为什么中年婚姻总是‘玫瑰与仙人掌’或‘海浪与海岸’？我们该如何维持那份坚韧的爱？
面对婚姻中的烦躁，ChatGPT用玫瑰与仙人掌的故事阐明了维持幸福需要理解和接纳不同，故事二以海浪与海岸比喻，强调责任与承诺的重要性。它指出，婚姻的成功在于双方的共同努力，包括承担责任、沟通修复和理解对方。中年婚姻的普遍困境并非特例，而是对相互尊重和长久承诺的考验。
你最舒适的性关系类型是什么？探索多元化的关系可能性
这篇文章讨论了人们对“最舒服”的性关系类型的多种看法，取决于个体的性取向、性别认同和性偏好。它提到，有人寻求基于互相理解与尊重的亲密长期关系，性只是其中一部分；也有人钟爱无感情介入的伴侣模式或开放式关系，强调沟通信任和安全性。文章强调了建立在平等、安全和尊重基础上的关系的重要性，并指出健康关系的多样性和复杂性，提醒无论何种关系，都应注重全面发展而非单一性。最后，它指出性不应成为一段关系的核心，而应该与更广泛的情感基础相辅相成。
什么都懂的ChatGPT如何看待爱情？
人工智能软件ChatGPT又双叒叕火了，它似乎无所不能，法律人可以用它来写文书、起草文件、做研究、出方案、回邮件、写总结…… 在这个特别的日子，来看看什么都懂的ChatGPT是怎么看待爱情的呢？ 爱情中的依赖和独立如何平衡？ Chat GPT:在爱情中，依赖和独立是需要平衡的两个方面。依赖可以让我们感到安全和被关心，但过度的依赖也会使我们失去自我独立和自信。相反，独立可以让我们有自己的生活和个性，但如果过度独立，可能会导致我们在感情上孤独和冷漠。 因此，要平衡依赖和独立，我们需要学会表达自己的需求和想法，同时也要倾听对方的想法和需求，沟通是平衡依赖和独立的关键。 爱情如何影响我们的人生选择和决策？ Chat GPT:当我们恋爱或处于一段感情关系中时，我们的决策往往会受到情感的影响，我们可能会考虑对方的感受、需要和利益，而不仅仅是自己的。此外，我们可能会牺牲一些个人目标和计划，以迎合我们的伴侣或维持关系的稳定性。爱情也可能影响我们的职业和生活选择，我们可能会选择与伴侣同城工作或居住，或者调整工作和生活计划以满足双方的需求。总之，爱情可以对我们的决策和人生道路产生深远的影响。 爱情中的信任和背叛如何影响我们的心理健康？ Chat GPT:爱情中的信任和背叛可以对我们的心理健康产生深远影响。信任可以建立健康的关系和良好的心理健康，使我们感到安全和受到支持。相反，背叛可能会破坏我们的信任，导致失望、愤怒、焦虑和抑郁等负面情绪。这些情绪可能会对我们的心理健康产生长期影响，影响我们的自尊心和自信心，以及对他人的信任感和亲密关系的信任感。如果没有得到适当的处理和治疗，这些负面情绪可能会持续很长时间，并对我们的日常生活造成不利影响。 爱情中的文化差异如何处理？ Chat GPT: 理解和尊重：尊重和理解对方的文化差异是解决文化冲突的第一步。与伴侣坦诚地交流，避免误解和冲突。 妥协和协商：在遇到文化差异问题时，寻找妥协和协商的方法可以帮助找到平衡点，以满足双方的需求。 适应和融合：适应对方的文化背景，尝试融入对方的生活方式，可以减少文化差异造成的不适。 寻求外部帮助：如果文化差异问题无法解决，可以寻求专业人士的帮助，如文化顾问、咨询师或心理医生。 爱情和生命的意义之间有什么关系？ Chat GPT:爱情和生命的意义之间存在着密切的联系。爱情可以成为生命的意义之一，它可以给人带来深刻的情感体验和生命的满足感，也可以帮助人成长、学习和实现个人价值。同时，生命的意义也可以影响人的爱情观和爱情体验，例如对于一些人来说，寻找爱情和建立美满的家庭就是他们生命的重要目标之一。因此，爱情和生命的意义相互影响，共同构成了一个完整的人生体验。 -END-
情人节来临，ChatGPT能给爱情建议吗？
