GPT

GPT论文阅读：Language Models are Unsupervised Multitask Learners

GPT系列第二篇论文：LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners第一篇阅读链接abstractGPT-2是一个参数量为1.5B的transformer，
真的没有脑袋·2025-05-11 22:24

分区使用gdisk还是fdisk

gdisk主要针对GPT（大于2T会使用GPT）分区fdisk主要针对MBR(小于2T会使用MBR)分区
lliolvye·2025-05-11 20:17

分区工具fdisk和gdisk

fdisk命令gdisk命令1.MBR分区表请使用fdisk分区，GPT分区表请使用gdisk分区语法格式：fdisk[参数]常用参数p分区列表t更改分区类型n创建新分区d删除分区v校验分区u转换单位w
菜菜kai·2025-05-11 20:16

Linux基础篇、第四章_02磁盘及分区管理fdisk 和 gdisk

包含虚拟机添加磁盘的关机与开机添加方法、MBR和GPT两种分区方式特点、fdisk和gdisk分区命令使用、分区格式化及临时和永久挂载分区操作环境准备硬件要求服务器：2核CPU、2GB内存，20GB硬盘空间
Lw老王要学习·2025-05-11 20:14

chatgpt赋能python：Python跨平台桌面应用开发

Python跨平台桌面应用开发Python是一种开源的高级编程语言，其简洁的语法、丰富的库和可移植性使其成为开发人员的首选。Python是一种跨平台语言，意味着它可以在Windows，MacOS和各种Linux系统上运行。Python是一种通用语言，适用于Web开发、数据科学、机器学习和AI等许多领域。在本文中，我们将重点介绍如何使用Python开发跨平台桌面应用程序。为什么选择Python开发桌
a058046·2025-05-11 17:59

推理型大模型和指令性大模型有什么区别？

简单来说，这俩就像学霸里的「脑力担当」和「执行力担当」的区别：推理型大模型（比如GPT-4、Claude）➤像解数学题的学霸，擅长：分析复杂问题（比如推理案件、解物理题）脑补隐藏信息（比如看小说猜凶手）
小机学AI大模型·2025-05-11 12:54

指令模型VS推理模型

指令模型（Instruction-BasedModel通用模型、创痛模型）：依赖用户指令来生成内容和执行内容代表：豆包、deepseek-v3、gpt-4o接收明确的指令（如代码、命令或规则），按步骤执行任务
雁过留声花欲落·2025-05-11 12:54

LLaVA：开源多模态大语言模型深度解析

一、基本介绍1.1项目背景与定位LLaVA（LargeLanguageandVisionAssistant）是由HaotianLiu等人开发的开源多模态大语言模型，旨在实现GPT-4级别的视觉-语言交互能力
kakaZhui·2025-05-11 08:30

为什么 AI 理解不了逻辑问题？

前言在实际使用AI（尤其是大型语言模型，比如GPT、Claude、Gemini等）时，我们常发现一个诡异的现象：它们文采斐然，甚至能讲出笑话，但一旦问点小学奥数或逻辑问题，就集体宕机。
人工之梦·2025-05-11 06:44

【2025 AI大模型】常见问题与答案全解析：附最新大厂面试题！

答案：目前主流的大模型体系主要包括：GPT系列：由OpenAI发布，基于Transf
大模型教程·2025-05-11 05:36

ChatGPT结合ArcGIS，制图只需30秒，太强了！

在数字化和智能化的浪潮中，GIS（地理信息系统）和GPT（生成式预训练模型）的结合正日益成为推动科研、城市规划、环境监测等领域发展的关键技术。
科研的力量·2025-05-11 04:05

ChatGPT-4o大语言模型优化、本地私有化部署、从0-1搭建、智能体构建等高级进阶

目录第一章ChatGPT-4o使用进阶第二章大语言模型原理详解第三章大语言模型优化第四章开源大语言模型及本地部署第五章从0到1搭建第一个大语言模型第六章智能体（Agent）构建第七章大语言模型发展趋势第八章总结与答疑讨论更多应用在过去几年中
小艳加油·2025-05-11 04:04

