一、寻找创意 ChatGPT可以通过分析市场数据和使用预测分析来识别潜在的机会，帮助寻找Web3业务创意。它还可以用于发现新技术及其潜力，这些技术可以用来创建Web3业务。 ChatGPT聊天机器人还可以分析客户数据，以识别他们的需求，并开发新的产品或服务以满足这些需求。 1、直接问问题 正如ChatGPT所说的，要记住这些只是一些商业创意的例子，区块链技术和web3还有很多其他可能性， 继续阅读

ChatGPT meets Web3.0: 用AI赋能去中心化应用随着Web3.0的到来，去中心化应用（dApps）正在成为新的热点。与传统的Web2.0应用相比，Web3.0应用具有更高的安全性、更好的隐私保护、更好的用户掌控和更广阔的应用场景等优势。作为一种强大的人工智能技术，ChatGPT在这个领域的应用也变得越来越广泛。在本文中，我们将探讨ChatGPT如何为Web3.0应用提供赋能。一、什么是Web3. 继续阅读

日报和周报是办公生活中不可或缺的部分，它们有助于记录工作进展、分享关键信息和与团队保持沟通。但是，有时写作这些报告可能会变得繁琐和耗时。在本文中，我们将介绍如何利用ChatGPT，一个强大的自然语言处理模型，提高写作日报和周报的效率，从而节省时间并确保质量。 1. 利用ChatGPT的基本技巧 作为专家级 ChatGPT 提示工程师的建议，我们可以遵循以下技巧来最大程度地利用ChatGPT&#x 继续阅读

ChatGPT 拓展资料：ChatGPT 和预训练模型实战课 继续阅读

ChatGPT 超越谷歌主导地位 在我的上一篇文章中，我探讨了 ChatGPT 超越谷歌主导地位的可能牛市案例。但我也对我认为是熊市的情况表示赞赏。正如我提到的，ChatGPT 的无界界面有点像，而不是 DoorDash 的重点推出策略，DoorDash 在美国所有城市和商品类别中同时推出，当你订购东西时，它会尽力交付。不足为奇的是，虽然 ChatGPT 对于某些结果来说感觉很神奇，但它会导致很多查询出错。你可以看到什么是可能的和看似最终的结果，但界面并没有引导用户找到现在最好的。 对我来说 继续阅读

在ChatGPT的训练过程中，使用了Docker等容器技术来支持实现训练过程中不同组件之间的隔离，并且使部署和运行更加快速和可靠。 Docker是一种开源的容器化平台，可以创建、部署和运行应用程序的容器。使用Docker技术，可以先将训练任务需要的环境和软件组件打包到容器镜像中，然后在不同的系统和环境中使用该容器镜像，使系统间的组件隔离，降低不同组件之间产生干扰和冲突的概率，保证训练 继续阅读

关于测试技能和职业规划，ChatGPT这样说！ 提问：一个软件测试人员，需要学习哪些技能？ AI回答： 作为一个软件测试人员，需要学习以下技能： 手动测试和自动化测试：手动测试是通过手动操作软件来发现问题和缺陷，而自动化测试是使用测试脚本和工具来自动执行测试。熟悉手动测试和自动化测试的优缺点，能够选择适当的测试方法来提高测试效率 继续阅读

分别向 ChatGPT 和文心一言提问 先贴出 ChatGPT 和文心一言的问答，后面再说我的一些分析。 ChatGPT 帮我推荐一款 CNV 分析工具。 CNVmax 在线工具是一款用于 CNV（拷贝数变异）分析的在线工具，其核心功能包括： CNV 检测：使用 WES 或 WGS 数据，对样本中的 CNV 进行检测和注释。 CNV 可视化：将 CNV 检测结果进行可视化 继续阅读

ChatGPT 将如何颠覆数据和分析领域 每个人都在谈论 ChatGPT。许多人也在使用它。这个新的人工智能工具由 OpenAI 推出，它在各行各业和各行各业的人们中引起了轰动。该工具可以为查询提供明确的响应、编写代码并为大多数查询提供结果，甚至是那些与流程、数据模型或代码相关的查询！ 但是，就目前的形式而言，它确实有局限性。有关于事实不准确、虚构的名字和书籍以及未能解决复杂问题的报告。但这只是颠覆时代的开始， 继续阅读

我需要一个脚本来生成使用 Re3 框架 - https://arxiv.org/abs/2210.06774 和 ChatGPT API 的更长和连贯的文章。请通读学习论文，你最终会明白我想要什么。工作是查看 Re3 框架代码，要么让代码与 ChatGPT API 一起使用，要么从头开始编写代码，这将由您决定。简而言之，我在脚本中输入一个主题或标题，脚本会生成一篇关于它的文章。 很高兴能够帮助你。生成长且连贯 继续阅读

一. ChatGPT 1. ChatGPT的自我介绍 2. ChatGPT的前世 2.1GPT-3是啥？ General Pre-Training(GPT)，即通用预训练语言模型，是一种利用Transformer作为特征抽取器，基于语言模型进行训练的预训练语言模型。所以，理解GPT主要熟悉两个方面即可，即语言模型和其由Transformer组成的结构。将无监督学习有监督模型的预训练目标&#xff0 继续阅读

为了积累数据集，ChatGPT-3使用了一系列技术来从不同来源的文本中提取数据。其中最常用的技术包括： Web scraping：ChatGPT-3使用Web scraping技术从互联网上的网页中提取文本。它可以自动化抓取网页，并从中提取出需要的信息。 数据库查询：ChatGPT-3使用数据库查询系统来收集从各种来源收集到的数据。这是一种常用的技术，在大型网站和应用程序中广泛使用。 API收集&#xff 继续阅读