如何向提问以获得高质量回答？由于是一个数据的训练模型，也因此我们在使用的过程中总会遇到回答不精准或不是我们想要的答案的问题，这其中大部分原因是因为提问技巧存在缺陷。提问技巧和建议一、将问题明确化：确保您的问题清晰、简明，并且没有歧义。使用简洁的语言表达您的问题，并避免使用模糊或含糊不清的词汇。二、提供上下文信息：如果问题涉及特定主题或背景，尽量提供相关的上下文信息。这可以帮助更好地理解您的问题，并

近期，聊天机器人模型引发行业高度关注，微软、谷歌等巨头企业都在加注对AI的投资，一些人工智能科学家也加入投资大潮中。加拿大风投基金 日前宣布筹集一项价值5.5亿美元的新基金，专门用于投资AI初创公司。值得关注的是，人工智能科学家李飞飞和“神经网络之父” 也都成为该基金的合伙人。联合创始人兼管理合伙人 公开表示：“人工智能将在未来十年吃掉所有软件（AI will eat all ）。我们一直在对企业

接入游戏，能写游戏脚本吗？什么是？是一种基于人工智能的语言模型，可以模仿人类的语言交流方式，从而实现自然语言处理和生成。它可以从大量的语料库中学习，识别并模拟人类的表达方式，从而生成类似于人类对话的文本。能接入游戏吗？是的，可以接入游戏中，从而实现游戏内的自然语言交流。例如，在角色扮演游戏中，玩家可以通过与NPC交流，这样可以增强游戏的互动性和真实感。能写游戏脚本吗？可以生成文本，但是它并不具备编

最新的版本已经来了，并且已经将下一级的人工智能图像带入生活。它与其他模型的不同之处在于，它坚定不移地专注于创造视觉效果，看起来就像冻结在时间中的实际时刻。一些观众甚至可能需要两眼一抹黑，才能意识到这些令人惊叹的图像不是通过相机镜头拍摄的，而是诞生于用户的想象力。当然，的其他版本也可以使用，每个版本都有独特的优势，并能满足各种需求，从人工智能生成的艺术到专业的照片。然而，需要一个精心设计的提示，以释

导读：介绍 (Open ai)，它是基于 GPT-3.5、4.0架构的大型语言模型，由 开发。一起先了解 的基本原理，部署环境要求，部署方式，集成 API，本地 部署 。1 一起先了解 的基本原理（）是基于 GPT（ Pre- ）-3.5架构的大型语言模型。GPT 是一种基于深度学习的模型，能够生成连贯、有逻辑的文本。它经过在大量的文本数据上进行预训练，学习了语言的统计模式和上下文信息，并能够根据

人工智能公司发布的AI聊天语言模型引发热议，不同于之前难以对话的“人工智障”前辈们，它在聊天时不仅智能得让人怀疑已经通过图灵测试，甚至还能撰写论文、邮件、文案、代码等等。有报道说，89%的美国大学生承认使用做家庭作业，53%的学生用它写论文，48%的学生使用完成测试。消息传到国内，不仅各大公司跟进，比如百度的生成式对话AI“文心一言”又火了一把，自媒体人也纷纷探讨自己的工作是不是要被AI取代了。有

如何向提问以获得高质量回答？由于是一个数据的训练模型，也因此我们在使用的过程中总会遇到回答不精准或不是我们想要的答案的问题，这其中大部分原因是因为提问技巧存在缺陷。提问技巧和建议一、将问题明确化：确保您的问题清晰、简明，并且没有歧义。使用简洁的语言表达您的问题，并避免使用模糊或含糊不清的词汇。二、提供上下文信息：如果问题涉及特定主题或背景，尽量提供相关的上下文信息。这可以帮助更好地理解您的问题，并

