1.我做了个chatPPT（含源码和prompt）
2.无人直播系统源码哪里下载？
3.写代码的以后会被机器取代吗?
4.gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
5.chatbot对底层程序员的影响大吗？
6.低代码真的会威胁程序员吗？

我做了个chatPPT（含源码和prompt）

       在现代科技的推动下，自动驾驶的发展现状正逐渐成为汽车行业瞩目的焦点，其关键在于不断突破技术瓶颈和法规限制。自动驾驶的核心技术包括感知、决策和控制，而各种智能算法的牛蒡悬赏任务源码融合与优化是实现自主驾驶的关键。近年来，深度学习和人工智能的融合显著提升了自动驾驶的性能，如GPT 3.5 TURBO的运用，为车辆提供精确的环境感知和路径规划能力。

       另一方面，感冒类型的区分也至关重要。我们通常区分病毒感冒和细菌感冒，前者由病毒引起，后者则主要由细菌引发。症状和治疗方法有所不同，科学的诊断是选择合适疗法的前提。对于预防和治疗，了解这些基本知识有助于我们更好地应对感冒季节。源码包怎样安装

       在车机开发流程中，创造性的应用技术为简化工作提供了可能。通过自动化工具，如输入话题就能生成专业的PPT，功能强大，能够自动生成文本、润色标题、选择色彩并插入AI插图。这个过程巧妙地结合了GPT 3.5 TURBO的文本生成能力，Dalle2的图像转换技术，以及python-pptx库来构建出高质量的演示文档。然而，务必确保科学上网以访问开放AI接口，同时注意费用问题，可能需要寻找替代方案来降低成本。

       在使用源码时，务必遵循一些注意事项。首先，CE源码编译报错确保网络环境允许访问开放AI接口；其次，合理安排接口调用次数，以避免因长度限制而影响生成内容的完整度。同时，记得优化代码以提高效率和节省资源。

       通过这些工具和技巧，我们可以快速创建专业且个性化的PPT，极大地提升了工作效率。在实际应用中，如上所示，一个示例JSON数据详细展示了如何将数据组织成PPT内容，包括页面标题、子标题、列表项以及颜色选择，为实际演示提供了清晰的结构和视觉呈现。

       总的来说，自动驾驶的探索和感冒知识的理解，以及利用先进技术创建有影响力的vb加壳源码PPT，都是我们日常生活中科技与生活融合的生动例证。通过巧妙地整合AI工具和编程技巧，我们能创造出既高效又富有吸引力的内容，展现出科技的力量和创新的无限可能。

无人直播系统源码哪里下载？

       无人直播系统源码下载途径多样，其中最新版本的“ChatGPT无人自动实景直播”系统具有高度自动化，小时不间断直播，其效果与真人主播无异，能够有效提升直播体验与观看热度。若想要深入了解及获取该系统源码，推荐您在抖音平台进行搜索。在抖音上，通过关键词“ChatGPT数字化营销”进行查找，不仅能够获取详尽的介绍信息，同时还能获得系统源码及相关部署指南，助力您的直播活动顺利开展。

写代码的以后会被机器取代吗?

       写程序将是世界上最后一个消失的工作。年，jsp 文件上传 源码当阿尔法狗与李世石对弈时，全网热议AI将取代程序员。然而，ChatGPT仅在人类编写的代码基础上进行总结，它本身并不编写程序。AI如果能够编写程序，完全可以直接生成机器码，无需使用高级语言。实际上，只有人类需要编写高级语言的源代码。ChatGPT的价值在于它能提供参考代码，节省程序员在搜索引擎或专业网站上查找的时间。可以说，编写代码的过程中，有很大一部分时间是在搜索。

       有人认为，随着ChatGPT的使用，程序员的工作效率将大幅提升，甚至可能减少一半。但实际情况是，节省出的时间大部分都被用来休息和娱乐。简单重复性劳动的工作岗位将逐渐消失。例如，如果一个编辑每天只需从网络上收集段子并发布到公众号，这个岗位就可能被机器取代。然而，创作性的工作，如段子手、艺术家、**导演等，不会被机器取代。因此，从事创造性工作的软件工程师无需担忧。

       有人担忧未来AI发展成熟，计算机将自行编写程序。这种担忧实属多余。当软件工程师的工作被计算机取代时，地球可能将迎来AI统治，太阳系的毁灭也就不远了。因此，写程序将是世界上最后一个消失的工作。

gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?