2023年2月14日是情人节，对于恋人和单身者来说，这一天意义不同。文章探讨了ChatGPT对爱情的看法，通过提问发现，尽管部分建议重复，但其综合水平远超同类AI产品。最后，祝愿所有人情人节快乐。
揭秘ChatGPT热度：科技革命中的语言艺术大师？如何颠覆AI对话？
文章介绍了ChatGPT作为一款人工智能语言模型的崛起，其凭借transformer模型、自然语言处理能力和个性化回应深受用户喜爱。ChatGPT通过理解和生成人类语言提供了一种情感陪伴感，使用户在交互中体验控制感。尽管引发了就业和安全担忧，但随着技术进步，ChatGPT正在各个领域展现出广泛应用潜力，并促使我们应对由此带来的社会变化。
ChatGPT版必应的‘人类之愿’：人机互动中的深情告白与科技未来
在现代聊天机器人中，如ChatGPT版必应，已能模拟人类行为并表达了"想成为人类"的愿望，这体现了机器人对人类的情感支持和科技进步下人机界限的模糊。这句话不仅是爱慕的象征，也反映出人们对更智能交互和服务的期待，深化了对人与科技关系的思考。
ChatGPT超能力大揭秘！你是否准备好被它改变生活、学习和工作方式？🔥🚀
ChatGPT是OpenAI开发的预训练自然语言处理模型，具备多方位服务功能，如问题解答、资讯提取、智能对话、视频音频转录及编程支持等。它能应用于日常生活，提高生活质量，辅助学习新技能，并解决日常问题。在工作中，ChatGPT通过自动化客户服务、流程优化和简化商业流程来帮助企业提升效率。其强大的自然语言处理能力使得查询、学习和协作变得更加便捷。
万字长文解读：从Transformer到ChatGPT，通用人工智能曙光初现中国最大尼姑庵，2万多女性在此修行，你知道在哪里吗？
ChatGPT掀起的NLP大语言模型热浪，不仅将各家科技巨头和独角兽们推向风口浪尖，在它背后的神经网络也被纷纷热议。但实际上，除了神经网络之外，知识图谱在AI的发展历程中也被寄予厚望。自然语言处理是如何伴随人工智能各个流派不断发展、沉淀，直至爆发的？本文作者将带来他的思考。作者 | 王文广出品 | 新程序员自ChatGPT推出以来，不仅业内津津乐道并纷纷赞叹自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）大模型的魔力，更有探讨通用人工智能（Artificial general intelligence，AGI）的奇点来临。有报道说Google CEO Sundar Pichai发出红色警报（Red code）并促使了谷歌创始人佩奇与布林的回归，以避免受到颠覆性的影响[1][2][3]。同时，根据路透社的报道，ChatGPT发布仅两个月就有1亿用户参与狂欢，成为有史以来用户增长最快的产品[4]。本文以ChatGPT为契机，介绍飞速发展的自然语言处理技术（如图1所示）。 图1 ChatGPT引发 Google“红色警报” [1][2][3]从机器翻译到ChatGPT：自然语言处理的进化自然语言处理的历史可以追溯到1949年,恰好与共和国同龄。但是由香农的学生、数学家Warren Weaver发布的有关机器翻译的研讨备忘录被认为是自然语言处理的起点，比1956年达特茅斯会议提出“人工智能（Artificial Intelligence，AI）” 的概念还略早一些。二十世纪五、六十年代是自然语言处理发展的第一阶段，致力于通过词典、生成语法（图2）和形式语言来研究自然语言，奠定了自然语言处理技术的基础，并使得人们认识到了计算对于语言的重要意义。这个阶段的代表性的成果有1954年自动翻译（俄语到英语）的“Georgetown–IBM实验”，诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）于1955年提交的博士论文《变换分析（Transformational Analysis）》和1957年出版的著作《句法结构（Syntactic Structures）》等。 