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Transformer江湖录第五章：江湖争锋 - BERT vs GPTAI江湖的风云变幻，从未如此剧烈。自从Transformer横空出世，各大门派纷纷在其基础上发展自己的武学体系。其中最引人注目的，是两大新兴门派的崛起：一为谷歌研究院的"BERT派"，二为OpenAI的"GPT派"。

小呆瓜历险记

通用定时器GPT目录GPT核心特性GPT 计数器操作模式重启模式自由运行模式GPT时钟源GPT框图输入捕获：测量外部信号的高电平脉冲宽度

AI炼丹日志-30-新发布【1T 万亿】参数量大模型！Kimi‑K2开源大模型解读与实践AI炼丹日志-29 - 字节跳动 DeerFlow 深度研究框斜体样式架私有部署测试上手架构研究，持续打造实用AI工具指南！📐🤖

WildCard野卡已跑路(包含gpt plus升级方案)2025年6月开始，不少用户反映野卡绑定失败率居高不下，平台迅速下架，无法正常登录，于2025.7.12日跑路

搞前端的小菜

从零实现一个GPT 【React + Express】--- 【4】实现文生图的功能这是本系列的第四篇文章，在之前的三篇文章，我们主要实现了对话的功能。通过使用SSE和GPT模型，完成了一个能够自由对话的产品。

搞前端的小菜

从零实现一个GPT 【React + Express】--- 【1】初始化前后端项目，实现模型接入+SSE本系列文章主要是实现一个能够对话以及具有文生图等功能的模型应用。主要UI界面会参考chat-gpt,豆包等系列应用。模型使用的是gpt开源的大模型。

前端小盆友

从零实现一个GPT 【React + Express】--- 【5】实现网页生成能力经过前面的四篇文章，我们已经实现了。文本对话，文生图的两个功能。其实我觉得这个系列这四篇文章就已经够用了。后续，我会继续提供一些额外模型能力的教程。这里读者如果有感兴趣的功能，也可以在评论区留下建议我们一起实现。

搞前端的小菜

从零实现一个GPT 【React + Express】--- 【2】实现对话流和停止生成这是本系列文章的第二篇，开始之前我们先回顾一下上一篇文章的内容：从零实现一个GPT 【React + Express】— 【1】初始化前后端项目，实现模型接入+SSE

Transformer、BERT、GPT以及Embedding之间的关系Transformer分为两大类应用，但划分标准不是"分类vs生成"，而是编码方式："BERT分类模型"和"GPT生成模型"是正确的，但Embedding不是独立的一类，而是这些模型的中间产物。

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO

主流大模型Agent框架 AutoGPT详解注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

【大模型入门】访问GPT_API实战案例目录0 前言1 聊天机器人2 翻译助手3 联网搜索访问GPT_API的干货，见这篇blog：https://blog.csdn.net/m0_60121089/article/details/149104844?spm=1011.2415.3001.5331

前端小盆友

从零实现一个GPT 【React + Express】--- 【3】解析markdown，处理模型记忆这是本系列的第三章，在此之前我们先回顾一下上一篇文章：# 从零实现一个GPT 【React + Express】--- 【2】实现对话流和停止生成

资讯分享周

Alpha系统联结大数据、GPT两大功能，助力律所管理降本增效如何通过AI工具实现法律服务的提质增效,是每一位法律人都积极关注和学习的课题。但从AI技术火爆一下,法律人一直缺乏系统、实用的学习资料,来掌握在法律场景下AI的使用技巧。

猫头虎 AI工具分享：一个网页抓取、结构化数据提取、网页爬取、浏览器自动化操作工具：Hyperbrowser MCP随着互联网内容的不断增多，如何高效地抓取网页数据并提取结构化信息成为了开发者和数据科学家关注的重点。Hyperbrowser MCP 是一个功能强大的开源工具，旨在提供网页抓取、结构化数据提取、网页爬取和浏览器自动化操作的解决方案。它不仅能够将网页内容整理为 Markdown 格式或 JSON 数据，还支持快速的信息查找和自动化操作功能。本文将介绍如何使用 Hyperbrowser MCP 进行这些操作。

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GPT-2论文阅读：Language Models are Unsupervised Multitask Learners本文解析 OpenAI 2019 年发布的里程碑式论文，该论文首次提出了 GPT-2 模型，揭示了语言模型作为无监督多任务学习器的革命性潜力。文章的核心观点是：语言模型在无监督训练过程中，可以隐式地学习多种任务，无需特定任务微调或监督信号。

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从零实现一个GPT 【React + Express】--- 【2】实现对话流和停止生成这是本系列文章的第二篇，开始之前我们先回顾一下上一篇文章的内容：从零实现一个GPT 【React + Express】--- 【1】初始化前后端项目，实现模型接入+SSE

【LLM学习】2-简短学习BERT、GPT主流大模型资源：Hugging Face文档(Hugging Face Transformers)。17年NeurIPS的文章[1706.03762] Attention Is All You Need,提出了Transformer。重点可以学习自注意力机制和多头注意力。

LLM：重构数字世界的“智能操作系统”当我们谈论「计算机」时，脑海中浮现的往往是屏幕、键盘与芯片的组合。但从GPT-3.5到GPT-4，从Llama到Claude，大语言模型（LLM）的爆发式发展正在颠覆这一认知——它们不再是简单的「工具」或「算法」，而是一种全新的「计算机形态」。这种新型计算机以语言为接口，以智能为算力，以生态为延伸，正在重新定义计算的边界。

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DB-GPT V0.7.2 版本更新：图表组件可视化增强、支持混合搜索、支持DeepSeek-R1-0528模型等🍀DB-GPT Dashboard 饼图、表格、柱状图等图表组件可视化增强🍀知识库支持混合搜索🍀新增Chat Data模板

ROS2编译的理解，与GPT对话window 上面的CPP代码的编译器是什么？如何做到像linux那样手动编译再执行呢？不是靠ide一键的，我希望手动一步步的编译。包括依赖文件。 ChatGPT said: 在 Windows 上，手动编译和运行 C++ 程序的方式类似于 Linux，但工具链和命令略有不同。下面是详细说明：