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万字干货：ChatGPT的工作原理2023年创业（有创业想法）必读手册ChatGPT等让你效率倍增的22个AI工具ChatGPT调研报告（仅供内部参考）ChatGPT的发展历程、原理、技术架构及未来方向
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荣耀推荐算法架构演进实践.pdf推荐系统在腾讯游戏中的应用实践.pdf小红书推荐系统中台应用实践微信视频号实时推荐技术架构分享推荐系统的变与不变ChatGPT是什么？ChatGPT（https://chatgpt.zntjxt.com）是 “美国AI梦工厂”OpenAI 开发的人工智能聊天机器人，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。
很多网友都感叹“只有你想不到，没有它做不到“OpenAI 可以说是顶尖科学家、大资本家、顶级创业导师的一次强强联手倾力打造的经典案例这家公司成立的起因是受到了一位图灵奖得主、加拿大蒙特里尔大学教授阿本N9在人工智能、神经网络和深度学习领域有了重大的学术突破而引发的，他可以算得上是计算机深度学习领域的教父级别的人物。
2015年由特斯拉、SpaceX CEO、尼鲁马斯克联合创始人、演出投资人皮印度科技巨头以及亚马逊网络共同捐赠十亿美金，用于解决科研上的资金难题，让科学家们更专注于自己的研究也就是说，这家公司成立的初衷，它并不是为了商业化变现，而是共享人工智能的研究成果。
直到2016年Sam Altman的加入，他可是硅谷创业教父YC公司创始人亲自任命的CEO可以说Sam Altman是带着创业和孵化了众多互联网独角兽公司的经验加入的，经过了四年的产品打磨，从此open AI走上了商业化的道路。
2019年，微软科斯拉风险投资机构又为open AI注入了10亿美金的投资，为自己在人工智能领域做好了布局，这也就是大家为什么能看到微软的产品开始全面和China GDP融合的原因了创业的尽头是投资，open AI并没有停止在人工智能领域的研发和投资，拿着20亿美金的累计融资金额，前后开发了四个具备重大突破的产品，而ChatGPT只是其中一个。
ChatGPT（国内可以直接访问的链接：https://chatgpt.zntjxt.com）的崛起，就像一把火点燃了近年来一直雷声大雨点小的人工智能赛道，它的商业模式呢？也是史无前例的，创造性的将人工智能这样曲高赫寡的专供技术实现了平民化，并迅速跑出了成功。
ChatGPT国内可以直接访问的链接，无需“科学上网”工具、不用注册、点开即用、支持绘图模型，点击文末阅读原文可直达：https://chatgpt.zntjxt.comChatGPT对我们的启发ChatGPT已经不仅仅只是个聊天机器人，它还会写小说，写代码，甚至啊，未来成百上千个行业啊都要被他颠覆，许多工作岗位也会被取代。
更糟糕的是，这个时间可能只需要十年，现在的拆的ChatGPT还只是初级形态，就已经让很多职场打工人开始焦虑了去年下半年，绘图行业的打工人啊就基本陷入了绝望，之前他们为小说绘制插图，一张图呢能卖到120块，而现在用AI绘图软件，一张图只要不到一块钱，要知道，AI一天能生成上万张图片，还可以不吃不喝连续的工作24小时，不仅工作效率高啊，价格呢还只有人工的1%。
不仅如此，就在它爆火的这两个月里啊，整个教育系统都被颠覆了，摸出门道的学生呢，开始使用拆ChatGPT生成论文，居然得到了A+的分数，老师们被吓得不轻，因为加拿大作家呢，直接发出了警告，大学论文已死，现在耶鲁、哈佛等6000多名老师已经联合打响了AI反击战。
