输出问题呢？

如果您希望程序在输出回答的同时也将输入的问题一并输出，可以在输出时将问题和回答都打印出来。修改一下主程序的逻辑，如下所示：

while True:
    question = input("请输入您的问题：")
    answer = ask(question)
    print("用户问题：" + question)
    print("AI回答：" + answer)

这样，每次程序执行到这里，就会先输出用户输入的问题，然后输出 GPT-3 生成的回答。

相关问题

怎么解决最优输出调节问题？

解决最优输出调节问题的方法可以基于不同的控制理论和优化算法。以下是一些常见的方法：

1. 最优控制理论：最优控制理论是一种数学优化方法，通过建立系统的动态模型和性能指标，寻找使性能指标最优化的控制策略。常见的最优控制方法包括动态规划、最优化算法和变分法等。

2. 强化学习：强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互，学习最优的决策策略来实现目标。在最优输出调节问题中，可以将系统的状态和控制动作作为强化学习的状态和动作，使用奖励函数来衡量性能指标，并训练智能体学习最优策略。

3. 模型预测控制：模型预测控制是一种基于系统模型的优化方法，通过建立系统的预测模型，并在每个时间步上求解一个优化问题来得到最优控制策略。这种方法可以有效地处理约束条件，并且适用于多智能体系统。

4. 分布式协同控制：对于多智能体系统，可以采用分布式协同控制方法来实现最优输出调节。这种方法通过智能体之间的通信和协作，共同解决最优化问题，实现系统的最优输出。

5. 其他优化算法：除了上述方法，还可以使用其他优化算法来解决最优输出调节问题，例如遗传算法、粒子群优化算法等。

综上所述，解决最优输出调节问题可以采用最优控制理论、强化学习、模型预测控制、分布式协同控制等方法，具体选择哪种方法取决于问题的特点和要求。

回归问题的输出是什么？分类问题的输出是什么？

在机器学习中，回归问题的输出是一个连续值，用于预测或估计目标变量的数值。回归模型的目标是根据输入特征来预测一个连续的目标变量。回归问题的输出可以是实数、整数或是其他连续值。

常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、决策树回归、支持向量回归等。根据具体问题和数据集的特点，选择适合的回归模型进行训练和预测。

而分类问题的输出是一个离散值或类别，用于对输入样本进行分类。分类模型的目标是根据输入特征将样本划分为不同的类别。分类问题的输出可以是二元的（二分类）或多元的（多分类）。

常见的分类算法包括逻辑回归、决策树分类、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻等。分类算法通过学习样本的特征和类别之间的关系，建立一个分类模型，然后用于对新样本进行分类预测。

总结来说，回归问题的输出是连续值，用于预测目标变量的数值；分类问题的输出是离散值或类别，用于对样本进行分类。