前言  随着『GPT4多模态/Microsoft 365 Copilot/Github Copilot X/ChatGPT插件』的推出，绝大部分公司的技术 产品 服务，以及绝大部分人的工作都将被革新一遍 类似iPhone的诞生 大家面向iOS编程 有了App Store现在有了ChatGPT插件/GPT应用商店，以后很多公司 很多人面向GPT编程(很快技术人员分两种，一种懂GPT，一种不懂GPT) 然ChatGPT/GPT 继续阅读

ChatGPT 拓展资料：AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度 本文讲解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函数。 首先，让我们了解一下这两个函数的作用： cosine_similarity: 计算两个向量之间的余弦相似度。get_embedding: 获取一个单词或短语的嵌入向量表示。 接下来，我将为你演示如何使用这两个函数： 获取单词或短语的嵌入向量表示：要获取单词或短语的嵌入向量表示，你需要 继续阅读

玄子Share-自然语言编程(NLP)_竞选各种职位向 ChatGPT 提问的最佳模板 玄子： ChatGPT 3.5 玄子： ChatGPT 3.5 玄子： ChatGPT 3.5 竞选班长 玄子： ChatGPT 3.5 竞选社团社长 玄子： ChatGPT 3.5 精选团支书 玄子： ChatGPT 3.5 竞选学习委员 继续阅读

您知道吗？中国6年前就有“ChatGPT”产品了？ 南京大学上海校友会企业家俱乐部“创业者下午茶”本期来到位于徐汇区漕河泾开发区宝石园的AI得贤招聘官总部，听创始人01级商学院方小雷校友解构“招聘界的ChatGPT”，看AI如何赋能招聘。 校招季，是HR最忙碌的时候，频繁的出差让HR们叫苦不迭，好不容易找来的简历，业务部门不满意，导致花费大量时间在无效候选人上 继续阅读

ChatGPT 点燃了科技行业的明灯，GPT-4 能燎原吗？ 谁能革得了 ChatGPT 的命？现在看来还是 OpenAI 自己。 人们一直在探讨AI下一步的发展方向是什么，特别是在ChatGPT引爆科技领域之后。许多学者认为，多模态技术将成为未来AI发展的重要方向。不出所料，在等待的时间不会太久。今天凌晨，OpenAI宣布发布了多模态预训练大模型GPT-4。这一消息对于AI领域来说具有重大的意 继续阅读

🤖 『ChatGPT 恢复 Plus 订阅服务』实测，昨天确实巨卡 实测发现，OpenAI ChatGPT 已经恢复了 Plus 订阅服务，并可进入付费环节，但也有一定概率无法成功跳转支付页面。 4月5日，ChatGPT 官网因需求量过大，停止了 Plus 付费项目的购买。业内推测，这是由于 ChatGPT 背后的算力资源出现明显缺口。(财联社) &#x1f9 继续阅读

原本链接：https://mp.weixin.qq.com/s/R8EwUppkQg4igal_5h6E0Q 一、前言 2022 年 11 月，OpenAI 发布了大规模语言模型的又一力作：ChatGPT，瞬间引爆学术界和舆论场，有人用它编写贺词发送祝福，有人用它吟诗作赋冒充诗人，有人用它编写代码ctrlcv，还有人套路它走向罪恶恐怖如斯，如此强大的 AI 对话模型 继续阅读

什么是让ChatGPT爆火的大语言模型(LLM) 更多精彩内容: https://www.nvidia.cn/gtc-global/?ncid=ref-dev-876561 文章目录什么是让ChatGPT爆火的大语言模型(LLM)大型语言模型有什么用？大型语言模型如何工作？大型语言模型的热门应用在哪里可以找到大型语言模型大型语言模型的挑战 AI 应用程序正在总结文章、撰写故事和进行长时间对话——而大型语言模型正在承担繁重的工作。 大型语言模型或 继续阅读

🤖 『光年之外诚邀产品经理加入』古典产品经理的复兴！ 光年之外创始人王慧文在社交平台发帖，公布联合创始人团队基本情况，并招募产品经理共创 AGI 时代，并给出了应聘建议：出身互联网产品经理或有 AI 背景，除常规简历外，建议准备对ChatGPT、大模型的技术理解或产品构想，展示在产品方面的履历和知识积累。(🌍即刻 @王慧文 继续阅读

阿粉之前给大家写过如何将 ChatGPT 接入微信和钉钉，没看过的可以往公众号前面的文章翻翻，最近又发现了一个有趣的玩法，周末找时间实现了一下，感觉挺不错的，分享给大家。 背景 事情的起因是阿粉在朋友圈看到了这样一条信息，敏感信息已经去掉了，意思很明显就是将 OpenAI 接入到知识星球了，用户可以通过星球提问的方式来对 OpenAI 进行提问，OpenAI 会自动回答相 继续阅读

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。 在一些大型神经 继续阅读

        前面的文章笼统的扯了一些ChatGPT、文言一心的差异化，感觉还是不够明白直观。特地找了一份资料，通过基础能力、进阶能力、和一些垂直领域的几百个各种问题，来对比分析两者的回答情况，让大家可以有个更接地气的了解。         由于问题太多，这里实在没法都列举出来，感兴趣的朋友，可以自行下载查看。为方便下载，未设置任何下载门槛，放心享用~~~ 链接放这里 继续阅读