GPT-4o炸场，推荐 12 个案例实测场景

最新推荐文章于 2025-12-03 10:58:41 发布
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#chatgpt #人工智能


GPT-4o图像生成能力大更新，这次生成不再依赖独立的 DALL-E 3 模型生成图像，此次升级后，图像生成功能直接集成到 GPT-4o 框架 中，实现了文本与图像生成的统一，效果更惊艳。

下面分享13个chatgpt-4o的高效玩法

1.老照片上色

2.人物卡通风格

3.生成Logo 图标效果

Image

4.参考图，快速换自己想要效果

5.图片风格转换

6.生成小红书卡片

7.证件照生成以及背景更换

8.草图转实景

9.图片抠图

10.手绘图转原型图

11.房屋设计

12.漫画制作

13.设计文字图

可是，国内使用 ChatGPT非常繁琐。

现在好了，小编教大家一个非常简单便捷的ChatGPT国内使用办法：

ChatGPT4.5+Claude3.7+Midjourney 彻底开放了！

ChatGPT4.5+Claude3.7+Midjourney 彻底开放了！

它在国内直接就能用，支持ChatGPT最新的ChatGPT 4o(包括4.5/4.0/o1/o3-mini-high)，这可是目前最强大的AI模型之一，那效果，杠杠的！最重要的是，价格需要90元/月


