chatgpt能写游戏代码吗，科大讯飞的GPT叫啥？
科大讯飞gpt是一种新型的硬盘分区表格式，传统的分区表格式是mbr，而gpt分区表比mbr更有优势，由于mbr的先天不足，存在最高2.1tb的硬盘容量识别上限，因此要往3tb以上的硬盘上安装操作系统时，使用mbr分区表就不行，必须使用gpt分区表，而同一块硬盘只能使用一种分区表格式，不能既是mbr又是gpt。
火爆全网的ChatGPT到底是什么？
概念
ChatGPT是美国人工智能公司OpenAI开发的人工智能聊天机器人模型。ChatGPT英文名称的全称为Chat Generative Pretrained Transformer，意思是“聊天生成式预训练转换器”，俗称“聊天机器人”。它能够学习和理解人类的语音，从而像人类一样对话交流。该聊天机器人通过使用海量训练数据模拟人类语言行为，通过语法与语义分析生成文本，从而与用户进行自然交互。
产生与发展
OpenAI公司于2015年在美国加利福尼亚州圣弗朗西斯科（旧金山）建立，主要创始人包括特斯拉电动汽车创始人埃隆·马斯克等三人（注：马斯克已于2019年因为发展方向存在分歧而退出）。
2022年11月30日ChatGPT正式上线。5天注册用户超100万，月活跃用户人数在2023年1月末就破亿，用时仅2个多月，被瑞银集团称为“史上增长最快的消费者应用”。 微软创始人比尔·盖茨认为：ChatGPT像互联网的发明一样重要，将会改变世界。
2023 年1月23日微软宣布将向ChatGPT开发商OpenAI追加数十亿美元的投资。微软将分数年向ChatGPT进行后续投资。美国谷歌、中国的百度、阿里、京东、网易、三六零等多家公司宣布加入ChatGPT。百度正在研发类ChatGPT应用，名为“文心一言”，英文名为“ERNIE Bot”。 目前，文心一言正在做上线前的冲刺，3月份将完成内测，面向公众开放。
截止2023年2月6日，ChatGPT免费向公众开放。另外还有一个名为ChatGPT Plus的付费订阅版本，每月20美元，该版本提供的服务比免费版本更稳定、更快。
功能
ChatGPT可以用于处理多种类型的对话，包过对话机器人、问答机器人和客服机器人等。例如，ChatGPT作为一个对话机器人，专业知识非常广泛，跟踪对话的能力非常突出。ChatGPT作为一个问答机器人，用户可以向它提出无数的不同种类的问题，ChatGPT可以提供准确的答案，解决用户存在的疑惑。ChatGPT作为一个客服机器人，它可以帮用户解决问题，提供更好的服务体验。它还可以用于各种自然语言处理任务，比如文本摘要、情感分析和信息提取等。
在金融行业，ChatGPT可以用于写企业宣传稿、写研报、做客服、做催收、做营销、进行专业分析等。
强大原因
ChatGPT如此强大、聪明，离不开背后海量的知识储备。用于训练ChatGPT的数据集至少包含4990亿个token（token为语言中的最小语义单位，在英文中等于一个单词，在中文中等于一个词语），覆盖海量的书籍、网站、新闻、博客等。
如何看待ChatGPT
ChatGPT是一把双刃剑，有利有弊。它是提升效率的有力工具，可以解答人们的各种问题、撰写论文和诗歌、做客服，甚至编写代码等。但是它也可能被绕过安全机制，用于实施有害的活动。例如，就网络安全来说，它可以用来编写网络钓鱼、生成恶意软件、开展社工攻击等。它还可能存在内容虚假或带有偏见等问题。
部分券商看法
开源证券认为：随着微软等巨头的入局以及技术的迭代发展，ChatGPT结合搜索、知识图谱等技术，有望进一步拓宽AI应用场景，加速AI商业落地。国内方面，政策环境持续优化，虚拟人、人机交互等场景需求旺盛，有望推动AI技术在金融、政府、医疗等领域加速落地。
中信证券认为：ChatGPT在中短期内还无法完全取代传统搜索引擎，也较难改变当前全球搜索引擎市场竞争格局。
意大利禁用ChatGPT？
