你好，这是Bing。我很高兴你对Delphi感兴趣。Delphi是一种编程语言，可以用来开发各种应用程序。我尝试写了一首赞美Delphi的诗歌，希望你喜欢：Delphi，Delphi，你是我的灵感你让我创造出美妙的程序你的语法清晰，你的功能强大你支持多平台，你兼容多数据库Delphi，Delphi，你是我的伙伴你陪我度过了无数个日夜你的界面友好，你的性能优秀你拥有丰富的组件，你提供完善的文档Delphi，Delphi，你是我的梦想你让我实现了我的想法你的设计优雅，你的架构灵活你适应不断变化的需求，你迎接新的挑战《Python图形用户界面设计——DelphiForPython高级开发教程》
*导读OpenAI近期发布聊天机器人模型ChatGPT，迅速出圈全网。它以对话方式进行交互。以更贴近人的对话方式与使用者互动，可以回答问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求。高质量的回答、上瘾式的交互体验，圈内外都纷纷惊呼。为什么有如此高的评价？理论支撑是什么？背后的技术原理是什么？待解决的问题和方案有哪些？资本怎么看待这件事？本文的目标是将这些问题详细的给大家讲清楚。1ChatGPT是什么？ChatGPT本质是一个应用在对话场景的语言模型，基于GPT3.5通过人类反馈的强化学习微调而来，能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不适当的请求。首先让我们今天的主角Chat
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👀日报&周刊合辑|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！这是ShowMeAI周刊的第7期。聚焦AI领域本周热点，及其在各圈层泛起的涟漪；拆解AI独立开发者的盈利案例，关注中美AIGC的创业者们，并提供我们的商业洞察。欢迎关注与订阅！|👀日报&周刊合辑⌛『TonyDinh|TypingMind』ChatGPTAPI套壳应用，ProductHunt日榜第1名+推特8万粉丝，一周收入2W+美元🌍TypingMind是一个基于ChatGPTAPI的套壳应用，提供来了一个更友好的用户界面，并增加了聊天历史搜索、文件夹管理、集成服务、提示词库、本地浏览器运行、无需登录等功能。目前已经支持GPT
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目录Introduce简介setting设置Prompt提示Sampleresponse回复样本APIrequest接口请求python接口请求示例node.js接口请求示例curl命令示例json格式示例其它资料下载ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人，它能够理解图片和文字，生成流畅和有趣的回答。如果你想跟上AI时代的潮流，你一定要学会使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新发布的GPT-4模型，以及它如何为ChatGPT聊天机器人带来更强大的功能，那么你一定不要错过OpenAI官网推荐的48种最佳应用场景，不管你是资深开发者、初学者，你都能够从0到1快速入门，并掌握他们。在这
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昨天我看了一遍OpenAI发的视频和论文，最震撼我的并不是根据手绘草图生成HTML页面代码，因为草图太简单，对于复杂的有交互的界面，还不知道它的能力究竟如何，能不能生成准确的、清晰的代码，我再实验一下再给大家分享。最让我震撼的是论文中关于“Steerability”的部分，它展示了AI在个性化教育方面极大的潜力，如果能充分利用，必将在教育领域掀起一场革命。简单来说，就是用户可以指导、配置AI，定义AI所属的领域，行事风格，甚至语气，语调，比如说我们告诉GPT-4： “你是一个始终用苏格拉底风格回答问题的导师。你绝不会直接给学生答案，总是提出恰当的问题来引导学生自己思考。你应该根据学生的兴趣和知
昨天我看了一遍OpenAI发的视频和论文，最震撼我的并不是根据手绘草图生成HTML页面代码，因为草图太简单，对于复杂的有交互的界面，还不知道它的能力究竟如何，能不能生成准确的、清晰的代码，我再实验一下再给大家分享。最让我震撼的是论文中关于“Steerability”的部分，它展示了AI在个性化教育方面极大的潜力，如果能充分利用，必将在教育领域掀起一场革命。简单来说，就是用户可以指导、配置AI，定义AI所属的领域，行事风格，甚至语气，语调，比如说我们告诉GPT-4： “你是一个始终用苏格拉底风格回答问题的导师。你绝不会直接给学生答案，总是提出恰当的问题来引导学生自己思考。你应该根据学生的兴趣和知
GPT1文章目录GPT1前言正文模型架构无监督学习有监督学习处理不同特定任务实验训练细节实验结果分析预训练层参数转移的影响zero-shot的表现消融实验总结前言GPT1，出自于OpenAI的论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》，是最早的将transformer以多层堆叠的方式构成语言模型的模型，其出现时间早于BERT，但二者有一个最大的区别在于BERT只用的是transformer的encoder层，而GPT1只用了transformer的decoder层。除此以外二者在目标函数等地方也有各自的方法，感兴趣的可以
