ChatGPT（Conversational Hierarchy-Aware Transformer for Language Generation）是一个基于Transformer模型的语言生成模型，是目前最早进的对话系统之一，由中国科学院自动化研究所提出。

ChatGPT的研究热门主要集中在以下几个方向：

1. 对话建模

ChatGPT的最大特点就是能够对话和语言上下文的建模能力。因此，对话建模是ChatGPT领域研究的关键。对话建模首先要建立对话的语料库，ChatGPT的语料库主要来源于网络对话和人工对话。接着，对话建模要根据区别场景和角色进行区别的建模。常见的对话场景包括面试、客服、闲谈等。ChatGPT的对话建模终究目的是寻觅一个生成模型，能够根据用户输入的文本，生成正确的回复。

2. 情感辨认

ChatGPT研究的另外一个热门是情感辨认。情感辨认是一项重要任务，它可以帮助ChatGPT生成更加真实的回复。情感辨认的主要任务是辨认输入文本中所包括的情感，例如喜怒哀乐、恐惧等。由于ChatGPT需要对输入文本的情感做出相应的回复，所以情感辨认对准确生成回复相当重要。

3. 多模态对话

ChatGPT的对话能力不但限于文本，并且还可以支持多模态对话，例如可以同时处理音频和视频信息。这类多模态对话能力有很大潜力可以用于人机交互领域。在多模态对话中，ChatGPT需要能够同时处理语音、图象和文本信息，从而更好地理解用户输入，并给出准确的回复。

4. 模型优化与加速

ChatGPT的模型非常庞大，计算复杂度很高，因此需要进行优化和加速。优化和加速的方法包括使用低精度数据类型、紧缩模型体积、使用散布式训练等。这些优化和加速的方法可以显著提高ChatGPT的训练和推理效力，从而加快模型的利用速度。

综上所述，ChatGPT是目前最早进的对话系统之一，它的研究热门主要集中在对话建模、情感辨认、多模态对话和模型优化与加速等方向。这些研究方向都有很大的实际利用价值，可以帮助ChatGPT更加准确、高效地生成对话。