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大模型应用开发简易入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT.pdf

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简介：
本书为初学者提供了一条清晰路径，介绍如何利用GPT-4和ChatGPT构建高效实用的大模型应用程序，适合编程基础较弱但对AI应用开发感兴趣的读者。 大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT.pdf 讲解了如何使用 GPT-4 和 ChatGPT 进行大模型应用的简易开发，适合初学者快速上手。文档内容涵盖了基础概念、操作步骤和实践案例等关键部分。

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  • 大模型应用开发简易入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT.pdf
    优质
    本书为初学者提供了一条清晰路径，介绍如何利用GPT-4和ChatGPT构建高效实用的大模型应用程序，适合编程基础较弱但对AI应用开发感兴趣的读者。 大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT.pdf 讲解了如何使用 GPT-4 和 ChatGPT 进行大模型应用的简易开发，适合初学者快速上手。文档内容涵盖了基础概念、操作步骤和实践案例等关键部分。
     
  • 利用GPT-4和ChatGPT进行应用开发
    优质
    本项目探索运用GPT-4与ChatGPT技术构建创新应用的可能性，旨在提升用户体验、自动化服务及智能化交互水平。 2023年6月出版的新书适合中高级技术人员参考学习使用。主要内容包括： 第一章：GPT-4 和 ChatGPT 基础知识 第二章：深入探讨 GPT-4 和 ChatGPT API 第三章：解锁 GPT-4 和 ChatGPT 全部潜力的高级技术………………
     
  • 基于GPT-4的IDE开发工具Cursor
    优质
    Cursor是一款革命性的集成开发环境(IDE)工具，它采用了先进的GPT-4技术，为开发者提供智能代码补全、自动重构和实时错误检测等强大功能。 cursor.so 是一款集成了 GPT-4 的免费集成开发环境（IDE）工具，非常适合程序员使用。它可以帮助用户快速编写、编辑和优化代码，并支持主流编程语言。通过用户的输入描述，cursor.so 可以自动生成满足需求的代码片段。 此外，该工具还能帮助用户优化和重构现有代码，并为不熟悉的代码添加注释以便更好地理解其功能，从而提高开发效率。作为一款革命性的编码 IDE 工具，目前 cursor.so 提供了 Windows、Linux 和 macOS 三个版本的发行版。最新版本是 0.1.3 版本，虽然尚处于早期阶段，但凭借 GPT-4 的强大功能支持，它已经超越了许多传统 IDE 开发工具的限制。
     
  • 基于大语言模型的智能问答应用(GPT)
    优质
    基于大语言模型的智能问答应用(GPT)利用先进的人工智能技术，能够理解和回答用户提出的各种复杂问题，提供高效、精准的信息服务。 智能问答应用程序（如大语言模型GPT）能够根据用户提出的问题生成相应的回答。这类应用利用先进的自然语言处理技术来理解和生成人类可读的文本，为用户提供便捷的信息获取途径。
     
  • GPT和GMF：Matlab中GMP与GPT模型矢量化的代码-_matlab开发
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境中实现广义矩阵多项式（GMP）及广义多项式变换（GPT）模型的高效矢量化编码方法，旨在提升计算效率和性能。代码开源供学术界与工程领域研究者参考使用。 GMP 和 GPT 模型的 Matlab 代码可以进行矢量化处理。原始 Fortran 和 Matlab 代码可以在 IERS 2010 公约和维也纳制图函数开放存取数据中找到。 测试示例（Matlab 代码）： ```matlab n = 86400; %% 转基因食品dmjd = 55055*ones(n,1); dlat = 0.6708665767*ones(n,1); dlon = -1.393397187*ones(n,1); dhgt = 844.715*ones(n,1); zd = 1.278564131*ones(n,1); [gmfh,gmfw] = gmf; ```
     
  • Android Studio应用开发入门
    优质
    《Android Studio应用开发入门》是一本为初学者量身打造的手册，详细介绍了使用Android Studio进行应用程序开发的基础知识和实践技巧。适合零基础读者快速上手安卓开发。 Android APP开发入门：使用Android Studio环境及开发指南。本教程适合初学者学习，请勿用作商业用途。如果觉得有用，欢迎给予好评，谢谢。
     
  • 国内AI大模型爆发，GPT-4能否维持领先地位？
    优质
    本文探讨了中国人工智能大模型领域的迅速发展，并提出了一个问题：面对激烈的竞争，GPT-4是否能够继续保持其在全球范围内的领先优势。 随着人工智能技术的快速发展，国内AI大模型的数量呈现爆发式增长态势，这引发了人们对于GPT-4能否保持其领先优势的质疑。作为OpenAI公司计划在未来推出的下一代大规模预训练模型，GPT-4的实际效果如何以及是否能满足人们的期望成为了当前热议的话题。 一、国内AI大模型井喷的原因 随着人工智能技术的进步，人们对大规模预训练模型的需求日益增加。众多中国企业和研究机构相继推出了自己的大型语言模型，如阿里巴巴的PAI、腾讯的XLNet和百度的ERNIE等，并且这些模型的能力与规模也在不断提升。这主要是由于以下几个原因： 1. 数据量的增长：互联网及移动互联网的发展导致数据产生量激增，为构建大规模预训练模型提供了充足的数据支持。 2. 计算能力增强：当前GPU、TPU等高性能计算设备在人工智能领域的广泛应用提升了建模所需的强大运算资源保障。 3. 人才聚集效应：中国AI领域汇集了大量专业人员（包括科研工作者、工程师及研究生），为大型语言模型的研发提供了强有力的人才支撑。