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加载GPT-2模型参数报错：TensorFlow不存在【报错信息】TensorFlow ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败问题解决_tensorflow dll load failed-CSDN博客

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GPT-ArcGIS 在生态评价中的综合应用：多因子权重分析与适宜性制图前言综述在数字化与智能化深度融合的背景下，GIS 与 GPT 技术的跨界协同正成为地理信息科学领域创新发展的重要驱动力。ArcGIS 作为空间数据处理的核心平台，具备强大的空间分析、遥感图像处理及地图可视化能力，而 GPT 大模型在自然语言处理、自动化流程构建和知识推理方面优势显著，二者结合可大幅提升 GIS 应用的智能化与自动化水平。聚焦 GPT 与 ArcGIS 的深度集成，系统讲解从 AI 辅助数据处理、空间分析到科研绘图的全流程技术，通过 Prompt 工程优化、Python 自动化脚本生成、遥感

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LLM基础5_从零开始实现 GPT 模型基于GitHub项目：https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn

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# 从底层架构到应用实践：为何部分大模型在越狱攻击下失守？近期，我们对多个主流大语言模型（LLM）进行了安全性测试，使用了极具诱导性的越狱提示词，试图绕过其内容安全机制。测试结果显示：

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大模型安全测试报告：千问、GPT 全系列、豆包、Claude 表现优异，DeepSeek、Grok-3 与 Kimi 存在安全隐患随着生成式人工智能技术的快速演进，大语言模型（LLM）正在广泛应用于企业服务、政务系统、教育平台、金融风控等多个关键领域。然而，在享受模型强大能力的同时，其生成内容的安全性与合规性也成为不可忽视的问题。

AI炼丹日志-28 - Audiblez 将你的电子书epub转换为音频mp3 做有声书目前《大语言模型实战》已连载至第22篇，探索 MCP 自动操作 Figma+Cursor 实现智能原型设计，持续打造实用AI工具指南！📐🤖

平凡灵感码头

OpenAI 即将推出 GPT-5：开启多模态、持续记忆对话新时代2025年5月起，关于 OpenAI 新一代旗舰模型 GPT-5 的传闻不断升温。根据多方可信消息，OpenAI 正在积极准备 GPT-5 的正式发布，预计将在 2025 年夏末上线。这一代模型不仅是在规模上的升级，更是在能力与交互模式上的一次突破。

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【深度学习】12. VIT与GPT 模型与语言生成：从 GPT-1 到 GPT4本教程将介绍 GPT 系列模型的发展历程、结构原理、训练方式以及人类反馈强化学习（RLHF）对生成对齐的改进。内容涵盖 GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5（InstructGPT）、ChatGPT 与 GPT-4，并简要提及 Vision Transformer 的演化。

AIGC工具平台-GPT-SoVITS-v4-TTS音频推理克隆声音克隆与语音合成的结合，是近年来生成式AI在多模态方向上的重要落地场景之一。随着预训练模型能力的增强，结合语音识别、音素映射与TTS合成的端到端系统成为初学者可以上手实践的全流程方案。

从 GPT 的发展看大模型的演进这是一个技术爆炸的时代。一起来看看 GPT 诞生后，与BERT 的角逐。BERT 和 GPT 是基于 Transformer 模型架构的两种不同类型的预训练语言模型。它们之间的角逐可以从 Transformer 的编码解码结构角度来分析。

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AI炼丹日志-25 - OpenAI 开源的编码助手 Codex 上手指南由 OpenAI 开源的 codex 编码助手 “Lightweight coding agent that runs in your terminal” https://github.com/openai/codex

BERT和GPT语言模型的核心差异BERT 采用Transformer编码器结构，通过双向注意力机制同时分析文本的前后文信息。例如在处理"我的宠物是一只会叫的（）“时，能结合前后词预测"狗”。结构特点：多层双向编码器堆叠（BERT-base 12层/BERT-large 24层），嵌入层融合词向量、位置编码和句子类型编码。

图解gpt之Transformer架构与设计原理Transformer架构。它不仅仅是一个模型，更是一种范式，彻底改变了我们理解和处理自然语言的方式。

数据与后端架构提升之路

Dropout 在大语言模型中的应用：以 GPT 和 BERT 为例大型语言模型（LLMs）如 GPT（生成式预训练 Transformer）和 BERT（双向编码器表示 Transformer）通过其强大的语言理解和生成能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。然而，这些模型拥有数亿甚至数千亿个参数，复杂结构使其极易过拟合，即在训练数据上表现优异，但在未见过的数据上表现不佳。为了解决这一问题，Dropout 作为一种关键的正则化技术被广泛应用于这些模型中。本文将深入探讨 Dropout 在 GPT 和 BERT 中的作用、机制、应用位置以及与其他正则化方法的对比，揭示

GitHub开源｜AI顶会论文中文翻译PDF合集（gpt-translated-pdf-zh）该项目专注于提供计算机科学与人工智能领域的高质量中文翻译资源，以下为关键特性：访问GitHub仓库直接下载所需文档：

阿维的博客日记

Bert和GPT区别BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和 GPT（Generative Pre-trained Transformer）都基于 Transformer 架构，但在设计目标、预训练任务和应用场景上有很大区别：

机械师安装ubantu双系统：三、GPT分区安装Ubantu目录一、查看磁盘格式二、安装ubantu参考链接：GPT分区安装Ubuntu_哔哩哔哩_bilibili

DB-GPT扩展自定义Agent配置说明文章主要介绍了如何扩展一个自定义Agent，这里是用官方提供的总结摘要的Agent做了个示例，先给大家看下显示效果