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文章目录前言一、不含公式的题目二、含有公式的题目1、安装 Mathpix2、打开Mathpix，点击显示器按钮即可对试卷进行截图3、点击下方红色部分，即可复制截图结果4、进入 chatgpt官网，账号可以自己注册或购买，将刚刚的复制代码加入对话框，点击运行。5 、点击 Mathpix 中的键盘按钮就可以输入，将 chatgpt 输出的 结果复制到 Mathpix 中就可以得到完整的答案 。总结 前言 继续阅读
ChatGPT 已经踏上了它的成神之路，这绝对是我所用过的，我相信也是你用过的，最让人震撼的人工智能产品，比起 AI 画画，它甚至更具颠覆性。只用短短十分钟，它就耗尽了我毕生所学的感叹词，最后只留下一声声的「卧槽」。 激动与兴奋是我此刻唯一的心情，我就像是 18 年前第一次学会了上网，越是探索越不能自已。趁着这种震撼的余波还未消散，我想把这种体验带给更多的 继续阅读
最近ChatGPT持续大火，大家们是不是在网上看到各种和ChatGPT有趣聊天的截图，奈何自己实力不够，被网络拒之门外，只能眼馋别人的东西。看别人在体验，看别人玩，肯定不如自己玩一把舒服的啊。 上一期，“《花雕学AI》05：令人惊奇的ChatGPT，一个能够与人类对话的人工智能”，已经千方百计尝试各种办法，用来使用ChatGPT， 继续阅读
ChatGPT真的“无敌”了吗？？？？ 当【ChatGPT】参加大学生计算机科学考试1.简介2.介绍3.ChatGPT（GPT-4对比GPT-3.5)参加计算机考试实验4.实验设计4.1实验介绍4.2 对ChatGPT提出问题4.3测试结果5. GTP-46. 讨论 1.简介 我们邀请ChatGPT参加一项关于算法和数据结构的本科计算机科学考试。我们把它的答案手抄到一张考卷上，然后在盲测的情况下 继续阅读
目录 ChatGpt简介（What's ChatGpt？） ChatGpt对于学术的影响（Influence to study） 负面影响 如何在学习中使用ChatGpt ChatGPT考试准备 学术写作的ChatGPT ChatGpt对于程序员的影响 使用方法（How to use） ChatGpt简介（What's ChatGpt 继续阅读
自ChatGPT问世、GPT4革命性的更新、以及微软推出和搜索引擎结合起来的New Bing后，不少留学生发现这些AI们简直是语言困难人的大杀器！用它帮忙写文书、essay、brainstorming…都不在话下，留学顾问+代写+英语老师全包了！ 这些AI们就像不少老二次元们都dream过的赛博猫娘【？，只不过在学术方面，它们也是一样的听话可人。可是，正确使用AI&# 继续阅读
ChatGPT炸圈范围越来越大，很快就从科技圈来到了教育界。《福布斯》杂志1月底的数据指出，现在美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业，并且作业成绩都能达到A+。对学生来说，ChatGPT的存在仿佛给了他们一双隐形的翅膀！ 有网友让它参加了完整的SAT考试，拿到了1020分。根据美国大学委员会的数据，这个分数段大概排在前52%的位置。 ChatGPT还通过了宾大沃顿商学院的考试。宾 继续阅读
AIGC数字人直播 ChatGPT MDJOURNey技术学习待续 继续阅读
文章目录学习目标学习内容目标方式过程学习时间学习产出 学习目标 能够在三个月的练习后，和真人外教比较流畅的沟通！ 最近chatGPT实在是太火了，各种事情都能干，能改论文、写代码和翻译。 看到B站很多教程教我们直接用chatGPT进行口语训练，我毫不犹豫直接开干！ 注册chatGPT安装和使用voice control of chatGPT（美国线路，定期清楚cooki 继续阅读
最近 ChatGpt 的爆火，让人非常震撼，无论是知识问答、对话还是代码撰写，都非常符合人们的预期，让人不得不感慨机器学习的强大。不信？看下面： 图1 语言分析处理 图2 知识问答 图3 写故事 图4 写代码 体验完，的确让人惊掉下巴，甚至感受到一阵寒意，要被抢饭碗了！！。为此，还特意了解一下 继续阅读
docker…不会用…python不会用…服务器默认python版本3.6不会升级…代理也不会配置…各种命令不会用… 那么下面就是最简单办法，点点点即可【希望有帮助？】 文章目录一、体验镜像地址二、 基本配置2.1 config.py文件2.2 main.py文件三、下载项目四、项目部署五、演示 一、体验镜像地址 中科大学术版ChatGPT镜像：https://huggingface.co/spaces/cfwef/gpt 永久免费镜像克隆 继续阅读
ChatGPT 使用 拓展资料：强化学习 策略梯度算法及Actor_Critic算法 策略梯度算法是一类基于梯度的优化算法，用于求解强化学习中的策略函数，即输入状态，输出行动的函数。相对于其他的强化学习算法，策略梯度算法更加适合处理连续行动和高维状态空间的问题。 策略梯度算法的基本思想是通过迭代优化策略函数的参数，来最大化期望回报。在策略梯度算法中，每次迭代中都会收集一些经验数据，例如某一状态下采取某一行动所获得的回报值等，然后使用这些经验数据来计算策略函数的梯度。策略梯度算法的目标就是最大 继续阅读
