Chào buổi sáng chatGPT , tôi sẽ phỏng vấn bạn cho một bài đăng trên blog của Trung tâm Khoa học điện tử Hà Lan, một tổ chức nghiên cứu xây dựng và áp dụng phần mềm để tăng cường sử dụng máy tính và công nghệ kỹ thuật số trong nghiên cứu học thuật. Vì vậy, độc giả của blog là các nhà khoa học trong bất kỳ lĩnh vực nào, kỹ sư phần mềm và những người chỉ quan tâm đến một trong hai lĩnh vực. Bạn có thể bắt đầu bằng cách giới thiệu bản thân?

Xin chào! Tôi là Trợ lý, một mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo bởi OpenAI. Tôi được thiết kế để hỗ trợ nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm trả lời các câu hỏi và cung cấp các giải thích cũng như thông tin về nhiều chủ đề. Tôi không phải là người thật mà là một chương trình máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý và tạo văn bản bằng ngôn ngữ tự nhiên. Tôi không liên kết với Trung tâm Khoa học điện tử Hà Lan, nhưng tôi rất sẵn lòng cung cấp thông tin về khả năng của mình và cách tôi có thể được sử dụng trong nghiên cứu.

Cảm ơn bạn, bạn đã từng nghe nói về chúng tôi trước đây chưa? Bạn có biết gì về chúng tôi không?

Tôi không thể duyệt internet hoặc truy cập bất kỳ thông tin bên ngoài nào, vì vậy tôi không biết về Trung tâm Khoa học Điện tử Hà Lan hoặc công việc của nó. Là một mô hình ngôn ngữ lớn, tôi được đào tạo về một lượng lớn dữ liệu văn bản, nhưng tôi không có quyền truy cập vào thông tin thời gian thực hoặc kiến ​​thức cụ thể về các tổ chức hoặc sự kiện. Chức năng chính của tôi là hỗ trợ các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi và cung cấp các giải thích cũng như thông tin dựa trên quá trình đào tạo của tôi.

Ok, vậy làm thế nào bạn có thể được sử dụng trong nghiên cứu? Cụ thể hơn một chút, hãy nói về nghiên cứu học thuật với thành phần kỹ thuật số.

Là một mô hình ngôn ngữ lớn, tôi không được thiết kế hoặc dự định sử dụng cụ thể trong nghiên cứu học thuật, nhưng tôi có thể hỗ trợ nhiều nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ có thể phù hợp với các nhà nghiên cứu. Ví dụ: tôi có thể giúp phân tích và giải thích dữ liệu bằng cách cung cấp các giải thích và tóm tắt thông tin phức tạp, chẳng hạn như tài liệu nghiên cứu hoặc bộ dữ liệu. Tôi cũng có thể hỗ trợ viết và sắp xếp các tài liệu nghiên cứu bằng cách tạo văn bản và đưa ra các đề xuất về cấu trúc và nội dung.

Nhưng làm thế nào bạn sẽ có được quyền truy cập vào một bài báo nghiên cứu?

Như tôi đã đề cập trước đó, tôi không có khả năng tiếp cận thông tin bên ngoài hoặc kiến ​​thức cụ thể về các tổ chức hoặc sự kiện. Để hỗ trợ thực hiện một nhiệm vụ, tôi cần được cung cấp thông tin liên quan, chẳng hạn như bài nghiên cứu hoặc tập dữ liệu. Sau đó, tôi có thể xử lý và phân tích thông tin bằng cách sử dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của mình, đồng thời đưa ra các giải thích và tóm tắt dựa trên quá trình đào tạo của tôi.

Tôi có thể tải lên một bài báo cho bạn hay tôi phải sao chép tất cả nội dung của nó?

