自上次发布了广开自动答题已有20天，最深的感悟是一定要低调，我把广开自动答题分享到朋友圈被老板看到了，于是老板给我安排了2575门国开的线上作业国开与广开不同，除了基本的“单选”、“多选”和“判断"，有的需要切换iframe将内容输入到文本框中，有的科目还需要上传附件，有的英语题目还有下拉选项框，又因在"零号电大"获得的答案格式不尽相同，所以代码是一个科目就得重新编辑一次。当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？学习Python中有不明白推荐加入交流群号：928946953群里有志同道合的小伙伴，互帮互助，群里有不错的视频学习教程和PDF！还有大牛解答！下图

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在NLP领域，大型语言模型（LLM）已经成功地在各种自然语言任务中充当通用接口。只要我们能够将输入和输出转换为文本，就能使得基于LLM的接口适应一个任务。举例而言，摘要任务输入文档，输出摘要信息。所以，我们能够将输入文档馈入摘要型语言模型，并生成摘要。尽管LLM在NLP任务中取得了成功的应用，但研究人员仍努力将其原生地用于图像和音频等多模态数据。作为智能的基本组成部分，多模态感知是实现通用人工智能的必要条件，无论是对于知识获取还是与现实世界打交道。更重要的是，解锁多模态输入能够极大地拓展语言模型在更多高价值领域的应用，比如多模态机器人、文档智能和机器人技术。因此，微软团队在论文《Languag

在NLP领域，大型语言模型（LLM）已经成功地在各种自然语言任务中充当通用接口。只要我们能够将输入和输出转换为文本，就能使得基于LLM的接口适应一个任务。举例而言，摘要任务输入文档，输出摘要信息。所以，我们能够将输入文档馈入摘要型语言模型，并生成摘要。尽管LLM在NLP任务中取得了成功的应用，但研究人员仍努力将其原生地用于图像和音频等多模态数据。作为智能的基本组成部分，多模态感知是实现通用人工智能的必要条件，无论是对于知识获取还是与现实世界打交道。更重要的是，解锁多模态输入能够极大地拓展语言模型在更多高价值领域的应用，比如多模态机器人、文档智能和机器人技术。因此，微软团队在论文《Languag