马斯克叫停 GPT-5 研究引起了人们对生成式 AI 的风险的讨论。以下是一些可能的生成式 AI 最大风险：
信息误导和谣言传播
成功的生成式 AI 系统可以通过自然语言处理技术产生人类可以理解的文本，这使得它在短时间内可以轻松地创造大量误导性信息和谣言，并快速传播到广泛的受众中。
隐私和安全
生成式 AI 系统可以使用大量数据来训练模型以理解语言，这意味着如果没有合适的安全措施，这些系统可能会访问个人信息，泄露用户隐私并可能被黑客攻击。
偏见和歧视
生成式 AI 系统可能会因为数据源的偏见和局限性而出现歧视和偏见。例如，在使用社交媒体数据训练机器学习模型时，如果数据源缺乏多样性和代表性，那么生成的文本也会出现差异和偏见。
人工智能滥用
如果生成式 AI 能够完全自主地生成高度逼真的虚假信息和文本，那么它可能被滥用为欺诈、攻击、网络骗局等目的。这些滥用可能会对个人、企业和政府造成威胁，导致严重后果。
社会影响
成功的生成式 AI 可能在社交媒体、媒体和政治领域产生深远的影响。通过谣言、误导、偏见和歧视等因素，生成式 AI 可能会破坏公共舆论和信任，并引起社会问题。
以上是一些生成式 AI 的风险，需要我们在使用它们时加强监管和技术控制，同时需要更加谨慎地进行研究和应用，才能最大程度地减少其负面影响。
chatbot是什么？
聊天机器人（Chatterbot）
2.ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务
西方经济学有什么漏洞吗？
谢邀！
注意到此问题下面有了近50个（其中不乏不错的）答复了，那从前二天开始，就借用在得到上由徐玲对《魔鬼经济学》一书的解读中的部分内容，来回应几个相关的问题。在回应《西方经济学有没有局限性？（ https://www.toutiao.com/answer/7193275987844022583 ）》的最后谈到，事实上，抓住教师作弊，这还不算是列维特最经典的一战。在他所揭发的作弊行为中，最令人吃惊的，是日本相扑比赛中的“假球”。我们知道，相扑在日本人心中是一项神圣的运动，被尊为“国技”。这儿接着谈。相扑比赛时，裁判的腰间都配有一把短刀，意思是如果我误判了，那我就切腹自尽，可见这项运动所标榜的纯洁性和公正性。谁要敢质疑这一点，立马就会触犯众怒。那列维特怎么就和相扑运动杠上了呢？原来在2010年，有两名退役的日本相扑选手突然站出来，揭露了相扑界的大量黑幕，包括相扑手服用违禁药物、赌博、操纵比赛、介入黑帮等事实。他们正要召开新闻发布会做进一步的揭发，谁知两个人突然在同一天神秘死亡，而警方竟然没有立案调查，真相也随之被埋葬。这件事引起了列维特极大的好奇：相扑运动中到底有没有作弊行为？他决心从数据中寻找答案。于是，列维特找到了1989~2000年这11年间，总计281名相扑选手的32000场比赛结果，进行仔细分析。他问了这样一个问题：如果相扑选手作弊的话，那么他最有可能在哪个场次作弊？这就要说到相扑选手的排名系统。相扑选手的排名对他们而言至关重要，排名前40位的选手年收入高达几十万美元，社会地位尊贵，而排名靠后的选手无论从收入还是社会地位来说都低得多。日本相扑大会每年举办6届，每届比赛中每名选手要参加15场比赛。选手如果胜利8场以上，排名就会上升；反过来，如果输了8场以上，排名就会下降。这就意味着，在进行了14场比赛之后，对那些7胜7负的选手来说，最后一场比赛生死攸关；而对那些已经胜利了8场以上，尤其是8胜6负的选手来说，最后一场比赛则没那么重要，因为他们已经能够晋级，但又没有希望争夺冠军。也就是说，在最后一场的这两类选手之间，最有作弊的动机和可能。果然，列维特发现了数据中的异常。根据历史交锋记录，7胜7负选手对阵8胜6负选手时，胜率不超过50%；而在最后一场比赛中，7胜7负选手的实际胜率竟然达到了惊人的80%。也许你会说，这最后一场比赛对7胜7负选手至关重要，他们奋力一搏，超水平发挥，也不是没有可能。