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在深度学习中，注意力机制模仿了人类在处理信息时的选择性关注能力，允许模型在处理输入数据时动态地调整其注意力权重，从而突出重要信息并忽略不重要的信息。注意力机制通过计算查询向量（Query）、键向量（Key）之间的相似度来确定注意力权重，然后对值向量（Value）进行加权求和，得到最终的输出。

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。大模型的发展是当前人工智能时代科技进步的必然趋势，我们只有主动拥抱这种变化，紧跟数字化、智能化潮流，才能确保我们在激烈的竞争中立于不败之地。某猎头公司数据显示，3

近年来，全球科技巨头和初创企业竞相投入AI大模型研发，形成了技术路径多样、应用场景丰富的竞争格局。：GPT-4（多模态）、GPT-4 Turbo（上下文扩展至128k tokens）：支持文本、图像、语音交互，突破单一模态限制。：复杂数学问题解决率较GPT-3.5提升40%。：超300万开发者接入，催生超700款商业化应用。：通过ChatGPT Enterprise切入企业市场，与微软Azure深

大模型最大的泡沫就是企业中高层领导脑子里面的泡沫。记得当年刚出来后，有的三低人士就去考文言文，对对联，得出结论：大模型还不如百度靠谱。这些人由于自身认知低，无法提出有意义的问题，没有认识到ChatGPT带来的革命性意义，那就是“大模型是AI第一次可以表现得像个人”。

通过本篇博文的深入探讨，我们学习了如何设计更精准、更具创造性的Prompt来引导ChatGPT。这些进阶技巧将帮助我们与AI进行更有效的沟通，并生成更高质量的内容。Prompt Engineering是一个不断发展的领域，我们需要不断学习、实践和创新，以保持与时俱进。期待看到大家如何应用这些技巧，并创造出令人兴奋的成果。请继续关注我的系列博文，深入掌握Prompt Engineering的各个方面

本篇回答默认面向对大模型领域感兴趣的程序员。看一下围绕大模型的应用场景和人才需求：**：**基于提示词对大模型的使用，会问问题就行。**基于大模型的应用：**在大模型生态之上做业务层产品。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了，连调用API都可以不用了，动动嘴就可以实现应用生成。：给大模型配个“资料袋”**——**大模型外挂/知识图谱。**AI Agent：**给大模

自从 2022 年底 OpenAI 推出了 ChatGPT3.5 后，GPT 的活跃用户数快速突破一亿，打破了互联网应用发展的历史记录。ChatGPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人，它可以理解人类的自然语言，模拟人类的语言和思维方式，与人类进行自然的对话。GPT 技术的发展，给社会带来了巨大的影响，各行各业都在讨论GPT影响和带来的机会。微软公司创始人比尔·盖茨在其博客文章《人工智能时代已经开

这也是我为什么一直强调现在学习AI的重要性，因为你如果对它了解不深的话，AI的很多潜力很难挖掘出来，了解它的最好方式就是了解它的底层原理，GPT就是一个非常好的切入点，我非常建议每个人都能看看这份人工智能入门课程及学习资料，其中也涉及到GPT的底层原理和应用技巧，非常的实用。现在的ChatGPT，是一种叫多模态的大模型，它跟第一代不同的地方就在于它不仅可以接收和输出文字，也可以接收其他类型的输入，

在人工智能领域，AI Agent的性能表现至关重要，众多产品都在激烈竞争，而Deepseek在这场较量中脱颖而出，展现出了独特的优势。首先，Deepseek拥有强大的语言理解能力。它能够精准地解析复杂的文本内容，无论是专业领域的学术论文，还是日常交流中的模糊表达，都能准确把握其核心含义。这使得它在处理各种自然语言任务时游刃有余，为用户提供高效、准确的服务。在知识储备方面，Deepseek也毫不逊色