gpt

8. 自然语言处理NLP -GPTGPT = Generative Pre-trained Transformer 中文名：生成式预训练变换器

周周爱喝粥呀

LLM 中的自回归模型与非自回归模型：GPT 和 BERT 的区别自回归模型（Autoregressive Model）是一种“基于已经生成的内容，逐步预测下一个 token”的模型。

DeepSeek V3.2 迈向 GPT-5 级别性能的路径：稀疏注意力、大规模强化学习与上下文重用每位机器学习工程师都应该了解的 DeepSeek-V3.2 三大方向设定贡献，直观易懂地解释。DeepSeek-V3.2 的发布表明，通过架构改进和有意扩展强化学习来降低长上下文计算成本，可以实现 GPT-5 级别的推理和代理性能。而这一切都可以通过更小、更老、更便宜、更快速的主干网实现。

GPT-5.2 vs DeepSeek-V3.2 全维度对比：一步API适配下的研发选型指南随着AI赋能研发的常态化，高质量大模型已成为技术团队提效的核心抓手。OpenAI推出的闭源旗舰GPT-5.2，凭借极致性能与逻辑深度占据高端市场；而深度求索的开源模型DeepSeek-V3.2，则以高性价比与定制化优势备受中小团队青睐。

GPT-5.2与DeepSeek-V3.2选型指南：一步API通用下的全维度技术对比在研发效率升级的浪潮中，AI大模型已成为技术团队的核心辅助工具。OpenAI闭源旗舰GPT-5.2与深度求索开源力作DeepSeek-V3.2，凭借各自优势跻身热门选型清单。关键亮点在于，二者均支持通过一步API中转平台无缝接入，直接复用OpenAI SDK，无需额外适配开发，极大降低了跨模型集成成本。

维度攻城狮

科研提速！Zotero Awesome GPT 搭配本地 Ollama 模型使用指南zotero作为科研神器就不用多说了，现在ai发展这么好，不结合一下实在难以说得过去😎。最近给它配置AI插件Awesome GPT，zotero的使用更加顺手了，比如使用AI总结文献、提取创新点、AI翻译等等，想让AI帮我干啥都行。但是呢，使用API费钱，为了省那三瓜两枣😏，同时保护数据的隐私性，这里介绍zotero调用本地模型的方法。

同一prompt下 doubao qwen gpt kimi的模型训练时长预测不同表现2 - As specified in HDMI 2.1a: up to 4K 240Hz or 8K 60Hz with DSC, Gaming VRR, HDR

【万字硬核】解密GPT-5.2-Pro与Sora2底层架构：从Transformer到世界模型，手撸一个高并发AI中台（附Python源码+压测报告）摘要：大模型技术的迭代周期已经从按年计算缩短到了按周计算当大部分人还在研究Prompt工程时 GPT-5.2-Pro已经悄然重构了推理逻辑 Sora2与Veo3正在重新定义物理世界的渲染方式对于开发者而言这不仅仅是工具的升级更是一场关于生产力底座的革命本文将避开浅层的应用介绍深入剖析新一代模型的架构演进探讨MoE架构下的稀疏注意力机制以及DiT模型在视频生成中的时空一致性问题同时针对企业级开发中遇到的高并发与稳定性难题我们将从零开始构建一套高可用的API聚合分发系统文末包含核

程序员佳佳

【万字硬核】从GPT-5.2到Sora2：深度解构多模态大模型的“物理直觉”与Python全栈落地指南（内含Banana2实测）摘要：当我们在谈论大模型时我们在谈论什么是参数量的暴力美学还是Transformer架构的无限延展 2025年的AI界已经不再满足于文本的生成 GPT-5.2-Pro开始具备了逻辑推理的“慢思考”能力 Sora2与Veo3正在试图模拟物理世界的运行规律而Banana2则在图像生成的语义理解上达到了新的巅峰对于开发者而言这不仅仅是工具的更新更是一场关于“认知重构”的技术革命本文将避开枯燥的新闻通稿从底层架构出发深度解析新一代模型的“物理直觉” 并手把手教你构建企业级的高并发AI应用

[架构师级] 压榨GPT-5.2与Sora 2的极限性能：从单体调用到高并发多模态Agent集群的演进之路（附全套Python源码与性能调优方案）摘要在2026年的今天，调用API已经不再是秘密。任何一个初级程序员，都能用几行代码连上GPT-5.2。

Gpt 5 mini自动识别用例需求如下：According to the UML use case specification, how many use cases are there among the following requirements? “A buyer calls the company to place an order. The company collects the buyer's information, such as their name, address, and the details of th

Gemini 3.0 Pro与2.5深度对比：技术升级与开发实战指南Google Gemini系列作为AI编程领域的标杆模型，其3.0 Pro版本的发布引发技术圈广泛关注。相较于前代2.5版本，3.0 Pro在核心性能、开发能力与生态适配等维度实现了多方面突破，尤其在工业级编程场景的适配性上表现突出。

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【AI应用】学习和实践基于 LangChain/LangGraph 的链（Chain）构建、Agent 工具调用以及多轮对话流程的实现🏆🏆欢迎大家来到我们的天空🏆🏆🏆🏆如果文章内容对您有所触动，别忘了点赞、关注，收藏！🏆 作者简介：我们的天空

【2025实测】10大AI模型API中转/聚合平台横评：一键集成GPT/Claude/文心一言，拒绝重复造轮子当你需要同时调用GPT-4、Claude 3和文心一言时，是否还在为每个平台分别调试接口？2025年的AI开发，正在经历从“单个模型调用”到“多模型智能调度”的范式转变。

Gemini 3.0 Pro 对决 GPT-5.2：编程场景深度横评与选型指南当 Google 祭出 Gemini 3.0 Pro 这款「协作型AI编程助手」，OpenAI 早已凭借 GPT-5.2 的「重载型智能」抢占开发者市场。前者以 1M Token 超大上下文与 Agent 自主规划为核心卖点，后者则靠 10 万亿级稀疏激活参数与 GitOps 深度集成站稳脚跟。

gpt进行修改润色不要和原来的一样四个多月的实习中，我切身参与到闭环电商广告场景中前链路模型迭代和策略优化中，并且有自己落地的产出，多方面工作能力（数据分析、沟通能力、业务思考能力、团队合作精神）均得到了提升，复盘与总结如下：

Claude Opus 4.5 场景化实战指南：全链路赋能开发，提升效率翻倍80.9% SWE-bench Verified准确率！Anthropic 2025年旗舰模型Claude Opus 4.5，不仅超越GPT-5.1、Gemini 3等竞品，更能深度适配开发者日常工作场景——从Bug排查、需求落地，到跨栈开发、项目协作，全程赋能减少重复工作，让你聚焦核心业务！

gpt-oss:20b大模型知识库，ai大模型安装模型代码流式输出‘，严格按照知识库，知识库没有，就回答知识库没有该知识流式输出‘，知识库没有，按正常回答

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Python----大模型（GPT-2模型训练加速，训练策略）原理：NVIDIA的Tensor Core支持混合精度计算（FP16/FP32），通过Volta/Turing/Ampere架构的GPU（如V100/A100）加速矩阵运算。

解释一下RAG中的RerankRerank其实一个是对初步检索返回的候选文档列表再次进行排序的过程。如果把RAG的检索过程类比成公司的招聘过程，则有如下对应关系：