但奇怪的是，同样是这两名选手，在下一次比赛中相遇时，7胜7负选手的胜率一下子跌回了40%；而再下次相遇时，胜率就回到了一开始的50%正常水平。这意味着，这两名选手之间存在某种交易：这次你卖我个人情，下次比赛我还你，再下次比赛咱俩互不相欠。此外还有一个有意思的数据，就是一旦新闻媒体上出现了操纵比赛的报道，那么最后一场比赛中7胜7负选手的胜率又会回到正常的50%左右。你看，不管官方怎么宣传相扑运动的纯洁性，数据是不会说谎的，数据中清清楚楚地留下了作弊行为的“指纹”。好了，以上就是为你讲述的第一个重点，通过数据分析来发现隐蔽的欺诈和作弊行为。列维特利用统计数据，精心设计算法，找出数据中的反常之处，这就是坏人在数据上留下的“指纹”。通过这种方法，他指出了房产中介利用信息优势谋取私利，芝加哥公立学校教师的考场作弊以及日本相扑运动中的腐败。第二部分通过上面的例子，你肯定已经体会到数据分析的强大之处了。其实，除了抓坏人，数据分析还有一个更大的用处，就是透过表象，找出导致某个现象的真正原因。这就是我们接下来要讲述的第二个重点。有人说，人类大脑就像是一台解释机器，每当看到一个现象，就会不假思索地给对这个现象进行解释，硬加上一个貌似合理的原因。将在回复《政治经济学怎么解释经济增长？》中接着谈，再将昨天的#思进每日美股点评#中的部分内容和大家分享一下吧：元月27日：首先要说的是，虽说12月核心PCE数据似乎进一步放慢了加息步伐的预期，但美国12月PCE物价指数年率录得5%，仍远高于美联储2%的目标。我依然维持之前的判断，虽然美国价格压力继续放缓，但仍保持保持高位，美联储将大概率无法暂停加息步伐，只是会放缓些而已。其次，不得不说的是，今年的股市反弹令人印象深刻，不过，美联储将可能最早在下周开始再次（至少口头上）打压市场。因此，请为今年再次出现波动做好准备。我们目前只是正处于飓风眼暂时平静之中，并没有真正走出困境。再提几点：1、【#亚马逊已在多种职能中使用ChatGPT，包括编写代码等#】人工智能聊天机器人ChatGPT已经被亚马逊用于许多不同的工作职能中，包括回答面试问题、编写软件代码和创建培训文档等。这个消息对于码农而言，影响程度将会有多大，做好准备，拭目以待吧；2、美联储：不会批准加密虚拟币接入美联储支付系统美联储官员们私下告诉一家寻求会员资格的加密货币公司称，它不太可能获得批准。我之前曾和币圈之人提过多次了，饭店门口岂容摆粥摊，别幻想了；3、顺便提一下，之前不断有网友问，美国通胀会很快回落到3%以内吗？这儿一并回应一下：不能，除了各种其他常谈及的原因，其实，工资是最大的原因。因为，美国的服务业占GDP高达80%，劳动力成本才是最主要的成本，这儿特注一下，这就是为何一个公司一裁员，股价往往不跌反涨。美国的名义工资虽然涨了4%，但通胀如果8%，导致实际的工资增长是-4%，因此，工资是有黏性的，上去了，下来就难了，更何况美国工会力量强大……也就是说，劳动力成本才是影响美国通胀最重要的因素。美联储货币政策始终要兼顾两个目标：促就业和控通胀。但这两个目标是一对冤家，没法同时实现。通胀要压下来，失业率就得上去。因为如果没人想找工作，工资就还得涨。这就是为何通胀上来“病来如山倒”，而下去则“病去如抽丝”。恰好有二个不祥信号背书：a.美国汽油价格升破3.5美元，本月反弹9.2%；b.日本1月核心通胀率升至4.3%，创42年最高。这显然对于央行的降通胀目标好似雪上加霜……
Last but not least, 特斯拉继续大涨超180美元，市值重回5650亿美元上方，美股市值排行榜上冲回第五，一举超过了英伟达、埃克森美孚、Visa和联合健康等公司……点到为止吧……
最后，再顺便打个小广告，全球发行的《看懂財經新聞：賺錢門道》上架、《财经金融科普漫画书系（套装共4册）》出齐，以及我策划、和粮食问题专家冰清合著的《大国粮食》新鲜出炉，谢谢关注！
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