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GPT-4o逆向工程研究
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OpenAI突袭发布三款语音模型：GPT-4o STT/TTS实测详解 + 应用推荐 + 接入指南
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OpenAI 于 2025 年 3 月发布三款全新语音模型：gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe（语音转文本）以及 gpt-4o-mini-tts（文本转语音），主打更高准确率、更快响应与更低成本。实测显示，在多语言识别方面表现优异，尤其在复杂环境中自动降噪、识别主说话人等能力显著增强；TTS 模型则支持情感语调控制，适合英文语音合成。本文详细解析其性能对比、接入方式、使用建议及应用场景，助你快速了解 GPT-4o 在语音 AI 领域的最新进展。
【技术报告】GPT-4o 原生图像生成的应用与分析
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GPT-4o 的图像生成，具有精准呈现文本、严格遵循指令、巧妙运用4o 内置知识库与对话上下文的特点。本文详细介绍 GPT-4o 的图像生成，并全文翻译官方技术报告 “Addendum to GPT-4o System Card: Native image generation”。
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从英语翻译到意大利语，从意大利语翻译到英语，无论怎么折腾该 AI 语音助手，它都游刃有余，看来没必要花大价钱去买翻译机了，在未来，指不定 ChatGPT 可能比你的实时翻译机还靠谱。GPT-4o 的强大之处，在于它能接受任何文本、音频和图像的组合作为输入，并直接生成上述这几种媒介输出。借助 ChatGPT 的「视觉」，它能够查看电脑屏幕上的一切，譬如与代码库交互并查看代码生成的图表，咦，不对劲？有趣的是，在发布会的尾声，发言人也不忘 Cue 了英伟达和其创始人老黄的「鼎力支持」，属实是懂人情世故的。
用GPT-4o生成与明星的“合照“，这些干货技巧你必须知道（附万能提示词模板）
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【人工智能领域】GPT-4.1、Claude 3.7、Gemini 2.5 编码能力对比评测：开发者选择指南与应用场景分析
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DeepSeek代码能力实测：超越GPT-4的背后
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通过这次深入测试，我发现DeepSeek在以下方面表现优异：代码理解更全面性能优化更深入错误处理更完善跨语言转换更准确建议在实际使用中：充分利用DeepSeek的性能优化建议注意验证生成代码的正确性结合实际场景选择最适合的方案最后，记住一点：任何AI工具都是助手而非替代品。关键是要理解它的优势，并在合适的场景下充分发挥它的价值。下期预告：我们将深入探讨DeepSeek在大规模项目重构中的应用技巧，敬请期待！
【AGI-Eval评测报告 NO.3】第一手实测GPT-4o文生图能力！最权威报告输出
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第一手实测GPT-4o文生图能力！
阿里千问 APP 来了，对标 ChatGPT，配吗？
夕小瑶科技说
12-03 889
阿里发布千问 APP，正式开启公测。这个消息我上周已经刷到了——“阿里秘密启动千问项目，全面对标 ChatGPT ”，甚至还带动了阿里港股小涨一波。周末我发现 APP Store 里已经开放下载，于是花了两天时间密集测了一圈。有个有趣的发现：当所有人都在 AI 应用里堆功能的时候，阿里反而做起了减法。
OpenAI 拉响红色警报，以突击式提升 ChatGPT
LinkTime_Cloud的博客
12-03 894
这种转向，意味着AI公司必须将更多的工程和研发资源，从一味追求参数的庞大和任务的繁杂，转移到打磨产品的细节、优化交互的流畅度、深耕垂直场景的深度理解上。三年后，凭借庞大的资源、深厚的技术积淀和破釜沉舟的决心，谷歌上演了惊人的逆转，其Gemini的迅猛势头，反而让曾经的颠覆者OpenAI拉响了防御的“红色警报”历史仿佛开了一个残酷的玩笑：曾凭借颠覆性创新让巨头恐慌的挑战者，在短短三年后，却因巨头的绝地反击，自己拉响了防御的警报。随后的竞争是“强”和“弱”的竞争，各家在基准测试分数上你追我赶。
文献综述写作新思路！GPT-5结合三阶段法，从装配到评估全流程搞定批判性文献回顾（附各阶段AI提示词）
智能AI让学术科研更容易
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在文献综述写作过程中，文献回顾是一项基础且关键的工作。但面对数量庞大且分散的文献，部分同仁往往感到力不从心，既要从海量资料中筛选出与研究相关的内容，又要避免遗漏重要成果，否则会影响研究的全面性。另外文献质量参差不齐，有些存在研究设计不合理、数据论证不足等问题，需要咱们具备较强的辨别能力，才能筛选出高质量的文献。还有就是文献之间在观点、方法和结论上可能相互支持、反驳或补充，梳理这些关系需要深入分析，否则容易导致回顾缺乏逻辑和条理。
景联文AI观察动态速递 第3期
最新发布
weixin_55551028的博客
12-03 675
2. MiroMind 推出开源智能体基座模型 MiroThinker v1.0，提出“深度交互 Scaling”维度，支持 256K 上下文和 600 轮工具调用，在 BrowseComp 测试中准确率达 47.1%，逼近 OpenAI DeepResearch 的 51.5%，中文任务 BrowseComp - ZH 超越 DeepSeek - v3.2 达 7.7 个百分点。2. 谷歌 发布了 Gemini 3，相比去年的 Gemini 2 有巨大飞跃，在主流 AI 基准测试中超越前代及竞品。
