chatgpt

ChatGPT Atlas：重新定义 AI 时代的浏览器体验

作者
2025年，OpenAI 推出的 ChatGPT Atlas 浏览器 引发广泛关注。这款基于 Chromium 开源项目的 AI 原生浏览器，将强大的 AI 功能与传统浏览器深度融合 ，带来前所未有的智能上网体验。 核心功能解析 AI 原生交互设计 地址栏与 ChatGPT 对话框合二为一 ，用户既可以输入网址访问网页，也能直接进行 AI 搜索或提问。 支持调用 ChatGPT 的所有功能，如深度研究、画图、代码生成等，极大提升信息检索和处理效率。 智能搜索与总结 AI 搜索优先返回简洁明了的答案，用户无需在海量搜索结果中筛选。 点击 “地球” 图标可切换至传统搜索引擎结果，界面更简洁...

AI时代的专业选择指南——红榜、灰榜与黑榜深度剖析

作者
摘要 本报告旨在为身处人工智能（AI）时代浪潮中的中国准大学生及其家庭，提供一个基于《普通高等学校本科专业目录（2024年）》的战略性专业选择框架。通过整合麦肯锡、世界经济论坛、普华永道及高盛等顶尖机构的全球宏观趋势分析，本报告将本科专业划分为“红榜”、“灰榜”与“黑榜”三大类别，并依据其与未来技能需求的契合度及对自动化风险的抵御能力进行深度剖析。核心研究发现：红榜专业是AI技术的核心创造者与赋能者，具备根本性与持久性价值；灰榜专业正被AI深刻重塑而非取代，其成功关键在于从业者从重复性执行者向战略性、创造性与人本关怀者的角色转变；而黑榜专业因其核心任务的高度程序化而面临最严峻的自动化挑战。报告...

健身房的正态分布例子

作者
以下是chatgpt 4o的描述 重量堆栈正态分布 这张图片显示了一个重量堆栈（可能是一个健身器材）的图示，其中每个重量位置上都有明显的磨损痕迹。这些磨损痕迹在图中形成了一个钟形曲线，类似于正态分布（即常态分布）。 具体来说，这种磨损痕迹集中在中间的重量区间（大约在40到60之间），而两端的重量位置（10-20和90-115之间）的磨损痕迹较少。这反映了大多数人使用中等重量的频率最高，而使用极轻或极重的重量的人相对较少。 从统计学角度来看，这表明使用这个器材的人在选择重量时，符合正态分布规律：大多数人的选择集中在一个中间值附近，极端值（非常轻或非常重的重量）选择的频率较低。 凑整的极端值 在...

ChatGPT官方提供的17个GPT

作者
ChatGPT官方提供的17个GPT的详细介绍： DALL-E：让人工智能将你的想象力变成图像。 功能：将你的文字描述转化为图像。 作者：ChatGPT Data Analyst：上传你的文件，我可以帮助分析和可视化你的数据。 功能：数据分析和可视化。 作者：ChatGPT Hot Mods：让我们将你的图像修改得非常酷。上传一张图片，我们开始吧！ 功能：图像修改。 作者：ChatGPT Creative Writing Coach：我很乐意阅读你的作品，并提供反馈以提高你的写作技巧。 功能：创意写作指导。 作者：ChatGPT Coloring Book...

【日常案例】单词修正

作者
在给孩子把不掌握的词汇进行汇总，在输入的时候，有几个单词应该是拼写错误了。 自己也一下看不出来，也不想再去一一核对。就用chatgpt来修正，效果很好。

AI-Agent、GPT 和 Action

作者
全文约6000字，阅读此文大约需要⏰ 30分钟， 但你将有以下收获 ： 理清 **AI-Agent、GPT 和 **Action 之间的联系，打下坚实的认知基础； 亲身实践配置不同的 **GPT Actions**，直观感受其独特性； 探索 **Action 的实现机制，为后续提升指明方向。 ** 本文为直播回放的整理，视频版可以在B站搜索 “LongTalk宇龙 ” 找到 提到 Action，就必须先了解一下 Agent。在人工智能领域，Agent 一般被翻译为 “代理”，“智能代理”，“智能体”。在计算机领域的构思里：智能体 Agent 是一种特别的计算机程序，他通过...

什么是GPTs及创建步骤

作者
北京时间 11 月 7 日凌晨 02:00，OpenAI 举办了首次 DevDay 开发者日活动。Sam Altman 用了 45 分钟的时间发布了多款新产品： 新的 GPT-4 Turbo 模型，功能更强大、价格更低廉且支持 128K 上下文窗口。 新的 Assistants API，允许开发人员轻松构建具有目标且能够调用模型及工具的 AI 助手应用。 平台提供新的多模态功能，包括视觉、图像创建（DALL-E 3）及文本转语音（TTS）等。 具体可见我们整理的：OpenAI 首届开发者大会11月7日 ，强烈推荐阅读。 其中 GPTs 是非常重要的功能，任何人都无需编码就可以创建 Cha...

