感慨科技的进步，还记得15年的时候初中，需要写一篇什么读后感，东抄西凑一篇500字的语句不通顺的文章交上去，那时候什么文库啥的都不需要会员，直接复制就行了。

        现在问一问GPT什么都出来了。

1.EDA设计

        由于课程结束，结课的作业是做一个红绿灯，蛮复杂的，也没有头绪，用GPT3.5马上能给个大概的框架出来。不过要符合结课还得更改，不过大体上知道会用到什么代码。

        不过很逆天的就是，GPT有时候会很难去理解你说的话，例如加一个人行道，亮灭红绿灯符合行车道的红绿灯逻辑，GPT就会很难写的很正确，就逻辑图是错误的，但代码能跑。

2.有关专业的一些知识点总结

            毕业论文开题报告快到了，固体物理忘得差不多了，就记得一些晶格什么倒格矢的。然后去一些学术网拿了些文章喂给GPT，总结的小的特性确实大差不离，原先的单单阐述折射率能给你整出硅的4.4折射率贴在上面。

 

3.一些日常小问题的询问

        学习的过程中会碰见很多没见过的东西，就像学JAVA的时候，出现了各种算法，这时候就可以问GPT，像这个方法递归的迷宫找路，GPT分析的就挺好，然后提到的深度算法可以接着问GPT。当然不建议就是一点都不清楚的去问GPT，因为有时候会犯病胡讲，最好是有本数据结构的书作为参考，或者多百度一下。

 

 

4.总结文章，提小标题

        对于我这种外语比较差的就很方便了，当然也要大概的翻译一下，不然都不知道GPT讲的对不对。

5.一些很艹蛋的没用的文章

        众所周知，在大学写几百字的废话是很常见的，在大一大二GPT没怎么火的时候，我都是用讯飞的语音转文字，然后点根烟开讲五分钟，例如交《为什么选择参加我们部门》《阐述对部门的贡献》。有GPT之后这类文章写只要不到30秒，例如最近交的一篇《未按时办理推荐书情况说明》。蛮讽刺的，写的人瞎写，看的人不看，为什么会有这种要求出来呢。

总结

        GPT真的方便了学习，就是越来越担忧以后没人深入学技术了，全成GPTer了。不过也是，程序员五年前用的是GITHUB，Stack Overflow人肉找，现在是用AI找，都大差不差。不学深的以前叫Copyer，以后估计要被叫成GPTer了