gpt-3

努力还债的学术吗喽

2020 GPT3 原文 Language Models are Few-Shot Learners 精选注解本文为个人阅读GPT3，部分内容注解，由于GPT3原文篇幅较长，且GPT3无有效开源信息这里就不再一一粘贴，仅对原文部分内容做注解，仅供参考详情参考原文链接原文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.14165

智能体协同作战：实现工具调用成功率提升47%的架构奥秘前言：“ISC.AI 2025互联网安全大会开幕式及未来峰会”于8月6日在北京举行。360集团创始人、ISC大会主席周鸿祎在演讲中表示，行业里还有很多的争论，到底是做单智能体还是多智能体。多智能体这个时代已经来了，因为单智能体的能力确实非常有限。今天我们就深入探讨多智能体系统的核心原理与工程实践。

金融大模型与AI在金融业务中的应用调研报告（2025年）本报告基于2025年最新行业实践与技术进展，系统梳理了金融大模型的技术演进路径与核心应用场景，结合华为、腾讯、中信建投等头部机构的典型案例，深入分析AI在金融业务中的落地成效与挑战，并提出未来趋势预测。

nightunderblackcat

[AI风堇]基于ChatGPT3.5+科大讯飞录音转文字API+GPT-SOVITS的模拟情感实时语音对话项目[AI风堇]最近利用工作日的晚间和周末时间，我完成了一个有趣的Python编程小项目。这个项目的灵感来源于上个月在B站看到的"科技怪咖"UP主分享的一个视频，视频中展示了一个名为"DataMagic"的自动化数据处理工具，能够智能分析Excel表格数据并生成可视化报告。

铸剑师欧冶子

AI领域的黄埔军校：OpenAI是新一代的PayPal Mafia，门生故吏遍天下自从OpenAI成立以来，它不仅为全球人工智能（AI）研究和应用做出了巨大贡献，还成为了AI领域的重要“黄埔军校”。大量OpenAI的前高管、工程师和研究人员离开后，继续在AI行业开疆拓土，创办了多个极具影响力的初创公司，而OpenAI自身也通过投资和并购不断扩展其在AI产业中的影响力。本文将介绍这些由OpenAI前高管和员工创立的公司，探讨它们如何在AI领域内创造价值，并深入分析OpenAI在AI领域的投资布局，以及其前员工如何成为行业的核心人物。

搜索引擎vs向量数据库：LangChain混合检索架构实战解析核心场景：解决大模型知识滞后问题，通过搜索引擎获取实时信息避坑指南：公共API存在频率限制，建议使用代理或自建网关服务

John_今天务必休息一天

大语言模型预训练数据——数据采样方法介绍以GPT3为例这是 GPT - 3 训练时的数据集配置，核心是非等比例采样——不按数据集原始大小分配训练占比，而是人工设定不同数据集在训练中被抽取的概率（Weight in training mix ），让小数据集也能被多次学习，大数据集适当降低重复度，平衡模型学习广度与深度。

【Prompt实战】国际翻译小组本文原创作者：姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家/音乐人/野生穿搭model，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）

解决RAGFlow部署中镜像源拉取的问题Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/ ": context deadline exceeded

BERT、GPT-3与超越：NLP模型演进全解析自然语言处理（NLP）领域近年来经历了前所未有的变革，从早期的统计方法到如今的深度学习大模型，技术的进步推动了机器理解、生成和交互能力的飞跃。其中，BERT和GPT-3作为两个里程碑式的模型，分别代表了不同的技术路线，并在各自的应用场景中展现出强大的能力。本文将深入解析BERT和GPT-3的核心思想、技术差异，并探讨NLP模型的未来发展趋势。　　1.BERT：双向编码器的革命　　2018年，谷歌推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Tra

昊昊该干饭了

拆解 Prompt 工程：五大场景驱动 DeepSeek 超越 ChatGPT同样的模型、不一样的答案，差距往往发生在一行 Prompt 里。本文围绕五大高频实战场景，给出可直接复制的 DeepSeek 提问框架，并穿插《DeepSeek 行业应用大全》中 64 个行业模板精华，帮助读者迅速跑赢 ChatGPT。🌟

大模型系列（五）--- GPT3: Language Models are Few-Shot Learners论文链接： Language Models are Few-Shot Learners点评： GPT3把参数规模扩大到1750亿，且在少样本场景下性能优异。对于所有任务，GPT-3均未进行任何梯度更新或微调，仅通过纯文本交互形式接收任务描述和少量示例。然而，我们也发现部分数据集上GPT-3的少样本学习能力仍有局限，以及一些因依赖大规模网络语料训练引发的潜在方法学问题。

古希腊掌管学习的神

[Agent]AI Agent入门02——ReAct 基本理论与实战ReAct（Reasoning and Acting）是一种通过协同推理（Reasoning）与行动（Acting）提升大语言模型（LLM）任务解决能力的技术。其核心思想是在解决复杂问题时交替生成推理和动作，形成闭环的决策流程。通过交叉推理和行动，ReAct 使智能体能够动态地在产生想法和特定于任务的行动之间交替，动态地处理复杂任务并提高决策的准确性和可靠性。

明明跟你说过

LangChain + 文档处理：构建智能文档问答系统 RAG 的实战指南🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖

用 Deepseek 写的uniapp油耗计算器下面是一个基于 Uniapp 的油耗计算器实现，包含 Vue 组件和页面代码。在 pages 目录下创建 fuel-calculator 页面：

面试篇 - GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）模型与GPT-2一样，但是应用了Sparse attention：Dense attention：每个token之间两两计算attention，复杂度为O(n2)。

飞火流星02027

BERT、T5、ViT 和 GPT-3 架构概述及代表性应用这些模型分别在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著进展，推动了深度学习技术的发展。这些模型在各自领域推动了技术边界，为实际应用提供了高效、灵活的解决方案。

大模型论文：Language Models are Few-Shot Learners(GPT3)文章地址：https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf

文心一言与 DeepSeek 的竞争分析：技术先发优势为何未能转化为市场主导地位？目录引言第一部分：技术路径的差异——算法创新与工程优化的博弈1.1 文心一言的技术积累与局限性1.1.1 早期技术优势

A Brief History: from GPT-1 to GPT-3This is my reading notes of 《Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT》.