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GPT-5 要来了：抢先了解其创新突破Microsoft 的工程师计划于 2024 年 11 月在 Azure 上部署 Orion (GPT-5)。虽然这一版本不会向公众开放，但其上线被视为人工智能领域的一个重要里程碑，并将产生深远的影响。

【GPT提问技巧】如何高效提问GPT：掌握核心技巧，获取高质量回答的终极指南！人工智能（AI）已经成为我们获取知识和信息的重要工具。尤其是GPT（Generative Pre-trained Transformer）等语言模型，凭借其强大的自然语言处理能力，能够为我们提供丰富的回答。然而，如何向GPT提问以获得高质量的回答，成为了许多用户面临的挑战。本文将深入探讨高效提问的技巧，帮助你在使用GPT时事半功倍！💡

季风泯灭的季节

GPT-4 vs LLaMA3.1：核心技术架构与应用场景对比目录前言一、GPT-4 的核心技术架构1.1 Transformer 结构概述1.2 GPT-4 的主要组成部分

Getting AttributeError when using openAI python library题意：“使用 OpenAI Python 库时出现 AttributeError”I'm building a new AI chatbot utilizing the openai library and I have a gradio UI set up in one file (app.py) and a predict() function in another (trainedBot.py) Every time I send a request through the gradio UI I

GPT-4、Claude 3 Opus 和 Gemini 1.0 Ultra 挑战控制工程的新领域论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.03647近年来，GPT-4、Claude 3 Opus 和 Gemini 1.0 Ultra 等大规模语言模型（LLM）迅速发展，展示了它们解决复杂问题的能力。LLM 的这些发展在多个领域都有潜在的应用前景。

OpenAI API: How do I handle errors in Python?题意：在使用OpenAI API进行Python开发时，怎样处理错误？I tried using the below code, but the OpenAI API doesn't have the AuthenticationError method in the library. How can I effectively handle such error.

Why can‘t I access GPT-4 models via API, although GPT-3.5 models work?题意：为什么我无法通过API访问GPT-4模型，尽管GPT-3.5模型可以工作？I'm able to use the gpt-3.5-turbo-0301 model to access the ChatGPT API, but not any of the gpt-4 models. Here is the code I am using to test this (it excludes my openai API key). The code runs as written, but when I

探索AI的巅峰：详解GPT-3.5与GPT-4系列模型的区别人工智能领域不断涌现出令人惊叹的技术突破，其中OpenAI的ChatGPT系列模型尤为引人注目。随着GPT-4的发布，技术开发者们对比分析其与前一代GPT-3.5的差异显得尤为重要。本文将深入探讨GPT-3.5和GPT-4系列模型的主要区别，帮助大家更好地理解和应用这些先进的自然语言处理工具。

什么是GPT-4关于ChatGPT的讨论之声一直存在，ChatGPT也是进化很快，从ChatGPT出现到现在，短短时间就从初代ChatGPT经过了GPT-2.5，GPT-3到了目前最新版本ChatGPT-4，那么什么是GPT-4呢，我们来让GPT-4给出完美的解释那么GPT-4相比其他模型或者说其他GPT版本有什么提升呢？这里我们继续来让GPT-4给出答案看到这里是不是对GPT-4有了基本的了解，对于这个模型参数数量的理解，大家可能没有实际的概念，这里举个简单的例子。比如说，人类大脑皮层神经元的链接数约为1000万亿

程序员一点

GPT-4 Turbo 和 GPT-4 的区别人工智能（AI）领域的发展日新月异，OpenAI 的 GPT 系列模型一直是这一领域的佼佼者。GPT-4 和 GPT-4 Turbo 是目前市场上最先进的语言模型之一。本文将详细探讨 GPT-4 和 GPT-4 Turbo 之间的区别，以帮助用户更好地理解和选择适合自己的模型。

超梦梦梦梦

GPT-4你了解多少呢一、引言在人工智能（AI）领域，自然语言处理（NLP）技术一直备受关注。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，NLP领域也取得了显著进步。GPT-4，作为OpenAI公司最新发布的自然语言处理模型，自其问世以来就引起了广泛的讨论和关注。本文将从多个角度对GPT-4进行评价，旨在为读者提供一个全面、客观的认识。