GPT-ArcGIS数据处理、空间分析

在数字化和智能化的浪潮中，GIS（地理信息系统）和GPT（生成式预训练模型）的结合正日益成为推动科研、城市规划、环境监测等领域发展的关键技术。
梦想的初衷~·2025-05-11 04:00

GPT-ArcGIS数据处理、空间分析、可视化及多案例综合应用--城市规划、环境科学、交通管理等，发挥着什么作用

在数字化和智能化的浪潮中，GIS（地理信息系统）和GPT（生成式预训练模型）的结合正日益成为推动科研、城市规划、环境监测等领域发展的关键技术。
梦想的初衷~·2025-05-11 04:00

【大语言模型ChatGPT支持下】在临床医学日常工作、论文撰写、数据分析与可视化、机器学习建模中的实践应用（ChatGPT-4o在临床与科研工作中的各种使用方法与技巧）

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT-3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。
没有梦想的咸鱼185-1037-1663·2025-05-11 04:28

暴雨信息|警惕AI 的变革阵痛与不稳定性

我们现在经常听到，世界正处于一个技术转折点；我们正在快速步入一个由ChatGPT等人工智能工具塑造的未来。然而，我怀疑，2024年我们将会被提醒到纳普斯特的幽灵——以及其他数字化未来的失败。
BAOYUCompany·2025-05-11 02:49

ChatGPT催生的百万年薪岗位，大厂不愿意招了

关注前沿科技量子位大模型元年最热门的AI岗位，现在已经过气了——提示词工程师，不用写代码、不限专业、不要求学历，只需研究如何和AI聊天，就能在2023年拿到25-33万美元年薪。但如今，它已经沦为企业最不愿意扩增的岗位之一。微软一项涉及31000名员工的调查显示，提示词工程师已经成为公司未来12-18个月内倒数第二不想新增的岗位。同时在招聘平台（Indeed）上，提示词工程师的检索次数也在经历了过
·2025-05-11 01:00

武大开源组合导航库KF-GINS 程序解读(By GPT3.5)

KF-GINS分析报告(ByGPT3.5)KF-GINS源代码：https://github.com/i2Nav-WHU/KF-GINS接下来请你逐文件分析下面的工程[0/16]请对下面的程序文件做一个概述
kanhao100·2025-05-11 01:40

go.mod没有自动缓存问题

框架的时候遇到了一个问题在Terminal运行下面命令安装时，包已经被下载安装到了GoPath中的bkg/modgoget-ugithub.com/gin-gonic/gin但是由于使用的是GoModules，GPT
Asus.Blogs·2025-05-11 00:04

大语言模型主流架构解析：从 Transformer 到 GPT、BERT

友情提示：本文内容由银河易创AI（https://ai.eaigx.com）创作平台的gpt-4-turbo模型生成，旨在提供技术参考与灵感启发。
字节旅行·2025-05-10 22:53

AI与自然语言处理（NLP）：从BERT到GPT的演进

AI与自然语言处理（NLP）：从BERT到GPT的演进系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录AI与自然语言处理（NLP）：从BERT到GPT的演进摘要引言技术架构演进
layneyao·2025-05-10 21:42

大语言模型的安全与隐私风险：全面解析与应对策略

从ChatGPT到GPT-4、PaLM、LLaMA和DeepSeek等模型，这些技术为我们带来了革命性的体验，但同时也带来了严重的安全风险和隐私隐患。
@Rocky·2025-05-10 18:26

免费的平民AI大模型使用平台G4F(GPT4Free）安装和使用的持续性跟进记录

对平民大众来说要使用AI大模型，G4F，也就是GPT4Free，几乎是最好的选择。G4F（GPT4Free）的特点可概括为：‌免费开放、功能强大且灵活便捷‌。
skywalk8163·2025-05-10 14:35

