很多小伙伴，在国内都无法使用gpt的特性。但是看到后，马上自己想注册一个。碍于方法的复杂，就放弃了。今天我就给大家介绍一个全面具体的注册gpt的方法。这个我是自己测试过的，可以直接使用的。如果觉得有用，就得关注，后续会有更多gpt的干货分享出来。准备工作：梯子：国内无法注册，gpt会屏蔽国内的ip，所以自己要找个代理ip，自己百度即可。邮箱：准备一下邮箱，不要是国内的qq邮箱等。但是有时候，可以注册成功的。尽量是gmail邮箱，没有的话，可以私聊我帮你注册一个手机号：手机号必须是国外的，大家可以用国外虚拟的手机号，我接下来，会给大家推荐一个接码平台打开这个网站：https://chat.ope
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作为一名设计师，我们都知道，在智能化技术的推动下及ChatGPT的突然爆火，越来越多的AI工具正在被设计师广泛应用于日常工作中。在这里给设计师们介绍几款功能强大、易于使用的AI设计工具。第一款，基于GPT的Figma配色生成插件这是一个基于GPT的小插件，安装在Figma和FigJam当中，能够自动根据用户输入的关键词或图片生成一个完整的配色方案并展示在Figma项目中。该插件拥有智能色彩分析和算法，可以快速生成多种不同风格的配色方案，并支持调整颜色亮度、饱和度等参数。使用该插件可大大提高设计师的创作效率，使其更加专注于设计本身而非琢磨配色搭配。工具入口：https://refiredesig
AutoGPT之后，又一个明星项目诞生了！GPT-Engineer一夜之间火遍全网，GitHub项目已经狂揽19k星。这是一个根据指示生成代码的AI工具，你只需要「动动嘴」，就能直接构建整个代码库。项目地址：https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer甚至，它能学习你的代码风格，短短几分钟就能让你搞定编码项目。网友表示，我们离AGI又进了一步。程序猿又要被淘汰一波了。一句提示创建代码库短短一周，GPT-Engineer在GitHub热度狂飙，引众多开发者围观。究竟有多大的魅力？项目主要作者AntonOsika在6月11日首次推出GPT-Engineer，
最近来自多伦多大学，麻省理工大学和WaabiAI的研究者们在一篇CVPR2023论文中提出了一种全新的自动驾驶仿真平台，直接利用神经辐射场（NeRF）渲染自动驾驶场景中的相机和雷达数据，首次在大规模真实数据上实现了高逼真度的全方位仿真，从而实现无人车的端到端的闭环测试，包括感知，预测和规划。为什么需要自动驾驶传感器仿真？近些年来，随着自动驾驶技术的突飞猛进，无人车能够在大部分常规情景下有很好的表现。但是目前的技术仍难保证安全的部署，究其原因是在真实世界存在着很多安全关键（safety-critical）的场景而这些边界又是至关重要的。仿真测试变成了一种行之有效的手段，它能帮助研究者们能够以低成
在人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)领域，隐私通常是一个基本问题，尤其是在处理敏感数据时。PrivateGPT是这一领域的突破性发展，正面解决了这个问题。它旨在在没有互联网连接的情况下在本地运行，通过防止数据离开您的执行环境来确保完全隐私。什么是私有GPT？PrivateGPT是一种创新工具，它将GPT-4强大的语言理解能力与严格的隐私措施相结合。利用LangChain、GPT4All、LlamaCpp、Chroma和SentenceTransformers的优势，PrivateGPT允许用户完全在本地与GPT-4进行交互。让我们深入研究设置PrivateGPT的细节以及如何有效地使用它
ChatGPT：基于GPT-3.5架构的强大语言模型这段时间，周围朋友们讨论最多的除了春招的激烈之外，就是ChatGPT了，大家被ChatGPT的智能和超强的学习能力所震惊，甚至担心未来会被人工智能所取代。这样的担心不无道理，我们程序员作为技术人员，需要对新技术保持敏锐的嗅觉，以免被时代抛弃。但就我最近对ChatGPT的使用体验来看，ChatGPT还取代不了程序员。ChatGPT可以按照我们的要求完成具有某种特定功能的简单代码，也能帮我们针对性的搜索相应的bug，但实际开发中的业务逻辑是非常复杂的，ChatGPT能在已有大量知识情况下进行总结和提取，但并不能像人类一样去创造和构思解决方案，创造
ChatGPT：基于GPT-3.5架构的强大语言模型这段时间，周围朋友们讨论最多的除了春招的激烈之外，就是ChatGPT了，大家被ChatGPT的智能和超强的学习能力所震惊，甚至担心未来会被人工智能所取代。这样的担心不无道理，我们程序员作为技术人员，需要对新技术保持敏锐的嗅觉，以免被时代抛弃。但就我最近对ChatGPT的使用体验来看，ChatGPT还取代不了程序员。ChatGPT可以按照我们的要求完成具有某种特定功能的简单代码，也能帮我们针对性的搜索相应的bug，但实际开发中的业务逻辑是非常复杂的，ChatGPT能在已有大量知识情况下进行总结和提取，但并不能像人类一样去创造和构思解决方案，创造
OpenAI开发者平台最近推出了两个引人注目的GPT升级版本：gpt-3.5-turbo-0613和gpt-3.5-turbo-16k。这些新版本带来了一系列令人兴奋的功能和增强，为开发者提供了更加灵活和强大的自然语言处理工具。本文将为您介绍这两个版本的主要特点和优势。gpt-3.5-turbo-0613和gpt-3.5-turbo-16k的推出为开发者提供了更强大和多样化的自然语言处理工具。函数调用功能和系统消息改进使得模型更加可控和定制化，而更长的上下文长度则扩展了模型的应用范围。开AI团队的这一升级进一步巩固了GPT系列模型的领先地位，并为开发者提供了更多创造力和创新性的空间。我们很高兴
在本文中，我们将从三个不同角度对比GPT-4和GPT-3.5的代码能力，包括：技术概念解释、代码编写能力和调试代码能力。这将有助于我们了解这两个版本的人工智能语言模型在各方面的优劣。推荐人|互联网老孙编辑者|JK1.技术概念解释对比问题：JavaScript中的闭包是什么GPT-3.5的回答GPT-4的回答从两个版本的答案中，我们可以看到以下区别：-描述方式：GPT-4的答案更为详细和具体。例如，它明确提到了闭包与JavaScript的词法作用域特性之间的关系，而GPT-3.5则仅提到闭包是函数能访问其词法作用域中的变量。-示例：GPT-4提供了一个简单的闭包示例，展示了如何创建一个计数器函数
