全取代人工操作。

虽然ChatGPT可以变写代码，但是目前来说它所编写的代码并不完善，甚至可以说存在着很大的问题。……具体来说，对于普通人来说，ChatGPT编写的代码很漂亮。但是对于专业人士来说，却可以发现ChatGPT编写的代码存在很多错误。因此在这个方面ChatGPT是无法完全镇肢取代人工操作的，这个领域的工作依旧要靠人来完成。

3，由于ChatGPT创新能力不足，因此并不会取代人工操作。

需底层程序员相比，ChatGPT最大的劣势就是创新能力不足。……具体来说，它只能在已有知识的基册旅差础上完成给出的工作任务，而在创新能力方面则存在不足。这就使得ChatGPT无法完全取代人的工作，更不会导致大量失业的情况发生。……但是ChatGPT部分取代人的工作任务还是完全可能的，因此一部分人的工作状态会因为ChatGPT的出现而有所改变，转而去做更具创新性的工作。

chatbot对底层开发者的影响大吗？

ChatGPT（对话生成技术）是一种机器学习技术古董Win98也能玩转ChatGPT，开发者打造JavaGPT，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。但不会导致底层程序员全面失业。

自动化技术，包括人工智能，一直以来都在改变劳动力市场，导致一些工作被自动化，而另一些工作需要更高级别的技能。因此， ChatGPT 的出现可能导致一些具陆斗体的程序员工作需求减少，但同时也会带来新的工作机会，例如人工智能开发厅悉备、数据科学、以及相关的领域。

此外，人工智能需要大量的高质量数据、高级算法以及深入的人工智能知识才能构建和实施。因此，即使在自动化技术的影响下，仍然需要高级程序员来开发、部署和维护人工智能系统。

因此， ChatGPT 的出现不会导致底层程序员全面失业，但可能对一些具体的工作造成影响，需要程序员通过不断学习和提高自己的技能来应对这些变化。此外，ChatGPT技术并不能完全取代底层程序员的所有工作，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技术确实会扮毁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古董Win98也能玩转ChatGPT，开发者打造JavaGPT他技能，进行校对、一方面，ChatGPT可以帮助底层程序员完成重复性的任务，减少古董Win98也能玩转ChatGPT，开发者打造JavaGPT他们花在这些任务上的时间，使他们有更多的时间和精力去完成更加复杂、更有挑战性的任务。

另一方面，ChatGPT也可以为底层程序员提供支持，帮助他们快速解决问题，使得项目的开发效率大大提升，为企业的发展做出积极贡献。

此外，借助ChatGPT，底层程序员可以更加容易地接触到新技术，从而更好地掌握专业知识，提高职业技能水平，为企业带来更多的利益。

总之，ChatGPT的出现不会导致底层程序员失业，反而会给他们带来更丰富的工作内容。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。

谁有那个网页

Chatgpt的网页地址是，你森棚手可以和耐直接在浏览器中访问此嫌该网站。在那里，你可以与Chatgpt进行对话，并体验它的智能问答功能。Chatgpt不仅能够进行日常聊天，还能回答一些相关问题，如新冠病毒、计算机等多个领域的问题，为用户提供最优质的服务，赢得了广泛的用户信赖。如果你想体验Chatgpt的对话，可以直接打开这个网页。

DriveGPT雪湖·海若诞生，将重塑汽车智能化技术路线

和 ChatGPT 在 AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成内容）领域一样具备颠覆性的事情正在发生。

4 月 11 日，自动驾驶技术公司毫末智行在其第八届 HAOMO AI DAY 上，重磅发布行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT，中文名「雪湖·海若」，该模型参数规模达到 1200 亿，可用于解决自动驾驶研发过程中困扰已久的认知决策问题，并通过能力迭代，最终实现端到端自动驾驶。

此前，受制于传统模型「数据量小、基于规则」等局限性，智能驾驶技术进展一度较为缓慢，甚至不少从业者都对未来产生了自我怀疑，在这样的背景下，两年前，毫末率先投入到大模型技术的研发之中，旨在寻找新的突破。

经历了先行探索和反复验证，毫末成功找到了突破口——生成式大模型，通过在行业首个将 GPT 落地到自动驾驶领域，大大加速了更高阶智能驾驶的落地应用。

「生成式大模型将成为自动驾驶系统进化的关键，基于 Transformer 大模型训练的感知、认知算法会逐步在车端进行落地部署。」毫末董事长张凯在 HAOMO AI DAY 上对行业未来发展趋势作出论断。

