OpenAI 于 2022 年 11 月下旬推出的 ChatGPT 在网络世界引起了不小的轰动。它不仅引起了社交媒体用户的关注，也引起了各大媒体的关注。
这种先进的 AI 技术不仅可以根据命令生成、重写和汇总文本，还可以与用户进行交互。它会记住以前的对话，甚至可以根据用户输入提出问题，甚至可以编写代码并向用户解释。
其实还有许多其他的机器人在本文中，我将整理8 个 ChatGPT 替代方案。
那么 Neuroflash 就主要服务于德语内容生成器。Neuroflash 基于 GPT-3.5 构建的聊天助手是 ChatGPT 的绝佳替代品。与 ChatGPT 和其他类似工具不同，Neuroflash 不需要单独的用户界面——它可以在常规文本编辑器中轻松访问，与 ChatGPT 一样，Neuroflash 也可以编写代码。遗憾的是没有像ChatGPT那样的语法高亮
Jasper 是目前市场上最流行的文本生成器之一。与 Writesonic 类似，Jasper 对 ChatGPT 的发布反应非常迅速，并在 ChatGPT 发布大约三周后的 2022 年 12 月 20 日发布了 Jasper Chat 功能：
但是Jasper Chat 还不能从互联网上提取数据，这就是聊天机器人有时会重现过时信息并且无法提供来源的原因。
Chatsonic 是 AI 文本生成器 Writesonic 的一项新功能，它可以说是英语文本 ChatGPT 的最佳替代品。该工具目前仍处于测试阶段，比如说如果工具无法处理输入，不会生成任何输出。
Chatsonic 也不会编写代码，但是与 ChatGPT 相比，它具有显着优势：
它提供了访问当前谷歌数据的选项，而 ChatGPT 的答案有时是 1、2 或 3 年前的。比如说当你询问时事时，比如 2022 年世界杯，你会从 Chatsonic 得到正确答案
You.com 是第一个将聊天助手集成到其搜索结果中的已知搜索引擎（并且是公开的）。
它是 ChatGPT 的一个很好的替代品：
Perplexity 是一个基于 OpenAI API 的搜索引擎，但与 ChatGPT 不同的是它的答案中不仅包括训练数据，还包括来自互联网的内容。
在答案中以脚注数字的形式引用了来源。所有引用的网页作为搜索结果显示如下：
但是他的问题与 You.com 类似，就是答案的质量仍然参差不齐。
但是我认为搜索结果和聊天响应的混合显示是引领潮流的。可以想象未来的 Google 或 Bing 可能看起来像这样，或者至少是类似的东西。
Perplexity 不是聊天机器人，而是搜索引擎（或者更准确地说，是答案引擎），其输出中不包含过去的问题或搜索词。
如果只想生成代码而不是文本，GitHub Copilot 是 ChatGPT 的最佳替代方案。
与 ChatGPT 一样，该工具也基于 OpenAI API，但遵循更适合编程的规则：
它不提供自己的用户界面或应用程序，而是作为扩展安装，包括 Neovim、JetBrains IDE、Visual Studio 和 Visual Studio Code。
它可以处理许多不同的编程语言，包括 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go、C# 和 C++。
GitHub Copilot 的价格为每月 10 美元起，目前提供 60 天的试用期。虽然花钱，但是这个还是挺值的。
LaMDA（“对话应用程序的语言模型”的缩写）是一个聊天助手，或者更准确地说是一个开发聊天助手的系统，由谷歌于 2021 年年中推出。与 GPT-3、BERT 和 ChatGPT 类似，它基于 Transformer 架构。
与 ChatGPT 不同，LaMDa 更积极地参与对话、提出问题、讲述自己，并且不仅根据事实而且还“情感地”回应自己的输入。
在 2021 年谷歌“负责任的人工智能”部门工作的软件开发人员布莱克勒莫因公开认为 LaMDA 具有意识和个性，并因此被解雇，使得它声名狼藉。
2022年5月，谷歌在谷歌I/O开发者大会上发布了LaMDA 2，带来了多项新功能。其中包括“想象它”模式，其中 LaMDA 对给定情况产生共鸣，或“列出它”模式，它允许 LaMDA 用于学习某些东西。
但是与 YouChat不同，谷歌决定限制 LaMDA 的发布。这是因为该技术可以传递用于训练语言模型的文本中的种族主义、性别歧视、反犹太主义和其他形式的偏见或错误信息，并且（很像 ChatGPT）并不总是坚持事实。因此，该技术根据“质量、安全和落地”的严格标准进一步评估和开发。
不过可以想象，自从ChatGPT 发布后，谷歌肯定会加速LaMDA 的开发。
我们可以使用 AI Test Kitchen 应用程序免费测试 LaMDA（某些功能）。目前只有有来自美国才能使用。
2022 年 9 月，谷歌的子公司 Deepmind 推出了一款名为 Sparrow 的人工智能聊天机器人。根据 Deepmind 的说法，Sparrow 是一个实验模型和概念证明，将有助于使聊天机器人更有用、更准确、更安全。
与 ChatGPT 类似，它使用强化学习 (RL) 进行训练，这意味着真实的人会提供对 Sparrow 输出的反馈：
Sparrow 使用 Google 搜索来寻找合适的来源。人工智能究竟是如何做到这一点的，以及它如何为答案选择合适的搜索结果，可以在相关的研究论文中阅读。
根据 Deepmind 首席执行官 Demis Hassabis 的说法，Sparrow 的私人测试版将于今年晚些时候发布。
ChatGPT使用GPT-3.5，由三个语言模型code-davinci-002、text-davinci-002和text-davinci-003组成。
但是，可以考虑以下的语言模型 (LLM) 用于 AI 聊天机器人开发：
希望本文对你有所帮助
https://avoid.overfit.cn/post/c5b24fe729424dc3a10fed92d0f5fce5
作者：Daniel Peric
在MRIRuby中我可以这样做:deftransferinternal_server=self.init_serverpid=forkdointernal_server.runend#Maketheserverprocessrunindependently.Process.detach(pid)internal_client=self.init_client#Dootherstuffwithconnectingtointernal_server...internal_client.post('somedata')ensure#KillserverProcess.kill('KILL',
“输出”是一个序列化的OpenStruct。定义标题try(:output).try(:data).try(:title)结束什么会更好？:) 最佳答案 或者只是这样:deftitleoutput.data.titlerescuenilend 关于ruby-on-rails-更好的替代方法try(:output).try(:data).try(:name)?，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.c
英文版英文链接关注公众号在“亚特兰蒂斯的回声”中踏上一段难忘的冒险之旅，深入未知的海洋深处。足智多谋的考古学家AriaSeaborne偶然发现了一件古代神器，揭示了一张通往失落之城亚特兰蒂斯的隐藏地图。在她神秘的导师内森·兰登教授的指导和勇敢的冒险家亚历克斯·默瑟的帮助下，阿丽亚开始了一段危险的旅程，以揭开这座传说中城市的真相。他们的冒险之旅带领他们穿越险恶的大海、神秘的岛屿和充满陷阱和谜语的致命迷宫。随着Aria潜在的魔法能力的觉醒，她被睿智勇敢的QueenNeria的幻象所指引，她让她为即将到来的挑战做好准备。三人组揭开亚特兰蒂斯令人惊叹的隐藏文明，并了解到邪恶的巫师马拉卡勋爵试图利用其古
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