目录1.安装环境2.建立多轮对话的完整代码（根据自己使用的不同代理需要修改端口（port））3.修改代码在自己的Pycharm上访问chagpt的api并实现多轮对话，如果不修改是无法成功运行的。需要确定秘钥和端口以保证正常访问（1）秘钥（yourkey）：（2）访问理由修改将我的代码中的端口设置为7890将我的clash中的端口设置为7890参考文章1.安装环境使用openai1.6.1版本pipinstallopenai==1.6.12.建立多轮对话的完整代码（根据自己使用的不同代理需要修改端口（port））fromopenaiimportOpenAIimportosimportosos.
标注说|⭐:使用稳定，推荐|😄:免费使用|🔑:需要登陆或密码| ✈️ :需waiwang进行访问 鸡（G）屁（P）踢（T）网址1PoePoe-Fast,Helpful...🔑😄🔗2AItianhuGPT4😄⭐🔗3PhantoNavAI免费GPT4，不用注册，不用登录😄🔗4ichat2019款基于ChatGPT3.5，ChatGP...🔗5Chkzh-Aink免费无限制GPT-3.5turbo，无需...🔗6intercat.cnHuiYu-4.0😄🔗7tool00.com😄🔗8promptboom.com😄🔗9aifree.site😄🔗10gcloudlab.github.io无限次gpt-3
原文链接：AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等应用一开启大模型1开启大模型1)大模型的发展历程与最新功能2)大模型的强大功能与应用场景3)国内外经典大模型（ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问等）4)如何优雅使用大模型案例1.1：开启不同平台的大模型案例1.2：GPT不同版本的使用案例1.3：大模型文件上传和处理二基于ChatGPT大模型提问框架2提问框架（提示词、指令）1)专业大模型提示词，助你小白变专家2)超实用的通用提示词和提问框架3)GPTstore（
2月27日消息，近日，备受瞩目的法国AI公司Mistral宣布推出其AI聊天机器人LeChat。这款聊天机器人被视为ChatGPT的有力竞争者，旨在成为用户与Mistral旗下各类模型（例如MistralLarge、MistralSmall和Next）进行交互的“对话入口”。目前，LeChat已开放Beta测试，用户可以通过注册成为Beta测试者进行体验。此外，Mistral还提供了一个“企业版”，该版本具备“自主部署能力”和“精细的审核机制”。与提供免费和付费套餐的ChatGPT类似，LeChat也提供免费和付费版本。但不同于ChatGPTPlus每月20美元的固定费用，LeChat采用基于
2月26日消息，生成式AI模型ChatGPT在法律领域的应用似乎并不顺利。继此前ChatGPT引用虚构案例引发争议后，近日又有一家律师事务所因使用该工具计算律师费被法官驳斥，认为其主张的每小时600美元的费用“过高”。位于纽约市的Cuddy律师事务所代理一位母亲及其患有特殊需求的孩子的诉讼，起诉纽约市教育局。根据《残疾人教育法》，地区法院可以酌情将合理的律师费作为成本的一部分，授予胜诉残疾儿童的父母。Cuddy律师事务所使用ChatGPT评估残疾教育听证会中律师的合理时薪。该工具给出的建议是，拥有最多三年经验的律师时薪应在200至500美元之间，而擅长特定法律领域的律师时薪则可能高达1200美
1ChatGPT每日一题：期望薪资是多少问题：面试官问期望薪资是多少，如何回答ChatGPT：当面试官问及期望薪资时，以下是一些建议的回答方法：1、调查市场行情：在回答之前，可以先调查一下行业、地区以及职位的平均薪资水平。这样可以更客观地估算出一个合理的范围。2、按照之前薪资水平定位：如果你之前从事的工作薪资已经比较高，而且你认为当前应聘的职位和公司与之前的薪资水平相当，那么可以提出一个合理的期望薪资水平。3、提出一个范围：当面试官问及期望薪资时，你可以提出一个合理的范围，例如“我期望的薪资范围是在XX到XX之间”，这样可以显得更加灵活和务实。4、强调绩效和成果：如果你有很好的工作经验和成果，
1.背景介绍1.背景介绍自2012年的AlexNet成功地赢得了ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge(ILSVRC)，深度学习技术开始引以为奉。随着算法的不断发展和优化，深度学习技术已经取得了显著的成功，应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在自然语言处理领域，GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型是OpenAI开发的一系列大型预训练语言模型，它们的性能远超于传统的自然语言处理技术。GPT-3是GPT系列模型的第三代模型，它具有1750亿个参数，是当时最大的语言模型。GPT-3的性能表现非常
【导读】当前，大语言模型的商业化持续进行，本文聚焦这一变革背景下的ChatGPT定价机制，深入剖析其核心技术内涵。通过细致研究ChatGPT-3.5turbo采用的Decode-Only架构，作者系统地探讨了模型在接收到输入提示并生成相应输出的过程中，如何差异化利用GPU算力资源，进而阐明了支撑该定价策略的独特技术原理。本文精选自《新程序员 007：大模型时代的开发者》，《新程序员007》聚焦开发者成长，其间既有图灵奖得主JosephSifakis、前OpenAI科学家JoelLehman等高瞻远瞩，又有对于开发者们至关重要的成长路径、工程实践及趟坑经验等，欢迎大家点击订阅年卡。作者|李波责编
ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于大规模预训练的语言生成模型。它建立在GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型的基础上，通过大量的无监督学习和生成式任务训练来学习语言的概念和模式。 ChatGPT的原理是基于Transformer模型。Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，它能够有效地捕捉长距离依赖关系。ChatGPT的核心结构包括编码器和解码器，其中编码器用于将输入序列转换成上下文向量，解码器则利用上下文向量生成输出序列。 ChatGPT的训练过程分为两个阶段：预训练和微调。
以下是一个简单的Maven工程和Springdemo案例，演示如何使用Java调用Elasticsearch。配置Maven依赖在pom.xml文件中添加以下依赖：org.elasticsearchelasticsearch6.5.4org.elasticsearch.clienttransport6.5.4org.elasticsearch.clientrest6.5.4创建Elasticsearch连接创建一个Elasticsearch连接配置类，用于连接Elasticsearch集群。示例代码如下：@ConfigurationpublicclassElasticsearchConfig{
