ChatGPT由人工智能研究公司OpenAI推出，是一种基于对话的人工智能聊天机器人模型，它能够理解自然语言并以自然语言的方式做出回应。

ChatGPT基于GPT-3.5模型微调而成，以语言服务模型InstructGPT为基础，通过人类回馈增强学习训练模型RLHF，不过数据设置略有不同。它以对话方式进行交互，既能够做到回答问题，也能承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不恰当的请求，能以更贴近一般人的对话方式与使用者互动。

这几天许多用户都展示了与ChatGPT对话的有趣内容，它宛如化身为地球 “最强懂哥”，各种问题轻松应答，让它帮忙写程序，不仅提供了可用的代码，更是把实现思路也一并写了出来。

更别说开发者如何应付老板这种小儿科的问题了：

下面就来介绍一些有关ChatGPT的“极客”玩法。

在ChatGPT中构建虚拟机

这名玩家把ChatGPT训练成了一台Virtual Machine，可以运行各种Linux指令，甚至可以使用curl来让ChatGPT和自己做交互。

首先是让ChatGPT“扮演”Linux终端：

执行ls命令，以及新建文件和读取文件：

在这之后，这名用户推测ChatGPT似乎懂文件系统的工作原理、文件存储及检索方式。下面直接快进到用这个虚拟机运行docker文件 —— 首先制作一个docker文件，然后运行它：

在ChatGPT中构建编程语言解释器

这名开发者使用ChatGPT为自己开发的编程语言构建了一个语言解释器：

并成功编写了解决作者问题的应用程序：

接着这名作者通过提供参数，让ChatGPT对自己编写的这段程序进行了验证，同样没问题：

在ChatGPT中分析和理解代码

比如可以让ChatGPT来帮助理解一段机器码：

在ChatGPT中实现新的编程语言

这名玩家在ChatGPT中实现了一门新的编程语言：GPTLang，并用这个语言写了一个排序算法。

首先告诉ChatGPT正在实现一门新的编程语言，能不能给一些idea或者建议，ChatGPT给出了GPTLang的一些基本特性。

定义编译器命令为gptlc，并且可以使用gptlc file.gpt来进行编译。

然后让ChatGPT给出一些常用的编译选项：

下图是最终的效果：让ChatGPT用GPTLang写了一个选择排序算法，并在命令行编译运行。

能做的还有很多

除了上面的一些有限的案例，在官网更是能看到很多丰富的示例应用场景。

不得不说，这妥妥地整活大师了，有兴趣的小伙伴可以上去看一下。

最后也附上相关的示例地址：https://beta.openai.com/examples

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