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Résumé de l'utilisation de ChatGPT et questions fréquemment posées
Résumé de l'utilisation de ChatGPT et questions fréquemment posées
Bonjour à tous.
Les anciens lecteurs qui suivent Duma peuvent comprendre que les articles sur le compte officiel de Duma ont commencé à s'orienter vers l'intelligence artificielle au milieu de l'année dernière.
Parce qu'à cette époque, je croyais que l'intelligence artificielle était l'avenir et que la logique était très simple. L'ère d'Internet a libéré les gens de la lecture des journaux et de la télévision, l'ère du PC a libéré les gens des salles informatiques et des cybercafés, ainsi que de l'Internet mobile. libérez les gens des salles informatiques et des cybercafés. Libérez-vous du bureau informatique. L’intelligence artificielle libérera naturellement les gens de divers scénarios.
Ce que je veux écrire aujourd'hui, c'est le ChatGPT récemment populaire. Après avoir lu l'article, vous pouvez l'essayer vous-même et voir quels scénarios peuvent en être libérés.
Nous avons préparé 6 comptes chatgpt, que vous pouvez utiliser gratuitement. La méthode pour les obtenir est en fin d'article.
1. Créez un compte
Achetez simplement un compte prêt à l'emploi sur Taobao, le compte partagé coûte 3 yuans et le compte exclusif coûte 7 yuans. Je pense qu'il est plus rapide d'en acheter un tout fait. Pour vous inscrire, vous devez préparer une adresse e-mail et un numéro de téléphone portable qui accepte les codes de vérification étrangers, ce qui est plus gênant.
2. Construire une échelle
Les échelles sont un outil essentiel pour les programmeurs qualifiés Parce qu'elles sont relativement sensibles, je n'entrerai pas dans les détails ici.
Le service que j'utilise change automatiquement d'adresse IP, ce qui est plus pratique et m'évite de devoir changer manuellement d'adresse IP si je suis bloqué. Cela coûte environ 30 par mois.
3. Foire aux questions
- La capacité est pleine
Dans ce cas, actualisez simplement sans réfléchir
- Accès refusé
Probablement connecté dans un environnement chinois avant ou échelle courtepointe Reconnu, il n'est pas nécessaire de se battre dans ce cas, utilisez simplement Onion Browser.
- "Veuillez patienter pendant que nous vérifions votre navigateur"
S'il s'agit d'un navigateur oignon, simplement "nouvelle identité" et réessayez
- Cycle de connexion
Il y a trop de personnes sur le serveur chatgpt, ce qui déclenche le mécanisme du coupe-circuit. Attendez que les gens se retirent et réessayez plus tard.
- L'IP est bloquée
L'IP est bloquée par openai. Il y a trop de personnes qui utilisent cette IP. Veuillez changer le nœud.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les aventures d'un hébergeur Chrome low-cost : il ne peut pas installer Black Apple, mais il peut être considéré comme un PC qualifié
Jul 11, 2024 pm 04:38 PM
En parlant de cela, nous avons produit de nombreux numéros de la série indésirable étrangère, mais avant cela, la plupart d'entre eux étaient des téléphones portables et des PC assemblés. Le premier a une jouabilité moyenne, tandis que le second est plein d'incertitudes. Par exemple, l'ordinateur que nous avons dépensé 300 $ pour installer la dernière fois est maintenant entré dans un état de suppression non-stop des pilotes. Cependant, « ramasser les chiffons » est ce dont il s'agit, et la coexistence des risques et des avantages est la norme. Par exemple, cette fois, j'ai "récupéré" l'ASUS ChromeBox. Je voulais à l'origine en faire un Macmini (faux), mais j'ai rencontré de nombreux problèmes inattendus au cours du processus et je n'ai pas réussi à atteindre l'objectif visé. En fin de compte, j'ai dû me contenter de la meilleure solution et choisir de flasher Windows dessus. Même si la tentative de noircir les pommes est tombée à la dernière étape, j'ai eu beaucoup de plaisir tout au long du processus. Et comme
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
