用chatgpt寫論文（國內高校已有學生用ChatGPT寫論文）
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chatGPT收費嗎
ChatGPt正式收費了！每月20美元（約134人民幣）。
別慌，免費版的還在。
史上最強AI聊天機器人chatGpt自推出以來，迅速刮起一場席卷整個科技行業的熱潮。
微軟忙不迭拿出100億美元要和背后的OpenAI套近乎，并宣布將其整合在to B和To C的幾乎全部產品線上，什么Office全家桶、Bing搜索、Azure云服務，只要能上的全上一遍。
微軟老對手谷歌那邊，也不斷有高管出來表態，說要不采取行動，等chatGpT越學越精，別說谷歌搜索了，整個谷歌恐怕就要無了。
連表面上和chatGPt關系不大的英偉達都躺贏了一波。
因為Chatgpt爆火，投資者對AI計算的前景競相追捧，黃仁勛2023年的財富增加了51億美元，單月排名福布斯財富榜單第一。
當然最樂的還得是普通用戶，拿它聊天解悶、冒充專家去答題都是小意思了，有人拿它「輔助」寫論文，還給署了名。還有人拿去做作業，把老師唬得一愣一愣的。
這里姑且不談用AI工具做這些事情的道德爭議，它導致的一個直接結果就是：
chatgpT卡爆了。新申請API的用戶進入「等待名單」，而且高峰期用戶登陸需要經常性排隊，還時不時卡頓、停止響應。
怎么解決？面對搖錢樹，openai選擇了最真實的辦法：收費，每月20美元，起。
今天，OPENAI正式官宣了ChatGPT的「試點訂閱計劃」，這項付費服務被稱為chatgPT PLUS。
chatgpt是什么?
針對程序員會被取代這個問題，我問了一下?ChatGPT?，它是這樣說的：
每一次，不論是 github Copilot 還是 openAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一個 AI 工具可以編程，緊跟而來的話題必然是：“程序員是否會因此被替代？”
程序員實慘！職業威脅一直就沒停息過。
所以，ChatGPT可以編程？這似乎很讓人匪夷所思。
ChatGPT介紹一下！！是一個由OpenAI訓練的大型語言模型，可以進行對話、文本生成、問答等多種任務。它使用了Transformer架構，能夠從大量語料中學習語言特征。
ChatGPT可以在編程領域有多種應用，其中一些主要的應用如下:
l?代碼生成：可以根據輸入的需求或描述生成相應的代碼。
l?代碼提示：可以根據用戶輸入的代碼片段，提供相應的代碼提示和補全。
l?故障診斷：可以利用ChatGPT分析錯誤日志并給出相應的解決方案。
l?文檔生成：可以根據輸入的代碼生成相應的文檔。
l?自動測試：可以根據輸入的代碼生成相應的單元測試。
l?數據科學：可以使用ChatGPT來自動生成模型和數據集的描述。
不過需要注意的是，ChatGPT是一個非常強大的語言模型，但它并不是萬能的，在生成代碼的場景下還需要人工編程和檢查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依賴程序員的護航，才能確保完成應用。說替代程序員的，著實是過度解讀了。
ChatGPT的爆火，讓我想起，同樣會提高程序員開發效率的低代碼平臺，它的出現也同樣被人類污名化，職業威脅程序員。
通過低代碼平臺，只需要通過拖拽的方式，或者是編輯幾行基礎代碼，就能快速的開發出各類應用系統。最關鍵的是低代碼改變了傳統開發對專業技能的要求，現在只要掌握一些基礎的代碼知識，甚至不需要任何基礎，就可以進行應用系統的開發！
作為國內主流的JNPF低代碼平臺服務商，JNPF低代碼平臺負責人認為：低代碼的本質是解放開發者的雙手，讓他們從重復的代碼工作中解放出來，低代碼在這個過程中扮演的是“輔助者”角色，而并非“替代者”。因為永遠有一些容易被忽略的邊緣性技術問題，需要程序員去解決，這是低代碼不能替代的。
而且低代碼并不意味著完全就拋棄代碼，相反在平臺無法滿足一些復雜的業務場景時，就需要代碼的輔助，當然這個過程的代碼量要可控，否則就違背了低代碼開發的本質。
而像市場上一些無代碼平臺，確實做到了看不見任何代碼，但是當平臺需要去應對復雜業務邏輯系統的開發時，便會顯得力不從心。
如何用chatgpt寫測試用例
ChatGPT是一種自然語言處理技術，它通常用于自然語言處理任務，如問答、文本分類、對話生成等。因此，在編寫測試用例時，需要考慮測試目標和測試方法，以確保測試用例的全面性和有效性。
下面是一些編寫測試用例的建議：
確定測試目標：在編寫測試用例之前，需要明確測試目標，即想要測試的ChatGPT模型的哪些方面。例如，你可能想要測試模型在回答特定類型的問題時的準確性，或者測試模型在不同情境下的回答能力等等。
定義測試用例：根據測試目標，定義一組測試用例，每個測試用例應包含一個測試問題和一個預期的答案。測試問題應該具有代表性，覆蓋不同主題、類型和難度的問題。預期的答案可以是具體的答案或答案的類別。
編寫測試用例：對于每個測試用例，編寫一個測試問題，確保問題準確、清晰、簡潔，并與測試目標和預期答案相匹配。例如，如果你想測試模型的回答能力，可以編寫一些開放性問題，以期模型提供詳細和有意義的答案。
執行測試用例：使用編寫的測試用例來測試ChatGPT模型，并記錄模型給出的實際答案。檢查模型的實際答案是否與預期答案相匹配，并記錄測試結果。
評估測試結果：根據測試結果，評估模型的性能并找出需要改進的方面。如果測試結果不滿足預期，可以通過優化模型的參數、增加訓練數據等方法來提高模型的性能。
需要注意的是，ChatGPT是一種基于機器學習的技術，它的性能和效果受到多種因素的影響，包括訓練數據、模型結構、超參數設置等。因此，在編寫測試用例時需要考慮到這些因素，以確保測試結果的可靠性。