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chatgpt写论文技巧是搭好论文的基本框架和方向。
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chatgpt可以在极短的时间内根据要求写几乎任何一个学术领域的论文，并且可以根据要求为文章增加更多的内容和细节。对于一般的课题研究来说，现版本的ChatGPT已经可以搭好论文的基本框架和方向，能够按照论文写作的基本格式：提出该命题的重要性和必要性、指出现状和不足、提供解决方案、总结来展开。
对于ChatGPT感知最为明显的群体之一就是高校的研究者和学生。文献综述、开题报告，这些过去需要花费大量时间在信息海洋中查找资料并总结提炼的研究步骤，居然可以在极短的时间内自动完成，甚至它还可以指出你在用词造句上的问题，并完善你的论文。
两大科学期刊分别也在近期更新了投稿规则：《科学》Science禁止在投稿论文中使用ChatGPT生成的文本，而《自然》Nature则在更新的投稿规则中表示，只能将ChatGPT在内的大语言模型作为一种工具，并在论文的方法部分适当介绍，不能将ChatGPT列为作者。
ChatGPT是一种由OpenAI开发的通用聊天机器人模型。
它被训练来对对话进行建模，能够通过学习和理解人类语言来进行对话，并能够生成适当的响应。ChatGPT使用了一种叫做Transformer的神经网络架构，这是一种用于处理序列数据的模型，能够在输入序列中捕捉长期依赖性。
它还使用了大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，以便模型能够更好地理解人类语言。还能够实时回答用户提问，包括聊天、纠正语法错误，甚至是写代码、写剧本等，由于可玩性很高，迅速在全球范围内风靡起来。
ChatGPT带来的影响
ChatGPT大红大紫之际，就有诸多学者和研究人员发出警告ChatGPT很可能杀死大学论文。无独有偶，在很多互联网大厂，ChatGPT也遭到了封杀。
ChatGPT背后的技术很快就会对整个科技行业产生更深远的影响，微软公司的人工智能平台主管埃里克·博伊德表示：ChatGPT的人工智能模型将改变人们与电脑互动的方式，与电脑对话，就像与人对话一样自然，这将彻底改变人们使用科技的日常体验。
针对程序员会被取代这个问题，我问了一下 ChatGPT ，它是这样说的：
每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一个 AI 工具可以编程，紧跟而来的话题必然是：“程序员是否会因此被替代？”
程序员实惨！职业威胁一直就没停息过。
所以，ChatGPT可以编程？这似乎很让人匪夷所思。
ChatGPT介绍一下！！是一个由OpenAI训练的大型语言模型，可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构，能够从大量语料中学习语言特征。
ChatGPT可以在编程领域有多种应用，其中一些主要的应用如下:
l 代码生成：可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。
l 代码提示：可以根据用户输入的代码片段，提供相应的代码提示和补全。
l 故障诊断：可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。
l 文档生成：可以根据输入的代码生成相应的文档。
l 自动测试：可以根据输入的代码生成相应的单元测试。
l 数据科学：可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。
不过需要注意的是，ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。
ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。
通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！
作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。
而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。
而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心。
ChatGPT本身是一个自然语言处理模型，其主要作用是接收输入的自然语言文本，并输出模型预测的自然语言文本。它并不直接支持编写和执行脚本。
不过，您可以通过将ChatGPT与其他工具或框架集成，以实现脚本化的功能。例如，您可以将ChatGPT与Python编程语言相结合，使用Python编写脚本，在脚本中调用ChatGPT API接口，实现对自然语言文本的处理。具体来说，您可以使用Python的requests库或者其他HTTP客户端库，向ChatGPT的API接口发送请求，获取返回的自然语言文本结果，然后进行进一步的处理。
此外，一些开源的自然语言处理工具和框架，例如spaCy、NLTK等，也可以与ChatGPT相结合，实现更加丰富的自然语言处理功能和脚本化的操作。