第24节——手搓一个“ChatGPT”
qq_43037591的博客
12-01 1491
训练循环基本可以沿用之前的的 LM 训练代码，只是 vocab_size 换成新的，数据换成这个 loader。注意：模型结构参数必须和当初训练时一样，否则 load 会报错。确保使用上面的加载词表加载了之前模型保存的词表，否则会映射出错。
chatGPT的conversation management模块的加强
2403_86977424的博客
12-03 307
虽然我的第一感受是利好的一个改变，但同时我在使用中也发现了一些问题。这是所有固定化或者是走向固定化schema的一个通病，我觉得我们作为使用者，需要学习利用这个模式，让我们的使用更加高效。这看起来就像是一种“自我迭代”，用起来在解决大型问题的时候如果方向正确，会有一种完全自动化的感觉（虽然现在已经有很多的agent体系在慢慢涌入市场，但是终归还不是很完善，所以看到chatGPT的这种优化还是很让人欣喜的）但是，虽然看起来是“自我迭代的模式”，但是我们都清晰的指导这是不可能的，至少在现在还没有实现的苗头。
gpt5和claude-Sonnet4哪个强
09-17
<think> 嗯，用户想比较GPT-5和Claude-Sonnet 4的性能差异。从对话历史看，用户之前提供的引用材料其实已经隐含了一些对比维度，比如编程能力、数学推理和实际使用成本等。 用户可能是个开发者或者技术决策者，正在为项目选型纠结。ta特意提到“性能对比”，说明需要可量化的评估指标。不过有趣的是，用户引用的材料里其实混用了Claude 3.5 Sonnet和Claude-Sonnet 4这两个名称，可能需要确认是否笔误——但根据行业动态，Claude 3.5 Sonnet才是当前最新版，所以回复时要主动澄清这个细节。 注意到用户提供的引用材料存在矛盾点：引用[1][3]都在夸Claude 3.5强于GPT-4，但引用[2]又暗示GPT-5更实用。这说明模型表现具有场景依赖性，不能简单下结论。因此回复框架需要设计成多维对比：先区分任务类型，再补充成本和易用性等现实因素。 特别要提醒用户注意命名混乱的问题——Claude官方最新版是3.5 Sonnet（2024年6月发布），不存在“Sonnet 4”这个型号。可能是用户把版本号记混了，这点必须在回复开头就纠正，否则会导致信息失真。 用户没说明具体应用场景，所以要把常见场景都覆盖到：编程任务拆分成代码生成和调试，数学能力要区分解题和推导，文本任务则需考虑创意和逻辑两个方向。引用[3]里那个硬币概率案例特别典型，正好用作数学推理的对比案例。 成本部分要拎出来单独强调，因为引用[2]提到GPT-5免费而Claude有额度限制这点很关键。最后补上测试建议也很必要——毕竟用户可能更想知道“怎么选”而非“谁更强”。 </think> 根据最新测试数据和行业反馈，以下是GPT-5（即GPT-4o的升级版）和Claude 3.5 Sonnet（**注：Claude最新版为3.5 Sonnet，无"Sonnet 4"版本**）的核心性能对比： --- ### **一、关键维度对比** | **评估维度** | **GPT-5** | **Claude 3.5 Sonnet** | |---------------------|------------------------------------|------------------------------------| | **编程能力** | 速度快，适合快速迭代和大项目[^1] | 代码质量高，逻辑严谨性强[^1] | | **数学推理** | 结构化表达清晰（如概率问题）[^3] | 步骤详细但可能冗余[^3] | | **长上下文处理** | ✔️ 128K上下文 | ✔️ 200K上下文（更强） | | **响应速度** | ️ 免费版较慢 | ✅ 更快（尤其在Cursor中）[^2] | | **成本与访问** | ✅ 免费开放 | ⚠️ 免费额度有限（需策略使用）[^2] | --- ### **二、场景化推荐** 1. **编程任务** - **追求效率**：选GPT-5（大项目支持好） - **追求质量**：选Claude 3.5（代码更规范） ```python # Claude生成代码示例（结构严谨） def factorial(n: int) -> int: if n < 0: raise ValueError("输入需为非负整数") return 1 if n == 0 else n * factorial(n-1) ``` 2. **数学/逻辑问题** - **清晰推导**：GPT-5（公式化表达更直接）[^3] > 例如抛硬币概率问题：$$ P = \binom{4}{2} \left(\frac{1}{2}\right)^4 = \frac{6}{16} = \frac{3}{8} $$ - **教学场景**：Claude 3.5（步骤分解更细） 3. **文本创作** - **创意类**：GPT-5（开放性更强） - **技术文档**：Claude 3.5（术语准确性高） --- ### **三、实测建议** 1. **免费优先策略**：先用GPT-5尝试，失败后再切Claude 3.5[^2] 2. **重度用户方案**： - Claude用户可注册多学生账号（年免费权限）[^2] - GPT用户直接享受免费API --- ### **结论** - **综合性能**：两者在伯仲之间（Llama3.3 70B已逼近二者[^3]） - **决胜点**： ✅ **GPT-5**：速度敏感型任务 + 零成本需求 ✅ **Claude 3.5**：代码健壮性要求 + 超长文本处理 > 建议实际测试关键任务：**相同输入并行测试**，对比输出质量与时效性[^1][^2]。 ---
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