chatgpt注册及使用方法 chat gpt注册和使用问题
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什么是ChatGPT? ChatGPT是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型。它由OpenAI开发,采用了transformer架构,可以处理各种自然语言任务,如问答、文本生成、对话等。 ChatGPT的优点 ChatGPT的优点在于它具有强大的文本生成能力,…...
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前言 最近在复习通信原理,每次到了功率谱这一块就感到困惑,每次都要去查,我觉得不能再这样循环下去了,这次一定要对这三个概念理解透彻,于是去网上找了资料去学习。 学习了b站视频:NO.31 十分钟搞定频谱/功…...
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原文:https://automatetheboringstuff.com/2e/chapter2/ 所以,你知道单个指令的基本原理,程序就是一系列指令。但是编程的真正优势不仅仅是像周末跑腿一样一个接一个地运行指令。根据表达式的求值方式,程序可以决定跳过指令…...
第18章_主从复制 🏠个人主页:shark-Gao 🧑个人简介:大家好,我是shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉 🎉目前状况:23届毕业生,目前在某…...
背景:Spring主要有两大思想:IoC、AOP。对于IoC依赖注入不多说了,对于Spring的核心AOP来说,我们需要了解其底层的实现原理:java的动态代理机制。 本篇随笔就是对java的动态机制进行一个回顾。 代理模式的理解 类型&…...
题意: 两个人分别有nnn,mmm杯糖水,第一个人的第iii杯有a[i]a[i]a[i]克糖,b[i]b[i]b[i]克水,第二个人的第iii杯有c[i]c[i]c[i]克糖,d[i]d[i]d[i]克水。现在从两个人手中各取一杯糖水混合,有nmnm…...
和三方的关系要处好; 01如果你看到这个话题,并不知道是什么意思,那么祝贺你,安安静静的当个小码农也挺好; 不过我敢说,随着职业生涯的慢慢发展,大家都得碰到,到时候就细细体会吧&am…...
为了节约成本,公司能做出什么事?一位网友遇到了这样的事:入职时,公司要求自己带电脑,每个月给100元补贴,如果不接受就得放弃入职,这样的公司有没有坑?有人问:连基本的公司…...
接口优化方案 接口优化可以从如下方案入手 1、批量操作、异步、并行思想、空间换时间、池化思想,sql优化等 1. 批量思想:批量操作数据库 优化前: //for循环单笔入库 for(TransDetail detail:transDetailList){insert(detail); }优化后&a…...
<!-- SpringBoot整合Web组件 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId>&l…...
文章目录问题一:请简单做下自我介绍问题二:你对加班的看法&你能接受加班吗?问题三:你还有什么要问的吗?问题四:说说你最大的优点&缺点问题五:你对薪资有什么要求?问题六&…...
[蓝桥杯 2017 省 AB] 分巧克力 题目描述 儿童节那天有 KKK 位小朋友到小明家做客。小明拿出了珍藏的巧克力招待小朋友们。 小明一共有 NNN 块巧克力,其中第 iii 块是 HiWiH_i imes W_iHi?Wi? 的方格组成的长方形。 为了公平起见,小明需要从这 NN…...
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你是否喜欢一些小众且无广告的软件?如果是的话,我这边有一些给你推荐的。 1.取色工具――ColorPix ? ColorPix是一款简单的取色工具,可以随时捕捉屏幕上的颜色,并显示其RGB值和十六进制代码。ColorPix还支持放大镜和颜色锁定功…...
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写在前面 本篇是前端工程化打怪升级的第 1 篇,关注专栏 | 小册传送门 | 案例代码 近几年,时常会感叹,前端,发展的太迅猛了。日新月异的新概念,异彩纷呈的新思想泉水般涌出;前端项目的复杂度、开发成本、维护…...
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最近体验了火爆全网的 ChartGPT,深刻体会了其强大的能力,这让我们程序猿对AI的未来突然有了广大的畅想空间。 我也在网上看到不少大牛通过 ChartGPT 来获取收益,就寻思着能否自己接入 ChartGPT 的 API 来做些什么事情。 然后到网上找了不少…...
