chatgpt提问语句，为什么说chatgpt是颠覆性的？
ChatGPT是颠覆性的。因为它采用了自然语言生成技术，可以自动产生高质量的文本回复，无需人工干预。这意味着，它可以自动回答用户提问，随着使用者提问的增加，ChatGPT 可以自我学习和适应自己的语言库，从而提供更准确和人性化的响应。这一特性是以前其他对话机器人所不具备的。ChatGPT的出现，具有革命性的意义，是一个新的突破，从根本上改变了我们和计算机之间的交互方式。
OpenAI研究用GPT？
在我看来，采用工具来分析工具是对大模型理论研究现状的不满，或者说现在急需理论研究人员给出大模型的边界。
如果能够从理论上解释大模型的工作原理，解释大模型的能力边界，以及执行效率和参数规模对于涌现的影响等等，那么大模型才能够真正安全地应用在生产生活各个领域，否则大模型超强的能力有可能会导致灾难性的后果。
“涌现”是大模型的典型特征，但是这个特征并不是新的概念，实际上在物理学领域这是一个常见现象，这是一个概率问题，就像网络科学对涌现的界定那样，当网络一旦出现了概率问题，那么就可能出现涌现的特性。
对于计算机专业的同学来说，Container（容器）的概念并不陌生，我们可以把大模型比喻成一个Container，我们给一个输入，这个Container就会产生一个输出，再给一个输入，还会生成一个新的输出，如果把这些输入和输出之间构建起一个一个连接，就会形成一个网状结构，而且是概率网状结构，当然这个并不绝对，这也是大模型不稳定的原因。
如果能够把大模型的涌现问题做出网络结构建模，我相信这对于大模型能力边界的界定会产生巨大的影响，但问题是，现在的大模型已经不想再等了，即使在OpenAI努力控制新版本迭代速度的当下，理论研究依然跟不上大模型自身的发展。当然了，理论研究滞后这是一个普遍现象。
所以回到这个问题上来，当前通过大模型来解释大模型这既是一种不满，同样也是一种无奈，毕竟大模型这头猛兽始终是要放出来的。
当前大模型的特点是做知识压缩，这也是Transformer的特点，把人类所积累的知识压缩到大模型当中，然后在使用的时候进行释放，这个过程的理论基础和依据是什么还没有搞清楚，这也是当前无法准确认知大模型生成能力的重要原因之一。
坏消息是当前的大模型已经多方位体现出物理特性了，这就意味着大模型开启了一个新的物理研究空间，这既让我们兴奋，同时也让我们恐惧。
好消息是当前很多科研工作者正在研究基于压缩的计算复杂性理论来解释大模型的训练和生成过程，以及通过抽象出代数系统来分析大模型核心架构的能力，这为进一步评估大模型的能力边界奠定了基础。
对于当前计算机专业的同学来说，关于大模型的学习和研究一定要给自己营造一个比较好的交流和实践场景，这是提升学习效率，尽快找到科研着力点，同时让自己少走弯路的有效方式。
目前我联合多所国内外大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展计算机、大数据、人工智能相关的科研活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流探讨。
阿里云chatgpt有哪些功能？
阿里云ChatGPT是一款基于人工智能技术的自然语言处理工具，主要提供以下功能：
语义理解：ChatGPT可以对用户输入的文本进行语义理解，识别出对话中的实体、意图和情感等信息。
智能问答：ChatGPT可以根据用户提问，智能地回答问题，并提供相应的解决方案。
闲聊对话：ChatGPT可以进行闲聊对话，和用户进行自然、流畅的交流。
意见反馈：ChatGPT可以收集用户的意见反馈，帮助企业了解用户需求和反馈，从而优化产品和服务。
智能客服：ChatGPT可以作为智能客服系统的核心，为用户提供快速、准确的客服支持。
机器翻译：ChatGPT可以进行机器翻译，支持多语种翻译服务。
总的来说，阿里云ChatGPT是一款强大的自然语言处理工具，可以为企业提供智能化的客户服务和用户交互体验。
ChatGPT再度封神预测股市成功？
ChatGPT的智能化程度确实超出了我们的预期，也引起了大家的兴趣，让我们一起看一下他对几个问题的回答：
大家应该思考一下，我们目前从事的哪些职业会被替代。
哪些职业不能被替代，必然是有创造力的工作。可能大家认为随着人工智能的不断发展，我们会变得越来越懒，越来越没有用了。其实，人类从驯化第一头用于拉扯农具的家畜开始，就开始变得”越来越懒，越来越没用“了。
