中科院学术专业版chatgpt，如何用chatgpt写教育论文？
第一步：现象确认
首先，你要跟ChatGPT确认它是否了解中国的鸡娃现象，毕竟有时候它也会胡言乱语。
你要先通过确认现象的方式，确保你们在同一个频道形成同频思考。
有时候，对于你的问题，ChatGPT可能不知道或理解有偏差，毕竟抓取了这么多数据。
这时你可以主动把信息“投喂”给它，比如直接发两篇鸡娃的文章给ChatGPT，或者问关于鸡娃的一些新闻现象，然后让它来总结这个现象。
当你们同频之后，它就能更好地专门服务你了。
这就是业内人常说的，训练ChatGPT。
第二步：学术概念化
写过论文的朋友应该都懂，我们的日常语言和学术语言，其实是两套语言体系。
你肯定不能整篇论文都是“鸡娃躺平”之类的网络用语，这时候，就需要进一步问ChatGPT：关于鸡娃，在教育学上会用什么概念进行研究？
这时候，它就会给你很多概念上的参考，比如教育心理学、教育公平、教育竞争之类。
第三步：定位优质学术资源
当我们把这个现象概念化之后，就需要定位优质的学术资源了。
例如：你觉得对教育心理学这个概念比较感兴趣，是值得聚焦研究的概念，那么就可以进一步问ChatGPT，让它给你推荐一些学术文献。
然后抛出这个Prompt：教育心理学有哪些类型，请推荐5篇引用率较高的英文文献并介绍。
这个过程实际上不仅是学术聚焦，对ChatGPT来说也是一个实时训练、实时学习的过程。
因为它本身就是预训练的模式，虽然拥有很多数据，但围绕你的研究，怎么去学习、怎么输出专门的答案而不是套话，它并不清楚，这就是我们训练过程的意义。
另外，你也可以换不同方式提问，比如问它不同类型的文献，保证文献的质量和丰富性。
其实这么做的目的也是投喂ChatGPT，让它围绕你的主题，学习不同的知识，例如高引文献、综述文献、按时间或按某些主题的文献、指定某些期刊的文献等等。
有些人可能就停留在了这一步了，不知道怎么继续下去。
不要忘了，你是主人，你要不断地训练它。
怎么训练呢？让它总结这些文献，这样它才能消化它、才能跟你同频学习。
你可以要求ChatGPT用1500字总结一下这5篇文献的内容，包括背景、问题、方法、分析、案例、结论六个方面。
这么做你就是在告诉它：到下面写论文的阶段时，你也要按照这种框架来写。现在就是先给它一个准备，让它熟悉这种方式，否则后面它可能并不知道要准备这些、阅读这些。
另外，如果在总结文献的过程中，如果有新的想法，可以在子概念上进行延伸和提问。
第四步：对比分析
我们都知道，ChatGPT的特长之一就是知识连接、帮助创新。
所以你可以让它从不同角度进行对比，尽情发挥它的特长、给你新的启发。
比如：让它进行跨学科对比、跨地域对比、跨时间对比、概念对比、理论和现实对比等等。
在对比的过程中，你会发现它不仅会给你现实的启发，也能给你理论的启发。
当然，你还可以让它给你一些具体的案例，拿到案例后再让它回归现实，让ChatGPT回答这些案例对于现实层面的改善有什么启示。
总而言之，在与ChatGPT的对话中，你要学会给它限定和引导，尽可能明确你的需求。
第五步：深挖启示 & 第六步：写论文
到这一步，其实就可以想一想论文的初稿可以怎么搭建了，它和第六步其实是同步的。
但你不能急，因为虽然按这个步骤写出来的初稿质量会很高，但只有一步一步调整，才能让它质量变得更高。
例如写初稿的第一步，肯定是定标题。
你可以要求它根据之前的对话内容，先给你三个标题。选定某一个标题之后，就让它给你延伸出论文大纲。
不要让它直接给正文，让它先给大纲。
经过前面那么多的预训练，这一步的ChatGPT，很大概率能给你一份非常优秀的论文大纲，可以超过很多本科论文的要求，甚至达到一些有学术训练的研究生水平。
chatgpt对计算机专业的影响？
chatgpt对计算机专业影响比较大，首先使用chatgpt可以代替学生写计算机专业的论文，效果还出奇的好，chatgpt可以能够自动生产相关的代码，包括一整个网站，只需要简单的参数
ChatGPT游戏疯狂拉升？
没玩过 不会翻墙 所以不知道 拜拜
和爆火的ChatGPT聊了几句？
是真智能，ChatGPT是一款先进的AI写作助理，它可以为用户提供准确、精细的内容，帮助用户更好地创作出具有原创性和细节的内容。用户可以使用ChatGPT来创作文章、诗歌、随笔、邮件等，并且不会出现抄袭的问题。ChatGPT不接受有关暴力、性、自残等内容的要求，也不会制作可能有争议的内容。
这是我用ChatGPT得到的回答，哈哈哈哈······
gpt人工智能是哪家公司的？
由人工智能公司OpenAI做的。
ChatGPT是一个超神级别的自然语言生成式AI。
ChatGPT是人工智能公司OpenAI的GPT自然语言生成式模型的最新衍生品，可以进行“你来我往”的多轮聊天。被业内认为是，继2020年NLP（自然语言处理）预训练模型——GPT-3之后的“GPT-3.5”。尽管不是传闻中下一代自然语言生成模型GPT-4，但同样对NLP以及人工智能领域有重要意义。