工作效率太低？10个免费的 GPTs 帮助你在一个小时里完成一周的工作量（上）

GPTs提升工作效率
原创 已于 2024-06-03 16:56:02 修改 · 209 阅读 · 0 ·
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#人工智能 #chatgpt

于 2024-06-03 16:54:03 首次发布

在数字化时代，GPTs 已成为一个热门话题，其强大的语言理解能力和生成能力，使得 GPTs 在多个领域，如教育、娱乐、服务等，都有了广泛的应用前景。

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如果这些真正实际有用的 GPTs 能被发现、挖掘出亮点，并推广使用，无疑会大大增加生产力和提高我们的工作、学习效率。我们要做的是保持一颗学习和探索之心，让 AI 助力我们的生产与生活，跟随我们一起探索这些强大且有趣的功能吧😺

为何免费的chatgpt画图都基本上是错误的，是需要购买收费版才行吗？
qq_15963745的博客
09-11 191
人工智能正以前所未有的速度改变着各行各业，提升自己的“AI素养”比以往任何时候都重要。选择合适的工具，正是提升这种素养的一部分。通过理解不同版本ChatGPT的差异，你就能更聪明地利用这项强大的技术，在未来的发展中抢占先机！发布于 2025-06-04 16:49・云南。
从0到1掌握GPTs Builder：开启AI定制新时代
远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享
09-21 84
GPTsBuilder是OpenAI推出的自然语言交互式GPT定制工具，让非技术用户也能轻松创建个性化AI助手。它基于大语言模型技术，通过对话式交互理解用户需求，提供网络搜索、数据分析、图像生成等功能模块，并支持知识注入优化。使用步骤包括注册登录、描述需求、选择功能、测试优化四个环节，已应用于教育辅导、办公助理、生活服务等多个场景。未来将向多模态交互、行业深度融合方向发展，同时面临数据隐私、内容安全等挑战需持续优化。该工具降低了AI应用门槛，为各领域创新提供了可能。
新一代Agent（智能体），路在低代码？
weixin_52213728的博客
09-04 969
​爆火的AI Agent正陷入尴尬境地：一边是资本与巨头的热烈追捧，另一边是落地应用的步履维艰。作为一名拥有10年经验的IT管理者，我认为破局之道或许藏在另一个技术趋势中——低代码。
AI已经火了一年了，真正属于普通人的机会在哪里？
HUANGXIN9898的博客
06-26 2770
对普通人来说，AI的机会在哪里？这是过去一年来，我收到过最多的问题在这篇文章里，我会把我目前对AI的理解阐述出来，分享3个普通人能够把握的方向讲清楚在现在这个时间节点，当我们在说搞AI的时候，到底是在搞什么，怎么搞因为逐渐有越来越多人意识到，搞了那么久的AI，好像自己根本没在搞AI一、AI行业的本质是什么？二、AI是一个「放大器」三、AI个体创业赚快钱本文写于2月1日，因AI行业发展速度很快，文中的部分说辞具有时效性。
国产模型人均「第一」太假？字节扣子模型广场竞技，全民投票！ | 最新快讯
www3300300的专栏
06-13 939
现在看来，主要原因是扣子希望构建的 Bot 生态是一个场景丰富的超级生态，无论是医疗、金融、汽车、美容、交通等公共领域，还是围棋、电竞、情感、消费、营养等个人领域，所有赛道的人都能在上面开发出符合自己需求的 Bot。一位在中关村从事 AI 资源管理系统的创业者对笔者说，他在调用大模型 API 时，最关心的就是能否给用户一个稳定的结果。所谓对战功能，就是指用户可以通过与两个隐藏了模型的 Bot 实时对话（注意，这里 Bot 相同，只是模型不同），然后根据模型的回答进行投票，投票结束后系统才会揭示具体的模型。
AI Agent应用出路到底在哪？
JavaEdge全是干货的技术号
09-28 1354
Agent学会调用外部应用程序接口，以获取模型权重中缺失的额外信息（预训练后通常难以更改），包括当前信息、代码执行能力、专有信息源访问权限等。
七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据微调LLaMA2 7B最终反超GPT4
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11-02 1万+
如此前这篇文章《》中的第三部分所述，对于论文的摘要/总结、对话、翻译、语法检查而言，市面上的学术论文GPT的效果虽暂未有多好，可至少还过得去，而如果涉及到论文的修订/审稿，则市面上已有的学术论文GPT的效果则大打折扣。原因在哪呢？
AI.工作助手.工作提效率.AI应用开发平台
助力开发者进阶为高效技术管理者，记录沉淀打造可复用的工程方法论体系
09-20 718
ai提效
提升10倍效率的方法Methods部分写作技巧，写论文太好用了！
dinaxuejie的博客
07-12 1295
但是，也没有必要深入到外行人所需的详细程度——因为你论文的读者，他们也在该领域接受过培训，具有基础的技能和行业背景知识。但是也不能过于详细，少部分作者的Methods像裹脚布，写作乏味，占篇幅过大，有些方法比如SDS-PAGE都是标准流程，不需要太过详细的介绍。Protocols.io 开发了一个专门用于共享和更新实验室协议的平台，这些协议分配了自己的 DOI，并且可以从论文的方法部分链接，以提高可重复性。方法部分的写作技巧，总的原则是在保持可读性的基础上，涵盖可重复性和可复制性所需要的所有细节。
【大模型】DeepSeek + Coze 打造个人专属AI智能体使用详解
congge
04-16 1万+
DeepSeek + Coze 打造个人专属AI智能体使用详解
AIGC实战——GPT(Generative Pre-trained Transformer)
盼小辉丶的博客
03-11 1万+
注意力机制能够用于构建先进的文本生成模型，Transformer 是用于序列建模的强大神经网络，该神经网络不需要复杂的循环或卷积架构，而只依赖于注意力机制。这种方法克服了循环神经网络难以并行化的缺陷。Transformers 高度可并行化运算，能够在大规模数据集上进行训练。在本节中，我们将学习文本生成模型如何利用 Transformer 架构提高文本性能，并介绍自回归模型 GPT (Generative Pre-Trained transformer)。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1298
