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谁是最强编程大模型？横向对比GPT-5、GPT-5 Codex、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro编程能力：GPT-5 Codex > Claude Sonnet 4.5 > GPT-5 > Gemini 2.5 Pro

小咕聊编程

【含文档+PPT+源码】基于SpringBoot+Gpt个人健康管理系统项目介绍本课程演示的是一款基于SpringBoot+Gpt个人健康管理系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的 Java 学习者。

体验GPT-OSS-120B：在PH8平台上探索超大规模语言模型的强大能力在人工智能快速发展的今天，大语言模型已经成为开发者们不可或缺的工具。今天我要向大家介绍的是GPT-OSS-120B这一超大规模通用语言模型，以及如何在PH8平台上高效地使用它。

如何用好 Codex？OpenAI 内部最佳实践指南：8 个最佳应用场景之前我们都是通过CSDN或者百度，查询XXX代码怎么写，这个bug怎么解决。搜索出来的内容，还需要我们自己整理、校验代码是否有bug、是否是最优解。

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GPT系列模型-详解🍋🍋大数据学习🍋🍋🔥系列专栏： 👑哲学语录: 用力所能及，改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞

预训练基础模型简介目录一、引言二、预训练和微调艺术基础 —— 预训练目标三、 Transformer 模型架构和自注意力

GPT‑5 都更新了些什么？OpenAI发布了他们的最新大模型，也就是GPT‑5。不得不说，这AI的更新换代真的是一代又一代迭代进行的，今天我们看看都更新了些什么~

Sora 2为什么会火？目录App页面介绍Cameo和Change2个新玩法总结一下最近OpenAI的Sora 2火遍全球，各种Sam Altman的恶搞视频层出不穷。我也做了2个关于Sam Altman的视频跟大家分享一下。

GPT的前世今生及发展AIGC爆发元年：2023 什么是AIGC？AI Generated Content，利用AI创造内容。据某权威机构，未来10年，互联网AIGC内容占比将达到50%。

大模型原理与实践：第三章-预训练语言模型详解_第3部分-Decoder-Only（GPT、LLama、GLM）第一章 NLP基础概念完整指南第二章 Transformer 架构原理第三章预训练语言模型第四章大语言模型

带娃的IT创业者

第2集：技术选型的智慧：Flask vs FastAPI，GLM-4 vs GPT本文为《大模型应用实战：开发一个邮件AI管理助手》专栏第2集作者：MailMind Team | 更新时间：2025-10-04 项目地址：https://github.com/wyg5208/mailmind

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )

GPT_Data_Processing_Tutorial目录在深入理解大语言模型（LLM）之前，我们必须先解决一个根本问题：如何将人类语言转换为模型可以处理的数字形式？

嵌入式硬件——基于IMX6ULL的GPT（通用定时器）实现GPT（General Purpose Timer）是 I.MX6ULL 芯片的通用定时器外设，核心用于实现高精度延时（us 级 /ms 级），其本质是 32 位向上计数器，支持多种时钟源和运行模式。

智慧地球（AI·Earth）

智能体版中科院学术GPT上线内测！AI与科研的深度碰撞Acdemic Agents Studio (基于AI智能体驱动的学术研究全流程智能化平台)，让AI与科研深度碰撞！

大模型架构之GPT、LLaMA与PaLM模型《大模型应用开发鲍亮,李倩清华大学出版社》【摘要书评试读】- 京东图书介绍3种Decoder-Only架构的模型，包括GPT、LLaMA与PaLM。

GPT-4 赋能恶意软件 GPT-MalPro：国内首现动态生成规避检测的勒索程序技术深度解析随着生成式 AI 技术的快速迭代，网络攻击工具正从 “静态脚本” 向 “智能生成” 全面演进。Check Point 2025 年 AI 安全报告显示，51% 的企业网络每月均有 AI 服务访问行为，而每 80 个企业 AI 请求中就有 1 个存在高风险数据泄露隐患，这为 AI 赋能恶意软件提供了可乘之机。近期，国内网络安全监测机构首次捕获到以 GPT-4 为核心驱动的新型勒索恶意软件 GPT-MalPro，其突破性在于实现勒索程序的动态生成与实时规避检测，彻底打破传统勒索软件 “代码固定易识别” 的技术

OpenAI 陷“GPT门”风波，付费用户遭遇模型偷换与性能降级一句“我今天过得很糟糕”，就可能让你支付的月费换来一个被阉割的AI，而这一切发生在你毫不知情的情况下。

从GPT-1到GPT-3：生成式预训练语言模型的演进之路GPT-1（Generative Pre-Training）是 OpenAI 于 2018 年提出的首个 GPT 系列模型，其论文题为《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》。GPT-1 的核心思想是通过无监督预训练 + 有监督微调的两阶段范式，提升模型在多种自然语言理解（NLU）任务上的表现。

七牛云行业应用

GPT-5 撼动量子计算：AI 在科研领域的颠覆性应用2025年9月29日，一篇发布在预印本网站上的论文，在人工智能和基础物理学界引发了剧烈反响。论文揭示，OpenAI最新的GPT-5模型，在不到半小时的时间内，成功攻克了一个量子复杂性理论领域的开放性猜想的关键步骤。而据该领域的顶尖专家、量子计算理论大牛Scott Aaronson透露，同样的工作，通常需要人类研究者花费一到两周的时间。

【不背八股】19.GPT-2：不再微调，聚焦零样本在本系列上一篇文章中，我们回顾了 GPT-1 的设计思路：它基于 Transformer 解码器结构，将“生成式预训练 + 下游任务微调”的范式带入自然语言处理领域，成为后续一系列工作的源头。