是一种基于人工智能技术的对话生成模型，它可以通过学习大量的语料库数据，生成符合语法和语义规则的自然语言文本。那么，能否利用进行室内设计呢？首先，我们需要了解什么是室内设计。室内设计是一门专业的艺术和科学，它通过对空间的规划和布置，创造出一个具有美感、实用性和舒适性的居住或工作环境。室内设计需要考虑很多因素，如空间布局、色彩搭配、家具摆放等。这些因素需要考虑到不同的需求和个性化的风格，因此室内设计需

前段时间，百度发布了大语言模型文心一言。作为AI行业的两个领头羊，文心一言和谁更厉害？本文作者将这个问题分别抛给了两个人工智能，答案却出乎意料地一致。一起来看看吧。百度于3月16日发布了大语言模型文心一言，虽然这款产品目前还处于测试阶段，但不少人也对文心一言和 的差距感到好奇。如果能让文心一言和 打一架，谁输谁赢差距一目了然。我们让 的 和百度的文心一言，各自对对方进行评价。给出了这样的回答：显然

和类似的语言模型可以在多个领域扮演重要的角色，但它们并不一定会取代人的工作，而是与人类合作以提供更高效的工作流程和更好的用户体验。下面是一些 可能发挥作用的领域：（1）客户服务和支持： 可以用于提供基本的客户支持，回答常见问题，解释政策和程序等。这样，人类代表可以更专注于复杂的问题和情境，提供更深入的支持。（2）信息查询和搜索： 可以作为智能搜索引擎的一部分，帮助用户找到所需的信息，回答特定问题，

最近 很火，人们为它的出现而狂欢，惊恐，并且急于寻找各种应用的机会。想必在工业领域也能够大展宏图。不过这种基于自然语言模型的AI 最大的问题是输出的信息的不确定性。它太像人了，以至于它讲的话不一定正确，机器也不一定能够正确的理解。无论如何， 在工业领域会有许多应用场景，在这里我们畅想一下。直接的应用的应用能够直接应用于工业领域包括了辅助文档编写，教育培训，在线帮助等等。目前并不看好编写工业控制程序

背后的大规模预训练模型 GPT-3.5 能力强大，领先国内大模型一个代差。国内大模型百花齐放，如果要追赶并生产出类 产品，首先要有能跟国际比肩的高性能基座模型，例如类 GPT-3 模型。数据、算法、算力是实现人工智能的三要素，并且缺一不可，大模型为代表的AI新时代，算力便是核心竞争力。一个应用的算力消耗已经让人瞠目。其大模型GPT经历了三次迭代，GPT、GPT-2和GPT-3(当前开放的版本为GP

近期，由全球AI领军企业推出的语言模型火爆全球，更让AI再一次颠覆了人们的想象，也被业界认为是人工智能发展的分水岭。上线5天注册人数就突破了100万，而在两个月后它的月活用户突破1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。从目前看，带来的影响将是巨大而深远的，它远远不只是一个现象级的产品，其背后的GPT3.5更是一种颠覆性的技术，在各行各业都有落地应用的巨大前景。而医学被认为是人工智能应用中最

对于开发人员而言，熟悉 能够带来很多好处。这个自然语言处理模型具备广泛的应用，用于处理多样的文本任务，包括生成代码注释、自动代码补全、错误检测与修正、问题解答等等。通过使用，开发者能够更迅速地生成代码，更准确地理解并回应问题，从而提高工作效率。然而，关于 是否会取代开发人员的问题，实际上这种可能性较低。因为 只是一项工具，无法替代开发人员所拥有的创造力和思考能力。虽然 能够提供某些辅助，但最终的决

是一种基于文本的大型语言人工智能模型，具备极高的语言处理能力，可广泛应用于各种领域和场景，如文本生成、智能客服系统、教育等，并且未来将在物联网领域得到广泛应用。当你使用时，你会发现它是一种基于自然语言处理的深度学习算法技术，能够自动生成与人类语言类似的文本。该模型通过大规模训练数据（如书籍、文章和网站）不断进化和优化，以便更好地理解自然语言的结构和模式。当提供提示或指令时，该模型将以连贯和自然的方