近几个月来，著名数学家陶哲轩一直尝试用ChatGPT等大模型AI工具来辅助解决数学问题，并与大家分享结果、交流心得，比如用ChatGPT写代码、证明数学定理、生成LaTeX表达式程序代码等。对于自己的研究以及人们来说，GPT等AI工具的作用究竟大不大呢？近两天，陶哲轩似乎得出了他的结论。陶哲轩发现，虽然AI工具对自己研究中的核心数学部分并不是那么有用（或者可能只是因为不想在自认为可以熟练完成的任务上尝试），但是在生成代码和创建论文中的流程图初稿（他使用了自己过去很少用的LaTeX包(tikz)）等任务中都非常有用。总的来说，他发现GPT允许自己为一项计算任务抽象出特定语言，比如Python、S
在学习解析ISO9660镜像文件时，使用了GPT来了解相关的库和gunmake编译器的相关知识。这个过程可真是一言难尽，每个问题的回答都模棱两可都需要去证实，不能直接复制粘贴，也不能说GPT的回答一点用也没有，至少GPT给出了一个解决的思路和方向。记录下来以免后面遇到了同样的问题导读老北鼻AI对话内容老北鼻AI老北鼻AI工具箱老北鼻AI(GPT)对话内容来自你的消息:gnumake使用gcc编译时报错：来自老北鼻AI的消息:可以请您提供具体的错误信息和相关代码吗？这样我才能更好地帮助您解决问题。来自你的消息:‘structdirent’hasnomembernamed‘d_type’来自老北鼻
AutoGPT是Github上的一个免费开源项目，结合了GPT-4和GPT-3.5技术，通过API创建完整的项目。与ChatGPT不同的是，用户不需要不断对AI提问以获得对应回答，在AutoGPT中只需为其提供一个AI名称、描述和五个目标，然后AutoGPT就可以自己完成项目。它可以读写文件、浏览网页、审查自己提示的结果，以及将其与所说的提示历史记录相结合。 AutoGPT相当于给基于GPT的模型一个内存和一个身体。有了它，你可以把一项任务交给AI智能体，让它自主地提出一个计划，然后执行计划。此外其还具有互联网访问、长期和短期内存管理、用于文本生
一：概述小伙伴们肯定都知道沸沸扬扬的ChatGPT（全名：ChatGenerativePre-trainedTransformer），美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于去年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动。在这里为大家提供国内基于镜像网站开发的ChatGPT。二：区别镜像网站上的GPT和OpenAI的GPT存在本质的区别。以下是它们之间的几个主要区别：训练数据集的不同：OpenAI的GPT是使用大规模的互联网文本数据进行训练的，而镜像网站上的GPT通常使用公共数据集或特定领域的数据集进行训练。
GPT4.0：https://gpt4e.ninvfeng.xyzgithub:https://github.com/ninvfeng/chatgpt4WeUseAi：https://chatb.weuseai.proAI.LS：https://n8.gpt03.xyz/?chat=1ChatX(iOS/macOS应用)：https://itunes.apple.com/app/id6446304087chatxyz：https://gpt105.chatxyz.online提示词.com：https://提示词.comFreeChat：https://ic.free-chat.asia202
一、前言自从大模型被炒的越来越火之后，似乎国内涌现出很多希望基于大模型构建本地知识库的需求，大概在5月底的时候，当时Quivr发布了第一个0.0.1版本，第一个版本仅仅只是使用LangChain技术结合OpenAI的GPT模型实现了一个最基本的架子，功能并不够完善，但可以研究研究思路，当时Quivr通过借助于GPT的模型能力，选择Supabase构建向量数据库来实现个人知识库还算是一个不错的选择，自此一直有在关注Quivr的进展，基本上Quivr的更新频率还是比较高的，5月底写了一篇关于如何在本地基于Quivr构建知识库的文章之后，陆陆续续基本上都有一些朋友私聊询问有关Quivr构建的一些问题
研发基建组:品牌策略通用能力建设：AI大模型+品牌策略RPA，帮我写一个团队技术规划，包括重点项目和具体技术方案、落地计划里程碑。5000字。采用markdown格式。文章目录GPT-4：研发基建组：品牌策略通用能力建设：AI大模型+品牌策略RPA团队技术规划一、前言二、团队技术规划目标三、重点项目1.AI大模型构建2.品牌策略RPA3.AI大模型与RPA集成四、落地计划里程碑五、结语ChatGPT:团队技术规划：AI大模型+品牌策略RPA一、项目背景和概述二、重点项目1.AI大模型2.品牌策略RPA三、具体技术方案
目录1.系统演示1.1GPT模型提问1.3Midjourney专业绘画1.4mind思维导图1.5 AI绘画广场2.SparkAi商用系统介绍2.1前台演示站点2.2 SparkAi源码下载2.3源码部署教程3.开始搭建3.1基础env环境配置4.环境安装4.1Node版本4.2安装pnpm模块4.3安装Redis5.部署跑起来5.1新建站点5.2配置SSL5.2.1使用自己的ssl证书5.2.2Let'sEncrypt证书申请5.3上传源码5.3.1配置.env文件5.4启动项目5.4.1安装依赖5.4.2启动项目5.4.3查看启动日志5.4.4添加反向代理5.使用系统5.1管理后台5.2
语言建模的新时代已经到来，大型语言模型（LLM）能力非凡，不仅能理解自然语言，甚至能根据用户需求生成定制代码。因此，越来越多的软件工程师选择查询大型语言模型来解答编程问题，比如使用API来生成代码段或检测代码中的bug。相比于搜索StackOverflow等网络编程论坛，大型语言模型可为编程问题检索到更加合适的定制版答案。LLM的速度很快，但这也掩盖了其代码生成中的潜在风险。从软件工程的角度看，即便已经有许多研究成果问世（涉及避免句法错误以及提升对生成代码的语义理解等方面），LLM的生成代码能力的稳健性和可靠性还没有得到透彻的研究。不同于网络编程论坛的情况，LLM生成的代码没有得到社区同行的审
前情回顾：【2023，学点儿新Java-13】阶段练习之Java面试企业真题（阿里巴巴&拼多多等）|常用的Java命令行操作都有哪些|如何解决Java的内存泄漏和内存溢出问题？【2023，学点儿新Java-12】小结：阶段性复习|Java学习书籍推荐（小白该读哪类Java书籍？有一定基础后，再去读哪类书籍？）【2023，学点儿新Java-11】基础案例练习：输出个人基础信息、输出心形|Java中制表符\t和换行符\n的简单练习…更多Java系列文章，可参阅博主主页哦！ 其实我们都应该多去尝试着做自己喜欢的事情，有些事可能在特定的时空下只有那一次机会，错过了就是永远，没有人“应该”活成什么样子。