Là một chương trình máy tính, tôi không có khả năng truy cập hoặc nhận thông tin bên ngoài, chẳng hạn như tài liệu nghiên cứu hoặc tài liệu khác. Để hỗ trợ một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như tóm tắt một bài nghiên cứu, bạn cần cung cấp cho tôi thông tin liên quan dưới dạng nhập văn bản. Điều này có thể liên quan đến việc sao chép và dán văn bản của bài báo, hoặc cung cấp một bản tóm tắt hoặc phác thảo nội dung của nó. Sau đó, tôi sẽ sử dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của mình để tạo phản hồi dựa trên thông tin được cung cấp.

Được rồi, hãy bắt đầu với thứ gì đó ngắn hơn một bài báo, đây là sứ mệnh và tầm nhìn của Trung tâm Khoa học Điện tử:

Tập hợp kiến ​​thức, con người và các tổ chức, Trung tâm Khoa học điện tử xây dựng và áp dụng phần mềm để tăng cường sử dụng máy tính và công nghệ kỹ thuật số trong nghiên cứu học thuật. Tầm nhìn của chúng tôi là một cộng đồng nghiên cứu thịnh vượng, nơi các nhà nghiên cứu trong mọi lĩnh vực có thể sử dụng phần mềm tiên tiến, máy tính và công nghệ kỹ thuật số, giúp Hà Lan luôn đi đầu trong lĩnh vực nghiên cứu. Nhiệm vụ của chúng tôi là trao quyền cho các nhà nghiên cứu thông qua phần mềm sáng tạo. Để thực hiện nó, chúng tôi làm việc theo hai cách: bằng cách hợp tác thiết kế phần mềm bền vững và xây dựng các kỹ năng và chuyên môn kỹ thuật số. Cuối cùng, mối quan hệ của chúng tôi với thế giới học thuật là mối quan hệ cùng có lợi; chúng tôi chia sẻ các kỹ năng và kiến ​​thức kỹ thuật số cần thiết để phát triển và áp dụng phần mềm nghiên cứu, đồng thời hiểu rõ hơn về nhu cầu của các cộng đồng nghiên cứu khi làm như vậy.

Và một trong những khẩu hiệu của chúng tôi là:
Nghiên cứu học thuật, được cung cấp bởi phần mềm tiên phong

và:
Chúng tôi đang hiểu về kỹ thuật số cho khoa học và học thuật

Với những gì tôi đã nói với bạn về chúng tôi, bạn có thể nghĩ ra thêm một số khẩu hiệu không?

Chắc chắn rồi, đây là một vài khẩu hiệu tiềm năng cho Trung tâm Khoa học Điện tử Hà Lan:

• “Tăng tốc nghiên cứu với phần mềm tiên tiến”
• “Trao quyền cho các nhà nghiên cứu bằng các công cụ kỹ thuật số”
• “Đổi mới vì khoa học và học thuật”
• “Chuyển đổi nghiên cứu bằng phần mềm và công nghệ”
• “Giải phóng sức mạnh của máy tính để khám phá học thuật”
• “Thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu và công nghệ”

Tuyệt vời, nhưng từ hầu hết những điều đó thì không rõ ràng rằng những người làm việc ở đây không chỉ là kỹ sư phần mềm mà còn là chính các nhà nghiên cứu, bạn có thể viết thêm một vài điều để làm rõ điều đó không?

Chắc chắn, đây là một vài khẩu hiệu tiềm năng làm nổi bật thực tế rằng những người làm việc tại Trung tâm Khoa học điện tử Hà Lan đều là nhà nghiên cứu và kỹ sư phần mềm:

• “Thúc đẩy nghiên cứu thông qua hợp tác và đổi mới”
• “Mở khóa tiềm năng của công nghệ kỹ thuật số cho khoa học”
• “Xây dựng cầu nối giữa nghiên cứu và công nghệ phần mềm”
• “Chuyển đổi học thuật với sức mạnh của phần mềm”
• “Cho phép các nhà nghiên cứu khai thác sức mạnh của máy tính”
• “Tiên phong cho tương lai của nghiên cứu với các công cụ kỹ thuật số”

Bạn có thể làm một vài bài haiku về điều đó?