GPT-4o和GPT-4有什么区别？我们还需要付费开通GPT-4？GPT-4o 是 OpenAI 最新推出的大模型，有它的独特之处。那么GPT-4o 与 GPT-4 之间的主要区别具体有哪些呢？今天我们就来聊聊这个问题。

AI语言战争再起：阿里巴巴发布通义千问Qwen2.5追平GPT-4 Turbo，中文能力傲视群雄在人工智能领域的激烈竞争中，阿里巴巴再次展现出其在自然语言处理方面的实力。最新发布的通义千问2.5版本，在多个关键能力上取得了显著提升，特别是在中文能力方面，继续保持了业界的领先地位。

哥不是小萝莉

GPTCache使用传统应用开发中，为了提升系统的查询性能，往往会在系统架构设计中加入缓存机制。在AI大模型领域，虽然功能非常强大，但是使用成本也是非常昂贵的，比如OpenAI的GPT-4按照token的个数来计算费用。那么，在这种情况下是否有一种方案来解决呢？既能降低使用LLM API的成本，也能同时提升调用LLM API的效率和性能。GPTCache的出现，专门解决了这类痛点，对于大语言模型的对话场景，没有必要每次都去调用LLM的API，完全可以通过缓存调用一次即可，大大节省使用成本。本篇博客，笔者将为大家介绍GPTCa

GPT-1, GPT-2, GPT-3, InstructGPT / ChatGPT and GPT-4 总结在 GPT-1 之前，NLP 通常是一种监督模型。对于每个任务，都有一些标记数据，然后根据这些标记数据开发监督模型。这种方法存在几个问题：首先，需要标记数据。但 NLP 不像 CV，它有一个标记良好的数据imagenet。其次，这些不同任务训练的模型并不是很通用。例如，翻译训练出来的模型很难直接用于分类。

春末的南方城市

Anthropic发布Claude 3, 在多任务上达到了新的SOTA，支持100万Token上下文，效果超过GPT-4！OpenAI的最强劲敌AnthropicAI终于发布了Claude 3，包含三个模型：Claude 3 Opus、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Haiku，它们在推理、数学、编程、多语言理解和视觉方面达到了新的SOTA，效果超过GPT-4。Opus 和 Sonnet 现在已经可以在 claude.ai 和 Claude API 中使用，后者现在已经在 159 个国家普遍可用。Haiku也将很快推出。

【EAI 019】Eureka: Human-Level Reward Design via Coding LLM论文标题：Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models 论文作者：Yecheng Jason Ma, William Liang, Guanzhi Wang, De-An Huang, Osbert Bastani, Dinesh Jayaraman, Yuke Zhu, Linxi Fan, Anima Anandkumar 作者单位：NVIDIA; UPenn; Caltech; UT Austin 论文原文：ht

GPT3.5\GPT4系列计算完整prompt token数的官方方法How to count tokens with tiktoken | OpenAI CookbookOpen-source examples and guides for building with the OpenAI API. Browse a collection of snippets, advanced techniques and walkthroughs. Share your own examples and guides.https://cookbook.openai.com/exam

OpenAI API 的最新动态：新一代的嵌入模型，更新 GPT-4 Turbo，更新 GPT-3.5 Turbo 以及降低 API 价格🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/OpenAI 正在推出新一代嵌入模型、新的 GPT-4 Turbo 和审查模型、新的 API 使用管理工具，而且很快就会降低 GPT-3.5 Turbo 的价格。

【EAI 004】LLM+P：借助LLM和PDDL赋予机器人最优规划能力论文标题：LLM+P: Empowering Large Language Models with Optimal Planning Proficiency 论文作者：Bo Liu, Yuqian Jiang, Xiaohan Zhang, Qiang Liu, Shiqi Zhang, Joydeep Biswas, Peter Stone 作者单位：Department of Computer Science, The University of Texas at Austin, Department