你和ChatCPT有什么关系

最新推荐文章于 2025-02-16 20:09:22 发布
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我是一个专业的语言模型，能帮助解答你的问题，尽管我对ChatCPT无直接了解。如需关于ChatCPT的信息，请提供详情。

我是一个训练有素的大型语言模型，并没有与ChatCPT有任何直接关系。我可以回答你的问题并帮助你解决问题，但我并不知道ChatCPT是什么。如果你有关于ChatCPT的问题，我可以尽力回答，但是需要你提供更多的信息。

使用ChatGPT完成高质量文献综述的六种方法，总有一个适合你！
智能AI让学术科研更容易
11-24 823
例如，在社会资本的研究中，可以依据“社会网络理论”、“资源依赖理论”和“社会嵌入理论”等理论分类，对比它们在不同研究背景中的解释力与适用性。例如，在深度学习领域，我们可以划分为“20062012年的理论兴起”、“20132017年的应用爆发”及“2018年至今的多模态扩展”，以此勾勒出技术发展的清晰脉络，同时识别尚未解决的问题和未来方向。例如，在可持续发展领域的文献综述中，研究者可以整合政策、经济与社会的视角，系统性评估领域的研究现状，并提出未来创新的方向。对于复杂领域，可融合多种分类法以深化分析。
Gemma的简单理解；Vertex AI的简单理解，与chatGpt区别
ZJQ的博客
07-17 1万+
Gemma定义：Gemma是谷歌开源的一款大语言模型，基于Gemini架构，提供不同参数规模的版本，如20亿和70亿参数版本。功能：专注于文本生成与理解，可用于内容创作、对话系统、知识问答与推理等多种应用场景。Vertex AI定义：Vertex AI是谷歌提供的一个训练和部署机器学习模型的平台，集成了谷歌云的多项服务。功能：提供从数据准备、模型训练、评估到部署的完整MLOps（机器学习运维）工具集，支持开发者构建、训练和部署高质量的机器学习模型。ChatGPT定义。
ChatGPT全攻略：让AI助力你的工作和学习
iShare_Carlos的博客
08-07 5266
ChatGPT是一种基于生成式预训练变换器（GPT）架构的语言模型，由OpenAI开发，该模型通过大量的文本数据进行训练，能够理解和生成自然语言文本。ChatGPT可以用来进行对话、回答问题、生成文本以及其他许多自然语言处理任务，其核心技术源于Transformer架构，这种架构使得模型能够在训练时有效地捕捉文本中的长距离依赖关系，从而生成更为连贯和相关的回应。与传统的规则基础对话系统不同，ChatGPT依靠深度学习模型来生成回复，这使得它在应对复杂和多变的对话场景时具有更高的灵活性和适应性。
ChatGPT和一群程序员的对话，甚至出现橙色警报
欲穷千里目，更上一层楼
02-23 1万+
ChatGPT和一群程序员的对话
全网唯一，不忽悠的ChatGPT
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Datawhale
12-15 1万+
Datawhale干货作者：Ben，中山大学，Datawhale成员最近ChatGPT火出圈了，它和前阵子的Stable Diffusion（AIGC）一样成为社交媒体上人们津津乐道的话题。“ChatGPT要取代谷歌搜索了？”“ChatGPT要让程序员失业了吗？”……类似的标题又一次刺激了我们的神经。作为一名码农，我对后一个标题其实是嗤之以鼻的。无论ChatGPT是用了什么样的“魔法”，仅从目...
DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决
2301_80179750的博客
02-16 1万+
官方网页版：这是最便捷的使用方式，适合大多数用户。用户只需打开浏览器，访问 DeepSeek 官方网站（https://chat.deepseek.com/ ），即可开启智能之旅。首次使用的用户，可通过手机号、微信或者邮箱进行登录。登录成功后，点击 “开始对话”，就能与 DeepSeek 展开互动。在提问时，用户可以根据需求选择 DeepSeek V3 或 DeepSeek R1 模型。V3 模型通用性强，能处理多种常规任务；R1 模型则在逻辑推理任务上表现出色，如代码编写、数学计算等。
从chatgpt来说说AI大模型
chengxuyuanyy的博客
06-24 4746
AI大模型就是Foundation Model（基础模型），指通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型。（Foundation Model名词来源李飞飞等众学者的这篇论文On the Opportunities and Risks of Foundation Models）。AI大模型是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。深度学习作为新一代人工智能的标志性技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。
Bert与ChatGPT
m0_60388871的博客
02-10 1991
不同于之前的模型仅从左到右或从右到左单向处理文本，BERT通过训练过程中同时考虑上下文的方式（即双向处理），来更准确地理解词语的含义。它使用双向自注意力机制，这意味着在处理任何给定的词时，BERT都会考虑到它前面和后面的上下文，从而学习到更加丰富和精确的词义表示。: 虽然BERT主要是作为一个预训练模型来提高NLP任务的性能，但它在理解源语言文本的上下文方面的能力也可以间接地提高机器翻译的质量。: 在给定的文本中识别特定的实体（如人名、地名、组织名等），BERT的双向上下文理解能力显著提高了识别的准确率。
ChatGPT类生成式人工智能教育伦理危机及其应对
罗伯特技术屋
06-25 408
