chatgpt使用操作 chattype

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本文目录一览：

1、智能ai聊天工具怎么用
2、GPT进行润色文章和论文10个指南
3、零代码编程:用ChatGPT批量合并ts文件
4、ChatGPT原理详解+实操(1)---SFT(GPT模型精调)
5、使用GPT生成图表的正确姿势

智能ai聊天工具怎么用

1、打开软件，点击底部的语音输入图标。长按下方的圆形图标，录入你想询问的问题。录制完成后松开按钮，系统会自动分析和生成问题答案。以上就是智能AI聊天工具的基本使用方法。这些工具不仅为我们的日常生活带来了便利，还为我们提供了全新的交流方式。

2、AI聊天助手的使用方法如下：打开电脑，并找到AI聊天助手的应用程序或网页版。在软件界面或网页中，寻找相关的聊天机器人功能，会在工具栏或菜单中找到。选择感兴趣的聊天机器人，有多个机器人可供选择。输入想要咨询的问题或话题，机器人会根据输入提供相应的回答或信息。

3、要打开百度AI聊天机器人，首先需要访问百度官网，并在搜索框中输入“百度AI聊天机器人”关键词进行搜索。在搜索结果中找到相应的页面或链接，进入后按照页面提示即可打开百度AI聊天机器人开始使用。百度AI聊天机器人是百度公司开发的一款基于人工智能技术的语言模型。

4、首先在手机中打开百度APP，如下图所示。然后点击百度首页右上角的Ai。进入Ai界面，点击右上方的小标记。然后在弹出的窗口中，点击语音对话。即可打开Ai智能回答功能了。

5、要与AI进行对话，你可以使用以下方法：通过语音助手：打开你的智能手机或其他设备中的语音助手(如Siri、Google助手等)，说出你的问题或命令。AI助手会接受你的语音指令并回答你的问题或执行操作。

6、使用AI机器人可以通过以下步骤进行：选择聊天机器人平台：市场上有许多聊天机器人平台，例如ChatterBot、Slack、Telegram等。选择一个适合你的平台非常重要，因为这将取决于你想要使用哪种聊天机器人功能以及平台提供了哪些选项。注册并登录：注册并登录后，你就可以开始使用聊天机器人了。

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GPT进行润色文章和论文10个指南

Chat GPT 10个进阶版【润色论文指令】精简文章内容：输入“删除不必要的内容”，可以删除文章中的冗余内容，使文章更加紧凑。例如：文章中有些内容并不是与主题相关，使其文章会更加简洁明了。

在使用GPT进行文章润色时，首先应当提供丰富的背景信息和细节，以便模型有充足的数据来生成高质量的文章内容。这不仅能增加文章的深度，还能确保信息的准确性和完整性。其次，适当调整生成文章的长度限制。通过延长生成长度，可以给予GPT更多的空间来详细阐述观点和想法，使文章更加丰富且具有说服力。

润色修改论文请帮我润色修改我的论文：（原文）。改进语言表达、逻辑结构或内容质量，并给出修改后的版本。同时，说明你的修改原因和建议。

使用严谎的学术逻辑和语言对文字进行润色优化段落结构，确保段落之间的可读性。增加更多细节和具体内容进行同义词的替换修订文字中的错别字和语法错误+需要润色的内容)。

结论：总结文献综述的主要发现、贡献和不足论文致谢指令帮我写一份关于我的论文的致谢，我的论文的题目是X，我想感谢以下的人 (感谢对象1)：感谢的方面 ...感谢对象N)：感谢的方面根据这些信息写一份大约X字的致谢，请使用礼貌和诚恳的语气，并注意格式和标点。

零代码编程:用ChatGPT批量合并ts文件

1、首先打开指定文件夹路径：C：\Users\dell\Pictures\Camera Roll\index-f1-v1-a1_20230825221408\Part_0。接着按照文件名称的顺序，将文件夹中所有.ts后缀的文件合并成一个文件。确保合并完成后删除合并前的所有.ts文件，保留仅一个合并后的ts文件。注意在每一步操作中输出相关信息。

2、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。

3、首先，确保你的Python环境配置无误，命令行能正常运行Python程序并能使用pip。如果遇到问题，检查系统环境变量PATH，确保包含Python和Scripts目录。安装pyinstaller，可以通过pip快速安装，如需加速，可以指定国内源。

4、深入观察宏代码，你会发现它与你操作Excel的直观对应。尽管程序员编写的VBA代码可能更为精炼，但宏记录的代码直观易懂，对于初学者来说，是学习编程语言与Excel交互的绝佳起点。结论：AI时代的编程新起点随着ChatGPT等AI的普及，编程不再是遥不可及的专业技能。

ChatGPT原理详解+实操(1)---SFT(GPT模型精调)

SFT(supervised fine-tuning)原理SFT是InstructGPT的核心步骤之一，其原理简单但数据需求量大。GPT模型通过大量有监督的Prompt数据进行精调，主要任务是预测下一个token。在精调后的模型对每个输入的文本与Prompt组合进行生成，产生4到9个输出，并进行解码操作。具体流程如图所示。

第一步是使用预训练的 gpt-3 模型进行微调，针对用户实际交互场景的数据进行 finetune。训练过程中，数据集将被下载并转换为 parquet 格式，用于后续处理。在训练结束时，将生成训练日志，包括损失、学习率等关键指标，供后续分析与优化。

GPT5（原Instruct GPT）的改进源于对原有GPT-3在理解人类指令方面的局限。GPT-3虽然在某些下游任务中表现出色，但对非标准指令的理解能力较弱，如需要将其转化为机器翻译还是同语言转述等，这就催生了GPT5的诞生。