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ChatGPT接入微信教程？最近有方法表示ChatGPT可以接入微信添加好友对话使用，如何添加是这里要说的，想要了解的话可以来看看。

ChatGPT接入微信教程：

微信接入推荐的是两种比较简单的方式，都是添加微信好友。

具体的操作方式如下：

第一种方式：

首先是部署环节，有两种操作方式，第一种需要有Golang环境。

(需要有一定技术底子的用户)

之后修改配置文件，完成以后用户直接点击启动运行就可以完成。

另一种部署方式不需要本地Golang环境，Windows和Linux都适用。

直接下载执行文件和配置文件，可执行文件和配置文件放到同一个目录里。

Window系统双击就能运行了，第二个的操作应该会简单一些。

但是这种方法仍旧是要有OpenAI注册账号的。(没有的搞个外国手机注册即可)

在OpenAI这个官 方网站上面创建一个新的秘钥，这个主要是用来修改配置文件的。

ps：我们需要将API keys复制下来。

默认配置文件config.dev.json里面仅有2项配置：

把刚刚复制好的API key，复制到your api key的位置。

ps：auto_pass指的是是否自动同意加好友，用的人少的情况可以选ture。

程序启动后，浏览器就会跳出一个二维码网页，然后用微信扫码登录即可。

如果要切换微信账号，要将可执行文件所在目录中的storage.json文件删除。

需要注意的是，这种方法在Mac系统上运行会有点麻烦，安装包为.exe格式，所以自己来架一个Windows系统。

第二种方式：(适合不会的用户，懒人专用)

这里有着一个演示bot的微信号(wx：RuYoChatBot)，大家可以直接微信添加好友。

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ChatGPT引燃新一轮AI革命

近期，ChatGPT的火爆程度可见一斑，短短两个月，其月活用户就突破一个亿，作为参考，TikTok九个月才完成这一亿用户的增长。ChatGPT作为一款由OpenAI创建的大型语言模型，能够模仿人类进行自然对话，还可以写论文、写小说、写信件，甚至于写代码。

在网络安全领域，ChatGPT在有效协助IT安全团队维护网络安全环境的同时，也可以被威胁行为者用来编写恶意软件，造成极大的安全威胁。在该系统发布之初，曾有一位工程师通过“循序善诱”的方式诱导ChatGPT写出“毁灭人类计划书”，其内容步骤包括入侵各国计算机系统、控制通讯、破坏交通系统等，甚至涵盖了对应的Python代码。

近期，威胁情报公司Recorded Future更是在暗网发现多达1500多条关于使用ChatGPT进行恶意软件开发的参考资料。该系统的强大功能降低了编写恶意软件代码的门槛，也降低了网络犯罪的成本，攻击者借助AI生成的代码让网络攻击变得更快。

ChatGPT的能否掀起恶意软件编写浪潮？

答案是：暂且不能。曾参与编写银行木马病毒的Marcus Hutchins为了验证ChatGPT的能力，编写出了一个勒索软件程序组件―文件加密例程。他尝试让ChatGPT把该组件组合成一个完整的恶意软件，但事实证明，ChatGPT存在严重缺陷，甚至无法正确打开文件。2022年末，网络安全供应商CheckPoint尝试使用ChatGPT来构建一款新型恶意软件。然而，想要它一个完整的代码，必须由专业程序员提供一步步的引导和提示。ChatGPT的大多数语言模型缺乏对上下文的联系，具有一定局限性。事实上，ChatGPT等AI工具的核心应用方式并不是取代人类进行操作，而是充当一个高效助手。

ChatGPT推动网络攻防的AI化发展

作为OpenAI的创始人之一，埃隆・马斯克曾称ChatGPT是“可怕的好东西”。虽然ChatGPT可能成为黑客的温床，降低了网络攻击的准入门槛，但也可以用来帮助安全人员提高恶意信息识别和抵御网络攻击的能力。例如，可以快速识别系统中的可疑活动，帮助企业或政府等机构及时制定相应的安全策略。此外，还可以“用魔法来打败魔法”黑客利用ChatGPT生成攻击代码，IT安全团队也同样可以使用ChatGPT生成防御代码，有效应对攻击。

未来的网络世界可能出现一条“从网络钓鱼电子邮件开始到恶意勒索软件结束”的AI完整攻击链，因此，ChatGPT等AI平台的法律法规应该更加完善，以有效管控其用途，遏制其相关犯罪。同时，企业或政府的相关机构也应该大力推动AI安全防御工具等的建设，通过自动建立网络、布局和架构防御网，自动监测系统安全环境，提高网络安全维护能力。

