ネットワーク制限なしで ChatGPT 代替ソフトウェアを共有する: Claude
こんにちは、皆さん、今日は友人が勧めたプロジェクト、ネットワーク制限のない ChatGPT 代替ソフトウェア、Claude を紹介したいと思います。次に、Claude の使い方を詳しく説明します。どなたでも学習して参考にしていただけます。優れた製品やオープンソース プロジェクトをお持ちの場合は、3 人の優秀なプログラマがあなたのプロジェクトを見てもらえるように、推薦または自己推薦も歓迎します。
はじめに
2023 年 今年は、人工知能技術と製品が急成長しています。 ChatGPT は、言語モデルと対話システムの点で、海外のユーザーにとって効率的で便利な人工知能アシスタントとなっています。ただし、ChatGPT は現在中国本土では利用できません。この記事では、中国本土で入手可能な同様の製品、Claude
Claude
はじめに
人工知能を紹介します。 Anthropic によって開発された言語アシスタント。これには次の主な機能があります:
- # 自然言語理解: ユーザーが使用する自然言語を理解し、状況に応じた応答を行うことができます。
- 質問と回答: 幅広い一般常識の知識があり、さまざまな一般的な質問と回答に答えることができます。
- タスクの完了: 情報の検索やリマインダーの設定などの単純なタスクは、指示に従って完了できます。
- 感情的な一貫性: 返信は文脈的にも感情的にもあなたの発言と一致しており、会話がより自然に流れます。
- 安全性と信頼性: 安全な AI システムであり、返信内容は厳密にフィルタリングされており、有害な情報や不適切な情報は含まれません。
クロードの利点
- 安全性と信頼性: クロードは最初からセキュリティに注意を払っており、返信内容は厳密にフィルタリングされており、有害または不適切な情報は、ユーザーに安全で信頼できるインタラクティブなエクスペリエンスを提供する可能性があります。
- 感情の一貫性: クロードは強力な感情理解能力を備えており、各返信を文脈上および感情的にユーザーの発話と一致させることができ、インタラクティブなエクスペリエンスをより自然かつスムーズにします。
- 豊富な知識: クロードは幅広い常識知識を持ち、あらゆる種類の知識 Q&A や未解決の分野の質問に答えることができ、彼の知識はより包括的で幅広いです。
- タスク指向: クロードは、オープン ドメインの会話に限定されず、簡単なタスクの指示を理解し、情報を検索し、リマインダーを設定することもできます。
- 中国語のサポート: クロードは中国語をサポートしており、国内ユーザーと自然に対話できるため、これも重要な利点の 1 つであり、特に中国市場に適しています。
- 継続的な改善: Claude の研究開発チームは、より高品質なエクスペリエンスを提供するために、ユーザーのフィードバックやインタラクションのニーズに基づいてテクノロジーを継続的に改善および最適化しています。クロードは時間が経つにつれて賢くなっていきます。
- 実用的な焦点: Claude の設計コンセプトは、ユーザーの実際の問題を解決するために、技術的なプレゼンテーションではなくユーザーのニーズに焦点を当て、非常に実用的なインタラクティブなエクスペリエンスと機能をユーザーに提供することです。
上でたくさん紹介した後、比較表示を行います:
Claude の使用方法
Claude の使用方法を説明するには、優れたチーム コラボレーションおよびコミュニケーション ツールである Slack について触れなければなりません。 Slack と Claude の関係は次のとおりです。
- Slack は、チャネルやプライベート メッセージなどを介してコミュニケーションできる、人気のあるチーム コラボレーションおよびコミュニケーション プラットフォームです。
- Claude は、自然言語テキストを生成できるオープンソースのチャット AI です。
- Claude を Slack にデプロイして、Claude を Slack ボットにして、ユーザーのメッセージを聞いて応答させることができます。
- ユーザーはクロードのユーザー名を @メンションすることでクロードとチャットでき、クロードはコンテキストに基づいて返信を生成します。
- これにより、チームは Claude を Slack の AI アシスタントとして使用できるようになります。ユーザーはクロードにさまざまな質問をすることができ、クロードは適切な回答を生成しようとします。
- Slack は、ユーザー メッセージをリッスンし、メッセージ コンテキストを取得し、クロードが生成した返信を送信するために使用できるボット API とイベントを提供します。
全体のワークフローは次のとおりです。
- ユーザーは、Slack チャネルで Claude を @メンションします。
- Slack ロボット API はこのメッセージを受信し、デプロイした Claude サービスを呼び出します。
- クロードは、生成モデルを使用して応答を生成します。
- クロードは Slack API を使用して、対応するチャネルに返信を送り返します。
- ユーザーはクロードの返信を受け取り、会話を続けることができます。
独自のクロード チャネルを作成する
以下では、クロード人工知能アシスタントを使用して作業チャネルを作成する方法を段階的に説明します。今日のチュートリアルは完全に国内ユーザーが制限されているという観点から作成されています:
ステップ 1: ワークスペースを作成します
Slack Web サイトにアクセスして、ネットワーク制限を避けるため、Microsoft メールを使用することをお勧めします。
##ステップ 2: クロード APP を追加します
##ステップ 3: 招待
##ここで、指定したメールを招待するか、メールをコピーして招待リンクを送信します。友達。
#招待リンクをクリックしてください
Android スマートフォン用にダウンロードしたインストール パッケージが見つからない場合は、Apple スマートフォン用の Slack を直接ダウンロードして、

と入力できます。 、aibasetool.com ダウンロードを入力できます。

#結論
人工知能が急速に発展する時代において、私たちは人工知能の使い方をマスターしなければなりません。これにより、ユーザーは人工知能テクノロジーを体験し、適用することが大幅に容易になります。
ご質問がある場合は、コメント欄にメッセージを残してください。コミュニティへの参加を歓迎します。クロードと人工知能に関するヒントやチュートリアルを定期的に共有していきます。人工知能テクノロジーが発展するにつれて、人工知能と対話することはますます重要なスキルとなり、クロードはこの経験をより簡単かつ便利にします。
このソフトウェアにより、より多くの人が人工知能の分野に参入し、その利便性と楽しさを実感できることを心から願っています。このエキサイティングなフィールドを一緒に探索しましょう!私はあなたのお役に立てるように最善を尽くし、チュートリアルのコンテンツを定期的に更新します。人工知能時代の到来に伴い、クロードが皆様の学びと成長の伴侶となれることを願っております。実践とコミュニケーションを重ねることで、このテクノロジーが世界をどのように変えるのかを目撃し、一緒に成長していきましょう。
最後に、Claude が便利なツールになるだけでなく、誰もが人工知能について学び、コミュニケーションできるプラットフォームになることを願っています。


以上がネットワーク制限なしで ChatGPT 代替ソフトウェアを共有する: Claudeの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
