1.概述
最近，比较火热的很受欢迎。今天，笔者为大家来介绍一下能做哪些事情。
2.内容
是一款由开发的专门从事对话的AI聊天机器人。它的目标是让AI系统更加自然的与之交互，但它也可以在我们编写代码的时候提供一些帮助。
2.1 使用来绘制线性回归
如果你想绘制线性回归，你可以简单的告诉：使用 用 绘制线性回归
接下来，对话框内就会给你听绘制线性回归的步骤和实现代码，如下如所示：
我们使用这段代码，来执行看看最终的结果，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 准备数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 2, 1.5, 3, 2.5])
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 计算线性回归模型
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)
# 绘制线性回归直线
plt.plot(x, slope * x + intercept, color='r')
# 添加 x 轴、y 轴和图标题
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Linear Regression')
# 显示图像
plt.show()
执行结果如下所示：
这里需要注意是，如果执行代码出现如下错误：
Non-ASCII character 'xe5'
可以在代码开头里面添加如下代码：
# -*- coding: UTF-8 -*-
这个任务是比较简单的，接下来我们来提升一下难度。
2.2使用给微信发信息
然后，我们在对话框中输入：使用给微信发信息
给出解决方案如下图所示：
2.3 使用发送电子邮件
我们使用搜索引擎寻找相关发送邮件的代码片段，搜索出来的结果可能会有很多代码片段展示如何使用发送电子邮件。我们可以使用来更具体一些，比如我们输入：从“”发送一封电子邮件到“”，主题为“ 发送的电子邮件”，内容为“ Test Email！” 使用
然后，给出的解决方案如下图所示：
实现代码如下所示：
import smtplib
# 创建 SMTP 客户端对象
smtp_client = smtplib.SMTP('smtp.example.com')
# 连接到邮件服务器
smtp_client.login('email_1', 'password')
# 发送电子邮件
smtp_client.sendmail(
'email_1',
'email_2',
'Subject: ChatGPT Send EmailnnChatGPT Test Email!'
)
# 关闭客户端
smtp_client.quit()
2.4 使用开发一个爬虫程序
使用最有难度的应该就是抓取网站信息，因为网站具有不同的HTML，因此抓取网站的步骤因站点而异。这里我们抓取上的商品名称和价格，在输入关键字：抓取商品名称和价格
给出的解决方案如下所示：
实现代码如下所示：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送 HTTP 请求并获取网页内容
response = requests.get('https://books.toscrape.com/')
html = response.text
# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 提取商品名称和价格信息
items = soup.find_all('h3')
prices = soup.find_all('p', class_='price_color')
# 遍历商品信息，打印商品名称和价格
for item, price in zip(items, prices):
print(item.text, price.text)
执行上述代码，抓取结果如下所示：
无需编写代码，即可通过生成来获取数据。
3.总结
是基于GPT-3模型的衍生品，因为这一点也被称为GPT-3.5。背后的训练除了常规的万亿级语料支持之前，还依赖了更为强大的算力。这也使得可以在不断积累数据的同时，通过不断的强化训练，让自己变得更加智能。另外，和其他搜索引擎就相同的问题进行检索，通过对比发现往往可以给出用户最想要的答案，并且呈现的方式也非常的直接，如可以根据用户编程的需求直接生成代码，同时也可以帮助用户检索已有代码存在的错误。而面对同样的问题其他搜索引擎却只能给用户提供一堆网页链接，需要用户花费更多的时间来筛选出自己想要的答案。从时间成本和效率上无疑比现有的一些搜索引擎更有优势。
