我的 ChatGPT初体验

最新推荐文章于 2025-08-10 11:15:52 发布
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分类专栏： ChatGPT 文章标签： 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dengjc2011/article/details/130124002
针对家庭装修的困惑，文章提出使用ChatGPT作为学习工具，建议查看YouTube上的教程来获取账号并学习装修知识。作为一个装修小白，可以通过这种方式获取学习路径和方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        要有一个ChatGPT帐号，这个很重要，YouTube 有很多教程，这里就不细说了，

最近家里的房子想装修，个人是小白知识匮乏，就想问下ChatGPT给一些学习思路和方法下面直接上图了。

 

 

 

 

 

 

 

分享ChatGPT初体验总结
2301_77496977的博客
05-10 1464
ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构，通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本，然后通过接受输入并生成输出来实现对话。
联网版ChatGPT初体验，优点缺点并存
05-21
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Qrookie的博客
03-20 1119
ChatGPT使用场景
ChatGPT初体验——震撼，好用，贾维斯已来
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12-10 1万+
chatgpt初体验
ChatGPT初体验——开发好帮手
番茄猿的博客
12-10 3704
最近ChatGPT AI机器人火爆全网，甚至有人说，继画师之后，策划、程序、运营统统都要失业了，好奇之下，我也去试了下，最大的感受就是震惊，确实被惊艳到了，但大家也不用太焦虑，因为短期内不太可能让我们失业，反而是可以成为我们的好帮手，下面看下具体的问答过程。
生信麻瓜的 ChatGPT 4.0 初体验
悟道西方
11-05 792
ChatGPT 4.0 体验感想
SAP ABAP ChatGPT 初体验 我会失业吗？
SAP李斌，本人承诺所有原创文章均不使用任何AI生成技术，请大家放心阅读。
02-10 5145
ChatGPT 最近很火，听说我可能要失业！就在今天我历经千辛万苦，终于把 ChatGPT 注册好了。话不多说，我先问两个 ABAP 开发问题压压惊。
芯片工程师的ChatGPT初体验（上）
i_chip_backend的博客
03-25 7096
ChatGPT：一个需要强烈关注的AI产品
【ChatGPT初体验与Android的集成使用】
h397318057的博客
03-10 1万+
ChatGPT凭借着强大的AI功能火的一塌糊涂，由于其官网在国内不能访问，很多小伙伴不能很友好的体验及使用，现在就来分享一下其简单的集成使用，最后附上在Android端的集成代码。温馨提示:以下部分网址需要代理访问请求头中Authorization是Bearer类型，否则返回401错误手机运行的时候记得开启代理，否则白折腾半天…
chatGPT初体验
骐骥筋力成，志在万里外
02-13 466
它不仅让我对人工智能的能力有了更深刻的认识，也为我带来了无尽的乐趣和启发。无论我提出了多么复杂的问题，它都能在短时间内生成有意义的回答。它不仅能提供简洁明了的信息，还能深入探讨各种话题，给我带来了惊人的体验。对于生成文本，ChatGPT的质量也非常高，能够生成通顺的文本，且语法正确。此外，它还可以回答有关历史，科学，技术等方面的问题，并且答案通常很准确。作为一名热爱科技的人，我有幸在最近体验了OpenAI的ChatGPT语言生成模型。这是一次难忘的经历，它让我对人工智能的能力有了更深刻的认识。
ChatGPT使用体验
05-12
最近关于ChatGPT的话题已经火爆了，我也观察和体验了一段时间。平心而论，这东西真的黑科技，大多行业都能通过它来降本增效。大家都说AI的时代已经来临，作为时代的见证者，还是要主动了解技术，拥抱时代。   文章...
ChatGPT国内镜像站初体验：聊天、Python代码生成
10-31
ChatGPT国内镜像站初体验：聊天、Python代码生成
大语言模型概述
qq_73704268的博客
08-09 742
大语言模型（LLM）技术综述 本文系统介绍了大语言模型的技术体系与发展现状。首先阐述了LLM的定义与特点，包括其基于Transformer架构、采用自监督学习和大规模参数的特点。接着梳理了LLM的技术演进历程，从早期的RNN到Transformer革命，再到GPT-3等超大规模模型。文章详细解析了LLM的构建流程，包括数据处理、分布式训练、有监督微调和强化学习优化等关键环节。同时介绍了LLM在实际应用中的典型场景，如推理规划、智能代理和多模态处理等。最后讨论了LLM的评估体系，涵盖知识能力、伦理安全和垂直领
RNN与LSTM：循环神经网络在机器翻译中的应用
最新发布
数据知道的博客
08-10 839
循环神经网络（RNN）及其变体LSTM是早期神经机器翻译的核心技术。RNN通过循环连接处理序列数据，但面临梯度消失和长距离依赖问题。LSTM引入细胞状态和门控机制，有效解决这些问题，显著提升翻译质量。两者在编码器-解码器框架中发挥重要作用，但存在串行计算和信息瓶颈等局限性。这些不足推动了注意力机制和Transformer模型的发展，最终取代RNN/LSTM成为主流架构。RNN/LSTM奠定了序列建模的基础，其演进历程反映了机器翻译技术的重大突破。
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想象一下，如果AI能实时将中文演讲翻译成英文，或者将冗长报告浓缩成百字摘要——这种**跨越序列的神转换**能力，正是2014年谷歌大脑团队提出的 **Seq2Seq（序列到序列）模型** 的魔法。- **任务**：读取输入序列（如中文句子），将其压缩为**固定维度的语义密码（Context Vector）**；- **Seq2Seq模型**：BLEU评分→**34.8**（提升13.7%，人类专业级为50+）；- **实验发现**：将输入序列反向输入（如"中国爱我"→"我爱中国"），提升翻译准确率；
优化器：SGD、Adam、RMSprop等优化算法对比与机器翻译应用
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本文探讨了大语言模型中的对抗性提示攻击及防御策略。主要内容包括：1）三类对抗性攻击方式：提示注入（通过恶意指令劫持模型输出）、提示泄露（窃取机密提示信息）和模型越狱（诱导有害行为）；2）防御技术：指令强化（通过警告性提示引导模型行为）和参数化构建（采用标准化格式如JSON减少漏洞）。研究指出，虽然对抗性攻击易于实施，但通过精心设计提示和格式化输入可有效降低风险，强调了模型安全防护的重要性。
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编码器-解码器结构是神经机器翻译的基石。它通过“先编码后解码”的两阶段流程，实现了从一种语言到另一种语言的端到端转换。而注意力机制的引入，则如同为这个框架装上了“望远镜”和“放大镜”，使其能够精准地捕捉长距离依赖和动态的词对齐关系，从而将 NMT 的性能提升到了一个全新的高度。
SpringBoot初体验
09-01
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