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此文章目的是将ChatGPT作为工具在Word中直接使用，以快速生成自己想要的内容。
整理 | 屠敏出品 | CSDN（ID：CSDNnews）过去一年间，能说会道的ChatGPT、最新的 GPT-4 大模型，其能力也已超乎很多人的想象，一场由 OpenAI 引领推动的 AIGC 浪潮席卷全球各大科技公司。但是从学术研究的角度来看，其表现力距离人类智能究竟还有多远？近日，一篇由加州大学圣迭戈分校的两位研究人员 Cameron Jones（认知科学专业博士生）和 Benjamin .
整理 | 梦依丹出品 | CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！百度曾出价 8500 万挖“AI教父”被拒，选择入职谷歌消息称字节跳动将推出 AI 平台，允许用户自创聊天机器人微信公众号强化营销内容管理，部分「软文」已出现弹窗提醒网易游戏为家长开通禁止充值功能格灵深瞳否认开发付费版寻亲 APPGPT-3.5 在图灵测试中败给上世纪六十年代研发的 AI古尔曼：苹果公司正将更多注意力转向
GitHub Copilot是由GitHub与OpenAI合作开发的一款基于人工智能技术的编码助手。它通过机器学习模型训练和大规模的代码库分析，学习了广泛的编码样式和最佳实践。GitHub Copilot可以与各种主流的代码编辑器集成，如Visual Studio Code，提供实时的代码建议和自动生成代码的功能。
【CSDN 编者按】在成本允许的条件下，从性能方面考虑自然优先选择 GPT-4 ；但考虑到游戏成本，适当“降级”到GPT-3.5 似乎也在情理之中。那么，作为一名游戏开发者而言，具体要如何抉择呢？原文链接：https://medium.com/chroma-golem/balancing-gpt-3-5-and-gpt-4-for-cost-versus-performance-in-game-.
最终运行与网速有关，我这边还是要等一会儿。实现上面的功能我主要看了b站up小卫是David的视频。代码也是他写的。原视频目前已删除，侵删。
商汤科技AI大模型该AI大模型由商汤科技投递并参与数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国数据智能产业AI大模型先锋企业》榜单/奖项”评选。大数据产业创新服务媒体——聚焦数据· 改变商业商汤科技（SenseTime）日日新SenseNova大模型，涵盖语言大模型和多模态全栈技术能力。商汤基于1.5万亿token和6000亿中文高质量数据，依托拥有30000+张GPU的商汤AI大装置Sen.
2、将milvus-standalone-docker-compose.yml放到milvus文件夹内，改名为docker-compose.yml。将milvus-standalone-docker-compose.yml下载到本地。5、再次执行docker compose up -d。访问：http://IP:8000，即可看到如下界面。4、执行docker compose down。加入到do
通过这个教程，你可以自动将大段文档转化为一问一答的问答对，无需人工干预。你可以对脚本文件再进行调试和改进，以适应你自己的项目。这个方法可以在处理大量文本时非常有用，特别是使用 GPT-3.5-16k 模型，它具有更大的输入长度限制，但是大文档仍然需要先做一些分段处理。
实战整合 LangChain、OpenAI、FAISS等技术链，构建基于pdf的知识问答库，同时配合自定义提示PromptTemplate，优化问答效果
本章节介绍使用LangChain和OpenAI技术，基于PDF文档构建问答知识库的项目创建，FastAPI作为web框架向外提供接口，所需依赖包等
源｜新智元Meta的LLaMA模型开源，让文本大模型迎来了Stable Diffustion时刻。今天，斯坦福发布了一个由LLaMA 7B微调的模型Alpaca，训练3小时，性能比肩GPT-3.5。一觉醒来，斯坦福大模型Alpaca（草泥马）火了。没错，Alpaca是由Meta的LLaMA 7B微调而来的全新模型，仅用了52k数据，性能约等于GPT-3.5。关键是训练成本奇低，不到600美元。具体
GPT-3.5是由OpenAI开发的一个自然语言处理模型，是GPT-3模型的改进版本。GPT-3.5相比于之前的版本有更大的规模和更高的性能。它拥有1750亿个参数，是迄今为止最大的自然语言处理模型之一。GPT-3.5在多个任务上具有出色的表现，包括问答、翻译、摘要生成、对话系统等。它能够理解和生成自然语言的文本，并且可以根据给定的上下文进行有意义的回复和生成复杂的语言结构。该模型采用了深度学习技
ChatGPT是开发的大语言模型之一，具备多领域知识，并且可以提供个性化、准确和有趣的答案，无论是在娱乐、教育还是工作中，都可以帮助我们解决问题、获取信息和提供建议。
标题有点长，但是基本也说明出了这篇文章的主旨，那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题既能实现自己的AI知识库机器人，又能节省ChatGPT调用的token成本费用。
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