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机器之心报道

编辑：张倩、陈萍

ChatGPT 真的是「通才」吗？单拎出哪项能力都能完胜其他模型吗？哪些任务是 ChatGPT 擅长的，哪些不是？为了系统地探索这些问题，南洋理工大学博士生 Chengwei Qin、斯坦福大学计算机科学助理教授杨笛一等人进行了大量实验。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.06476.pdf

大型语言模型（LLM）已经被证明能够解决各种自然语言处理（NLP）任务，而且对于给定的下游任务，它们不依赖任何训练数据，借助适当的 prompt 就能实现模型调整。这种根据指令执行新任务的能力可以被视为迈向通用人工智能的重要一步。

尽管目前的 LLM 在某些情况下取得了不错的性能，但在 zero-shot 学习中仍然容易出现各种错误。此外，prompt 的格式可以产生实质性的影响。例如，在 prompt 中添加「Let’s think step by step」，模型性能就能得到显著提升。这些限制说明当前的 LLM 并不是真正的通用语言系统。

近日，OpenAI 发布的 ChatGPT LLM 在 NLP 社区引发极大关注。ChatGPT 是通过「人类反馈强化学习（RLHF）」训练 GPT-3.5 系列模型而创建的。RLHF 主要包括三个步骤：使用监督学习训练语言模型；根据人类偏好收集比较数据并训练奖励模型；使用强化学习针对奖励模型优化语言模型。通过 RLHF 训练，人们观察到 ChatGPT 在各个方面都具有令人印象深刻的能力，包括对人类输入生成高质量的响应、拒绝不适当的问题以及根据后续对话自我纠正先前的错误。

虽然 ChatGPT 显示出强大的对话能力，但与现有的 LLM 相比，NLP 社区仍然不清楚 ChatGPT 是否获得了更好的 zero-shot 泛化能力。为了填补这一研究空白，研究者们通过在涵盖 7 个代表性任务类别的大量 NLP 数据集上对 ChatGPT 进行评估，系统地研究了它的 zero-shot 学习能力。这些任务包括推理（reasoning）、自然语言推断（natural language inference）、问答（阅读理解）、对话、摘要、命名实体识别和情感分析。借助广泛的实验，研究者旨在回答以下问题：

• ChatGPT 是一个通用的 NLP 任务求解器吗？ChatGPT 在哪些类型的任务上表现良好？
• 如果 ChatGPT 在某些任务上落后于其他模型，那原因是什么？

为了回答这些问题，作者根据实验结果比较了 ChatGPT 和最先进的 GPT-3.5 模型 (text-davinci-003) 的性能。此外，他们还报告了 FLAN、T0 和 PaLM 等近期工作的 zero-shot、微调或 few-shot 微调结果。

主要结论

作者表示，据他们所知，这是第一次有人对 ChatGPT 在各种 NLP 任务上的 zero-shot 能力进行研究，旨在提供 ChatGPT 的初步概况。他们的主要发现如下：

• 虽然 ChatGPT 作为一个通才模型显示了一些可以执行多个任务的能力，但它通常比针对给定任务进行微调的模型表现要差（见图 1 和第 4.3 节）。
• ChatGPT 的卓越推理（reasoning）能力在算术推理任务中得到了实验证实（第 4.2.1 节）。然而，ChatGPT 在常识、符号和逻辑推理任务中的表现通常不如 GPT-3.5，例如通过生成不确定的响应可以看出来（第 4.2.2 节）。
• ChatGPT 在偏向于推理能力的自然语言推断任务（第 4.2.3 节）和问答（阅读理解）任务（第 4.2.4 节）方面优于 GPT-3.5，例如确定文本对中的逻辑关系。具体来说，ChatGPT 更擅长处理与事实一致的文本（即，更擅长对蕴含而不是非蕴含进行分类）。
• ChatGPT 在对话任务方面优于 GPT-3.5（第 4.2.5 节）。
• 在摘要任务方面，ChatGPT 会生成更长的摘要，比 GPT-3.5 表现要差。然而，在 zero-shot 指令中明确限制摘要长度会损害摘要质量，从而导致性能降低（第 4.2.6 节）。
• 尽管显示出作为通才模型的前景，但 ChatGPT 和 GPT-3.5 在某些任务上都面临挑战，例如序列标注（第 4.2.7 节）。
• ChatGPT 的情感分析能力接近 GPT-3.5（第 4.2.8 节）。

