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 首先基础知识还是要介绍得~一、模型知识：GPT-4o：最新的版本模型，支持视觉等多模态，OpenAI文档中已经更新了GPT-4o的介绍：128k上下文，训练截止2023年10月（作为对比，GPT-4-Turbo截止2023年12月）。GPT-4Turbo：支持视觉等多模态，128k上下文，训练截止2023年12月。GPT-3

  一、GPT中文镜像网站① yixiaai.com 支持GPT4、4o以及o1，支持MJ绘画② chat.lify.vip 支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ AIChat 支持GPT3.5/4，4o以及MJ绘画二、模型知识o1/o1-mini：最新的版本模型， o1不是GPT的下一代模型！o1和 GPT-4o在不同

Pro-Chat:一款面向未来的开源智能聊天组件徐小夕​循环智能前端工程师​关注他 12人赞同了该文章往期精彩: 基于数据源驱动的跨组件通信最佳实践(低码篇)hi,大家好,我是徐小夕,最近在 github 上看到一款非常有意思的开源项目,定位是开箱

 AI如今很强大，聊聊天、写论文、搞翻译、写代码、写文案、审合同等等，ChatGPT真是无所不能~作为一款出色的大语言模型，ChatGPT实现了人类般的对话交流，最主要是能根据上下文进行互动。接下来，我将介绍ChatGPT在国内使用的方法，希望对你有帮助~​无所不能的ChatGPT~一、

PromptEngineering，即提示工程，是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要概念，它指的是通过设计精心构造的提示（prompt）或输入，来引导大型语言模型生成特定类型的输出。这个技术背后的原理是利用模型对输入的敏感性，通过提供特定格式或内容的提示，引导模型生成符合预期的输出。一、定义与原理

SDXLTurbo模型使用了一种全新的对抗扩散蒸馏技术，能够在保持图片质量的同时，大大降低采样步数，甚至可以一步出图。安装部署模型下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo/tree/main完成下载后，放置位置：SD安装目录\models\Stable-diffusion这份完整版的AI

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uAI助手支持GPT3.5Turbo、GPT3.5Turbo16K、GPT4-8k和GPT4Turbo-128k什么是uAI助理？uAIAssistant是Unity游戏引擎的强大扩展，它使用GPTAI帮助游戏开发人员轻松创建专业代码和引人入胜的游戏内容。你需要一个OpenAI密钥才能使用uAI助手！阅读我们的文档以获取更多说明。

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libjpeg是一个广泛使用的开源库，用于处理JPEG（JointPhotographicExpertsGroup）图像格式的编码、解码、压缩和解压缩功能，是许多图像处理软件和库的基础。libjpeg本身的构建没什么特别的，不过值得说道的是libjpeg存在一个高性能分支叫做libjpeg-turbo，通过汇编代码使用SIMD（SingleIns

 GPT学术优化(GPTAcademic)是一个综合的AIGPT工具包，可以完成各种gpt辅助的工作，比如代码解读、翻译、读论文等功能。官网：GitHub-binary-husky/gpt_academic:为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函

本文地址：https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/18352898关于llama稀疏性的观察llama原始模型的FFN计算过程为：\[f(x)=\text{silu}(xW_{Gate})\odotxW_{UP}\timesW_{Down}\]classFeedForward(nn.Module):defforward(self,x):returnself.w2(F.silu(sel

最近在使用chatgpt帮助学习英语，主要是进行语法分析和难点解释。为了找到最适合的模型，我比较了多个模型的回答。语法分析问题这是我在实际中理解有困难的句子，尽管比较简短，但从内容上理解，它涉及了倒装。各个模型回答gpt-3.-5-turbo-1106是经过微调的3.5-turbogpt-4o-m

GPT-4oMiniVSGPT-3.5Turbo

OpenAI发布了新的LLM大模型：gpt-4omini。gpt-3.5现在已经取消掉了，用gpt-4omini代替且gpt-4omini是免费的。根据OpenAI官方介绍，GPT-4omini在学术测试中表现优异，超越了GPT-3.5Turbo等小型模型。它在文本智能、多模态推理和语言支持方面水平与GPT-4o相当。在函数调用方面表现

大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以GPT-4为例，在高难度小学应用题测试集GSM8K[1]中表现优异，准确率高达90%以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过80%

题意：Auto-GPT命令evaluate_code返回：错误：模型 gpt-4 不存在。问题背景：I'mworkingwith auto-gpt andIgotthiserror:Commandevaluate_codereturned:Error:Themodel:`gpt-4`doesnotexistandit'slikeitcan'tgofurthermore.whatshouldIdo?

笔者在网上找到了很多关于图像压缩库的使用，其中包括libjpeg和libjpeg-turbo，后者据说是在前者的基础上改进了算法，速度提升很大。然而，真正去搜索libjpeg-turbo时，还是会有很多内容是libjpeg的，导致最初误以为是turbo版，结果耗时较大。最终，折腾了几天，重新改用了turbo的接口，安装了新

zustandAutoGeneratingSelectorshttps://docs.pmnd.rs/zustand/guides/auto-generating-selectorsts-pattern替换匹配组件代swrTypeScript在monorepo项目中实现即时更新https://colinhacks.com/essays/live-types-typescript-monorepomonorepodocker项目名：my-project

第三篇博客感言“不要成为一个只会用Matlab仿真SNR-BER的猴子。”前段时间比较焦虑就业，到处搜索通信的就业情况。很多人说通信日薄西山，不无道理，与前十几二十年相比，现在的确是哑火了，5G、6G带来的变革远不如3G、4G那么震撼，并且电子信息专业学生越来越多，就业岗位和待遇却不见