工业革命之后，人类在体力劳动方面的作用开始大幅减少。而上个世纪的自动化革命更是极大减少了人们的体力劳动需求。到了21世纪，人工智能发展让人们发现自己的脑力劳动优势也逐渐被取代。如果继续这样发展下去，人还剩下什么作用呢？
让我们看看我们还有什么独特之处。
信念及责任感
信念，是一个人对所持有的某种事物的看法。信念是一个人内部对做与信念相符的事情的动力。信念越强的人，做相符的事情的动力越强，而外部世界（经验，数据）对他的正反馈对信念的加成越强，而负反馈的作用越小。
中国古代哲学中有一种思想叫做”知其不可而为之“。是指尽管明知道某个事情很难或几乎不可能完成，但仍然会尝试去做。这句话被用来形容那些敢于探索、勇于创新的人，尤其是那些在困难和挑战面前依然能够坚持不懈，不屈不挠，顽强奋斗的人。
责任感，是指一个人对自己的行为、决策和影响负责的意识和能力。一个有责任感的人会尽力把事情做好。
责任感会让人放弃个人的利益而完成自己的角色需要做的事情。无论做这件事情在当时看来多么困难。
直觉与灵感
直觉与灵感是最难以解释的东西，当直觉起作用时，就像在游戏中作弊一样让本来极难的问题不讲道理般地得到解决。也许在规律在已知数据中存在时，人工智能可以通过分析海量数据我们可以最终找到这些规律，但是直觉和灵感的时间复杂度是O(1)。而当规律在已知数据中不存在时，基于数据的分析就无能为力了。
历史上有很多科学发现是通过直觉和灵感而获得的。如果不是做了一个奇怪的梦，门捷列夫无法发现元素周期表，凯斯勒也无法知道苯的环状结。
通用人工智能没有明确的定义。根据我理解的不同定义，我对其发展有不同的个人简介。
如果通用人工智能的定义是人工智能发展到能够淘汰人类，那么我觉得这只是个时间问题。因为达到这个门槛不需要人工智能在每一个方面都超越人类，或者具备意识。如果通用人工智能的定义是人工智能可以取代人类做任何事情，那么我持怀疑态度。因为人具有主观能动性，具有数据无法支持的信念，以及具有有时能发挥作用的非理性。当然，我个人认为越来越多的人正逐渐失去自我塑造三观的能力。人类退化到失去灵性也不是没可能。如果通用人工智能的定义是一个无所不知的智慧体，那么我持反对意见。刻在希腊德尔斐神庙的一句话“认识你自己”，在两千多年来一直提醒着我们人类自己：一个系统无法完备自洽，连具有灵性的人也不例外。
我国人均带薪年休假约10天实际仅629天？
从我一个工作多年的职场人的角度来看，这一现象反映了以下问题:
1、有些企业关于年假的规定不是非常符合相关的法律，比如有些单位不遵守法律关于年假天数的规定，而是有一套企业自己的标准。当然按照企业的标准，员工应该享有的年假天数肯定要少一些。
2、我在北京上班也经历过这种企业，作为我们国家的一线城市尚有这种不遵守法律的企业，更不要说一些二三线城市了。而员工如果想在这个企业上班，只能遵守企业的不合理规定，只能是敢怒不敢言，唯一有可能采取的手段是最后离职时如果双方闹得不太开心，员工可以拿去法律的武器来为自己讨回公道。这种做法应该不多，因为牵扯到制裁或法院，员工需要付出时间和精力，还可能需要花钱找律师，律师也很贵。而企业的律师对这种小案子是顺手的事情，企业根本没有成本。虽然员工基本上胜诉，企业那就付钱好了，钱也不多，而且企业可能有一百个员工，但最后可能只有一个拿到该得的年假，那企业还是非常赚的。
3、所以说，如果先从根本上解决问题，应该增加企业不遵守法律的成本，只要企业违法就加大处罚力度，那企业就不敢了，员工就能享受到法律规定的年假天数了。其实说到底还是在职场中企业与员工严重的不对等所造成的。
4、也有的原因是员工想把假期留给一些突发的事情上，毕竟事假基本上是扣掉所有的工资。所以导致一些假期快要到最后的期限，本来想休，但工作此时走不开，要想在公司干，只能让年假作废。
5、对于年假的截止时间，一般企业规定:当年的年假可以在次年的3月底前休完。但其实我告诉大家，这只是企业的规定，有的城市政府规定年假的有效期是2年。那你说是企业大还是政府大?那肯定是政府的规定更应该遵守，所以如果到了某一天你可以咨询下你所在的城市的相关规定。
6、现在就业环境不好，所以员工真的不敢按照法律赋予劳动者的权利去要求企业。中国的工会制度不是很完善，如果每家企业都有工会为员工撑腰，你看看能不能享受到足额的带薪假期?那答案是肯定的。
希望我们的就业环境越来越好，希望我们能享受到法律赋予劳动者的权利。希望员工的维权意识加强，必要的时候拿起法律的武器维护自身权益，平时多学习法律知识。