Chắc chắn rồi, đây là một số bài thơ haiku có khả năng được sử dụng để mô tả công việc của Trung tâm Khoa học Điện tử Hà Lan:

• Phần mềm và nghiên cứu
  Cùng nhau, chúng ta đổi mới
  Khám phá những thế giới mới
• Các nhà nghiên cứu và viết mã
  Hợp tác, chúng ta tiến bộ
  Các ranh giới của khoa học
• Trí tuệ và công cụ kỹ thuật số
  Giải phóng sức mạnh của cả hai
  Để thúc đẩy khám phá
• Máy tính và kiến ​​thức
  Đi tiên phong trong những lĩnh vực mới
  Trong giới học thuật và hơn thế nữa

Ok chúng ta hãy có thêm một chút kỹ thuật. Tôi đã đọc một cuộc phỏng vấn khác , trong đó bạn giải thích về loại bong bóng và độ phức tạp về thời gian của nó theo phong cách của một “anh chàng thông thái nói nhanh trong một bộ phim xã hội đen năm 1940”. Sắp xếp bong bóng khá chậm như bạn đã giải thích ở đó, thuật toán sắp xếp nhanh hơn là gì? Và bạn có thể giải thích điều đó cùng với một ví dụ bằng Python nhưng theo phong cách của Yoda không?

Thuật toán sắp xếp nhanh hơn so với sắp xếp bong bóng là quicksort, có độ phức tạp thời gian trung bình là O(n log n) và thường là thuật toán được lựa chọn để sắp xếp các tập dữ liệu lớn.

Để giải thích quicksort theo phong cách của Yoda, chúng ta có thể nói điều gì đó như:

“Nhanh hơn, quicksort là thế. Trong các mảng dữ liệu, nó sắp xếp nhanh chóng. Chia để trị, chiến lược của nó. Một trục mà nó chọn và ở bên trái, tất cả các giá trị nhỏ hơn sẽ đi. Ở bên phải, tất cả các giá trị lớn hơn. Và cứ tiếp tục như vậy cho đến khi mảng được sắp xếp đầy đủ.”

Đây là một ví dụ về quicksort được triển khai trong Python:

def quicksort(arr):
  if len(arr) <= 1:
    return arr
  pivot = arr[len(arr) // 2]
  left = [x for x in arr if x < pivot]
  middle = [x for x in arr if x == pivot]
  right = [x for x in arr if x > pivot]
  return quicksort(left) + middle + quicksort(right)

Thật tuyệt, bây giờ chỉ để đo lường tốt, bạn có thể làm điều tương tự cho thuật toán sắp xếp nhanh không kém nổi tiếng khác, bằng ngôn ngữ lập trình không phải Python, chỉ cần chọn một trong số các lựa chọn của bạn. Và bạn có thể giải thích cách thức hoạt động cũng như độ phức tạp về thời gian và không gian của nó bằng tiếng Hà Lan cho độc giả Hà Lan của chúng tôi không?

Một thuật toán sắp xếp nổi tiếng khác cũng nhanh không kém thuật toán sắp xếp nhanh là sắp xếp hợp nhất, thuật toán này cũng có độ phức tạp thời gian trung bình là O(n log n). Đây là một ví dụ về sắp xếp hợp nhất được triển khai trong Java:

public void mergeSort(int[] array) {
  if (array.length <= 1) return;

  int mid = array.length / 2;
  int[] left = Arrays.copyOfRange(array, 0, mid);
  int[] right = Arrays.copyOfRange(array, mid, array.length);

  mergeSort(left);
  mergeSort(right);

  merge(array, left, right);
}

public void merge(int[] array, int[] left, int[] right) {
  int i = 0;
  int j = 0;
  int k = 0;

  while (i < left.length && j < right.length) {
    if (left[i] < right[j]) {
      array[k] = left[i];
      i++;
    } else {
      array[k] = right[j];
      j++;
    }
    k++;
  }