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1842
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1250
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1545
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 894
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
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二哈喇子！
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昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要
卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法
okk202586的博客
11-27 656
全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。
【人工智能】【深度学习】 ② GAN核心算法介绍：生成器与判别器的博弈艺术
xiezhiyi007的专栏
11-27 1004
本文为【人工智能】【深度学习】系列第②篇，深入浅出讲解生成对抗网络（GAN）的核心原理。从“造假者 vs 警察”的大白话比喻出发，逐步推导极小极大博弈公式，详解生成器与判别器的对抗机制，并对比 CNN、RNN 的本质差异。附带完整 PyTorch 代码实现（逐行注释），涵盖 DCGAN 架构、训练流程与工程技巧，适合零基础读者入门生成式 AI。结尾预告下一期 Transformer 主题，延续系统化学习路线。
chatgpt和gpt是一个东西吗
11-19
<think> 嗯，用户这次问的是ChatGPT和GPT是否为同一事物，这其实是一个常见的概念混淆问题。从对话历史看，用户之前关注的是GPT-4.1的技术细节，现在突然转向基础概念，可能是实际使用中遇到了困惑。 用户提供的引用材料很有价值：引用[1]提到ChatGPT是GPT-3的衍生版本；引用[2]的目录显示ChatGPT属于GPT-3.5系列；引用[3]则说明GPT-3已经具备任务推测能力。这些恰好能串联起解释逻辑。 需要特别注意两点：一是用户特意强调“不是真正的需求”，说明ta可能被网上混乱的命名困扰已久；二是引用[4]提到定制化GPT的能力，这暗示用户或许还想了解不同版本的应用差异。 最核心的区分点在于：GPT是技术底座，ChatGPT是产品形态。就像安卓系统和华为手机的关系。可以分三个层次说明：1）技术代际差异（GPT-1到GPT-4）；2）产品演化路径（API→ChatGPT→GPTs）；3）功能定位区别（通用模型vs对话界面）。 用户可能没意识到的是，OpenAI的命名策略确实容易造成混淆。比如ChatGPT最初基于GPT-3.5，后来升级到GPT-4却沿用原名。这个细节值得在回答中点明，毕竟技术文档里都写的是“ChatGPT with GPT-4”。 最后生成的问题要覆盖用户潜在需求：版本对应关系说明用户可能想选型；定制化问题则呼应引用[4]提到的GPTs功能。另外特意加上替代品比较，因为用户之前关注过模型成本。 </think>ChatGPT 和 GPT **不是同一个概念**，二者是**技术底座与具体应用**的关系，具体区别如下： --- ### **1. GPT（Generative Pre-trained Transformer）** - **技术本质**：由 OpenAI 提出的**大语言模型架构系列**，核心是 Transformer 解码器[^2][^3]。 - **版本迭代**： - `GPT-1`（2018）→ `GPT-2`（2019）→ `GPT-3`（2020）→ `GPT-3.5`（2022）→ `GPT-4`（2023） - 每一代通过增加参数量、优化训练策略提升性能（例如 GPT-3 参数量达 $1750$ 亿）[^3]。 - **功能定位**：**通用文本生成引擎**，可通过 API 接入各类应用（如代码生成、翻译、摘要等）[^1]。 --- ### **2. ChatGPT** - **产品本质**：基于 GPT 系列模型的**对话交互式应用**（首个版本基于 GPT-3.5）。 - **核心特性**： - 专为**自然语言对话**优化，通过 RLHF（人类反馈强化学习）训练[^2] - 强化**安全性约束**（例如拒绝生成有害内容） - 提供**免费网页/App交互界面**（GPT 本身仅提供 API）[^1] - **版本依赖**： - `ChatGPT（2022）` → 基于 GPT-3.5 - `ChatGPT Plus（2023）` → 支持切换 GPT-3.5 或 **GPT-4**[^4] --- ### **3. 关键区别总结** | **维度** | GPT | ChatGPT | |----------------|------------------------------|------------------------------| | 技术属性 | 模型架构系列 | 对话应用产品 | | 功能范围 | 通用文本生成（需二次开发） | 开箱即用的聊天机器人 | | 接口形式 | API 接口（按 Token 收费） | 网页/App 交互界面（有免费版）| | 训练优化 | 基础语言建模 | 额外 RLHF 对齐 + 安全过滤 | > 例如：当开发者调用 **GPT-4 API** 构建客服系统时，是在使用 *GPT 技术*；而用户直接访问 **chat.openai.com** 则是在使用 *ChatGPT 产品*[^1][^4]。 --- ### **4. 关系类比** $$\text{GPT} \xrightarrow{\text{应用封装}} \text{ChatGPT} \quad \text{类似} \quad \text{Android 系统} \xrightarrow{\text{定制}} \text{小米 MIUI}$$ - GPT 是**基础设施**，ChatGPT 是**场景化产品**[^3]。 ---
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