毫末 CEO 顾维灏也表示：「DriveGPT 雪湖·海若将会重塑汽车智能化技术路线，让辅助驾驶进化更快，让自动驾驶更早到来。」

顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到，布局非常领先。

事实上，毫末在 2021 年就已经开始了 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，目标将实现端到端自动驾驶。

毫末的探索始终走在行业技术探索的前列。

据了解，新摩卡 DHT-PHEV 即将首发搭载 DriveGPT 雪湖·海若量产上市，届时，用户市场还将迎来一轮新的震撼。

「毫型橘末真正重塑了行业信心，」一位业内人士略微激动地说道，「这将是一场革命。」

01、DriveGPT 雪湖·海若，如何颠覆智能驾驶

在介绍 DriveGPT 雪湖·海若之前，先回顾一下 ChatGPT 的概念，其全称是 Chat Generative Pre-trained Transformer，字面意思是用于聊天的生成式预训练 Transformer 大模型扒埋。

其中 Transformer 是 ChatGPT 的重点，最早由谷歌在 2017 年提出，该模型基于注意力机制的设计，可以实现出色的算法并行性，因而迅速在自然语言处理（NLP) 领域流行起来，ChatGPT 就是其最新成果。

Transformer 大模型对于智能驾驶来说也不陌生，在 NLP 中奠定了核心地位之后，被逐渐被引入计算机视觉（CV）领域，后又被特斯拉、毫末智行等行业龙头先行引入自动驾驶系统中，用于提升感知端的模型效果。

如今，毫末在 Transformer 大模型的应用上更进一步，将其率先拓展到智能驾驶系统认知端，DriveGPT 雪湖·海若由此诞生。

从同样使用 Transformer 大模型的角度来说，ChatGPT 和 DriveGPT 雪湖·海若属于同宗同源。

其中，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，输出是自然语言的文本，可以完成通用的下游春租蚂语言生成任务，比如多轮对话、代码生成、翻译、数学运算等能力。

而毫末 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「Drive Language」，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。

具体来说，DriveGPT 雪湖·海若会通过人类反馈强化学习的方式进行迭代，用 DriveGPT 雪湖·海若最新模型 (Active Model) 对真实场景 Case 做生成，产出多种场景序列结果，再用反馈模型给这些结果进行打分排序，目标是把好的结果排上来，差的结果排下去，然后与初始模型 (Pretrain-Model) 的生成概率做比较，放大比分。最后通过强化学习的方式将参数再次更新到最新模型 (Active Model) 中，一直反复这个迭代过程。

其中，Reward Model(反馈模型) 的训练过程是独立的，使用带有偏序关系的 Pair 样本对来训练，这些样本对来自于接管 Case，毫末将与人类驾驶结果相似的模型结果作为正样本，与被接管轨迹相似的作为负样本，这样来构建偏序对集合，再利用 LTR(Learning To Rank) 的思路去训练 Reward Model，进而得到一个打分模型。

此外，DriveGPT 雪湖·海若还可以输出决策逻辑链：即在输入端提供 Prompts(提示语)，根据提示输出含有决策逻辑链 (Chain of Thought) 的未来序列。

毫末 CSS 自动驾驶场景库是 CoT 的重要输入，拥有超过几十万个细颗粒度场景，将 Prompt 提示语和完整决策过程的样本交给模型去学习，学到推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。

除了用作认知决策，DriveGPT 雪湖·海若还可以逐步应用到城市 NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。

有了 DriveGPT 雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。

对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。

尽管 DriveGPT 雪湖·海若刚出世就拥有强大的功能，但这还不是它的「终局」，毫末对于 DriveGPT 雪湖·海若的目标是实现端到端自动驾驶，后续毫末会持续将多个大模型的能力整合到 DriveGPT 雪湖·海若中。

与此同时，毫末也对外构建 DriveGPT 雪湖·海若生态，通过对行业提供开放服务，促进自动驾驶的从业者和研究机构，快速构建基础能力，释放创新。

汽车之心获知，毫末 DriveGPT 雪湖·海若首批定向邀请了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、英特尔等加入。

事实上，毫末对于大模型的开放从 DriveGPT 雪湖·海若的中文名「雪湖·海若」即可窥见。

据了解，「海若」一词出自《庄子·秋水》中的神话人物北海若，在该书中，另一神话人物河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导河伯说，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。

毫末据此把 DriveGPT 中文名命名为「海若」，寓意着智慧包容、海纳百川，为行业发展贡献力量。

02、自动驾驶生成式大模型「第一枪」，为何由毫末打响