一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAIGPT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！SparkAi程序使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统。1.1程序核心功能支持OpenAIGPT全模型+国内AI全模型（已上线！）AI提问：程序已支持GPT3.5，GPT4.0提问、OpenAIGPT全模型

为了写本ChatGPT笔记，我和10来位博士、业界大佬，在过去半年翻了大量中英文资料/paper，读完ChatGPT相关技术的150篇论文，当然还在不断深入。由此而感慨：读的论文越多，你会发现大部分人对ChatGPT的技术解读都是不够准确或全面的，毕竟很多人没有那个工作需要或研究需要，去深入了解各种细节因为半年内150篇这个任务，让自己有史以来一篇一篇一行一行读，​之前看的比较散、不系统，抠的也不细比如回顾“Attentionisallyouneed”这篇后，对优化博客内的Transformer笔记便有了很多心得。考虑到为避免上篇文章篇幅太长而影响完读率，故把这些论文的清单抽取出来独立成本文技

导读：生成式AI，搜索引擎的终结者还是进化加速器ChatGPT发布刚刚一年，互联网世界已经换了人间。2023年，以ChatGPT和大模型为代表的生成式AI浪潮对全球互联网、云计算、人工智能领域都带来巨大冲击。而且生成式AI在各行各业的应用广泛、影响深远，对很多领域的颠覆已经开始显现。搜索引擎无疑是被ChatGPT改变最大的互联网产品之一。ChatGPT发布后，很多人曾预言搜索引擎将被生成式AI替代。一年过去了，现在搜索引擎到底活得怎么样？要观察搜索引擎如何被ChatGPT改变，微软必应是一个绝佳的案例。作为首个主动引入生成式AI的搜索引擎，微软必应不但没有被替代和削弱，还获得了增长新动力。集成

HuggingFace技术负责人PhilippSchmid表示：“代码自动补全工具，如GitHubCopilot，已被超过一百万开发者使用，帮助他们的编码速度提高了55%。看到像Magicoder和OSS-INSTRUCT这样的开源创新超越了OpenAI的GPT-3.5和GoogleDeepMind的GeminiUltra，真是令人振奋。这些进步不仅展示了人工智能技术的快速发展，也突显了开源社区在推动这一领域创新中的重要角色。”代码生成（也称为程序合成）一直是计算机科学领域的挑战性课题。在过去几十年，大量的研究致力于符号方法的研究。最近，基于代码训练的大型语言模型（LLM）在生成准确满足用户意

用嘴写代码？继ChatGPT和NewBing之后，微软又开始整活了，GithubCopilotX！AI盛行的时代来临了，在这段时间，除了爆火的GPT3.5后，OpenAI发布了GPT4版本，同时微软也在Bing上开始加入了AI，也就是NewBing。除了这些，国内大厂也开始AI风暴了，发版的言论不计其数，成果目前简单最成功的是百度推出的文心一言和文心一格，分别对应语言模型和图像模型。Bing也是偷偷发布了一个图像模型，用于AI绘画，目前只支持英文描述。在此之前，OpenAI已经存在了达芬奇模型，并且接口公开。另外，最近设计、图形、视频处理工具界的老大Adobe也发表了在Adobe全家桶加入AI

聊天GPT国内入口,免切网直达,可直接多语言对话,操作简单,无需复杂注册,智能高效,即刻使用.可以用作个人助理,学习助理,智能创作、新媒体文案创作、智能创作等各种应用场景!地址： https://ai.wboat.cn/ 

此篇答案参考网上答案:知乎:lchatgpt调用api接口出现连接不上的错误不过他的问题是“由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败”，而我的问题是"Pythonrequests.exceptionTLS/SSLconnectionhasbeenclosed(EOF)(_ssl.c:1131)"解决方法都一样，将环境里的urllib3版本进行降级，降到1.25.11condalist发现我自己的urlib3是2.X版本的，故直接降级，执行以下指令进行覆盖pipinstallurllib3==1.25.11降级后，问题解决

一、NLP简介​自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一个位于计算机科学与人工智能交叉领域的关键研究方向。它结合了语言学、计算机科学和数学等多个学科的理论与方法，旨在实现人与计算机之间的自然语言交流。自然语言处理还包括了很多具体应用，例如：信息检索、信息抽取、文本分类与聚类、机器翻译、摘要生成、聊天机器人等等。自20世纪50年代图灵测试提出后，机器语言处理能力的探索一直在进行。语言的复杂性和严格的语法规则使得开发精确理解和使用语言的AI算法成为一大挑战。过去二十年里，语言建模，特别是统计和神经网络模型，在这一领域取得了重要进展。二，Functionca

问题：请注意，孩子不会说话，他无法用语言来回复妈妈的问题，请生成以下剧本：一个妈妈和一岁不会说话的婴儿的日常vlog的剧本文心一言场景一：早晨（妈妈和孩子在客厅里醒来）妈妈：早上好，宝贝。孩子：早上好，妈妈。妈妈：你昨晚睡得好吗？孩子：我很好，妈妈。妈妈：那就好，我们今天要去公园玩。孩子：好啊，我很期待。场景二：公园（妈妈和孩子在公园里玩耍）孩子：妈妈，这是什么？妈妈：这是秋千，我们可以在这里玩一会儿。孩子：哇，这个好好玩！妈妈：是啊，我们可以一起玩一会儿，享受阳光和新鲜空气。孩子：好啊，我要玩得开心！场景三：回家（妈妈和孩子在车里）妈妈：孩子不会说话，他无法用语言来回复妈妈的问题，请再次生成

记得ChatGPT最开始上线不久的时候，看到的大部分尝鲜和测试结果都是开发者在做进行敲代码测试，可以说职业危机感非常强的一群人了。再者，加上ChatGPT要使用起来其实是有一些技术门槛的，愿意折腾的人也多是程序员，所以理所当然大家会认为应该是这群人用的最多，但是直到我看到了一个全球范围内的用户调研，还是非常有意思。ChatGPT用户调研结果MeasurableAI最新统计数据显示，用这个AI的设计师居然比开发者多5倍，程序员仅占4.4%。还是有些跌破眼镜，其实不光是我，这个机构在twitter上做的调研，大部分都认为开发者会是第一位。但是真实用户使用情况显示，用Adobe的人占ChatGPT用