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GPT4All 一个开源 ChatGPT

开源项目和社区努力在实施技术和加速创意方面非常强大。GPT4All 就是一个显着的体现。从根本上说,这为闭源模型的业务方面提供了一个有趣的视角。如果提供 AI 作为服务,那么需要多长时间才能让爱好者对 AI 进行足够长的探索以能够模仿它?对于 GPT4All 的案例,论文中有一个有趣的注释:花了四天的时间,GPU 成本800美元,OpenAI API 调用500美元,这具有足够的吸引力。

  • 2023-04-26
  • 阅读347

Stable Diffusion安装与常见错误(+Lora使用)2023年最新安装教程

帮你快速搭建Stable Diffusion(2023年版本)

  • 2023-04-26
  • 阅读304

ChatGPT-4.0 : 未来已来,你来不来

好久没有更新过技术文章了,这个周末听说了一个非常火的技术ChatGPT 4.0,于是在闲暇之余我也进行了测试,今天这篇文章就给大家介绍一下ChatGPT究竟是什么东东,竟然让无数追求者为之疯狂,如果你还不会使用ChatGPT 那么可以去评论区看看那里准备了一个神奇的传送门,不得不说ChatGPT是真的强!!!下面就让我们一起了解究竟什么是ChatGPT吧。

  • 2023-04-26
  • 阅读294

体验一波ChatGpt工具-cursor(自动代码生成)

cursor的使用(ChatGpt工具)

  • 2023-04-26
  • 阅读315

零成本教你部署一个ChatGPT网站

上一篇博文“十分钟教你部署一个属于自己的chatgpt网站”上了热榜收获了一千多收藏后,就有小伙伴问我有没有便宜一点的服务器,我一想这确实是个问题,即使买一个国内服务器,域名备案也很麻烦,基本需要一个月,而海外服务器价格又普遍比较高,对于我这种白嫖党来说,属实买不起!于是我便将我的gitee项目ChatGPT-website又改造了一个纯前端版本,以便于使用github pages或者gitee pages服务实现零成本部署!

  • 2023-04-26
  • 阅读303

【分享】免梯子的GPT,玩 ChatGPT 的正确姿势

因为它太火了,所以,本周特推在几十个带有“chatgpt”的项目中选取了一个有代表性的项目,希望你能玩好这个新玩具。使用了gpt后,感觉前后端都要被替代了,太强了。由于本人之前很想体验gtp,但是一直难搞vpn,最近发现了一个GPT免梯子的,是我最近发现的最好用,最快的,且不要梯子的,用起来爽,界面也挺好看的,大家快玩儿玩儿。总之,Vue3在性能、组件API、Composition API、插槽、Tree-shaking等方面都有较大的改进和优化,可以带来更好的开发体验和更高的应用性能。

  • 2023-04-26
  • 阅读304

如何用ChatGPT高效完成工作

都2023年了,是时候让ChatGPT来帮我们完成工作了!本文将教你如何用ChatGPT高效地完成工作,并提供相关入门技巧。希望阅读本文后,大家都能轻松搞定工作,开开心心摸鱼。

  • 2023-04-26
  • 阅读291

“九州”算力光网目标网架构白皮书(2023.6)-15页

算力网络的蓬勃发展带来的新业务、新应用、新技术、新模式如雨后春笋般规模涌现,对底层网络的架构、容量、速率、时延、能效、智能、安全性等提出了一系列的新要求。以网络为桥梁,使算力成为继水、电之后的新型社会基础性服务,为数字化转型业务提供更加经济、高效、泛在的算力供给方案。

  • 2023-08-07
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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