如何做好网络营销投资 网络营销投资策略 随着互联网的普及和发展，越来越多的企业开始使用网络营销来推广自己的产品或服务。然而，网络营销的成功并不仅仅取决于投资的金额和时间，而更重要的是投资策略的合理性和有效性。本文将从四个方面详细阐述如何做好网络营销投资 网络营销投资策略。 一、确定目标市场 网络营销最重要的一步就是确定目标市场。确定好目标市场后，企业才能更有效地进行营销活动，提高转化率，达到预期的营销效果。因此，企业在进行网络营销投资之前 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

30分钟快速入门使用ChatGPT——使用策略和API数据使用策略Usage policies使用策略Disallowed usage of our models 禁止使用我们的模型API data usage policies API数据使用策略Frequently asked questions 常见问题其它资料下载 Usage policies使用策略 Updated March 17, 2023 更新于2023年3月17日 We’ve recently updated our 继续阅读

ChatGPT 使用 强化学习：Proximal Policy Optimization算法 强化学习中的PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种高效的策略优化方法，它对于许多任务来说具有很好的性能。PPO的核心思想是限制策略更新的幅度，以实现更稳定的训练过程。接下来，我将分步骤向您介绍PPO算法。 步骤1：了解强化学习基础 首先，您需要了解强化学习的基本概念，如状态（state）、动作（action）、奖励（reward）、策略（policy）和价值函 继续阅读

1 前言最近 chatGPT 爆火网络，ChatGPT 到底是什么，今天就一起了解和体验一下。ChatGPT 是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过基于人类反馈强化学习进行训练。模型在Microsoft Azure的超级计算机上训练，并通过近端策略优化算法（proximal policy optimization）进行微调。这种策略优化算法比信任域策 继续阅读

信息流量广告（Native Advertising）作为一种新的广告形式，以其强大的创意实现了品牌与用户之间的无缝连接。相比传统广告形式，它更容易在信息过载的海量内容背景下，激发用户的注意和兴趣。而信息流量广告的投放策略决定了广告的形态、创意和效果，成功的投放策略更是关乎品牌的推广效果和广告投资的回报。 一、创意策略 信息流量广告的创意策略是影响广告效果的重要因素之一。创意的制作不仅要考虑与品牌的结合度，还能不能与用户的阅读习惯和感兴趣的 继续阅读

1. 背景 在2022年11月中旬，chatgpt这个问答AI开始爆火，由于chatgpt目前仅限于官网网页版访问使用，登录也麻烦。于是有些作者在解析网页后做了可供第三方使用的插件等等，但是这一切在12月13日OpenAI官方加了cf认证后基本告一段落。因此，有些作者转而使用官网提供的低配版chatgpt，也就是用text-davinci-003模型代替的弱化版chatgpt，而OpenAI官网提 继续阅读

ChatGPT是继stable diffusion 之后，又一个火出圈的人工智能算法。这火爆程度不仅仅是科研圈子，包括投资圈都为之震惊，大家惊呼人工智能可能真的要取代人类了。网上关于ChatGPT的分析文章已经非常多了，小猿经过高强度的网络冲浪，整理出了AIGC算法演变。 生成模型：让AI也可以有灵魂 AI发展多年，过去解决的多是模态识别的问题，比如最成功的案例就是图像识别 继续阅读

我怎么才能使用ChatGPT，下面就来谈谈我的方法。ChatGPT到底是个啥? “ChatGPT是一次产品和市场上的突破，而不是AI基础理论的突破。”一位行业资深投资人对虎嗅表示，AIGC的大规模商用，需要三个条件，首先是基于技术积累而设计出超级模型，其次是有足够的数据去支持训练，第三，是要有算力和流量充足的平台来落地可持续的商业模式。对于背靠微软的OpenAI来说&#xff0c 继续阅读

一晃眼整个冬天就过去了，很惭愧，又鸽了这么久，最近一次更新还是在去年底。甚至连例行的年终总结都鸽了，虽然去年的理财投资、算法竞赛都取得了不少收获，但是该写总结的春节期间，忙着带老爸到处玩，然后又很快就沉迷于Web3的世界，也就不了了之。最近一段主要的时间投入依旧是在Web3的世界遨游，不过最近大新闻频出，ChatGPT火爆出圈、硅谷银行倒闭、arb链发币不少 继续阅读

目录1 背景与发展历程1.1 背景1.2 发展历程2 技术原理2.1 第一阶段：训练监督策略模型2.2 第二阶段：训练奖励模型2.3 第三阶段：采用强化学习来增强模型的能力。3 国内使用情况及应用的领域4 面临的数据安全挑战与建议4.1.1 数据泄露问题4.1.2 删除权问题4.1.3 语料库获取合规问题4.1 ChatGPT获取数据产生的问题4.2 ChatGPT恶意利用产生的问题5 结语6 参考团队博客: CSDN AI小组1 继续阅读

  过去几个月，我们见证了ChatGPT从3.5到4.0，从只能做结构化搜索整合到接近人类思维的对话，我们还看到了 GPT逐步掌握画画、写作、剪辑、制表、做 PPT 等技能。最可怕的是AI的迭代速度，简直是一天一个样。   这股前所未有的技术浪潮，一时间让久未出手的VC投资人兴奋起来，紧盯市场扫项目，试图找到下一个爆发性机会。   前几天加入我的AI星球担任合伙人的吴世春也开始全力关注AI 继续阅读