传统的文本检索一般是建立倒排索引，对搜索词的召回结果进行打分排序返回最终结果，但是在海量的数据面前，召回结果页面临着一些挑战。于是就有了基于语义的搜索，即将文本向量化，默认向量包含了文本的语义信息，匹配最近的向量返回结果。

近来，人工智能异常火热，ChatGPT的出现极大的推动了自然语言处理的发展，在推出仅两个月后，月活跃用户已达1亿，成为历史上增长最快的消费应用。OpenAI一直在研究生成式模型，在2018年6月发布了GPT，在2020年5月发布了GPT3，GPT3的模型参数也达到了1750 亿。但是为什么到现在ChatGPT才突然间火起来呢？众所周知，模型只有达到一定的参数量才会出现涌现能力，但是两年强模型参数已

学习成就页包括贡献墙、个人能力、能力、最新动态和认可，今天的主角就是个人能力图，也叫个人能力雷达图。技能树答题、发布讨论帖、直播、gitcode提交代码、参加竞赛，有参加以上项目的，按照次数进行统计得分。