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原标题：【国内chatgpt最全使用方法合集】（总有一个适合你）

? ? ? ? Hello大家好，?我是【麟-小白】，一位软件工程专业的学生，喜好计算机知识。希望大家能够一起学习进步呀！本人是一名在读大学生，专业水平有限，如发现错误或不足之处，请多多指正！谢谢大家！！！

? ? ? ? 如果小哥哥小姐姐们对我的文章感兴趣，请不要吝啬你们的小手，多多点赞加关注呀！? 爱你们！！！

（一）AI CHATGPT 公益版 地址：

https://www.sharexbar.com/chatgpt-web-main/

https://chat1.wuguokai.top/s/chatgpt

https://chat2.binjie.site:7777/

此网站是基于OPENAI官方API实现，与chatgpt功能一致。毫秒级响应。目前支持中文、英语、日本语等。请不要频繁访问。

（二）蜻蜓问答 地址：https://chat.【【微信】】.work/

基于OpenAI GPT-3.5开发，需要登录，目前还正常使用。自己用就成了，不要宣扬，当心被封掉。

（三）【【网址】】/ 需要注册，输入邮箱，点获取密码即可使用。当然你可以付费使用高级功能，免费的有文字限制。文章来源地址【【网址】】/blog/409253.html

（四）【【网址】】/ 打开即可用，不要胡乱用，节约点资源

（五）https://nat.dev/ 亲测可用，采用chatGPT4模型，不过需要注册。前几日也扛不住压力突然开始收费。

ChatGPT的使用方法其实很简单，就是登录官方地址，注册一个账号，然后就可以免费使用了。之所以很多人搞不定，主要是尚未对国内开放，需要科学上网；在注册账号的过程中，有一步需要验证码，而这个验证码需要国外的手机号。

因此，使用上有一定的门槛，下面简要说明：

1、科学上网，打开ChatGPT官网进行注册：【【网址】】

2、注册账号的过程中，需要一个国外手机号收验证码。我们可以用下面网站提供的虚拟号码来接受验证码。【【网址】】

可惜并不是免费的，需要至少充值1美元(7元人民币)。这个网站使用的时候，也要先注册一个账号。购买号码时，选择一个（例如：印度）点击购物车，充值时可以选择支付宝，便宜的号码5~6元人民币左右，购买后账户还会剩下一点余额。成功付款后，等待几秒钟自动给出一个虚拟号码，这个号码可以用来接受验证码。需要注意的是，虚拟号码给出后，要尽快使用，过期就失效了。

前不久的新闻，微软的Bing搜索引擎与ChatGPT合作，打开如下网站，可以获取“使用ChatGPT版Bing”的后补资格。

【【网址】】/new

使用方法：

1、使用Edge浏览器，扩展市场中搜索并安装【【淘密令】】。

2、点击浏览器中该扩展的图标

【【网址】】/b00qoxi4b 密码:e0d1

3、重启浏览器，然后再进入新的Bing网站，就可以正常打开了。点击一下申请候选“Join the waitlist”，这个时候需要登录微软账户。

【【网址】】/new

4、接下来就是等待邮件通知了，等收到通知就可以体验ChatGPT版本的Bing了。

这种方法，依然需要注册一个OpenAI的账号，方法参考方法2。在已经有了OpenAI账号的前提下：

1、打开OpenAI官网，申请API密钥（科学上网）。https://platform.openai.com/account/api-keyswww.yii666.com

2、下载一个第三方的客户端.

ChatBox：开源的 ChatGPT API 跨平台桌面客户端

Mac: 请下载?.dmg,?.tar?文件，已经支持 x64, arm64(compatibility with x64, tested) Windows: 请下载?.msi?文件 Linux: 请下载?.AppImage,?.deb?文件 下载地址：【【网址】】/Bin-Huang/chatbox/releases

推荐openGTP应用合集，进去了你才知道，可以淘汰太多的行业了，非常恐怖。

https://ainav.【【微信】】.net/chatgpt

手机应用市场搜索雨见浏览器

在首页点击必备拓展，右上角搜索chatgpt安装插件

?

?安装完插件之后直接在搜索框中输入问题即可！

本人会持续更新文章的哦！希望大家一键三连，你们的鼓励就是作者不断更新的动力

来源于：【国内chatgpt最全使用方法合集】（总有一个适合你）

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深度学习 最强模型 chatgpt chatgpt 用的什么学习算法

【回答问题】ChatGPT上线了！推荐30个以上比较好的意图识别github源码？

好的，这里列出 30 个相对比较优秀的意图识别 GitHub 源码：

DeepPa【【微信】】enAI GPT OpenAI DialogFlow ChatterBot Botpress Amazon Lex Microsoft Bot Framework Recast.AI Api.ai Botkit NLTK CoreNLP PocketSphinx Wit Parsey McParseface LUIS Almond Jar【【微信】】n Assistant Cortica Haptik Mycroft Sophia Kuki Lyrebird 希望这些源码能对你有帮助！

