原文：https://openaigptguide.com/chatgpt-aigc-difference/AIGC和ChatGPT都是人工智能技术，但它们的功能和应用场景不同。AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能自动生成内容）是人工智能、计算机图形学和深度学习等领域的技术结合，用于生成大量的文本、图片或视频等内容，例如新闻稿、商品描述、广告宣传等。它在商业应用场景中包括智能安防、医疗影像分析、虚拟现实、游戏制作、智能驾驶等。同时，AIGC也被用于生成全新的内容，通过自动化内容生产，释放巨大的市场增长潜力。ChatGPT则是一种自然语言处理工具，它模拟人类的逻辑思维，进行
这两天一个朋友和我探讨AIGC在数据库运维领域的能力问题，他们准备搞一个题库，用于对大模型做这方面的能力测试。这是一件十分好的事情，因为最近这半年里，我一直在使用NewBing辅助我的工作，用NewBing内置的GPT4帮我收集资料，分析资料，颇为得心应手。也有一些朋友在用AIGC分析SQL执行计划、自动生成BI查询所需的SQL语句。甚至更为激进的朋友已经开始用AIGC自动生成SQL语句，运维自己的系统了。就我这段时间的探索获得的经验，AIGC用于DBA工作辅助，最大的问题依然是幻觉问题。在一些模棱两可的问题或者一些ZEROSHOT场景，大模型依然会一本正经的说瞎话。图片我尝试给NewBing
文章目录1.前言2.常见LLM免费使用方法(部分网站需要使用魔法)2.1GPT-4/GPT-3.5-16k国内镜像2.2GPT-3.5国内镜像2.3LLM国外综合网站3.总结1.前言自从ChatGPT在2022年底横空出世以来，一股大模型浪潮席卷全球，各大领域AIGC概念火爆。与此同时，国内外众多头部企业和初创企业纷纷入局，开启百模大战。NVIDIA公司老板黄仁勋更是喊出“人工智能的iPhone时刻已然来临”的口号。那么作为普通人，我们应该以什么样的姿态迎接变化？我觉得我们应该主动拥抱变化，成为第一批熟练使用AIGC工具提高生产效率的先行者。因此，本文旨在分享常见LLM免费使用方法以供大家参考
写的时候并没有设计好，要做多少期，还是有始有终的比较好，为了方便阅读，我把之前的3期，改下名字，放到这里。【AIGC】一起学习prompt提示词（1/4）内容摘要：提示词是什么，百度文心一言的提示词是怎么定义的，创作中心如何玩。【AIGC】一起学习promptengineer提示词（2/4）内容摘要：以实际的提示词工程应用为例（提示词：创业劝退大师），讲解如何玩提示词。提示词将是未来一个重要的流量入口。【AIGC】一起学习提示词（3/4）绘图提示词内容摘要：绘图提示词的玩法，常用的绘图提示词字典（绘画风格）。最后，本期来做一个提示词系列的收尾，但并不是以后不讨论这个问题了，提示词非常有意思，未
LLMSecEval:ADatasetofNaturalLanguagePromptsforSecurityEvaluations写在最前面主要工作课堂讨论大模型和密码方向（没做，只是一个idea）相关研究提示集目标NL提示的建立NL提示的建立流程数据集数据集分析存在的问题写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。李元鸿同学分享了LLMSecEval:ADatasetofNaturalLanguagePromptsforSecurityEvaluations《LLMSecEval：用于评估大模型代码安全的自然语言提示数据集》分享时的PPT简洁大方，重
24年各大厂薪资爆料三环集团23届offer交流华为座谈会比亚迪（Java软件开发岗）技术面拼多多2024管培生校园招聘--末班车神仙公司！北京屹唐半导体交通银行面试11月也是会发offer的华为gts深圳华为保温华为保温卷不动了，打飞机连夜逃离北上广！数据分析师梦想赛场，由你飞YOUNG——赛力斯关注小助手，校招我拿手!多一次投递，就多一个OFFER[羞涩]24/25届实习信息汇总帖：https://www.nowcoder.com/discuss/5 题解|#【模板】堆##includeusingnamespacestd;constintN=1e5+10;intn,x;string 北京银
ActiveCodeLearning:BenchmarkingSample-EfficientTrainingofCodeModels写在最前面论文名片先验知识的补充主动学习采样函数benchmark基准和baseline基准线的区别背景Background主动学习动机Motivation基准Benchmark采样函数acquisitionfunctions设置setupRQ1:FeatureSelection特征选择AnswertoRQ1RQ2:AcquisitionFunctionComparison采样函数的比较分类任务非分类任务AnswertoRQ2探索性研究ExploratorySt
【科技明说｜重磅专题】大家可能没有想到，一向对外低调行事的宇信科技，在AIGC方面2023年就已经训练出了适配金融场景的垂直模型，并应用到了各产品线上，同时结合通用大模型预研了宇信金融系统编程大模型。宇信金融系统编程大模型作为编程助手，可以支撑各种金融业务场景的开发工作，这也是大模型应用到行业领域提高开发效率的典型案例之一。当然，业界都熟悉宇信科技重点发展的行业领域如银行，虽然银行这个行业的IT供应商竞争一直比较激烈，但是，各自拿出自己的杀手锏，似乎都能分得属于自己的那份羹。那么宇信科技的杀手锏是什么呢？宇信科技是国内非常有代表的银行IT解决方案提供商之一，其经营模式或者说盈利模式主要依靠应用
ContraBERT:EnhancingCodePre-trainedModelsviaContrastiveLearning写在最前面对nlp领域其他方向研究的启发介绍Contrabert方法Method数据增强和训练细节实验ExperimentRQ1：RobustnessEnhancement鲁棒性提升RQ2:VisualizationforCodeEmbeddings代码嵌入可视化RQ3:PerformanceofContraBERTonDownstreamTasks下游任务性能RQ4:AblationStudyforPre-trainingTasks预训练任务的消融研究讨论写在最前面随
目录StableDiffusion基本使用方法学术加速测试配置中文插件Prompt与Negativeprompt采样器说明人像生成水光效果微调的使用图像生成种子/seed使用附加/Extra微调实例测试图生图微调编辑使用蒙版微调 StableDiffusion基本使用方法环境配置：Ubuntu20.04,Python3.10,StableDiffusionv1-5,CUDA11.7,cuDNN8,Pytorch2,JupyterLabStableDiffusion是一款AIGC图片生成模型。该环境已预装webui及JupyterLab，支持可视化文件管理及环境调优。学术加速测试现在已经加了