2025最详细的学习路线，零基础入门大模型教程，让你少走99%弯路！【值得收藏】

GPT模型的发展历程。第二阶段：核心技术解析目标：深入学习大模型的关键技术和工作原理。内容：算法的创新、计算能力的提升。数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。生成式模型与大语言模型。
AGI大模型学习·2025-05-10 14:03

机器学习 vs 深度学习：关键区别与实际应用

随着ChatGPT、自动驾驶等AI应用的爆发式增长，理解这两者的区别与联系变得尤为重要。本文将深入剖析机器学习和深度学习的关键差异，并通过实际应用案例展示它们各自的优势场景。
2501_91537435·2025-05-10 13:57

为啥大模型一般将kv进行缓存，而q不需要

1.自回归生成的特点大模型（如GPT等）在推理时通常采用自回归生成的方式：模型逐个生成token，每次生成一个新token时，需要重新计算注意力。
jzwei023·2025-05-10 09:29

DeepSeek实战--微调

微调LLM（Fine-tuningLargeLanguageModels）是指基于预训练好的大型语言模型（如GPT、LLaMA、PaLM等），通过特定领域或任务的数据进一步训练，使其适应具体需求的过程。
AI掘金·2025-05-10 06:35

Java大师成长计划之第16天：高级并发工具类

友情提示：本文由银河易创AI（https://ai.eaigx.com）平台gpt-4o-mini模型辅助创作完成，旨在提供灵感参考与技术分享，文中关键数据、代码与结论建议通过官方渠道验证。
码上飞扬·2025-05-09 23:48

大模型AI应用，正在企业级赛道迅猛爆发

不论是ChatGPT带动的第一波浪潮，还是DeepSeek之后更多中国大模型AI应用的涌现，从AI智能助手到AI陪伴应用，再到AI在各个领域的产品，应用层在全面爆发。
福福很能吃·2025-05-09 20:56

2025年 AI的出现，是否能替代IT从业者？

比如，像ChatGPT这样的自然语言处理
非著名架构师·2025-05-09 16:33

RAG技术全景解读：从原理到实践的学习指南

它的运作原理是为诸如GPT-4、Claude等大语言模型配备一个“知识补给库”，在模型生成内容前，先从外部知识库中调取相关信息，以此来有效规避大模型常见的幻觉现象（即输出错误或编造的内容），同时解决知识更新不及时的问题
大模型知识·2025-05-09 15:54

AI Agent的转折点：从狂热到理性的全面解析！

OpenAI发布GPT-4后，各大公司纷纷押注AIAgent。Salesforce、微软、谷歌…几乎所有科技巨头都在宣称：A
AI大模型-王哥·2025-05-09 12:37

【链表扫盲】FROM GPT

链表是一种线性数据结构，由节点（Node）组成，每个节点包含两个部分：数据域（data）：存储节点值。指针域（next）：存储指向下一个节点的引用。链表的最大特点是：节点在内存中不必是连续的，通过指针将节点串联在一起。一、链表的分类：单链表（SinglyLinkedList）：每个节点只指向下一个节点。只能从头到尾遍历。结构：Node->Node->Node->None双向链表（DoublyLin
soso（找工作版·2025-05-09 11:33

一文读懂模型上下文协议（MCP）：AI与世界的「万能接口」设计指南

更多AI大模型应用开发学习内容，尽在聚客AI学院1.模型上下文协议（MCP）历史发展背景解析从“数据孤岛”到“智能桥梁”的进化早期的语言模型（如GPT-2）依赖静态训练数据，无法动态获取外部信息，导致其应用场景局限于封闭的问答与文本生成
聚客AI·2025-05-09 11:59

Java 和 .NET Core 在企业级应用开发中各有什么优势和劣势？看看AI是怎么回答的

Kimi在二级市场一度复现了ChatGPT“
橙-极纪元JJYCheng·2025-05-09 10:57

深度解析AI大模型中的模型微调技术：从基础到实践

从GPT-3到LLaMA，从BERT到ChatGLM，这些参数规模动辄数十亿的预训练模型展现出惊人的通用能力。然而，通用能力向特定任务的落地离不开关键技术——模型微调（Fine-tuning）。
awei0916·2025-05-09 10:57