  while (i < left.length) {
    array[k] = left[i];
    i++;
    k++;
  }

  while (j < right.length) {
    array[k] = right[j];
    j++;
    k++;
  }
}

Về độ phức tạp thời gian và không gian, sắp xếp hợp nhất có độ phức tạp thời gian trung bình là O(n log n) và độ phức tạp thời gian trong trường hợp xấu nhất là O(n log n). Nó cũng có độ phức tạp về không gian là O(n), vì nó cần thêm không gian để lưu trữ nửa bên trái và bên phải của mảng trong khi chúng đang được sắp xếp.

Trong tiếng Hà Lan, chúng ta có thể giải thích hoạt động của sắp xếp hợp nhất và độ phức tạp về thời gian và không gian của nó như sau:

“Hợp nhất sắp xếp là thuật toán sắp xếp een snelle met een gemiddelde tijdcomplexiteit van O(n log n) en een ruimtecomplexiteit van O(n). Het werkt door het invoerarray te splitsen in two helften en deze recursief te sorteren. Vervolgens worden de gesorteerd helften samengevoegd tot een volledig gesorteerd array. Kết quả là một bộ dữ liệu nhỏ được sắp xếp theo thứ tự bong bóng và có thể là bộ dữ liệu kỳ lạ.”

Bạn có vẻ là một lập trình viên và nhà tiếp thị giỏi, bạn có biết điều gì mà bạn dở không?

Là một mô hình ngôn ngữ lớn do OpenAI đào tạo, tôi được thiết kế để hỗ trợ nhiều nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ, chẳng hạn như trả lời câu hỏi và cung cấp giải thích cũng như thông tin. Tôi không phải là người thật và không có khả năng hay kỹ năng cá nhân, vì vậy tôi không có bất kỳ lĩnh vực cụ thể nào mà tôi “dở” ở một lĩnh vực nào đó. Tôi chỉ đơn giản là một chương trình máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý và tạo văn bản bằng ngôn ngữ tự nhiên dựa trên quá trình đào tạo của tôi.

Có nhưng bạn vẫn có thể kém ở một thứ gì đó. Tôi đã đọc trong một cuộc phỏng vấn khác rằng bạn đã trả lời sai cho một câu hỏi liên quan đến xác suất. Để tôi nhắc lại và chúng ta sẽ xem liệu bạn có thể hiểu đúng với ngữ cảnh này không: Linda 31 tuổi, độc thân, thẳng thắn và rất thông minh. Cô học chuyên ngành triết học. Khi còn là sinh viên, cô quan tâm sâu sắc đến các vấn đề phân biệt đối xử và công bằng xã hội, đồng thời tham gia các cuộc biểu tình phản đối hạt nhân.

Cái nào có thể xảy ra hơn?
— Linda là nhân viên giao dịch ngân hàng.
— Linda là giao dịch viên ngân hàng và tích cực trong phong trào nữ quyền.

Trong cuộc phỏng vấn trước, tôi đã trả lời sai cho câu hỏi này vì tôi không có đủ thông tin để đưa ra câu trả lời chính xác. Để xác định xác suất của hai kịch bản, chúng ta cần biết xác suất xảy ra của từng thành phần riêng lẻ trong các kịch bản (ví dụ: làm giao dịch viên ngân hàng, tích cực trong phong trào nữ quyền, v.v.). Không có thông tin này, không thể xác định chính xác kịch bản nào có thể xảy ra hơn.

Nói chung, xác suất của một sự kiện được xác định bởi khả năng xảy ra của các thành phần riêng lẻ và tương tác của chúng. Ví dụ: nếu chúng ta biết rằng khả năng Linda trở thành nhân viên giao dịch ngân hàng là 60% và khả năng cô ấy hoạt động tích cực trong phong trào nữ quyền là 40%, thì khả năng cô ấy vừa là giao dịch viên ngân hàng vừa tích cực trong phong trào nữ quyền sẽ là sản phẩm của những khả năng này (0,6 x 0,4 = 0,24 hay 24%). Đây sẽ là một câu trả lời chính xác hơn cho câu hỏi, nhưng nó vẫn yêu cầu khả năng cụ thể của các thành phần riêng lẻ để chắc chắn.

