不信？那就让我们看视频，眼见为实。
在视频中，讲述者展示了如何利用ChatGPT在一小时内编写出其博士研究的代码，尽管他花费了近一年时间进行研究。他强调了自己论文中方法部分的质量，并展示了ChatGPT生成的代码与他自己代码的对比。尽管生成的代码效果不错，但他指出仍需额外工作来处理输入数据和其他细节。最后，讲述者对ChatGPT的表现感到惊讶，并考虑其是否可能访问了他的GitHub代码。
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ChatGPT如何帮助提高编程效率？
博士研究中使用AI工具的优缺点是什么？
如何评估AI生成代码的准确性？
在视频中，讲述者展示了如何利用ChatGPT在一小时内编写出其博士研究的代码，尽管他花费了近一年时间进行研究。他强调了自己论文中方法部分的质量，并展示了ChatGPT生成的代码与他自己代码的对比。尽管生成的代码效果不错，但他指出仍需额外工作来处理输入数据和其他细节。最后，讲述者对ChatGPT的表现感到惊讶，并考虑其是否可能访问了他的GitHub代码。
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亮点
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00:58
这段对话展示了一个人对自己编写的代码感到惊讶和骄傲。他对比了另一篇论文的研究方法，强调了自己方法部分的质量和简洁性，认为很多论文的研究方法写得很糟糕。
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00:44
在讨论中，他提到自己的代码如何使用合成数据和自身功能，表明代码的执行效果令人印象深刻。这显示了他对自己工作的认可和自信。
01:16
他表达了对研究方法部分写作质量的自豪，指出许多研究论文的写作水平较低。这种对比突显了他在学术写作方面的能力和对高质量工作的追求。
01:41
他提到的215行代码中包含许多可视化元素，表明他在数据展示上的努力和创意。这种可视化不仅增强了结果的可理解性，也展示了研究的深度。
02:11
在视频中，讨论者提到他们在编写代码时没有给出实际的示例代码，而是只提供了论文中的描述。这种方法需要多次提示，但最终得到了想要的结果，显示了生成代码的潜力。
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02:18
讨论者提到自己进行了多次尝试，估计提示的次数达到六到七次。这种反复的试验过程展示了与人工智能沟通时的复杂性与挑战。
03:09
他们的代码没有直接展示，而是通过描述来引导人工智能生成代码。这种方法强调了描述性语言在程序设计中的重要性。
04:01
最终，讨论者成功生成了所需的功能代码，体现了人工智能在编程上的应用潜力。这不仅提高了开发效率，也改变了传统编写代码的方式。
04:20
在机器学习模型的使用中，输入数据的质量和处理方式至关重要。尽管模型能够生成某些结果，但仍需额外的软件和工具进行处理，以确保结果的准确性和有效性。
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04:38
使用合成数据进行模型测试是常见的做法，但仍需关注数据的噪声和边缘效应。这些因素可能会影响模型的最终输出，因此需要仔细处理和验证。
05:30
数据处理的复杂性要求研究人员具备一定的技术背景，以便有效地使用各种软件工具。这不仅包括编程技能，还需要理解数据生成和分析的基本原理。
05:52
在分析过程中，选择合适的内核和卷积方法会影响结果的精确度。使用正确的工具和算法可以帮助提高模型的性能和可靠性。
这18分钟时间有点长，我让大模型根据语音整理成摘要文字，咱们能在2分钟就看完了：
我们实实在在进入了大模型时代，它一直在身边帮助我们做事情。
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