方法

如前文所述，该研究主要比较了 ChatGPT 和 GPT-3.5 (textdavinci-003) 在不同任务下的 zero-shot 学习性能。具体而言，他们将任务指令 P 和测试问题 X 作为输入，模型用 f 表示，然后生成目标文本 Y=f (P, X) 来解决测试问题。不同任务的指令和输入格式如图 2 和图 3 所示。

包含六种任务（情感分析、自然语言推理、命名实体识别、问答、对话和摘要）的指令和输入格式。指令为蓝色字体。

推理任务说明。

举例来说，当模型执行情感分析任务时，任务指令 P 将文本所包含的情感标记为积极或消极，则输出的答案为积极或消极。当模型在阅读了指令 P 和输入内容 X（内容为一部具有相当力量和真实性的令人惊叹的抒情作品）后，该模型经过判断，有望输出 Y 积极。

与上述单阶段 prompting 方法不同的是，该研究使用两阶段 prompting（Kojima 等人提出），来完成 zero-shot-CoT。

第一阶段采取「让模型一步一步思考（Let’s think step by step）」，指令 P_1 诱导模型生成基本原理 R。

第二阶段采用第一步生成的基本原理 R 以及原始输入 X 和指令 P_1 作为新的输入，引导模型生成最终答案。

之后一个新的指令 P_2 作为提取答案的触发语句。所有任务指令均取自 Brown、Ouyang、Zhang 等人研究，或受其启发。最后需要注意的是，每次对 ChatGPT 进行新的查询时，都要提前清除对话，以避免前面示例的影响。

实验

实验用 20 个不同的数据集来评估 ChatGPT 和 GPT-3.5，涵盖 7 类任务。

算术推理

ChatGPT 和 GPT-3.5 在没有或有 CoT 的情况下，在六个算术推理数据集上的准确率如表 2 所示。在没有 CoT 的实验中，ChatGPT 在其中 5 个数据集上的性能优于 GPT-3.5，显示了其强大的算术推理能力。

图 4 显示了 GPT-3.5 给出错误答案的情况。在图的左侧，问「温迪在玩电子游戏，有 43 条命。在游戏的艰难部分，她失去了 8 条生命。如果她在下一关多得到 39 条命，她会有多少条命？」ChatGPT 给出了正确答案。然而，GPT-3.5 生成了一个错误的答案。可以看出，在使用 CoT 时，ChatGPT 的性能都比 GPT-3.5 好得多。

常识、符号和逻辑推理

表 3 报告了 ChatGPT 与流行 LLM 在常识、符号和逻辑推理数据集上的准确率。可以得到如下观察结果：首先，使用 CoT 可能并不总是在常识推理任务中提供更好的性能，常识推理任务可能需要更细粒度的背景知识。其次，与算术推理不同，ChatGPT 在很多情况下的表现都比 GPT-3.5 差，说明 GPT-3.5 的相应能力更强。

为了分析原因，该研究在图 5 中展示了 ChatGPT 的几个失败案例。我们可以观察到 ChatGPT 很容易产生不确定的响应，从而导致性能不佳。

自然语言推理

表 4 展示了不同模型在两个自然语言推理任务上的结果：RTE 和 CB。我们可以看到，在 zero-shot 设置下，ChatGPT 可以取得比 GPT-3.5、FLAN、T0 和 PaLM 更好的性能。这证明 ChatGPT 在 NLP 推理任务中，具有较好的 zero-shot 性能。

问答

表 6 报告了不同模型在 BoolQ 数据集的准确率，ChatGPT 优于 GPT-3.5 。这表明 ChatGPT 可以更好地处理推理任务。

对话

表 8 中显示了 ChatGPT 和 GPT-3.5 在 MuTual 数据集（多轮对话推理）上的准确率。正如预期的那样，ChatGPT 大大优于 GPT-3.5。

图 6 为一个具体的示例，我们可以看到 ChatGPT 能够更有效地对给定的上下文进行推理。这再次印证了 ChatGPT 超强的推理能力。

生成摘要

表 9 报告 ChatGPT 和 GPT-3.5 在 SAMSum 数据集上的 ROUGE 得分，令人惊讶的是，ChatGPT 在所有指标上都不如 GPT-3.5。

命名实体识别

表 10 报告了 ChatGPT 和 GPT-3.5 在 CoNLL03 上的 zero-shot 性能。我们可以看到 ChatGPT 和 GPT-3.5 的整体性能非常相似。

情感分析

表 11 比较了不同模型在情感分析数据集 SST2 上的准确率。令人惊讶的是，ChatGPT 的表现比 GPT-3.5 差了大约 1%。