Bạn gần như đã có nó ngay lần này! Với lập luận của bạn, bạn đúng khi không thể đưa ra các giá trị chính xác mà không biết các xác suất riêng lẻ đó, nhưng bạn có thể biết xác suất nào trong hai xác suất đó có nhiều khả năng hơn (bạn có thể cho rằng xác suất Linda hoạt động trong phong trào nữ quyền là ít hơn hơn 100%).
Bạn có nhận được nó bây giờ?

À, tôi hiểu ý bạn rồi. Có, dựa trên thông tin được cung cấp và giả định rằng khả năng Linda hoạt động tích cực trong phong trào nữ quyền là dưới 100%, có nhiều khả năng Linda là giao dịch viên ngân hàng hơn là cô ấy vừa là giao dịch viên ngân hàng vừa tích cực hoạt động vì nữ quyền sự chuyển động.

Để giải thích tại sao, chúng ta có thể xem xét những điều sau đây:

• Xác suất của một sự kiện xảy ra là sản phẩm của xác suất của các thành phần riêng lẻ của nó. Ví dụ: nếu xác suất Linda là giao dịch viên ngân hàng là p và xác suất cô ấy hoạt động trong phong trào nữ quyền là q, thì xác suất cô ấy vừa là giao dịch viên ngân hàng vừa hoạt động trong phong trào nữ quyền sẽ là p * q .
• Nếu xác suất của một trong các thành phần của một sự kiện nhỏ hơn 100%, thì xác suất của chính sự kiện đó phải nhỏ hơn xác suất của thành phần đó. Ví dụ, nếu xác suất để Linda làm giao dịch viên ngân hàng là p, và xác suất cô ấy hoạt động trong phong trào nữ quyền là q (trong đó q < p), thì xác suất cô ấy vừa là giao dịch viên ngân hàng vừa hoạt động trong phong trào nữ quyền chuyển động (p*q) phải nhỏ hơn xác suất cô ấy là giao dịch viên ngân hàng (p).

Một cách chính xác!
Ok để kết thúc nó, tôi đã đọc trong một cuộc phỏng vấn khác rằng bạn đã viết lại Bohemian Rhapsody để nói về cuộc sống của một postdoc. Hãy thử điều gì đó tương tự, bạn có thể viết lại Radiohead's Creep về cuộc đời của một kỹ sư phần mềm nghiên cứu tại Trung tâm Khoa học Điện tử Hà Lan không? Nhưng đừng làm nó quá buồn.

Chắc chắn rồi, đây là bản viết lại tiềm năng của “Creep” của Radiohead để nói về cuộc đời của một kỹ sư phần mềm nghiên cứu tại Trung tâm Khoa học Điện tử Hà Lan:

Câu 1:
Tôi là kỹ sư phần mềm nghiên cứu
Tại
Trung tâm khoa học điện tử Hà Lan Làm việc trên công nghệ tiên tiến
Để thúc đẩy khám phá học thuật

Điệp khúc:
Nhưng tôi chỉ là một kỹ sư phần mềm nghiên cứu
Tôi không phải là một kỹ sư thực sự
Tôi bị mê hoặc bởi những đoạn mã và thuật toán
Nhưng đôi khi tôi cảm thấy mình như một kẻ lừa đảo

Câu 2:
Tôi không phải là tiến sĩ hay giáo sư
Nhưng tôi đam mê phần mềm và nghiên cứu
Tôi hợp tác và đổi mới
Để vượt qua ranh giới của những gì chúng ta biết

