Chatgpt居然能debug和编程，它是怎么理解代码的？

理解人的自然语言+搜索+筛选+内容生成，目标是通用自然语言人工智能，也就是能通过图灵测试。chatgpt可以根据自己的数据，根据你的问题，通过自己的理解，自动合成答案，这对传统搜索引擎是降维打击。

根本创新点就是，真正意义上的通用且实用的 AGI
之前有类似的，但是没有哪个能比上它
技术细节不大可能会公布，但它不仅仅只是深度学习这么简单

追这些热点技术跟在春晚上嚼网络梗有什么区别？自觉得挺时髦，我看着有点尬。

不懂。让朋友给它一个文学小论文题目，居然和我大二写作业差不多深度，一方说明它写东西思路是清晰的，另一方面说明我大二写东西真的浅。

@mantout 没有吧，新技术和网络梗不一样，人类进步的方向跟每一个人息息相关。

对我来说，比什么元宇宙有用得多得多。

跟 Siri 这类智能语音对话系统有什么区别？

@tianqiliangle 外行纯凭感觉，比Siri聪明一点

我注册了一个，玩儿了下觉得很厉害，看上门评论还是有少许版友未接触过，甚至观点有些狭隘。
以下是我复制楼主的标题问ChatGPT得到的回复：
ChatGPT是一个基于Transformer模型的大型预训练语言模型。它的根本创新点在于：
1.规模：ChatGPT是当前世界上最大的语言模型之一，具有数百亿个参数。
2.预训练：ChatGPT是通过大量的预训练数据（来自互联网）训练得到的，拥有丰富的语言知识和技能。
3.领先的性能：ChatGPT在许多语言任务中，如问答、对话生成等方面表现出了领先的性能。
之前也有类似的语言模型，例如Google的BERT模型，但ChatGPT更加先进，在规模和性能方面都较之前的模型有了很大提高。

通过祖师爷测试，离终结者更近一步，算不算创新？

没啥理论革新、技术创新的，无脑堆规模。一句话：大力出奇迹

参数量大，训练数据量大。

GPT3 训练的时候，光把训练程序跑完一遍，就消耗时间10个月，费用1100万美元。跑到一半，发现有bug，需要修改重跑。但是即使OpenAI这种狗大户，也耗不起，只能作罢。可以想想这消耗程度。

所以以后人工客服解放了？叫AI客服

行业大佬说：chatGPT领先国内至少5年。
承认别人的强大，对一些人来说好像不是那么容易。

试玩了一下，让他做一份阅读产品的app设计文档，把我惊呆了，完全看不出是机器生成的，以为就是一个多年设计经验的人做出来的。
不过文档里面有很多一本正经的胡说八道的部分，为了证明它说的对，它甚至会捏造事实来佐证自己的观点，不是内行人看不出来问题所在

@bug404 只能基于已训练数据回答。那就是新的知识并不在其中。

证明了人类的大脑既不独特 也不唯一，只要算力足够，量变产生质变，就会产生智能。为了防止恐慌，ChatGPT的很多回答都被外层的道德判断器阻隔了。可以参考谷歌的LAMBDA，ai对自身存在的思考。

现在大学生都用chatGPT写论文了，打底稿，给出思维方向

gpt3论文中写到数据集来源网页、图书、github等，加上主流标记好了的nlp数据集，另外还有40个外包标记，数据截至2021年9月份，训练出的一个基于强化学习超大语言模型（large language model）。作为隔壁cv方向的从业者，不看好超大模型的发展，1 训练成本高，有报道说一次训练成本1200w美元，有些bug在训练开始后才发现，无法停下并重新训练 2 无法做到时事知晓，因为模型是无法每天更新的，目前只能获得21年9月前的信息 3 搜索引擎无法找到的信息，gpt3同样无法获取到。综上，LLG可能是未来的发展方向，但是现在下结论还过早。最后，希望gpt3带来的热度能让钱进到这个领域，能涨工资。