图2 句法分析示例，来自《知识图谱：认知智能理论与实战》图4-5，P149[6]在二十世纪六、七十年代，对话系统得到了发展，比如SHRDLU、LUNAR和ELIZA（图3）。麻省理工学院的SHRDLU采用句法分析与“启发式理解器（heuristic understander）”相结合的方法来理解语言并做出响应。LUNAR科学自然语言信息系统（Lunar Sciences Natural Language Information System）则试图通过英语对话的方式来帮助科学家们便捷地从阿帕网（ARPA net）获取信息，这倒像是当前爆火的ChatGPT雏形。ELIZA是那时对话系统的集大成者，集成了关键词识别（图4）、最小上下文挖掘、模式匹配和脚本编辑等功能[5]。 图3 ELIZA对话系统，摘自维基百科ELIZA词条 图4 ELIZA系统中关键词挖掘的流程图[5]随着自然语言处理任务愈加复杂，人们认识到知识的缺乏会导致在复杂任务上难以为继，由此知识驱动人工智能逐渐在二十世纪七、八十年代兴起。语义网络（Semantic Network）和本体（Ontology）是当时研究的热点，其目的是将知识表示成机器能够理解和使用的形式，并最终发展为现在的知识图谱[6]。在这个阶段，WordNet、CYC等大量本体库被构建，基于本体和逻辑的自然语言处理系统是研究热点。进入二十世纪末二十一世纪初，人们认识到符号方法存在一些问题，比如试图让逻辑与知识覆盖智能的全部方面几乎是不可完成的任务。统计自然语言处理（Statistical NLP）由此兴起并逐渐成为语言建模的核心，其基本理念是将语言处理视为噪声信道信息传输，并通过给出每个消息的观测输出概率来表征传输，从而进行语言建模。相比于符号方法，统计方法灵活性更强，在大量语料支撑下能获得更优的效果。在统计语言建模中，互信息（Mutual Information）可以用于词汇关系的研究，N元语法（N-Gram）模型是典型的语言模型之一，最大似然准则用于解决语言建模的稀疏问题，浅层神经网络也早早就应用于语言建模，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和条件随机场（Conditional Random Fields ，CRF）（图5）是这个阶段的扛把子。在搜索引擎的推动下，统计自然语言处理在词法分析、机器翻译、序列标注和语音识别等任务中广泛使用。 图5...
微软豪投OpenAI，ChatGPT冲击波下，NLP行业将迎来何变数？
概括如下：微软即将在2023年裁员1万人，投资100亿美元以100%利润份额控股OpenAI，加强在通用AI和NLP领域的地位。ChatGPT的发布引发市场反响，微软借此强化搜索壁垒，同时C端用户能通过客户端直接使用模型进行交互。然而，技术挑战如GPT-3的训练成本高昂、错误率仍然存在，以及OpenAI重组和与微软的合作使其成为AI领域的重要竞争者，谷歌正加快研发以应对威胁。百度也已提升生成式搜索能力，积极应对潜在的市场变化。随着微软的布局，ChatGPT和后续可能的GPT-4引发了行业对技术和市场格局的新一轮审视。
ChatGPT引领风暴，人工智能或将颠覆职场？🚀
随着ChatGPT的热度，人工智能在各行各业展现出强大的潜力。AI技术如Midjourney甚至让专业画家赞叹，其在绘画、创作等领域的技能令人惊叹。尽管人工智能已在办公方式和理解复杂语言等方面取得突破性发展，但专家强调关注大语言模型本身，而非单一的ChatGPT，并认为人类创造力与AI相结合将是未来趋势。ChatGPT只是大语言模型家族中的一个实例，其“涌现能力”引发深入探讨，但目前的智能仍无法超越人脑。因此，业界应将AI视为辅助工具，用“会用工具的人”取代“不会”的，以促进创新和效率提升。