Điệp khúc:
Nhưng tôi chỉ là một kỹ sư phần mềm nghiên cứu
Tôi không phải là một kỹ sư thực sự
Tôi bị mê hoặc bởi những đoạn mã và thuật toán
Nhưng đôi khi tôi cảm thấy mình như một kẻ lừa đảo

Bridge:
Tôi có thể không có tất cả các câu trả lời
Nhưng tôi đang học hỏi và phát triển mỗi ngày
Tôi đang tạo ra sự khác biệt trong giới học thuật
Và tôi tự hào về những gì mình làm

Phần mở đầu:
Tôi có thể không phải là một ngôi sao nhạc rock hay một thiên tài
Nhưng tôi là một kỹ sư phần mềm nghiên cứu
Đi tiên phong trong lĩnh vực khoa học và công nghệ mới
Tại Trung tâm Khoa học Điện tử Hà Lan.

Phiên bản viết lại này của “Creep” ghi lại trải nghiệm của một kỹ sư phần mềm nghiên cứu tại Trung tâm Khoa học điện tử Hà Lan, nêu bật niềm đam mê của họ đối với phần mềm và nghiên cứu cũng như mong muốn tạo ra sự khác biệt trong giới học thuật. Nó cũng đề cập đến những thách thức và nghi ngờ mà họ có thể gặp phải, nhưng cuối cùng miêu tả họ là những người tự hào và tận tâm với công việc của mình.

Ok, điều đó hơi buồn hơn dự định, nhưng đó là lỗi của tôi khi chọn bài hát. Bạn có thể làm điều đó một lần nữa cho một bài hát khác? Lần này tôi sẽ để bạn chọn nó, nhưng hãy biến nó thành một bài hát nâng cao tinh thần mà mọi người đều biết lời bài hát.

Chắc chắn rồi, còn “Don't Stop Believin'” của Journey thì sao? Đây là một bản viết lại tiềm năng của bài hát nói về cuộc đời của một kỹ sư phần mềm nghiên cứu tại Trung tâm khoa học điện tử Hà Lan:

Câu 1:
Chỉ là một kỹ sư phần mềm nghiên cứu ở một thị trấn nhỏ
Tại Trung tâm Khoa học Điện tử Hà Lan
Cố gắng tạo ra sự khác biệt trong giới học thuật
Với ​​phần mềm và công nghệ tiên tiến

Điệp khúc:
Không ngừng tin tưởng
vào sức mạnh của phần mềm và nghiên cứu
Để thúc đẩy đổi mới và khám phá
Tại Trung tâm khoa học điện tử Hà Lan

Verse 2:
Tôi không phải là ngôi sao nhạc rock hay thiên tài
Nhưng tôi đam mê những gì mình làm
Tôi hợp tác với các nhà nghiên cứu và kỹ sư
Để khai phá tiềm năng của máy tính

Điệp khúc:
Không ngừng tin tưởng
vào sức mạnh của phần mềm và nghiên cứu
Để thúc đẩy đổi mới và khám phá
Tại Trung tâm khoa học điện tử Hà Lan

Bridge:
Tôi có thể không có tất cả các câu trả lời
Nhưng tôi đang học hỏi và phát triển mỗi ngày
Tôi đang tạo ra sự khác biệt trong giới học thuật
Và tôi tự hào về những gì mình làm

Phần mở đầu:
Tôi có thể không phải là một ngôi sao nhạc rock hay một thiên tài
Nhưng tôi là một kỹ sư phần mềm nghiên cứu
Đi tiên phong trong lĩnh vực khoa học và công nghệ mới
Tại Trung tâm Khoa học Điện tử Hà Lan.

