chatgpt生成代码不完整代码生成失败

admin 2024-12-31 13阅读 0评论

本文目录一览：

1、快速简单解决chatgpt信息发不出的问题
2、aippt自动生成工具
3、如何高效看懂代码?
4、【OpenAI】私有框架代码生成实践
5、随着chatbot的出现,会使程序员失业吗?
6、chatbot对底层程序员的影响大吗?

快速简单解决chatgpt信息发不出的问题

1、解决这个问题有两种方法。首先，你可以尝试临时性解决，通过使用浏览器的无痕模式。只需按下Ctrl+Shift+N快捷键，打开一个新的无痕窗口，然后在其中进入ChatGPT，以避开可能的缓存问题。如果希望永久解决，你需要清理chat.openai.com在浏览器中的缓存。

2、把图片发给gpt的方法如下：打开聊天窗口：在浏览器中输入ChatGPT的网址，进入ChatGPT的主页。点击“开始对话”按钮，进入聊天窗口。点击“图片”按钮：在聊天窗口中，点击右下角的“图片”按钮，弹出文件选择对话框。要进行预测，需要使用gpt模型文件和输入文本。

3、禁用公众号：在微信的设置中找到聊天界面的“订阅号和服务号”选项，进入后会看到所有已经订阅并弹出消息的公众号，找到Chatgpt的公众号，点击进入，选择“取消订阅”即可。屏蔽公众号：在微信聊天中长按公众号的聊天记录，选择“屏蔽该公众号”就可以防止其再次弹出。

4、在ChatGPT生成Schema后，创建GPTs就变得更加简单。若遇报错，稍加调整即可解决。完成Schema编写后，只需将API Key填入GPTs即可。在GPTs配置部分，说明如何利用API，如创建“searchPhotos”操作，获取用户查询的图片结果。对于每个图片结果，展示图片URL、简要描述、尺寸以及作者姓名等信息。

aippt自动生成工具

1、Tome：AI驱动自动生成PPT，效果偏欧美风格，适合营销场合。AiPPT：国内头部AI-PPT生成网站，无需下载客户端，直接在线使用。美图PPT：美图秀秀新增AI-PPT功能，目前处于内测阶段。

2、boardmix博思白板 boardmix是一款集成多种功能的在线白板软件，包括PPT、思维导图、流程图等，提供多媒体演示和协作平台。AI生成PPT功能只需输入主题，AI自动生成PPT。Gamma Gamma通过AI驱动，提供美观、引人入胜的内容。AI生成PPT模式会先生成框架，再基于框架生成PPT，用户可补充内容以满足需求。

3、ppt制作ai工具有：Gamma、美图AI PPT、ChatPPT、Tome、歌者AI。Gamma Gamma是一款模板非常精美的AI生成PPT工具，支持用户输入自己的想法或框架即可在线生成设计美观且交互灵活的幻灯片。Gamma支持嵌入各种多媒体格式，包括动图、视频、网站或列表。

4、AiPPT：全智能生成，简化设计流程，提升工作效率。GPT-PPT： GPT技术下的创新工具，输入标题即生成专业定制PPT。爱设计PPT：自动创建和优化模板，提升内容营销能力。Presentations.AI：提示输入即可生成完整PPT，无需设计经验。PowerMode AI： GPT-3算法助你快速创建有影响力的演示文稿。

chatgpt生成代码不完整代码生成失败

如何高效看懂代码?

1、寻找高效解读代码的途径，现代科技提供了令人惊喜的解决方案。如今，我们只需借助AI助手，如ChatGPT，便能轻松实现代码解析、注释、优化与重写。提出需求，ChatGPT便能响应，从代码编写、功能解释到优化改进，乃至代码重写，都可一气呵成。

2、利用工具和资源。现在有很多工具和资源可以帮助初学者理解代码，如集成开发环境、调试工具等。此外，网上也有许多教程和案例可供参考。利用这些工具和资源，你可以更高效地理解和学习代码。明确目标和基础概念：在学习任何新的技能或知识时，明确目标是非常重要的。

3、阅读分析源代码，一些有效的方法是：阅读源代码的说明文档和API文档。如果源代码有用法示例或向导，先阅读这个。了解整个项目的模块结构，可以按模块进行阅读。随时使用查找功能（或超链接）阅读关联类或关联方法。对于有疑问的地方，不妨写几行单元测试。

4、为了更高效地阅读代码，推荐采用分层查看策略。先从项目整体结构入手，了解代码组织和模块划分，然后使用调试工具（如 Python 的 pdb 或其他编辑器的调试功能）进行代码调试。通过设置断点并逐步执行代码，你可以清晰地了解每一步操作的逻辑和影响。

5、逻辑推理：通过功能推断，如OnAfterRenderAsync可能与路由有关，用F12调试来验证你的假设。细节洞察：逐行分析代码，查找可能的处理组件的逻辑。Handler可能是路由处理的关键，通过构造方法找到线索。揭示真相：发现目标，关注路由模板，它是通过RouteAttribute在组件类型上标注的。

【OpenAI】私有框架代码生成实践

OpenAI提供了几种方式，以让模型学习私有知识：首先，通过微调模型进行学习。OpenAI允许基于现有基础模型，提供“prompt - completion”训练数据来生成自定义模型。

Elasticsearch与LLamaIndex集成：构建私有数据框架 LLamaIndex是一个开源的数据框架，专为LLM应用程序设计，用于处理和访问特定领域的私有数据。通过GitHub可以获取该项目的源代码以构建多样化的应用程序。

安装与启动使用Docker快速启动：通过docker-compose启动前后端服务。后端基于Python的fastapi框架，依赖管理通过poetry进行。前端体验访问localhost：5173，上传截图后，程序会自动扫描并生成。比如在OpenAI Playground页面，可以看到生成的初步效果。

GitHub Copilot是由微软和OpenAI共同开发的AI编程助手，基于GPT-3模型，提供代码自动补全、生成和翻译等功能，支持多种编程语言和框架。豆包MarsCode是由字节跳动开发的AI编程助手，旨在提高开发效率和代码质量。

Chain-of-Thought Prompting通过连贯思考引导模型深入逻辑推理，CoT框架则通过明确的逻辑步骤优化模型决策过程。在实际应用中，我们参照其方法论设计提示工程模板，实现CoT框架。以信用等级评估为例，我们设计包含年龄、收入、信用历史等信息的提示，引导AI模型进行逻辑推理。

相较于传统CUDA编程，Triton无需依赖NVIDIA的nvcc编译器，直接生成可运行的机器代码，体现出其在深度学习与数据科学领域的高性能计算潜力。Triton不仅支持NVIDIA GPU，还计划扩展至AMD与Intel GPU，其设计基于MLIR框架，通过Dialect支持多样化后端。