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GPT-4.1 偷偷开跑？神秘模型上线三天已被玩疯，网友发现大量 OpenAI 痕迹上线仅三天的神秘模型，已经鲨疯了！大模型聚合平台 OpenRouter 新推出的 Optimus Alpha，已经处理了 772 亿 Token，平均每天超过 200 亿。

GPT - TransformerDecoderBlock本节代码定义了一个 TransformerDecoderBlock 类，它是 Transformer 架构中解码器的一个基本模块。这个模块包含了多头自注意力（Multi-Head Attention）、前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）和层归一化（Layer Normalization）。

企业年报问答RAG挑战赛冠军方案：从零到SotA，一战封神任务是基于企业年报构建问答系统。比赛日的流程简而言之：所有问题必须有明确答案类型，例如：每个答案必须附带证据页码，确保系统真实检索而非杜撰。

码农耕地人~go

一个插件，免费使用所有顶级大模型（Deepseek,Gpt,Grok,Gemini）DeepSider是一款集成于浏览器侧边栏的AI对话工具，可免费使用所有顶级大模型包括GPT-4o，Grok3,Claude 3.5 Sonnet,Claude 3.7,Gemini 2.0，Deepseek R1满血版等

我还没秃，还能学

大模型day1 - 什么是GPT全称 Generative Pre-trained Transformer 是一种基于 Transformer 架构的大规模预训练语言模型，由OpenAI研发，但GPT仅仅只是借鉴了Transformer 中 Decoder 的部分，并且做了升级

GPT文生图模型新玩法GPT-4o发布了最新的生图模型GPT-4o-Image，在图像控制力、一致性上实现了显著提升，其表现甚至展现出超越Midjourney的潜力。这款模型不仅能读懂细致的指令，还能赋予照片艺术化的新生命。接下来，我们将介绍几个有趣的实践方向，带你一同探索这项技术，创造属于你的专属视觉回忆。使用方法如下：

GPT - 多头注意力机制（Multi-Head Attention）模块本节代码实现了一个多头注意力机制（Multi-Head Attention）模块，它是Transformer架构中的核心组件之一。

GPT：Transformer的专精产品目录1. 前言2. GPT与Transformer的对比2.1 Transformer架构2.2 GPT架构

不搬砖的程序员不是好程序员

DB-GPT 源码安装部署 0基础DB-GPT 项目介绍DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL(Agentic Workflow Expression Language) and Agents)。目的是构建大模型领域的基础设施，通过开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单，更方便。

硬盘分区格式之GPT（GUID Partition Table）笔记250406GPT（GUID Partition Table）硬盘分区格式详解 GPT（GUID Partition Table）是替代传统 MBR 的现代分区方案，专为 UEFI（统一可扩展固件接口）系统设计，解决了 MBR 的容量限制、分区数量限制和数据安全性问题。

【开发工具】科研开发中的主流AI工具整理及如何使用GPT润色英文论文AI技术发展至今已经逐渐成熟，并可以取代一部分科研和开发中的简单工作，并为复杂工作提高辅助，除此之外也是更高级的信息检索工具。熟练掌握 AI 工具在当前市场理应具有竞争优势，目前笔者在科研和开发中接触过AI工具的使用体验整理如下：

详解如何从零用 Python复现类似 GPT-4o 的多模态模型“学习不是装满一桶水，而是点燃一把火。” —— 叶芝我的博客主页： https://lizheng.blog.csdn.net

利用python从零实现Byte Pair Encoding(BPE)：NLP 中的“变形金刚”BPE：NLP 界的“变形金刚”，从零开始的奇幻之旅在自然语言处理（NLP）的世界里，有一个古老而神秘的传说，讲述着一种强大的魔法——Byte Pair Encoding（BPE）。它能够将普通的文本“变形”成机器能够理解的神奇符号，就像《变形金刚》里的汽车人和霸天虎一样，瞬间从一个形态切换到另一个形态，瞬间从“人类语言”变成“机器语言”。

开源智能体MetaGPT记忆模块解读MetaGPT 是一个多智能体协作框架，通过模拟软件公司组织架构与工作流程，将大语言模型（LLM）转化为具备专业分工的智能体，协同完成复杂任务。其最大特点是能够将自然语言需求转化为完整的数字产品交付物（用户故事/竞品分析/API文档/代码文件等）。

GPT-SoVITS Windows 配置与推理笔记（自用）这是给自己留的备份，方便下次查。Windows 端配置和推理为主，代码为核心，直接干货。Git 下载（可选）：

记录IBM服务器检测到备份GPT损坏警告排查解决过程服务器设备：IBM x3550 M4 ServerIMM默认IP地址：192.168.70.125用户名：USERID 密码：PASSW0RD（注意是零0）

【大模型理论篇】关于生成式模型中联合分布概率学习必要性以及GPT是生成式模型的讨论之前我们在《生成式模型与判别式模型对比(涉及VAE、CRF的数学原理详述)》以及《生成式模型算法原理深入浅出（涉及Stable Diffusion、生成对抗网络、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、朴素贝叶斯等算法原理分析及生成式模型解释）》中，我们对一些常见的算法做了分析。刚好最近和同事聊天，聊起生成式模型，这里做一些额外信息的补充。

GPT-4o 图像生成架构被 “破解” 了？自回归主干 + 扩散解码器，还有 4o 图像生成全面测评基准GPT-4o 图像生成架构被 “破解” 了！最近一阵，“万物皆可吉卜力” 让 GPT-4o 的图像生成功能一炮而红，人们随之好奇：

MGR 和 GPT 笔记250406以下是 MBR（Master Boot Record）和 GPT（GUID Partition Table）的详细对比

# 深入理解GPT：架构、原理与应用示例GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型自2018年问世以来，凭借其强大的文本生成能力和多任务适应性，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。本文将从架构设计、训练方法到实际应用，结合代码示例与架构图，带您全面理解GPT的核心原理。