更好笑的是啊，开始发出ChatGPT的程序员居然连自己也没放过ChatGPT已经通过了谷歌L3工程师岗位的面试，年薪只要120万，普通谷歌码农的性价比一下就没了，这简直就是在砸自己的犯法，而且他的学习速度实在是太快了，21年的它的参数，还只有十五亿，22年就飙升到了1750亿，参数越大，AI的知识就越渊博，ChatGPT现在比历史上所有的AI加起来还要聪明，如果继续这样下去，很多工种的需求啊都会极大的降低，那普通人的出路又在哪里呢？对此你怎么看？
一、需求背景在我们日常想看电影的时候，经常会遇到一些问题：闲来无事想看个电影，打开电影列表，感觉都是看过的，一下子不知道该如何去发现新大陆?喜欢某个演员，想看与他风格类似的电影，可惜电影网站的影片推荐总是那么不尽人意！
在不同的电影网站，填入自己的感兴趣的标签，结果推荐出来的电影题材并不是自己想要的效果！既然说起推荐系统，这就刚好踩中了我那研究三年推荐系统的读研苦逼时光了稍微介绍一下时下主流的推荐系统的架构和算法：
这里的大数据推荐系统体系仅为简单的架构模型，其中涉及到更多的计算任务和调度数据流等细节均已省略 在如此庞大的数据体量和计算引擎的支持下，现如今的推荐系统仍然没有以完美的姿态来解决用户的冷启动问题,所以说时下，推荐系统在学术界的研究已经达到了一种登峰造极的状态，你我都知道可能多引入一些高性能的模型去加强，多跑几轮模型去调参优化，从而实现更美丽的推荐效果！这样我们可能可以得到一篇优秀的论文！但是在工业应用领域，对于推荐算法的优化，新投入的算力跟人工成本，通常并不会由于更准推荐效果从而产生更丰厚的营收，可以说投入跟产出完全不成正比！这对于时下资本退却的互联网来说，这是最要命的！。
于是乎，我们可以转换一下思路，有没有什么模型和算法可以实现推荐效果最优化，不惧怕因为用户数据量少而导致的冷启动问题 ------ 那么这个时候ChatGPT获取可以申请一战，他有超海量的全人类用户数据、连续产生内容及记忆理解上下文功能！
好那么，基于此，让我们来用ChatGPT做一个电影推荐小程序！做一个可以满住你的任意无理要求的电影小程序二、项目原理及架构2.1 实现原理要利用上ChatGPT的推荐功能，首先构造好目标明确的问题是成功的关键。
在获取到GPT的推荐数据之后，我们需要将推荐结果中的电影内容获取并展示在小程序端，这里我们需要采用Python爬虫对豆瓣电影网进行爬取！**
这里我们构造了三类推荐类目：兴趣标签、电影主题、电影明星（1）根据用户的兴趣标签通过用户输入的兴趣标签进行电影的匹配
（2）根据关联类似主题的题材
（3）根据特定的电影明星
2.2 技术架构
三、项目功能的实现3.1 小程序端设计与实现
 fill=%23FFFFFF%3E%3Crect x=249 y=126 width=1 height=1%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)
3.2 数据后端设计与实现
注重介绍后端服务接入 ChatGPT API，需要按照以下步骤进行操作：注册一个账号并登录到OpenAI的官网：https://openai.com/在Dashboard页面上，创建一个API密钥在“API Keys”选项卡下，点击“Generate New Key”按钮。
将生成的密钥保存好，以备后续使用选择所需的API服务，例如“Completion” API，以使用OpenAI的文本生成功能。
使用Python调用ChatGPT API实现代码如下：方法一：使用request库
方式二：使用openAI库
3.3 数据智能获取功能设计与实现定义一个函数来实现电影信息的爬取，该函数的输入参数为电影名，输出为该电影的名称、导演、主演、类型、上映时间、评分等信息具体实现步骤如下：构造请求 URL，其中电影名需要进行 URL 编码。
发送 HTTP 请求，获取豆瓣电影页面的 HTML 内容。使用 lxml 库解析 HTML 文档，提取电影信息。
我们可以通过调用该函数，传入电影名参数来获取电影信息。例如：
输出结果如下：
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