chatgpt

ChatGPT降低论文AIGC重复率的提示词合集（高效降重方法）💡 问题：写完毕业论文后，查AIGC率过高，手动降重后仍然很高，该怎么办？📌 解决方案： 1️⃣ 先查AIGC率（找出AI生成的部分） 2️⃣ 用ChatGPT优化（使用降AIGC率提示词改写句子） 3️⃣ 再查重复率 4️⃣ 结合智能降重工具批量优化 5️⃣ 最终修改 + 人工润色，确保论文符合学校要求！

连接chatgpt的桌面语音助手要创建一个连接到 ChatGPT 的桌面语音助手，可以使用 Python 编写一个程序来实现语音识别、与 ChatGPT API 交互以及语音合成的功能。以下是一个完整的解决方案和技术实现步骤：

使用 ChatGPT 套结构仿写解决写作难题我是虚竹哥，目标是带十万人玩转ChatGPT。在写作的过程中，很多人都会遇到写作结构不清晰、逻辑混乱的问题，尤其是在需要高效完成任务型写作时。如何确保内容的条理性和完整性，避免遗漏重要的要点，成为了许多人面临的难题。使用明确的提示模板可以帮助我们解决这些问题，让写作过程更加流畅、高效。

【极速版 -- 大模型入门到进阶】快速了解大型语言模型讲清需求提供足够的信息，也可以上传档案提供范例: in-context learning (注意，是没有训练，没有改变参数的)

就决定是你啦！

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 4.5：新一代大模型架构与推理能力深度解析近年来，大语言模型（LLM）领域发展迅猛，DeepSeek、Grok 以及 OpenAI 最新发布的 ChatGPT 4.5 都是该领域的代表性产品。本文将从架构设计、推理能力、训练策略等方面，对三者进行技术对比，探讨其优势与潜在的应用场景。

LLM-01-第一章-预训练/神经网络的激活函数（一）概述神经网络的激活函数（一）综述激活函数（Activation Function）是人工神经网络中的一个关键组件，它的作用是为神经网络引入非线性因素。如果没有激活函数，神经网络无论有多少层，都只能表示输入和输出之间的线性关系，这大大限制了网络处理复杂问题的能力。激活函数通常在神经网络的每个神经元或节点上应用，它们帮助网络学习和表示复杂的函数。

ChatGPT vs DeepSeek vs Copilot vs Claude：谁将问鼎AI王座？李升伟整理2025年的人工智能领域创新涌动，ChatGPT、DeepSeek、Copilot和Claude四大模型各领风骚。这些AI系统各具特色，分别专注于编程、创意写作、技术推理和AI伦理等不同领域。本文将深入解析这些AI模型的功能特性及其优势领域。

会飞的战斗鸡

前端对接生成式AI接口（类ChatGPT）问题汇总后台逻辑为一个模块的一大段数据返回一个流，例如一些表格信息、图表信息等都是一个流返回所有数据起初后台设置的相应头为application/stream+json这是一种非标准的流式传输格式，导致控制台无法使用EventStream进行调试，不方便定位问题，后续修改为text/event-stream（被大多数现代浏览器原生支持）实现

最近比突出的DeepSeek与ChatGPT的详细比较分析随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）领域涌现出了许多强大的模型和工具。DeepSeek和ChatGPT作为其中的代表，各自在特定领域和应用场景中展现了卓越的性能。本文将从多个维度对DeepSeek和ChatGPT进行比较分析，包括模型架构、训练数据、性能表现、应用场景、用户体验等方面，并通过图表和数据来支持分析。

ChatGPT-Next-Web开源项目V2.16.0最新版本NextChat容器部署安装教程ChatGPT-Next-Web简称NextChat)是一个面向用户的GPT类应用程序,用户可以通过这个程序与GPT进行交互。一款基于Web技术开发的全平台ChatGPT应用，除了支持OpenAI ChatGPT外，也支持连接自部署的大语言模型。另外，客户端还自带有预设角色功能、完整支持Markdown等等，该项目支持Windows、Linux、Mac和Docker安装，支持中文，目前有高达44.3k个Star，超级火爆。本篇播播资源针对Docker安装部署与大家一起分享。

一休哥助手

生成式AI三巨头技术解析：ChatGPT、DeepSeek与Grok的核心差异与未来竞争格局2025年的生成式AI领域已形成三足鼎立之势：OpenAI的ChatGPT、中国初创公司DeepSeek与马斯克旗下xAI的Grok-3。三大模型分别代表了不同技术路线与市场定位的典型范式。本文将从技术架构、训练方法、应用场景、性能表现及发展潜力五个维度展开深度对比，揭示生成式AI技术发展的底层逻辑与未来趋势。

手撸一个 deepseek 聊天历史对话、多轮对话（ollama + deepseek + langchain + flask）为了让聊天更加智能化，体验更好，打算搞个聊天历史对话，让 deepseek 可以结合上下文回答。先看下 chat_history.db 的表结构

江江江江江江江江江

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。

玩转ChatGPT：Claude 3.7 Sonnet进行数据分析（ARIMA）一、写在前面上一期，我们测试了Claude 3.7 Sonnet在机器学习分类建模的能力。这一期，我们来测试一下它的数据回归的潜力。

Grok 上线角色扮演功能，教你课后作业手到擒来，Grok3使用次数限制？如何使用Grok3? Grok3国内支付手段如何订阅升级Premiumgrok3目前用起来很舒服，免费额度也高。你还可以使用开发者模式的prompt，就可以解开一些限制。目前Grok本次上线了DeeperSearch、和七种角色扮演，本次主要来试试七种角色扮演。开始吧

识别并脱敏上传到deepseek/chatgpt的文本文件中的护照信息本文将介绍一种简单高效的方法解决用户在上传文件到DeepSeek、ChatGPT，文心一言，AI等大语言模型平台过程中的护照号识别和脱敏问题。

勤奋的小笼包

【论文阅读】CARES：医学视觉语言模型可信度的综合基准CARES: A Comprehensive Benchmark of Trustworthiness in Medical Vision Language Models CARES：医学视觉语言模型可信度的综合基准 Accepted by NeurIPS 2024 github:地址

qwen2.5-vl多机多卡分布式部署记录一下工作中进行多机多卡部署qwen2.5-vl多模态大模型踩过的坑第一个天坑就是官方提供的镜像qwenllm/qwenvl:2.5-cu121有问题，在titan显卡会抛出cuda error:no kernel image is availabe for execution on the device. 这是cuda内核与GPU不兼容的问题，可是手动制作的其他cuda12镜像就能跑。在官网镜像基础上重装cuda11.8，倒是可以用了，但在gradio页面调用时会出现卡死情况，最终还是自己从头配置环

勤奋的小笼包

【论文阅读】FairCLIP - 医疗视觉语言学习中的公平性提升FairCLIP: Harnessing Fairness in Vision-Language Learning

勤奋的小笼包

【论文阅读】MMed-RAG：让多模态大模型告别“事实性幻觉”论文标题：MMED-RAG: VERSATILE MULTIMODAL RAG SYS-TEM FOR MEDICAL VISION LANGUAGE MODELS MED-RAG：用于医学视觉语言模型的多功能多模态 RAG 系统论文地址：地址 github：地址 Accepted by ICLR 2025