chatgpt逻辑思考 gct 逻辑

本文目录一览：

• 1、人工智能真的会代替人类吗?
• 2、chartGTP适用于什么软件开发模型?
• 3、人工智能时代,你最害怕被取代的是什么工作?
• 4、低代码真的会取代程序员吗?
• 5、10个顶级的论文降重指令,强烈建议收藏!
• 6、大模型画的饼,自动驾驶能消化么?

人工智能真的会代替人类吗?

人工智能在某些领域已经能够替代人类的工作，但这并不意味着它会完全取代所有工作。 人工智能更多地是在协助和增强人类的工作能力，而不是完全取代人类。 人工智能通常在重复性和机械性的工作中表现出色，如制造业、物流领域和客服等。 它可以执行大量繁琐的任务，提高效率和减少错误。

不会。虽然人工智能被设计成一种更有效、更快速的工作方式来取代手工劳动，但它无法取代工作空间中对人工输入的需求。在本文中，你将了解为什么人类在工作场所仍然具有价值，而无法被人工智能完全取代。以下是人工智能在工作场所无法取代人类的原因。

人工智能无法完全取代人类。尽管人工智能被设计成更高效、更快速地完成工作，但在工作场所，人工智能无法完全取代对人类输入的需求。本文将探讨为什么人类在工作场所仍然具有价值，以及人工智能为何无法完全取代人类。 人类的工作场所价值在于情商。情商是使人类在工作场所不可或缺的一个因素。

人工智能的发展速度确实令人瞩目，但它并不能完全取代人类。首先，AI目前无法模拟人类的高级智能行为，如创造性思维、情感理解和判断力。尽管AI可以模仿人类行为，但它无法完全复制人类的思维和情感。 AI需要大量数据和规则训练，因此它无法像人类那样自然适应新环境和情况。

chartGTP适用于什么软件开发模型?

ChartGPT是一个自然语言处理模型，主要用于语言生成任务，如自动摘要、文本分类、对话系统等。它并不直接适用于软件开发模型，但是可以通过应用其生成的语言模型来辅助开发流程中的文档编写、自动化测试用例生成等任务。

ChatGPT是一个语言模型，用于自然语言处理和生成。它本身并不是一个特定的软件开发模型，而是用于自然语言处理任务的工具。在软件开发中，常用的软件开发模型包括瀑布模型、敏捷开发、迭代开发等。ChatGPT可以用于辅助软件开发的各个阶段，无论采用何种开发模型。

是。ChartGPT是一种基于图表的生成式预训练语言模型，它是由OpenAI开发的，采用了GPT-3的结构，但是在训练时加入了对图表数据的处理，gpt的实质功能原理是单字接龙模式，即通过上文的最后一个字，生成下一个字，长文则是由单字接龙的自回归生成。

人工智能时代,你最害怕被取代的是什么工作?

1、虽然律师行业也遵循一定的规律，但更需要律师发挥主观能动性，目前人工智能缺乏独立思考的能力，因此很难取代需要脑力劳动的行业。同时，一份工作是否会被人工智能取代，还取决于人工智能是否能够真正达到人的思维水平。目前人工智能还无法主观地对人类进行判断，也无法了解客户的真实需求，不可能做到完全替代。

2、人际互动工作：涉及丰富情感交流和社交技能的工作，如心理咨询、教育、护理等，AI难以取代人与人之间的深层次联系。 技术开发工作：AI自身的发展需要大量的AI开发者、数据科学家和机器学习工程师等技术人员。

3、中介工作也是容易被人工智能取代的职业之一。中介在各个行业中扮演着重要的角色，他们通过介绍生意来赚取佣金。然而，中介往往只强调交易的优点，忽视或隐瞒潜在的缺点，有时甚至会误导客户。特别是在房地产行业，中介因夸大事实和伪造证据而受到批评。

4、创造性工作：那些需要创新思维、想象力和原创能力的工作，如艺术创作、设计、研发等领域，不太可能被人工智能所替代。 情感密集型工作：涉及情感和人际交往的工作，例如心理咨询、社会工作、医疗保健等，这些领域需要人类的情感和沟通技巧，是机器难以模仿的。

5、配送员人工智能的出现已经在侵占人们的基础设施领域，早几年前外出时就已经见到机器人大街上打扫的场景，在去年更是见到了机器人配送员。和多人在看到后感到好奇，但是背后却不由得让人心慌，如果你不能提升自己下一个被取代的也许就是你。

低代码真的会取代程序员吗?

