【初探人工智能ChatGPT】2、雏形开始长成【初探人工智能ChatGPT】2、雏形开始长成安装Flask封装Web接口雏形设置接收参数功能验证聊天写代码代码补全生成图片写在后面 【初探人工智能ChatGPT】2、雏形开始长成 在上一篇文章中我们已经初步体验了一下人工智能的聊天功能，只是不具备真正的交互功能。这篇文章主要介绍如何打造一个基于Web的交互环境。 安装Flask Flask是一个Python编写的Web 微框架，让我们可以使用Python 继续阅读

hi，我是熵减，见字如面。 用ChatGPT，可以尝试做很多的事情。 今天我们就来让ChatGPT做为架构师，来帮我们设计一个账号系统吧。 我的实验过程记录如下，与你分享。 用户故事 首先，我们从用户故事开始吧。 提示：我们从用户故事开始，需要设计一个网站的账号系统模型，其中包括账号基础信息实体，邮箱验证实体，手机号验证实体，三 继续阅读

请注意，在实际使用中，需要使用 API 密钥，并根据 API 文档中的信息调用正确的端点和参数。 基础信息 Base URL: https://api.chatgpt.com/v1/认证方式: API Key 认证信息 您需要在 API 请求中包含您的 API 密钥以进行身份验证。 请求头（Headers）： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 端点列表 客户服务端点 继续阅读

ChatGPT和Discord都非常流行，而在Discord内使用AI绘画也很受欢迎。如何将ChatGPT与Discord对接，在Discord内实现一个聊天机器人。 第一步：获取OpenAI API密钥。请按照以下步骤操作： 打开此链接 https://platform.openai.com/account/api-keys请按照页面上的提示进行身份验证，然后登录您的ChatGPT账号。点击“这里创建”以创建一个新的API 继续阅读

ChatGPT你在跟他聊天的时候，要引导他学习，这样才会越来越好用，不是一上来就是我什么时候能成为百万富翁。 1.准备一个wx账号（一定设置添加验证，不然会提示消息发送频繁，程序会自动通过） 2.准备一台美国服务器GIthub地址：GitHub - ZYallers/chatgpt_wechat_robot: 个人微信接入ChatGPT，实现和GPT机器人互动聊天。支持 继续阅读

【ChatGPT前世今生】前置知识Seq2Seq入门理解1、环境准备与依赖包安装2、数据集准备3、数据集预处理与读取4、定义Seq2Seq模型的基础类5、预处理训练数据集6、定义训练过程7、定义验证过程8、执行训练与验证过程9、展示模型的结果，进行进一步分析 最近一段时间，ChatGPT非常热门，但是，要理解ChatGPT的工作原理，得追溯至Transformer、Seq2Seq、Word2Vec这些早期的自然语言处理 继续阅读

请注意，本文由chatgpt 3.5完成，请自行验证该回答的严谨性。 为了用JS编写一套钉钉机器人自动回复，调用ChatGPT，可以按照以下步骤： 创建一个钉钉机器人：在钉钉开放平台上创建一个机器人，并获取机器人的Webhook地址和密钥。 安装必要的依赖：使用Node.js环境，在项目根目录下运行以下命令安装必要的依赖： npm install d 继续阅读

AI大模型ChatGPT的兴起跟移动互联网刚起步一样，打开了一扇新的天窗，可以被看成是一个标志性的事件，即生成式AI或者叫AIGC的产业化起点。AIGC证明了在制造业之后，内容产业也有望进入一个人机协同的新时代。AI大模型初步验证了一种新范式的价值，并且打破了此前的瓶颈，目前可能90% 的创作都是人来做，剩下10% 由机器辅助，未来将反过来。我在创业GitChat内容产品的第二年201 继续阅读

2018.1.10实测有效！youtube！在使用选地区、加各种空格和+86，也试用过在qq邮箱中注册gmail也不行时，使用youtube app注册成功。在youtube app中注册帐号时流程和其它方式不太一样，会先发短信验证码，然后按流程一步步来就可以。 继续阅读

‍最近咱们社群的“AI产品经理求职季”活动里，有些特别的发现和感触，近期求职的AI产品经理或AI企业需求方，值得看看——目录一、最近AIGC/ChatGPT这么火，相关的AI产品岗，真的有变多吗？二、还有哪些方向的招聘需求，相对更多一些呢？三、AI企业需求侧的整体情况四、AI产品经理人才侧的整体情况五、关于面试和职业规划【福利】81个AI产品JD（求职PM， 继续阅读

ChatGPT实现的技术原理 作为一种大型语言模型，ChatGPT的技术原理主要基于人工神经网络和自然语言处理技术。 ChatGPT使用了前馈神经网络（feedforward neural network）和递归神经网络（recurrent neural network）的结合来构建深度神经网络模型。这个模型包括多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个神经元。 ChatGPT的训练数据主要来自于海量的互联网文本&# 继续阅读

人工智能里程碑ChatGPT之最全详解图解1. ChatGPT的前世今生1.1 ChatGPT演化路线1.2技术推进路线2.ChatGPT主要功能及应用领域2.1 主要功能2.2 应用领域3.1ChatGPT原理3.2.1 训练监督策略模型3.2.2 训练奖励模型3.2.3 使用强化学习来增强模型的能力3.1.1Transformer结构图3.1.2 Transformer结构图3.1 ChatGPT基石之Transformer* 关于Transformer的详细原理请关注我的文章3.2 Cha 继续阅读