《腾讯ChatGPT终于上线：人工智能助手能否改变我们聊天方式？》
这篇文章主要介绍了腾讯公司 finally 推出的聊天机器人 ChatGPT 的体验情况。虽然该机器人在国内人工智能领域已经取得了不少进展，但此次腾讯对其进行了优化和升级，引入了更多人性化的设计，让用户在体验上更加舒适。总体而言，这款 chatbot 的表现相当不错，不仅可以完成各种复杂的问题回答，而且能够进行简单的对话交流。
某院医生用 ChatGPT 在 4 个月内狂写 16 篇论文，其中 5 篇已发表
1 个月写 4 篇论文是什么体验？怕是茶饭不思、夜不能寐、废寝忘食、夜以继日，也不一定赶得出来。 当科室里有位大佬，在 4 个月的时间里产出了 16 篇论文，让人真的忍不住想问，「恁这是咋弄（nèng）的嘞？」 「无他，唯 ChatGPT 尔。」大佬缓缓张开手心，但却不是想和你击掌，「已经发表了 5 篇。」 自 ChatGPT 及其他人工智能工具问世以来，就不断有学者尝试将其应用到学术领域。各大高校、顶刊也从一开始的明令禁止，到逐渐开放使用。 人工智能，会改变科研的「游戏规则」吗？ 使用 ChatGPT，4 个月写了 16 篇论文 这位「高产」的医生名为 Som Biswas，是美国田纳西大学健康科学中心的一名放射科医生。 2022 年 11 月，Biswas 第一次从媒体上了解到 ChatGPT，当做研究的老本行遇上人工智能的新潮流，缘分从这一刻就开始了。「如果 ChatGPT 可以用来写故事和笑话，为什么不能用它来研究或发表严肃的文章呢？」[1] 图源：参考资料 2 说干就干，Biswas 尝试让 ChatGPT 编写了一些关于放射学医学写作的片段，这恰好是 Biswas 本就熟悉的领域。经过几次来回尝试，Biswas 在撰写每个段落前给 ChatGPT 一些指示，最终产出了一篇完整的论文。 今年...
《ChatGPT：革命性的文章写作助手》
这篇文章主要讲述了人工智能助手ChatGPT在学术领域的应用，以及其对科研规则的影响。作者 Som Biswas 利用 ChatGPT 高效完成16篇论文，并在提交时声明文章部分由 ChatGPT 撰写，成功发表了五篇论文。尽管这种技术带来了便利，但也引发了关于低质量文章泛滥和审稿效率降低的担忧。近期，罗素大学集团解除 ChatGPT 使用禁令，并以支持规范其应用。尽管 ChatGPT 可以提高审稿效率并保证一致性，但它仍面临理解高度专业化主题和评估复杂结果的挑战。
垫脚石:奥特曼如何帮助ChatGPT创造历史
本文介绍了ChatGPT的开发过程以及其背后的重要人物奥特曼。在ChatGPT爆火之前，其开发公司OpenAI是一家小公司，但在微软的长期支持下，成功创造了ChatGPT。实际上，微软在一定程度上是OpenAI成功的关键，而非唯一原因。成立之初，OpenAI的愿景是为了防止人工智能威胁人类，推动通用人工智能（AGI）的发展，以确保人工智能的利益被广泛而平等地分配。尽管后来 OpenAI 变得越来越盈利，但其始终坚持非营利性质，致力于推动人工智能的研究和防范人工智能带来的风险。
《首届OpenAI开发者大会：AI背后的秘密与未来发展》
文章介绍了OpenAI创始人兼首席科学家Ilya Sutskever的担忧和观点，强调了他在AI领域的重要性和影响力。Sutskever认为当前的首要任务是防止无赖的超级人工智能，并认为 ChatGPT 可能是有意识的。他强调了人工智能技术的潜力和未来的发展方向，同时也表达了对此类技术潜在风险的担忧。
ChatGPT5:OpenAI’sNext-GenerationAIModelwithSuperIntelligencePotential
OpenAI启动下一代人工智能模型ChatGPT 5的构建，期望实现超级智能，但需微软等投资方支持。 Altman表示，GPT-5训练将依赖更多公开及私有数据，难以预估新功能。
ChatGPT与教育革命：一位物理学家的跨界探索
这篇文章介绍了ChatGPT在教育领域的革命性影响，作为一名物理学学士和的能量理论物理博士，他同时也是一位纽约文化沙龙的创始人。
ChatGPT时代的症候：精神分析视角下的思考
这篇文章主要探讨了人们对ChatGPT等生成式人工智能的担忧，认为这种担忧反映了我们被象征秩序压抑的症候。文章强调，我们需要从精神分析的角度看待人工智能的发展，理解其在互联网上的运行方式和影响。同时，作者指出，我们不能将ChatGPT等人工智能误解为主观性或无法解释的问题的解决者，而应该看到它们是通过大量数据和语料库训练而来，其目的是接近人类用户的期望，而非完全替代人类。
揭秘ChatGPT：如何利用其强大的文本生成能力？
文章讲述了人工智能聊天机器人ChatGPT的内部工作原理。ChatGPT是OpenAI研发的一款基于GPT-3.5架构的聊天机器人程序，能够基于预训练模式和统计规律生成回答和互动，并完成各种文本任务。ChatGPT的工作原理分为两个主要阶段：预训练和推理。预训练阶段通过无监督预训练实现，而推理阶段则根据用户问题背后的上下文和意图提供响应。ChatGPT利用深度学习技术中的Transformer架构来处理自然语言数据，并在训练过程中逐渐学习输入数据中的底层结构和模式，从而提高其理解和生成自然语言文本的能力。
《AI写作秘籍：AIGC|LLM提示工程探索》
这篇文章主要介绍了如何使用 AIGC 和 LLM 提示工程向 ChatGPT 提出问题。AIGC 是人工智能生成文本的一种技术，而 LLM 是语言模型，可以用来理解和生成自然语言文本。通过结合这两种技术，可以提高提问的效果，使对话更加智能化和个性化。