前言
【GPT-4】是OpenAI最新推出的大型语言模型，它支持图像和文本输入，以文本形式输出。它比GPT-3.5更大、更强、更猛。最重要的是据与研究表明，他在某些场景下，可以通过图灵测试。但是，却缺点是收费，不像GPT-3.5那样容易白嫖。不过今天我就带你嫖一手，真香警告！本教程可称为
标签：人工智能
一、ChatGPT 简介
ChatGPT的火爆
ChatGPT作为一个web应用，自22年12月发布，仅仅不到3个月的时间，月活用户就累积到1亿。在此之前，最快记录的保持者也需要9个月才达到月活1亿。
ChatGPT的反爬
https://chat.openai.com 因为各种政策&倾
这里介绍Github上 5 个增长最快的开源项目，它们为原有的解决方案提供了更加具有成本效益的替代方案，并为开发者、数据分析师和企业提供了高可用的工具产品。利用开源的优势，这5个项目拓展了强大而有效的解决方案，是值得收藏、分享以及探索尝试的。
1. ChatGLM-6B：Open Source C
导读：ChatGPT这款AI工具在推出两个月内就累积了超过1亿用户。我们向您展示如何使用ChatGPT进行写作辅助，以及其他一些有用的写作技巧。
本文字数：2000，阅读时长大约：12分钟
ChatGPT这款AI工具在推出两个月内就累积了超过1亿用户。最大的亮点之一是它能够在几秒钟内撰写各
医学生的人工智能实战课-初阶 (R version)
Practical AI course for medical students
教学大纲 Syllabus
I 准备工作
R 和 Rstudio安装
Quarto 和 R Markdown
Python 和 Jupyter Lab
包的安装与
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导读：如果你想用用ChatGPT创建应用程序来赚钱，这是你需要知道的。
本文字数：2900，阅读时长大约：18分钟
如果你想用ChatGPT创建应用程序来赚钱，这是你需要知道的。
我最好先说出坏消息。如果你认为可以两手一摊，就让Ch
ML.NET 是微软推出的为. NET 平台设计的深度学习库，通过这个东西（ModelBuilder）可以自己构建模型，并用于后来的推理与数据处理。虽然设计是很好的，但是由于现在的 AI 发展基本上都以 python 实现作为基础，未来这个东西的发展不好说，特别是模型构建部分。我个人认为，它提供的
opennmmlab实战营二期-mmsegmentation理论课（八）
视频链接
前言
mmsegmentation算法库的介绍
比如特点、模型库、数据集、应用场景（医疗、遥感、生活、工业）
什么是语义分割
将图像按照物体的类别分割成不同的区域==对每个像素进行分类
应用：无人驾驶汽车、人
最近看到一个好玩的开源项目：MiniGPT-4。
看名字像 GPT-4 的小老弟，其实没啥关系。
简单说，它可以识别图像，基于图像你可以和它对话，它能生成图片描述、网站、诗歌。
先看看官方给出的例子截图。
给图写一段广告词
还能教做饭
根据图配上一段故事
卧槽，AI 长眼睛了！
除此之外，它
常用的表格检测识别方法
3.3 表格内容识别方法
表格识别的研究主要涉及两个方面，一方面是对单元格内的文本进行识别，这一步通常是在确定单元格区域后，利用较为稳定的光学字符识别方法（OCR）来实现，这一方面不是表格识别研究的重点，不在此展开；另一方面是基于整个表格内容进行的表格分类、单元格分类、以及
词向量（Word embedding），即把词语表示成实数向量。“好”的词向量能体现词语直接的相近关系。词向量已经被证明可以提高NLP任务的性能，例如语法分析和情感分析。
PaddleNLP已预置多个公开的预训练Embedding，您可以通过使用paddlenlp.embeddings.Token
为什么我的工作效率和质量要比其他人要高，因为我的电脑里有代码库、产品库、方案库、自己工作经验资料库等，根据一个应用场景或需求能够很快关联到想要的资料，并且整合成新的方案。我的核心竞争力是什么？各种资料库、匹配资料的逻辑和快速找资料的能力。
ChatGPT的核心是什么：
全栈工程师是在前端和后端 Web 开发方面具有专业知识的专业人士。他们对各种编程语言、框架和工具有深入的了解。从无到有创建 Web 应用程序，包括设计、开发、测试和维护。据Glassdoor的调研数据显示，在美国，全栈工程师的平均年薪为114,000美金，作为能够负责Web应用程序的前端和后端的团
这是个宏伟的计划
这是一个宏伟的计划，漫长且有趣。
2018 年的某个夜晚，夜深人静，我挥舞键盘，敲下了 Sealos 的第一行代码。当时仓库命名为 “kubeinit”，后来觉得格局太小，我不可能只做一个安装 Kubernetes 的工具。安装只是更大计划的一部分，于是更名为 Sealos，一
什么是语言理解？
关于疫情的一段对话：
中国：我们这边快完了
欧洲：我们这边快完了
中国：我们好多了
欧洲：我们好多了
挑战：
语言的复杂性和多样性
多义/同义/歧义现象
灵活多变的表达形式
语言背后的环境知识
以前没钱买华为，现在没钱买华为
语言理解的四个粒度：
字的理解 例
这一章我们聊聊有哪些方案可以不用微调直接让大模型支持超长文本输入，注意这里主要针对无限输入场景。之前在BERT系列中我们就介绍过稀疏注意力和片段递归的一些长文本建模方案长文本建模 BigBird & Longformer & Reformer & Performer，不过以
今天，CodeGeeX 1.1.2版正式在JetBrains IDEs中上线。和VSCode中的CodeGeeX2.0升级一样，新版本在JetBrains IDEs中带来“Ask CodeGeeX”的功能升级。使开发者可以在IDE中，通过问答对话的方式解决技术问题。下面的视频以DataGrip为例
1. 简介
ChatGLM 6B是清华大学和智谱合作的一个62亿参数的大语言模型。基于清华的GLM模型开发。和Meta的LLaMA模型还不是一种模型。
由于LLaMA缺乏中文语料，中文能力不佳。在中文大模型中，ChatGLM 6B参数较小，运行硬件要求较低。而表现可谓出色。所以这里作为一个基础模型
电影《满江红》上映之后，国师的一段采访视频火了，被无数段子手恶搞做成鬼畜视频，诚然，国师的这段采访文本相当经典，他生动地描述了一个牛逼吹完，大家都信了，结果发现自己没办法完成最后放弃，随后疯狂往回找补的过程。
最离谱的是，他这段采访用极其丰富的细节描述了一个没有发生且没有任何意义的事情，堪比单口相
基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配
1. 背景介绍
文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。
在本案例中以权威的语义匹配数据集 LCQMC 为例，LCQMC 数据集是基于百度知道相似问题推荐构造的通问句语义匹配数据集。训练集中的每两段文本都会
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