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引用: 视频讲解:htt
chatgpt掀起新一代互联网革命 ChatGPT是新一轮技术革命吗
chatgpt国内能用吗,chatgpt怎么读,chatgpt什么意思,chatgpt怎么注册3年前,美国谷歌公司前总裁将中国视为AI领域的最大竞争对手,但是ChatGPT-3出来以后,国内的技术跟不上了,这个差距以后会不会越来越大?
在全世界500多家AI企业中,美国占到了300多家,而中国只有30多家;在硬件方面,全球90%的人工智能芯片都来自于美国,第一名的英伟达公司只发展了30年,总部同样在美国。
然而,即使中美AI在硬件和研发能力上存在这么大的差距,谷歌公司的前总裁,现任美国国防部创新咨询委员会主席的埃里克・施密特仍然认为,美国需要加大AI技术研发,以应对中国日益激烈的竞争。
当时,中国的AI发展其实已经是世界第二了,大约还能看到第一名的尾巴,要是奋起直追的话很有机会。但是ChatGPT的出现,基本意味着通用人工智能 AGI 的门槛已经摸清楚了,往后美国AI技术开始进入第二个阶段,其中GPT3是一个重要标志。
可以说,从GPT3开始,中美AI技术开始拉大了,为什么呢?因为之前美国人研发的产品,比如以Diffusion Model为核心的AI绘图,再比如初代的谷歌聊天机器人,那都是开放源代码的,这让国内的高校和企业很快跟着做出来了类似产品。
但是GPT3、Codex 等都没有开放源代码,中国就做不出来了。难点在哪里呢?有人说是芯片,中国的芯片技术被外国卡脖子了,是不是在这一方面限制了AI的发展呢?
其实关键不在于制造芯片的难度,不在于原材料的问题,而在于芯片内部的算力和算法,本质上比拼的是科研人员的数学能力和国家的基础数学建设。
更具体一点来说,我们要让人工智能完成更复杂的事情,需要给它配备更先进的思路。过去的初级人工智能就是一个简单的流水线,它的思维模式非常简单。
举个例子,就好比制造一件衣服,你给机器输入“布料裁剪,缝纫,熨烫,剪线头,挂吊牌和包装”,机器人就按照这个程序来做了。
但是我们发现这些操作对于机器人来说依然非常困难,裁剪不了和缝纫,有具体的数值,这一步倒是做得很好,但是到了熨烫环节,烫出来的衣服要求整洁清爽,没有一个具体的数据标准,机器人就没办法判断了。
所以为了实现更高级的人工智能,科研人员要在芯片中加入除了流水线以外的另一套算法,这套算法相当于是把人类的思维和经验传输给机器人,让它知道烫衣服的具体尺度。同时让机器人学会学习,这一次衣服烫出来有褶皱,可能是蒸汽不够,我下次稍微多加一点蒸汽。
所以,因为内部的算法多了,所以AI整体的模型就特别大,GPT3就是这样的大模型。但是你的产品在研发阶段需要多次实验,找出其中的问题所在,这个步骤就非常烧钱了。
据2020年的数据,使用微软提供的超级AI计算机,训练一次GPT3的时间大约是5天左右;如果使用美国云服务提供商提供的GPU训练,训练一次需要耗费280万到540万美元。而如果从零开始训练一个 AI机器系统,花费至少是3500万美元。
中国互联网企业你说穷吗,还真的不穷,但是AI这个技术短期内看不到实际收益,国内的初创企业不敢动。就好比新能源汽车,要是没有国家政策扶持,我看估计也没有多少企业敢玩。
我们国家重视AI吗,确实是重视的,科技部将它看作战略性产业,提出推动先进计算等技术创新和应用,搭建了18个创新发展试验区。但是你可以发现这些说法太宏观了,可以说看不清楚AI发展的方向,看不到它的盈利模式,没有具体的研究方案。
唯一知道的是,AI技术未来核心领域能产生4000亿产值,还有我们目前的重点仍然是以人工智能为辅,仍然没有走入AI的核心领域,也缺乏大企业带头搞出自己的AI大模型。
这说明我们的AI算法基础可能真的还没有打牢,仍然处于利用高校资源进行初步研发的阶段,还没有商用化的考虑,或者说基于这种硬件不足,企业还不敢入场。
当然我们也不必过于悲观,中国的AI技术虽然不是第一名,但是至少领先其他国家很多,只要脚踏实地攻克技术,未来在AI领域必然有中国企业的一席之地。