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编辑整理：整理来源：维基百科，浏览量：76，时间：2023-03-06 23:30:01
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CtGPT是一款免费的聊天机器人软件，它可以帮助用户解决日常生活中的问题，比如提供建议、提供信息、解答疑问等。它可以根据用户的输入，自动生成回答，从而节省用户的时间和精力。
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CtGPT是美国人工智能研究实验室OpAI开发的一种全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务。
这款AI语言模型，让撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事，甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。
不少和CtGP历置适毛好那取晶院头T“聊过天”的网友纷纷感叹，“只有你想不到，没有CtGPT办不成的树知”。和CtGPT聊天，可以直奔主题、开门见山，也能由浅入深、由表及里。
当被问到一些严肃性话题和解决方案，CtGPT的回答逻辑合理、用词到位，虽然没有提出老生常谈之外的观点，但清晰直观且迅速的表达方式、反应过程令人拍案叫绝。
上线仅仅两个月，CtGPT的活跃不死析面怀达吸热又用户就突破一亿。
CtGPT爆红背后也有挑战
自CtGPT发布以来，它的能力也不断被人们解锁，但人们在试用中慢慢发现，数学能力是CtGPT的一大短板，连简单的“鸡兔同笼”题都能算错。大概是考虑到这一点，CtGPT近日宣布了一次重要更新：提升了真实性和数学能力。
据了解，CtGPT较上一散代产品提升明显，对话模式具备更好的交互体验。但对比Google等搜索引擎，CtGPT器抓球娘教立长别尚不具备替代搜索引擎的能力。CtGPT的数据来自训练数据库，目前数据库仅更新至2021年，可用信息有限，同时真实白让贵凯均天态身雨弦足性也无法得到保障。
此外，从商业模式来看，C强写威tGPT目前采用免费的模式。根据OpAI的CEO SamAltman披露，CtGPT每次聊天成本约为几美分，其中硫调力念必足频保补一部分来自Azure云服务，未来公司在持续优化成本的同时雷林映坏，会考虑通过收费获利，热医茶预计的收费模式包括订阅制、按条收费等。
随着CtGPT迅速走红，其竞争者也不断涌现，从Anthropic公司的Claude、DeepMind刻历志才害婷陈公司的Sparrow、损免种了切越政谷歌公司的LaMDA到Character AI，这个赛础防气宜青末铁苏科山完道将变得越来越“卷”。
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CtGPT是聊天机器人，该聊天机器人可以在模仿人类说话风格的同时回答大量的问题。在现实世界之中，例如数字营销、线上内容创作、回答客户服务查询，甚至可以用来帮助调试代码。 CtGPT 由 GPT-3.5 系列模型提供支持，这些模型使用 Azure AI 超级计算基础设施上的文本和代码数据进行训练。人工智能的能力已经得到提升，可以处理奇怪的、技术性的、抽象的或具体的请求。 通过将其高级聊天机器人置于公共预览版中，OpAI 希望通过了解所有用户对 CtGPT 的要求以及该技术的性能来获得众包反馈。CtGPT的底层机理，是基于AI对于语义大模型的训练，使得其能够以现有全互联网资料为基础，不断作为素材予以学习迭代强化，从而输出能够符合自然语言机理的问答能力。从目前公开的资料研究，可以看到CtGPT不仅仅可以基于英文交流，更能够对不同语言的特点进行对答，例如其能够较为准确的识别汉语中的隐喻等特殊性，从而能够近乎人性的回复。基于语义大模型的学习，其带给我们不仅仅是聊天等普通猎奇使用，排除其他不可抗力等因素，我们可以看到CtGPT对于传统机电设备以及相关的自媒体团队，都能够提供不小的助力。
对于传统机电设备，现行的维护系统，尤其目前国家大力推动的数字化运维系统，其软件架构本质是数据属性和具体设备的映射，其中需要考量的重要方面便是对应单位、行业、场景中的重要业务逻辑，从而以此作为编辑编码系统的标准，使得数据属性和具体设备的关联能够符合实际生产生活的需要。而CtGPT虽然无法创造业务规范，但却可以根据指令和细节的提供，自动化提供相关属性信息甚至编码系统等框架性模板，从而让相关从事人员能够将精力集中于框架流程以及细节填充的修订上。这一类的操作，在产品团队的需求文档、程序员部分重复性的代码中已经得到相关测试团队的验证，证实能够提升具体岗位的工作效率。
同样的道理，新媒体的文章创作，虽不赞赏通过CtGPT自动生成文章来冒充原创等行为，但CtGPT在提供文章框架、前期资料搜集、相关图片的制作上，能够根据具体的条件描述，从而自动快速生成相应的模板，从而加快具体工序的效率。另外，其能够根据不断补充的要求，在原有生成的内容基础上不断的优化，从而帮助工作节省大量犹豫不定的时间，通过快速试错迭代来提升整体的效果和效率。
至于国内注册应用不友好的问题，作为客观的科技发展趋势，信息流的传播本身便是全社会性的事件，特定的因素可能会减缓相应公司类似服务的推出，但并不会逆转类似的方向和流程，因此类似科技迭代传统工序的未来，可能会比想象中更快地到来。