1、不会的。它只会是程序员手中好用的工具之一。低代码大致会解决以下几个方面：降低应用开发门槛 传统软件开发时间冗长，较难适应软件市场快速变动的用户需求。那么如何解决呢？1-2个专业开发人员主领，让非专业开发人员/业务人员针对市场需求，使用低代码平台辅助开发。

2、绝不会导致程序员的失业，更不会导致程序员职业的消失，只会提高程序员行业的入行门槛，提高真正的程序员的职业地位，颠覆传统的开发模式。从目前开发领域的发展趋势来看，低代码开发确实是一个重要的发展趋势，在未来的平台开发时代，低代码甚至无代码开发将得到大面积推广。

3、低代码不会导致程序员失业。在低代码这个概念流行以后，低代码确实已经在行业内掀起了一番浪潮，很多人甚至认为低代码可能会取代程序员的工作，从而导致大批程序员失业。

4、面对低代码时代的到来，程序员应采取主动应对策略，以适应这一变革。避免陷入重复性编码，专注于低代码无法触及的技术领域，远离短视的管理层，持续学习新技术，以保持核心竞争力。低代码并非要取代程序员，而是推动了对技能和职业路径的新要求。拥抱变革，相信时间会证明其正确性。

5、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？”我个人认为不会的，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。

10个顶级的论文降重指令,强烈建议收藏!

利用ChatGPT、文心一言和Kimi AI等智能工具，能有效地进行论文降重。以下是一些高级指令，帮助你提升论文的原创性。重新构建句子：通过调整句子结构，使用同义词和近义词替换，确保逻辑连贯且无连续相同词汇。关键术语替换：替换核心词汇，保持意义一致，增强文本独特性。

英译中再润色： 利用英文文献作为资源，通过翻译工具如Google翻译，然后进行人工润色，确保内容独特。 “中英中”互换法： 利用翻译软件将中英文来回转换，再人工修改以保持原意，使用“washword沐词”等工具能提高效率。 原句转换： 使用同义词和句式变换进行修改，注意避免大量无效工作。

超实用10个论文降重技巧如下：增词法。知网检测是以连续13个字相同为重复，既然连续13个相同的字视为抄袭，那么，在每个词前面加修饰语，如形容词或者数量词等就可以实现“原创性”。同义词替代法。如将“损坏”改成“破坏”，将“开始”改为“肇始”，将“研究”改为“调查”。

大模型画的饼,自动驾驶能消化么?

1、如果说2022年智能驾驶卷高速领航辅助，2023年智能驾驶卷城市领航辅助。再之后，还要从“有图模式”进化到“无图模式”，或许越来越真，但也可能越来越“饼”。 因为丢弃地图这一步，真的很难，而最可能率先实现的，恰是无图背景下的通勤NOA。以此为基点，再蔓延成网，从而实现“无图到有图”的跨越。

2、大模型为自动驾驶画出来的这张饼，很诱人。但能不能消化其实是另外一回事儿。 “现在说GPT上车都是噱头，车端还没有运转大模型的硬件条件。”贺翔说道。 理论上，大模型需要高规格的硬件配置，包含高性能计算能力、大容量内存和低时延等特点，但车载设备的硬件条件相对有限，无法提供足够的计算资源支撑大模型运行。

3、自动驾驶技术是电动汽车领域的另一个关键技术。中国企业在自动驾驶技术方面也取得了显著进展。特斯拉之前发布的“饼”图片中的符号被认为是与自动驾驶相关的，而中国企业在自动驾驶技术方面也有自己的研究和突破。蔚来的“无人驾驶”技术已经在中国的一些城市进行了测试，取得了令人瞩目的成果。

4、这次画的饼主要是朝向了两个方向，马斯克早在推特上做了预告，秘密宏图第三篇章的第一个饼画得比较大：一条可通向未来完全可持续能源之路。而另一个饼则是去年三月就画给投资者的，第三篇章的重点战略是将公司“规模”扩大到“极致”。只是，去年三月的马斯克还没沉迷于推特。

5、极越汽车现场工作人员方面对智行驾道讲的故事，就不再是预判式的辅助驾驶功能了，而是更偏向于未来的想象空间。 据介绍，在目前展出的极越01采用的是高通8295芯片，比主流的8155算力提升了8倍，这是智驾算力的基础；另外基于百度生态中的Apollo智能驾驶、文心一言AI大模型等技术体系来打造车辆的智驾能力。

6、大部分专家都预测在未来5-10年自动驾驶汽车可以实现。实现分两个层面：一是技术上的实现，二是使用上的普及。我们在这里需要搞清楚一个概念，就是自动驾驶汽车的分级（如下图）。