本人已经入坑GPT多日，从最开始的应用GPT到现在的自己研发GPT，聊聊我对使用ChatGPT的一些思考，有需要使用GPT的朋友或者正在使用GPT的朋友，一定要看完这篇文章，可能会比较露骨，也算是把国内知识库、AI的套路摆上了台面。1.目前GPT的领军人物还是openai的chatgpt，尤其gpts推出以后，更是一度把openai的服务器干爆。国内的大模型正在紧张的追赶，但目前从受欢迎的程度来看，ChatGPT无人能取代。2.国内用户无法访问ChatGPT，同时ChatGPT注册、充值流程复杂由于国内某些原因，普通用户是无法访问到ChatGPT的，有几种方式：1）自己想办法出去使用，但又会被
🦉AI新闻🚀微软CEO纳德拉当选2023年度CEO，AI大模型崛起成重要趋势摘要：2023年被认为是AI大模型崛起之年，微软CEO纳德拉凭借对AI的投资和领导力当选2023年度CEO。纳德拉将AI技术融入微软的产品和服务中，并成功商业化了ChatGPT等AI工具。在面对危机时，纳德拉展现出快速、冷静和深思熟虑的能力，使微软重新崛起为技术创新者。纳德拉表示，2023年是AI年，我们看到了创新在产品制造、部署和生产力方面的真正提升。此次评选根据影响力、公众兴趣、新颖性和重要性等元素给予总分，纳德拉获得满分100分。🚀杭州网警破获重大勒索病毒案件，犯罪团伙借助AI进行程序优化摘要：杭州上城区网警近日
一、前言SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图，支持最新GPT-4-Turbo模型、GPT-4-1106-Preview多模态模型。支持GPT-4图片对话能力上传图片并识图理解对话。GPT文档对话总结开发中！《SparkAi系统详情及搭建部署文档》:
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一些结论：Coze可以理解为字节跳动版的GPTs。2023年12月26日测试，国内用户需要科学上网才能够使用Coze的服务，否则会提示“服务在该地区不可用”。Coze目前支持通过GPT-3.5（16K）和GPT-4（8K）来创建聊天机器人。Coze目前是免费开放，意味着目前可以白嫖GPT4模型及DALLE3、GPT4V插件。生成的聊天机器人可发布至Discord、Telegram和Cici，未来会支持WhatsApp和Twitter。Coze是什么？Coze是由字节跳动在海外推出的一个AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台，可以理解为字节跳动版的GPTs。无论你是否有编程经验，这个平台都可以让您
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微软几天前在Android平台推出独立的CopilotApp后，很快地又推出了适用于iOS和iPad本版的CopilotApp，现在已经于苹果的AppStore上架，让iPhone和iPad使用者也能快速接触到这款人工智慧助手，通过输入查询来获得由OpenAI的GPT-4生成的回应。微软推出iOS版CopilotApp让你免费用GPT-4相较于使用较旧的GPT-3.5免费版ChatGPT，iOS上的CopilotApp提供了最新的GPT-4模型。相较于GPT-3.5来说，GPT-4虽然生成内容的速度较慢，但回答的准确度更高，过去曾经也通过许多人类的专业科目考试，而且也大大降低GPT自己幻想生成
又一个明星项目诞生了！GPTPilot，一个AI开发者伴侣，可以从0开始构建应用程序，可以自己编写代码、配置开发环境、管理开发任务、调试代码。甚至，你可以随时和它聊天提问，帮你解决开发难题。图片项目地址：https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot发布三个月，Github的热度不断增加，现在已经有19k星。图片代码开发，95%交给AI在项目主页的介绍中，GPTPilot的目的是研究在开发人员监督实施的同时，GPT-4可在多大程度上用于生成可完全正常运行、可投入生产的应用程序。图片主要的想法是，人工智能可以为应用程序编写大部分代码（可能是95%），但对于其余
大语言模型的幻觉问题被解决了！近日，来自斯坦福的研究人员发布了WikiChat——被称为首个几乎不产生幻觉的聊天机器人！论文发表在EMNLP2023，并且在Github上开源了代码：论文地址：https://aclanthology.org/2023.findings-emnlp.157.pdf项目代码：https://github.com/stanford-oval/WikiChat作者表示自己的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性，而相比之下，GPT-4的得分仅为66.1%。在「recent」和「tail」两个知识子集中，这个差距甚至更大。另外，作者还发现了检索增强生成（R