摘　要： 以ChatGPT为代表的生成式人工智能工具正在冲击甚至重塑学校教育生态，“人工智能+教育”成为未来教育发展的必然趋势。在人工智能的深度影响下，知识朝着软化、暗化和整全化的趋势发展。学习方式由“搜索”转向“对话”，并进一步助推学生的深度学习。教学目标步步升级，物态化教育现场也面临着解构。在人工智能时代，“超真实”经验遮蔽了身体感知觉经验，教师成为一个伦理身份模糊不清的虚拟节点，师生交往逐步弱化。而传统的普通教育学原理也将面临对教育经验方式的解释框架的全面失效。应对人工智能教育伦理危机必须从工具性思维
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
12-19
内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
利用matlab实现双向A*算法
12-19
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 视频地址：
我的日志Diary，记录日常工作生活
12-19
我的日志Diary，记录日常工作生活
《Android 开发流程》
12-19
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/66d97b9a013b kernel_hack linux kernel read/write process memory 安卓内核通过进程页目录基址计算虚拟地址的物理页读取物理内存 可过缺页检测 ioctl+phys & bypass pte->present detection 注意：未实现多物理页页读，读取内存过长时会出现错误 Contact
基于Selenium2与Python27构建的自动化测试框架实践项目_个人毕业设计答辩用测试框架源码及扩展指南_用于软件测试自动化学习与Web应用功能验证的入门练习资源_包含完整.zip
12-19
基于Selenium2与Python27构建的自动化测试框架实践项目_个人毕业设计答辩用测试框架源码及扩展指南_用于软件测试自动化学习与Web应用功能验证的入门练习资源_包含完整.zip
遥感监测基于Sentinel-2的GEMI植被指数时空分析：孟加拉国吉大港地区年度与季节性地表覆盖变化评估系统
12-19
内容概要：该文档为一段Google Earth Engine（GEE）JavaScript脚本，旨在对孟加拉国吉大港地区（Chittagong）在2024年全年范围内的Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像数据进行处理与分析，计算植被指数GEMI（Global Environment Monitoring Index），并生成年度、季节性和月度中值复合图像。脚本实现了感兴趣区域（ROI）选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、云掩膜（结合MSK_CLDPRB和SCL波段）、GEMI指数计算（基于红光B4和近红外B8波段）、多时相合成（冬季、夏季、季风期、季风后期）、可视化展示及月度时间序列图表生成等功能，并包含详细的诊断输出和可选的数据导出功能。; 适合人群：具备遥感基础知识和GEE平台使用经验的科研人员或地理信息系统（GIS）技术人员，熟悉JavaScript语言者更佳；适用于环境监测、农业评估或气候变化研究领域的从业者。; 使用场景及目标：①实现长时间序列遥感影像的自动化云去除与植被指数计算；②支持区域尺度生态环境动态监测，如植被覆盖变化分析；③构建时间序列图表以辅助趋势分析与决策支持； 阅读建议：建议在GEE代码编辑器中运行并逐步调试，结合控制台输出的日志和图表理解每一步处理流程，可根据实际研究区域和年份修改参数复用该脚本。
EI复现基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现）
12-19
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究，结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析，采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者（兼具发电与用电能力的主体）在配电系统中的竞价行为，运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系，通过优化算法求解均衡策略，实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析，复现了EI期刊级别的研究成果，适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习主从博弈在电力系统中的建模方法；②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术；③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析；④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节，重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析，可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
电力系统中的故障分析与断路器额定值的选择.zip
最新发布
12-19
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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