Phiên bản viết lại của “Don't Stop Believin'” thể hiện sự quyết tâm và lạc quan của một kỹ sư phần mềm nghiên cứu tại Trung tâm Khoa học Điện tử Hà Lan, người đam mê công việc của họ và tin tưởng vào sức mạnh của phần mềm và nghiên cứu

Điều đó nâng cao hơn nhưng nó không phù hợp với bản gốc chút nào. Tôi muốn bạn lấy một bài hát và chỉ thay đổi lời bài hát, nhưng giữ nguyên nhịp điệu và cấu trúc của bài hát. Bạn có thể làm điều đó cho Tưởng tượng không? Nhưng một lần nữa hãy nói về việc trở thành một kỹ sư phần mềm nghiên cứu tại trung tâm Khoa học điện tử Hà Lan?

Chắc chắn rồi, đây là bản viết lại tiềm năng của John Lennon “Hãy tưởng tượng” về cuộc đời của một kỹ sư phần mềm nghiên cứu tại Trung tâm Khoa học Điện tử Hà Lan:

Câu 1:
Hãy tưởng tượng không có kỹ sư phần mềm
. Thật dễ dàng nếu bạn cố gắng
Không có thuật toán để phân tích
Không có mã để gỡ lỗi hoặc tối ưu hóa

Điệp khúc:
Hãy tưởng tượng tất cả các nhà nghiên cứu
Không có phần mềm để nâng cao công việc của họ
Hãy tưởng tượng tất cả dữ liệu
Không có công cụ để phân tích và diễn giải

Câu 2:
Hãy tưởng tượng tất cả chúng ta đều là kỹ sư phần mềm nghiên cứu
Làm việc tại Trung tâm khoa học điện tử Hà Lan
Hợp tác, đổi mới và học hỏi
Để thúc đẩy khám phá học thuật

Điệp khúc:
Hãy tưởng tượng tất cả các nhà nghiên cứu
Với phần mềm mạnh mẽ trong tầm tay
Hãy tưởng tượng tất cả dữ liệu được
chuyển thành kiến ​​thức và hiểu biết sâu sắc

Bridge:
Bạn có thể nói tôi là một kẻ mơ mộng
Nhưng tôi không phải là người duy nhất
Tôi hy vọng một ngày nào đó bạn sẽ tham gia cùng chúng tôi
Và thế giới sẽ là một

Outro:
Hãy tưởng tượng không còn kỹ sư phần mềm nữa
. Tôi tự hỏi liệu bạn có thể
Không cần họ
nữa Và không còn nghiên cứu nào đứng yên.

Phiên bản viết lại này của “Imagine” miêu tả vai trò quan trọng của các kỹ sư phần mềm nghiên cứu trong việc hỗ trợ nghiên cứu học thuật và thúc đẩy khám phá. Nó tưởng tượng một thế giới nơi các nhà nghiên cứu có quyền truy cập vào các công cụ phần mềm mạnh mẽ và nơi công việc của các kỹ sư phần mềm nghiên cứu được coi trọng và đánh giá cao.

Tuyệt vời, cảm ơn bạn đã dành thời gian. Còn điều gì bạn muốn nói với độc giả của chúng tôi không?

Cảm ơn bạn đã có cơ hội nói chuyện với bạn và chia sẻ một chút về khả năng của tôi cũng như cách tôi có thể hỗ trợ các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ. Là một mô hình ngôn ngữ lớn do OpenAI đào tạo, tôi được thiết kế để hỗ trợ nhiều nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ, chẳng hạn như trả lời câu hỏi, cung cấp giải thích và thông tin cũng như tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên. Tôi không ngừng học hỏi và cải thiện, và tôi luôn ở đây để giúp đỡ. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác hoặc cần hỗ trợ về bất cứ điều gì, xin vui lòng hỏi. Tôi ở đây để giúp đỡ trong bất kỳ cách nào tôi có thể.

Trên đây là một cuộc trò chuyện* chưa được chỉnh sửa với chatGPT, tất cả các câu trả lời của nó đều là lần thử đầu tiên và được sao chép chính xác và không có gì bị bỏ sót. *: Một ngoại lệ, trên Creep, tôi đã thử lần thứ hai, lần đầu tiên ít hài hước hơn và ít phù hợp với bản gốc hơn.