GPT-4的实用应用汇总：如何有效利用生成型AI助理？-ITADN社区

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本文将介绍GPT-4在实际生活中的多种应用场景，并指导读者如何有效地使用这一强大的生成型AI助手来提升工作效率和生活质量。 GPT-4 相较于之前的 GPT-3 的主要优点包括： 1. 支持超长文本输入，能够处理更复杂的文档。 2. 拥有超过 1 万亿的模型参数，可以应对更加复杂多样的任务需求。 3. 能够支持多种语言，如中文、英文等。这些改进使得 GPT-4 在实际应用中更为强大和灵活。例如，在邮件写作方面，GPT-4 可以帮助用户撰写更礼貌且专业的客套语句，并提供高效的摘要服务来简化长篇邮件内容的理解过程；在会议设计上，它能够辅助创建详细而有效的活动流程计划。这些功能让 GPT-4 成为一个非常有价值的工具，在多种场景下都能发挥重要作用。

传媒-海外ChatGPT-GPT-4的应用赋能如何实现

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本文章探讨了在海外市场中，如何利用ChatGPT及GPT-4技术为传媒行业带来革新与增长，聚焦于应用层面的实际赋能策略。自2022年末以来，海外大模型快速迭代更新，并且ChatGPT/GPT-4向开发者开放了API接口并下调了价格，这推动了应用层面的持续落地及跨模态拓展（从单一的文字模式扩展到图文模式）。在技术的支持下，相关应用性能得到了显著提升，从而有助于增加用户活跃度。我们认为，在AI时代背景下，应用场景将拥有巨大的发展潜力，尤其是在搜索、电商、社交、游戏、营销、教育、办公和文学创作等领域。涉及的相关公司包括昆仑万维、汤姆猫、三七互娱等多家企业。例如，在搜索引擎领域，微软的new Bing在2023年2月7日发布后取得了显著进展：截至3月末，得益于GPT-4的支持，Bing的日活跃用户已突破1亿；同时根据第三方数据平台显示，自年初以来，Bing App在美国iOS效率应用免费榜排名从最初的100至140名上升到了前20名内。

传媒-海外ChatGPT-GPT-4的应用赋能如何实现

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本文探讨了GPT-4技术在海外传媒行业的应用潜力，分析其如何通过提升内容创作、个性化推荐及智能化服务等方面的能力，推动行业创新与变革。自2022年末以来，海外大模型迅速迭代升级，ChatGPT/GPT-4向开发者开放了API接口，并且价格有所下调，促进了应用层面的持续落地和发展。这些技术不仅限于文字模态，在图文跨模态上也取得了突破性进展。得益于先进技术的支持，相关应用程序性能得到了显著提升，从而有效增加了用户的活跃度。我们认为在AI时代背景下，应用层将拥有巨大的发展潜力。具体到各个领域而言，搜索、电商、社交、游戏、营销、教育、办公以及文学创作等领域都存在较大的发展空间。涉及的相关公司包括昆仑万维、汤姆猫、三七互娱等多家企业。例如，在搜索方面，通过分析和总结信息后直接展示结果的方式大大提升了用户体验；在电商领域，则实现了更为个性化的推荐服务。以微软的new Bing为例，自2023年2月7日推出以来，在GPT-4技术的支持下，截至到同年3月8日，Bing搜索引擎的日活跃用户已经突破了1亿大关。此外，根据七麦数据统计显示，Bing App在美国iOS效率应用免费榜排名也从年初的第100-140名提升到了月末时的第15-20位之间。

如何有效利用AppScan扫描大型网站(1).docx

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本文档详细介绍了如何使用AppScan工具高效地对大规模网站进行安全测试的方法和技巧，帮助确保网站的安全性。如何有效地使用AppScan扫描大型网站（1）.docx 要有效利用AppScan来扫描大型网站，请遵循以下步骤： 1. **准备工作**：在开始之前确保已经安装了最新版本的AppScan，并且熟悉其基本操作。 2. **配置代理设置**：为了使AppScan能够正确抓取和分析目标网站的数据，需要将浏览器的代理服务器地址指向到AppScan。这可以通过修改浏览器中的网络设置来完成。 3. **创建扫描策略**：根据被测对象的具体情况（如安全性级别、功能范围等）定制合适的扫描规则与参数配置文件，确保能够全面覆盖所有的测试需求同时避免不必要的误报和漏检现象发生。 4. **执行自动化的全站爬虫任务**：利用AppScan内置的网页抓取工具对整个网站进行深度遍历，并记录下所有链接、表单元素以及资源文件等信息以供后续分析使用。注意调整适当的超时时间与重试次数设置，以便适应复杂的网络环境。 5. **手动验证高风险漏洞**：对于由扫描器自动发现的潜在安全威胁（尤其是那些被标记为“中”或“高”的级别），建议通过人工方式加以复核确认其真实性和影响范围。这可能涉及到直接访问网页、使用Postman之类的工具发送请求等手段。 6. **分析报告结果并采取行动**：完成扫描后，AppScan将自动生成一份详细的漏洞清单与风险评估文档。仔细审查这些数据，并根据组织的安全政策来确定优先级和修复措施。同时也要注意及时更新软件版本及补丁程序以防止新的威胁出现。 7. **持续监控和改进流程**：安全是一个动态的过程，因此应该定期重复上述步骤并对AppScan的功能进行优化调整，从而更好地适应不断变化的网络环境和技术趋势。通过遵循以上指南可以最大限度地提高使用AppScan扫描大型网站时的安全性和效率。