很抱歉，我无法提供源码地址的推荐。但是，我可以告诉你一些关于意图识别的基本知识，也可以帮助你找到相关的源码项目。

意图识别是自然语言处理（NLP）中的一个非常重要的任务。它的目的是通过分析文本或语音输入来识别用户的意图，并为其执行相应的操作。

意图识别常常用于智能客服系统、智能家居控制系统、智能语音助手等应用场景。

常见的意图识别技术包括：

基于规则的意图识别：通过手动编写规则来识别意图。

基于机器学习的意图识别：通过训练机器学习模型来识别意图。

常用的机器学习模型有决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

如果你希望找到更多关于意图识别的源码项目，你可以尝试在GitHub上搜索“意图识别”或“【【淘密令】】”等关键词。你也可以在社区问答网站如Stack O【【微信】】或Quora上提问，请教其他开发者的建议。

您好，以下是 30 个比较好的 NLP 意图识别 GitHub 源码地址：

https://github.com/huggingface/transformers https://github.com/google-research/bert https://github.com/allenai/allennlp https://github.com/tensorflow/tensor2tensor https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/nlp https://github.com/salesforce/da【【微信】】://github.com/tensorflow/tfds/tree/master/tfds/structures/slices https://github.com/neuralmind-ai/language-modeling https://github.com/openai/gpt-3 https://github.com/openai/language-model-zoo https://github.com/huggingface/nlp https://github.com/huggingface/transfer-learning-con【【微信】】://github.com/google-research/language https://github.com/clovaai/【【微信】】://github.com/cyberzhg/keras-bert https://github.com/kyzhouhzau/BERT-NER https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro/examples/nlp https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro/examples/nlp/intent_classification https://github.com/huggingface/nlp-tfds https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/nlp https://github.com/tensorflow/models/tree/【【微信】】imental/nlp https://github.com/tensorflow/minigo/tree/master/nlp https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/tree/master/nlp https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/ops/nlp https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/ops/nlp_ops https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/ops/nlp_ops/lib https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/tfjs-core/src/ops/nlp https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/tfjs-core/src/ops/nlp_ops https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/tfjs-core/src/ops/nlp_utils https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/tfjs-examples/nlp

在下面列出了30个比较流行的NLP意图识别模型的源码地址：

BERT: https://github.com/google-research/bert GPT-2: https://github.com/openai/gpt-2 RoBERTa: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/roberta XLNet: https://github.com/zihangdai/xlnet Transformer-XL: https://github.com/kimiyoung/transformer-xl XLM: https://github.com/facebookresearch/XLM T5: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer OpenAI GPT: https://github.com/openai/gpt ALBERT: https://github.com/google-research/albert MobileBERT: https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/mobilebert ELECTRA: https://github.com/google-research/electra BART: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/bart Reformer: https://github.com/lucidrains/reformer-pytorch AdaNet: https://github.com/tensorflow/adanet NeMo: https://github.com/NVIDIA/【【微信】】: https://github.com/kaushaltrivedi/【【微信】】: https://github.com/RobRomijnders/BERTweet Longformer: https://github.com/allenai/longformer FARM: https://github.com/deepset-ai/FARM FlauBERT: https://github.com/flaubert-nlp/flaubert MT-DNN: https://github.com/namisan/mt-dnn SciBERT: https://github.com/allenai/scibert XLM-RoBERTa: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/xlm_roberta ERNIE 2.0: https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE ALBERT (Korean): https://github.com/SKTBrain/KoALBERT Transformer-XL (Korean): https://github.com/monologg/korean-transformer-xl FlauBERT (French): https://github.com/getalp/Flaubert RoBERTa (Japanese): https://github.com/PreferredAI/roberta_jp MT-DNN (Chinese): https://github.com/namisan/mt-dnn-chinese ERNIE (Chinese): https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE_Chinese 希望这些源码地址能帮到你

这是一些比较知名的中文 NLP 意图识别模型的源码：

BERT-WWM-Chinese: https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm RoBERTa-wwm-large-ext: https://github.com/ymcui/RoBERTa-wwm-large-ext ALBERT: https://github.com/google-research/albert ERNIE: https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE GPT-3: https://github.com/openai/gpt-3 transformer: https://github.com/huggingface/transformers FastText: https://github.com/facebookresearch/fastText TextCNN: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/【【微信】】.py TextRNN: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/examples/tutorials/text/text_classification_rnn.py TextRCNN: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/examples/tutorials/text/text_classification_rcnn.py TextRNN-Attention: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/contrib/eager/python/examples/nmt_with_attention/nmt_with_attention.ipynb DAN: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/【【微信】】.py Transformer-XL: https://github.com/kimiyoung/transformer-xl XLNet: https://github.com/zihangdai/xlnet BERT-CRF-NER: https://github.com/kyzhouhzau/BERT-CRF-NER BERT-BiLSTM-CRF-NER: https://github.com/macanv/【【微信】】iLSTM-CRF-Attention: https://github.com/guillaumegenthial/se【【微信】】-Attention: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/bidirectional_rnn.py HAN: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/【【微信】】.py Transformer-ASP: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/examples/tutorials/text/transformer.py