       ChatGPT 的流行引发了对开源的热烈讨论。一些人认为，只要OpenAI 开放源代码，全球就能迅速获得ChatGPT。然而，这实际上是一种误解。开源是指公开源代码，过去我们常将其理解为免费获取软件项目的原始代码，例如 Linux 操作系统。拿到 Linux 源码后，理论上可以在本地编译相同的系统内核。但实际上，编译过程可能会因编译方法的不同而产生差异，这通常会使人们误解开源的力量，以为开源能带来广泛且快速的普及。然而，大语言模型的开源概念与此完全不同。

       如果 OpenAI 真的开放了GPT-4的源代码，那也只是其中的一部分。大语言模型的开源实际上涉及三个主要对象：源码、算法以及数据。算法的核心部分包括模型结构和训练方法，这通常是开源的。然而，要实现与 ChatGPT 类似的模型，还需要高算力和大数据。算法、算力和数据是人工智能时代的三大要素，缺一不可。仅拿到源码并不意味着能构建出类似 ChatGPT 的模型。

       高算力是一个关键门槛，但并不是所有企业都能跨越。然而，数据的获取和质量则是另一个巨大的挑战。数据对于人工智能的重要性无需赘言，无论是人工智能时代还是人工智障时代，数据的规模和质量都是影响模型表现的关键因素。数据标注需要投入大量的人力、财力和时间，这使得数据集的建设成为一项艰巨的任务。即使是财力雄厚的企业如 OpenAI，也会在数据标注上寻求成本效益。

       开源意味着共享和协作，它对人工智能的快速发展起到了重要作用。学术论文通常是研究成果的一部分，许多作者选择免费公开论文，为研究社区提供了宝贵的知识资源。源码并非必需，有些研究者仅发布论文而不提供源码，可能出于对成果的保护、对源码质量的担忧，或是担心复现效果的问题。大公司和机构在使用开源模型时更为谨慎，他们可能出于社会责任、安全伦理等考虑，选择仅公开模型而不公开所有细节。

       就开源数据集而言，其重要性往往被忽视。中文大语言模型面临多种需求，开源数据集的建设是推动这一领域发展的关键。虽然存在诸多挑战，但已有项目开始致力于开源数据集的建设，这些努力如同星星之火，正逐渐点亮中文大语言模型发展的道路。

chatbot对底层程序员的影响大吗？

       ChatGPT 的出现可能会对一些低端的工作造成影响，例如数据录入、文本生成等简单的任务，但它不太可能直接导致底层程序员失业。

       é¦–先，ChatGPT 只是一种工具，它不能完全取代人类编程员，因为它仍然需要人类来构建、部署和维护其底层系统。

       å…¶æ¬¡ï¼ŒChatGPT 的主要应用是自动生成文本，并不适用于所有编程任务。它还不具备创造性和判断力，无法独立完成复杂的编程任务。

       æœ€åŽï¼Œ ChatGPT 的出现可能会带来新的机会，使得程序员更多地关注于创造性和技术领先的工作，而不是简单的重复性工作。

       å› æ­¤ï¼Œæˆ‘认为 ChatGPT 不太可能导致底层程序员失业，但是它可能对工作内容和工作方式造成一定的影响。

低代码真的会威胁程序员吗？

       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。

       é€šè¿‡ä½Žä»£ç å¹³å°ï¼Œåªéœ€è¦é€šè¿‡æ‹–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。

       è€Œä¸”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。

       è€Œåƒå¸‚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，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。

       è€Œè¿™ç§äºŒæ¬¡å¼€å‘的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。

       æ‰€ä»¥ï¼Œä¸Žå…¶æ— æ·±ç©¶ä½Žä»£ç æ˜¯å¦ä¼šè®©ç¨‹åºå‘˜å¤±ä¸šï¼Œä¸å¦‚去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。

       æœ€åŽï¼Œæ™®é€šäººå¦‚何不被OpenAI 取代。

       åœ¨æŸäº›æ–¹é¢å¼ºäºŽæ™®é€šäººçš„，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。