💻目录一、介绍1、使用技术2、效果二、代码1、前端代码2、后端代码2.1、maven依赖2.2、model2.2.1、请求接口的格式2.2.2、响应数据对象2.3、工具类2.3.1、🔴使用WebClient调用`chatgpt`方法2.3.2、🟠webSocket连接对话方法2.4、Controller一、介绍通过java实现对chatGPT的API接口实现websocket流式输出以及接口调用两种方式代码1、使用技术使用到的技术包括WebClient、webSocket加thymeleafWebClient：客户端的使用可以开🍅javahttp客户端webSocket：可以看🥒webSokc
OpenAI于2024年2月16日发布了名为Sora的文生视频模型。Sora是一个革命性的视频生成模型，可以根据用户输入的简单文本脚本自动生成与好莱坞级别画面相媲美的视频内容，其生成的视频不仅仅是对已有素材的拼接或剪辑合成，而是从像素级别全新“绘制”出来的。该模型能够理解文本描述并基于此创造性地生成视频，展现出令人惊叹的细节处理能力，例如在示例中描述的“两只战船在一杯咖啡里混战”的场景中，Sora成功地模拟了液体、浮沫、水流和浪花等效果，并且细致到可以为船只添加海盗旗和国旗以表达故事中的正邪对抗元素。由于Sora能够高效地生成高质量视频特效，这一技术突破被认为可能导致视频制作行业中部分特效师的
OpenAI是当今大模型语言领域的领军者，因其强大的自然语言处理能力和超强的文生图技术，给我们带来了很多的无限可能和惊喜。Figure是一个机器人创业公司，名气似乎不如OpenAI这么火爆。但当OpenAI拥有了身体，Figure机器人拥有了灵魂，两者的结合会碰撞出什么样的火花呢？以上视频是机器人初创公司Figure发布的一段视频，演示了Figure01号机器人接入了OpenAI大模型后能够与人类对话（视频中对话已经翻译为了中文）。OpenAI模型提供的高级视觉和语言智能功能与Figure神经网络提供的快速、低级、灵巧的机器人动作相结合，呈现出的效果相当炸裂，人工智能的发展窗口又拉近了几年，相
文章目录Python驱动的金融智能：数据分析、交易策略与风险管理Python在金融数据分析中的应用实战案例：基于ChatGPT的金融事件预测AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀【文末送书-38】Python驱动的金融智能：数据分析、交易策略与风险管理在当今数字化和信息化的时代，金融行业正处于巨大的变革之中。随着人工智能（AI）和大数据技术的迅猛发展，金融机构对于数据的处理和分析变得愈发重要。Python作为一种强大的编程语言，以其简洁、灵活、易学的特点，成为了金融数据分析的首选工具之一。而结合AI技术，尤其是像ChatGPT这样的自然语言处理模型，更是
ChatGPT实现的技术原理作为一种大型语言模型，ChatGPT的技术原理主要基于人工神经网络和自然语言处理技术。ChatGPT使用了前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork）和递归神经网络（recurrentneuralnetwork）的结合来构建深度神经网络模型。这个模型包括多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个神经元。ChatGPT的训练数据主要来自于海量的互联网文本，比如维基百科等。通过对这些文本进行语言模型的训练，ChatGPT可以不断提高自己的语言生成能力和语义理解能力，从而更加准确地回答用户提出的问题或者产生有意义的对话。在实际应用中，ChatGPT通常使用基于注
前言：自从工作以后就没有在写过博文了，这次chatgpt的发布又把我炸了出来，作为现在最火的大语言模型，chatgpt前景可观。国内的各大厂也开始跟进大模型的训练，目前相对来说，国内相对最靠谱的是百度的文心一言，但还没有对外开发的api接口。对于我们普通人来说，chatgpt应当被视为一个提升效率的生产力工具，我们不用想着重复去训练大模型（论文还是可以看一下），这不经济，也不可能；更多的我们应该思考大模型+业务能够带来什么改变。目前利用chatgpt提供的api接口，我想尽量的先将目前成熟的技术串起来，比如语音识别+chatgpt+ai作图；最终希望能有一个流畅的可语音对话的机器人，能够达到目
大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，所以创建了“AI信息Gap”这个公众号，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。一些结论综合结论：ChatGPT4.0>文心一言4.0>=ChatGPT3.5>文心一言3.5。ChatGPT4.0表现地一如既往的稳。根据测试结果，文心一言4.0比文心3.5的逻辑推理能力有了较大幅度的提升，甚至在解释的详细程度上，已经超过了ChatGPT3.5。逻辑测试一：
文心一言和ChatGPT-4都是非常强大的自然语言处理模型，它们都能够在对话系统和其他NLP应用中发挥巨大的作用。然而，它们之间还是存在一些区别：训练数据：ChatGPT-4是由OpenAI训练的，它使用了大量的网络文本来进行训练，因此它具有非常广泛的知识和语境理解能力。而文心一言则是由百度训练的，它使用了中文互联网上的大量数据来进行训练，因此它对于中文的语境和文化背景有更深入的理解。应用场景：由于两者的训练数据和模型结构的不同，它们可能在一些特定的应用场景下表现出不同的优劣势。例如，对于中文语境下的对话系统，文心一言可能更具优势，因为它更深入地理解了中文的文化背景和语言习惯。而对于跨语言或更
本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：在Windows上利用Qwen大模型搭建一个ChatGPT式的问答小助手最近ChatGPT式的聊天机器人比较火，可以提供各种问答功能，阿里最近推出了Qwen1.5系列的大模型，提供了各个参数版本的大模型，其中有一些参数量较小的模型，比较适合我们这种穷*用于尝试一下手动运行大模型。今天我们就使用Qwen1.5大模型来尝试一下，自己搭建一个问答小助手。1、配置首先介绍一下搭建的环境，8g内存，4gGPU显存，win10系统，所以如果配置等于或高于我这个环境的也可以轻松实现这一次的搭建过程。下面是搭建成功后一些问答的效果展示：其中，因为显存限制，我这边分别
使用openai-whisper实现语音转文字1安装依赖1.1Windows下安装ffmpegFFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。#ffmpeg官网https://ffmpeg.org/#ffmpeg下载地址https://ffmpeg.org/download.html#点击下载后会进入github，地址如下https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases在官网上选择windows版本推荐使用ffmpeg-n5.1.4-wi