AI自动化测试工具 --TestCraft

一、TestCraft简介TestCraft-GPT支持的测试想法生成器和自动化测试创建器，这是一款创新的浏览器扩展，旨在彻底改变您的软件测试体验。
老黄浅谈质量·2025-05-09 10:26

巧用AI大模型轻松学会Python金融数据分析：从入门到实战

传统的数据分析方式虽然依然有效，但AI大模型如ChatGPT的出现，为金融数据分析师提供了全新的工具和方法。
海拥✘·2025-05-09 08:41

LLAMA3.1 8B 本地部署并配合Obsidian建立本地AI知识管理系统

LLAMA3.18B的性能约相当于ChatGPT3.5。
Llama-Turbo·2025-05-09 08:38

【GitHub项目推荐--大模型开源！网络安全大模型】【转载】

SecGPT的愿景是将人工智能技术引入网络安全领域，以提高网络防御的效率和效果。
旅之灵夫·2025-05-09 08:07

网络安全大模型开源项目有哪些？

01Ret2GPT它是面向CTF二进制安全的工具，结合ChatGPTAPI、Retdec和Langchain进行漏洞挖掘，它能通过问答或预设Prompt对二进制文件进行分析。
安全方案·2025-05-09 08:07

AI编译器对比：TVM vs MLIR vs Triton在大模型部署中的工程选择

本文基于NVIDIAA100与GoogleTPUv4平台，通过BERT-base（110M）和GPT-2（1.5B）的实测数据，对比TVM、MLIR、Triton三大编译框架在动态shape支持、算子融合效率
学术猿之吻·2025-05-09 04:14

从Ampere到Hopper：GPU架构演进对AI模型训练的颠覆性影响

以典型1750亿参数的GPT-3模型为例，在Ampere架构的A100GPU上训练需要约34天（使用1024块GPU），而采用Hopper架构的H100
学术猿之吻·2025-05-09 04:44

GPT与LLaMA：两大语言模型架构的深度解析与对比

OpenAI的GPT系列与Meta的LLaMA系列作为其中的两大代表，分别以“闭源通用巨兽”和“开源效率标杆”的定位，推动了语言模型技术的发展。
一休哥助手·2025-05-09 03:12

评估在代码上训练的大型语言模型 CodeX

摘要我们介绍了Codex，一个在来自GitHub的公开代码上微调的GPT语言模型，并研究了它的Python代码编写能力。Codex的一个不同的生产版本为GitHubCopilot提供支持。
强化学习曾小健·2025-05-09 00:15

OpenAI Codex——通过自然语言输入理解编程需求，并生成相应的代码

它基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技术的改进版本，能够理解多种编程语言并生成有用的代码段。
爱研究的小牛·2025-05-08 18:08

【Trea】Trea国际版|海外版下载

海外版：提供了ChartGPT以及Claude-3.5-Sonnet和3.7-Sonnt.‌功能和界面‌：国内版和海外版的界面一致，但在大模型的选择上有所不同。
不懂英语的程序猿·2025-05-08 08:08

MCP：让 AI 工具互联互通的“普通话“

MCP的前世今生2022年11月，OpenAI首次发布ChatGPT，掀起了全球大模型应用的热潮。ChatGPT的出现显著降低了大模型应用的开发门槛，让开发者能够快速构建智能应用。2023年6
weixin_46825193·2025-05-08 07:04

基于Transformer模型的音-字转换及代码实现

Transformer是Google的团队在2017年提出的一种NLP经典模型，现在比较火热的Bert、GPT也都是基于Transformer。
bullnfresh·2025-05-08 07:03

大模型时代的数据治理与数据资产管理研究方向

一、引言：AI洪流下的数据危与机“数据是新时代的石油”，这句话在ChatGPT点燃大模型风口后有了新的注解。过去的数据，是辅助决策的支撑物，如今的数据，是AI成长的养料、是数字经济最核心的资产。
上上知数·2025-05-08 03:38
上一页 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他