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【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221

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205

“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
  • 阅读331
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  • 15页
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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218

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257

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235

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243

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753
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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