黄仁勋集齐Transformer论文七大作者，对话一小时

作者
文 / 腾讯科技 郭晓静 2017年，一篇具有里程碑意义的论文——《Attention is All You Need》横空出世，它首次引入了基于自注意力机制的Transformer模型，这一创新架构摆脱了传统的RNN和CNN的束缚，通过并行处理的注意力机制，有效克服了长距离依赖的难题，并显著提升了序列数据处理的速度。Transformer的编码器-解码器结构和多头注意力机制在人工智能领域掀起了一场风暴，大热的ChatGPT正是基于这一架构构建的。 想象一下，Transformer模型就像是你的大脑在和朋友交谈时，能够同时关注对方说的每个词，并理解这些词之间的联系。它赋予了计算机类似人类的语...

吴恩达教授分享：如何用AI构建复杂的工作流程获得良好结果

作者
吴恩达教授提出的四步法，用于构建复杂的AI工作流程和获得良好结果： 1. 编写初始Prompt：编写一个快速而简单的提示词，测试其初步效果。 2. 迭代改进Prompt：根据初步输出的不足之处，逐步改进和扩展提示词，使其更详细。 3. 加入示例或微调模型：如果改进后的提示词仍无法满足需求，可以考虑加入少量示例，或对AI模型进行轻微的微调。 4. 任务分解和代理工作流程：如果上述步骤仍不能产生满意的结果，将任务分解为多个子任务，并应用代理工作流程，让多个AI模型协同工作。 这四步法提供了一条清晰的路径，从初始测试到最终通过协同工作完成复杂任务，是开发AI应用和优化业务流程的有效方法。 g...

LLM 提示词大赛冠军 Co-STAR 模型

作者
CO-STAR模型 根据新加坡提示工程大赛的获胜框架CO-STAR,来构建完整和有效的提示词: C - Context (清楚的背景信息) O - Objective (明确的目标设定) S - Style (生成文字的风格) T - Tone (生成文字的语调) A - Audience (目标受众的描述) R - Response (回应的类型,如表格、段落数量等) 具体的构建方法是这样的 首先，我提供了一个我经营的背景。 接着，我设定目标是撰写一个社交媒体（比如小红书风格）帖子以吸引人们购买。 然后，我设定我需要的风格，基本上是模仿小红书文案的方式。 其次，...

普通人也能理解的 Transformer

作者
Tableau免费了
普通人也能理解的 Transformer 闪念基因 引言 如今爆火的大模型，GPT-3，BERT 等，通过大量的参数和数据，为我们提供了前所未有的自然语言处理能力，使得机器能够更好地理解和生成人类的语言。而注意力机制无疑是重要的基石之一，作为一种新的神经网络结构，使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系，从而大大提高了模型的性能。 本文将从通俗和学术两个角度，详细介绍大模型和注意力机制的基础知识。无论你是对人工智能感兴趣的初学者，还是寻求深入理解的开发者，都能在本文中找到你需要的内容。我们将从 RNN 开始，介绍其原理和局限性，然后介绍 LSTM 如何解决这些问题，接着我们将深入探讨注意力...

OpenAI反超Claude3，GPT4.5-Turbo正式版发布，AI王座再次易主

作者
Tableau免费了
OpenAI反超Claude3，GPT4.5-Turbo正式版发布，AI王座再次易主 夕小瑶AI精选 没想到，仅仅过了两个月，全球最强AI的宝座又易主了！ 几个月前，Claude3 Opus全面超越GPT-4，全球的网友纷纷抛弃GPT，投向Claude3的怀抱，并纷纷分享Claude3带来的惊艳体验。 如今，OpenAI再次用实力证明了，GPT依然是AI世界最强的玩家！在最新的AI基准测试中，OpenAI几天前刚刚发布的GPT-4-Turbo-2024-04-09版本，大幅超越了Claude3 Opus，重新夺回了全球第一的AI王座： 值得一提的是，这个版本不是一个普通的测试版本，而是作为一...

12个乒乓球，有一个次品，不知轻重，用一台无砝码天平称三次，找出次品，告知轻重?

作者
介绍一道前苏联的数学竞赛题。 常规思维，考虑分几组合适。 然后，进行第一次称重。 第一次称重可能会有三种不同的结果，我们根据不同的结果再进行后两次称重。 首先，考虑第一种平衡的结果，下一步我们从A组中取出三个正品球与C组中9、10、11号球称重。 考虑第二种左重的结果，下一步我们从C组中取出三个正品球替换A组中2、3、4号球，然后将2、3、4号球替换6、7、8号球。 同理，考虑第三种右重的结果，下一步我们从C组中取出三个正品球替换A组中2、3、4号球，然后将2、3、4号球替换6、7、8号球。 这样，我们就可以通过三次称重找出次品球了。 物理满分的同学可能会想到，将所有球从同一高度落...