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chatGPT 中科院学术优化 超详细安装教程

科研工作专用ChatGPT拓展,特别优化学术Paper润色体验,支持自定义快捷按钮,支持markdown表格显示,Tex公式双显示,代码显示功能完善,新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能

  • 2023-04-24
  • 阅读237

分享一个国内可用的免费ChatGPT网站

一个国内可用的免费的ChatGPT网站的正确打开方式。免费!免登陆!免限额!国内可用!希望可以帮助大家提高工作效率。

  • 2023-04-24
  • 阅读251

ChatGPT 本地部署及搭建

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

  • 2023-04-24
  • 阅读284

基于pytorch+Resnet101加GPT搭建AI玩王者荣耀

在图中设定下,Android指针坐标(X,Y)对应minitouch坐标(1080-Y,X):即在点按屏幕中某点时,安卓调试显示的(X,Y)在.json文件中的坐标应为(1080-Y,X)。'check_json.py'为调试和生成本地.json按键映射文件的脚本。此外,'处理训练数据5.py'中:‘加一技能’,‘加二技能’,‘加三技能’,‘购买’变量也许进行同样处理。运行 “训练数据截取_A.py” 时可以通过按键操控角色,这时就可以生成训练用的数据,如果没有操控则会生成一个空文件夹和空json文件。

  • 2023-04-24
  • 阅读771

ChatGPT 指令大全

模版你是某个主题的专家,请总结以下内容,并针对以下内容提出未来能进一步研究的方向附上内容示例??你是金融科技专家,请总结以下内容,并针对以下内容提出未来能进一步研究的方向 [附上内容]模版用列点的方式总结出这篇文章的数字附上文章内容/附上文章网址。示例??用行点的方式总结出这篇文章的 5 个重点:[附上文章内容/附上文章网址]。

  • 2023-04-24
  • 阅读260

Segment Anything Model (SAM)——卷起来了,那个号称分割一切的CV大模型他来了

Segment Anything Model (SAM)——卷起来了,那个号称分割一切的CV大模型他来了

  • 2023-04-24
  • 阅读258

众人围剿,GPT-5招惹了谁

3月29日,马斯克、苹果联合创始人 Steve Wozniak、Stability AI创始人 Emad Mostaque 等上千名科技大佬和AI专家签署公开信,呼吁暂停训练比 GPT-4 更强大的 AI 系统,为期6个月。

  • 2023-04-24
  • 阅读216

作为大学生,你还不会搭建chatGPT微应用吗?

ChatGPT能够产出很出色的内容,一定程度上展现了AI能力发展新的里程碑,但也是分水岭,存在着一些局限性,比如它的准确性目前还难以完全满足实际要求,而且目前全球各大科技巨头纷纷在尝试入局AIGC,ChatGPT目前还未开源,商业模式也不太清晰,不仅能够给国内的AI科技公司留出一定的时间和空间,还能让ChatGPT在初期使用中引起的一些弊端展现出来,方便朝着正确的方法发展。无论是国外还是国内,chatGPT将成为新的风口,chatGPT的应用场景越来越多,同时会改变一些生活体验,也会改变一些工作方式。

  • 2023-04-24
  • 阅读282
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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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无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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