利用GPT-4和ChatGPT进行应用开发

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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………………

GPT-4与ChatGPT相关应用整理

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本文档汇集并分析了GPT-4及其相关技术在各类应用场景中的发展状况和实际案例，同时对比探讨了ChatGPT等类似产品的特性及影响。 GPT4及ChatGPT相关应用梳理-中信建投

生成式人工智能测试方法(AI)及应用案例汇总：助力大模型推理与性能验证

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本文章全面探讨了生成式AI测试方法及其在大模型中的应用，通过具体案例详细说明如何有效评估和优化AI系统的推理能力与整体性能。本PPT资源详细介绍了生成式人工智能（AIGC）测试的各类方法与实际应用场景，涵盖大模型推理、场景测试、合规性检查、安全测试及性能测试等全面内容。通过丰富的实例分析和技术架构图示，帮助读者理解和实施生成式AI的测试策略。该资源适用于人工智能测试工程师、研发团队、项目管理者以及对生成式人工智能测试感兴趣的技术人员和研究者。使用场景包括但不限于：前期规划阶段制定技术路线；进行技术交流与分享新知；开展内部培训提升团队能力；优化及完善测试策略。其目标在于提高大模型应用的准确性、安全性和稳定性。此外，此资源还包含对最新AI大模型（如GPT-4o）的应用分析，帮助团队在实际操作中避开常见的技术陷阱，并优化现有的测试流程。

如何使用VC++生成日志

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本教程详细介绍了利用Visual C++编写和操作应用程序日志的方法与技巧，帮助开发者记录程序运行信息及调试问题。利用VC++生成日志的方法简单易用。只需要包含logfile.h头文件，并调用其中的函数即可使用该功能。此方法兼容VC6、VC7（VS2008）等多个版本，适用于不同环境下的开发需求。此外，它可以输出文件名及行号信息，便于调试和追踪问题来源；同时支持多线程应用，在复杂的应用场景中也能保持高效稳定的工作状态。

利用RoBERTa模型进行AI生成文本的检测

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本研究探讨了运用RoBERTa模型对人工智能生成文本进行检测的方法与效果，旨在提升机器生成内容的真实性评估能力。本代码使用RoBERTa模型来有效检测AI生成的文本。 RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）是BERT的一个优化版本，在大量数据预训练的基础上，它在各种自然语言处理任务上取得了显著性能提升。主要步骤包括：数据预处理、初始化模型和优化器、训练过程、验证与早停机制以及评估函数的设置。随着人工智能技术的发展，生成文本的AI模型应用越来越广泛，这不仅涵盖了自动化内容创作和聊天机器人对话生成等正面用途，也带来了虚假新闻及不当内容散布等问题。因此开发一种能够准确检测AI生成文本的技术变得尤为重要。本段落介绍如何基于RoBERTa模型实现这一目标。 RoBERTa是改进版的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型。2018年谷歌研究人员提出该模型，采用Transformer架构并以无监督方式在大规模语料库中学习双向上下文关系，在多项自然语言处理任务上取得了突破性成果。而RoBERTa则通过增加数据量、提高训练批次大小和去除next-sentence预测等改进进一步优化了预训练方法，显著提升了性能。实现AI生成文本检测时首先进行数据预处理，包括准备用于训练及验证的数据集，并对原始文本清洗分割以形成合适的样本，即人工撰写与AI生成的正反例。此步骤确保模型输入高质量数据从而保证良好训练效果。初始化阶段设置好网络参数并选择优化器如Adam或SGD来调整参数，在期望最小化损失函数的前提下开始训练过程。该过程中包括前向传播、计算损失值及权重更新等，通过大量标注的训练样本迭代学习区分人工与AI文本的能力。验证和早停机制防止过拟合现象发生：每个epoch后均对验证集进行评估并根据准确率或F1分数监控模型性能；当发现不再提升或者达到预定轮数时终止训练以保持泛化能力。最后，通过测试集（包含未见过的样本）来评估完成训练后的模型表现，可以得出其检测AI生成文本的能力。项目文件结构包括README.md提供基本说明和使用指南、train.py含模型训练代码、ai_check.py可能有用于AI文本检测函数及逻辑定义等。text_dataset.py负责加载数据集；requirements.txt列出所需依赖库及其版本信息；dataset目录存放数据集，models存放预训练好的模型。通过上述步骤与方法可构建基于RoBERTa的AI生成文本检测系统，在当今网络信息泛滥背景下更有效地识别和管理此类内容。

如何利用PLM实现IPD.pdf

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本PDF文档深入解析了产品生命周期管理（PLM）在集成产品开发（IPD）框架中的应用，探讨其对企业研发效能提升的重要作用。如何通过PLM来实现IPD？

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GPT-4的实用应用汇总：如何有效利用生成型AI助理？

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