打不过，就加入。

Stable-Diffusion是一款高效、稳定、可扩展的基于PyTorch的深度学习框架，可用于多种类型的模型，提供了许多实用特性。AIGC是一种利用AI技术自动生成内容的生产方式，包括文字、绘画、作曲、演唱、编剧、设计等。可使用Stable-Diffusion对模型进行优化、调试和可视化。Midjourney是一款稳定可靠的商用软件。ChatGPT是一款基于AI的聊天机器人，继承了GPT-3卓越的文本生成能力，并针对聊天场景进行了专门优化。这些工具可以提高工作效率，建议掌握核心使用方法，以应用于实践。

ChatPDF 最近比较火，上传 PDF 文件后，即可通过问答的方式让他帮你总结内容，比如让它帮你概括核心观点或者回答相关问题。今天我们就来研究一下背后的实现秘密。

GPT可以在这些场景帮助程序员工作？AI的正确打开方式：prompt怎么做？

本文主要介绍如何实现在 Gitlab 中使用 ChatGPT 进行 CodeReview。

A guide to building an AI with a custom knowledge base using OpenAI API.

本文将通过一个简单的命令行自然语言翻译程序，来展示如何使用 ChatGPT API，更重要的是让前端的你对 Prompt Engineering 有更深的理解。

瑕不掩瑜，ChatGPT为代表的LLM模型，在充当我们无所不知的老师、充当不知疲倦的通用Util代码编写者这些角色时能极大的提高我们的开发效率，尤其在数据分析、前端、单测、重构等领域。

近年来，人工智能技术不断进步，其应用场景持续拓展和深化。AIGC，即利用人工智能技术来生成内容，已经突破了大众对AI技术的认知和想象边界。随着其在语音、文本、图像、视频等内容创作及其他方面上表现出的出众能力，可能对艺术家、工程师、设计师等各行各业的大批从业者带来了巨大的挑战，其引发的时代变革显而易见。

ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)，是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，即AIGC的一款具体的应用和产品。它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。

最近AI行业的发展真是日新月异，自年初以来ChatGPT的火爆，几乎每隔几天都被各种新产品发布刷屏，从GPT-4、文心一言到Microsoft 365 Copilot、Github Copilot X、ChatGPT Plugin等等。AI正在掀起一场新的生产力革命，以集成了AI能力的Office和Github为例，仅仅使用简单的语言进行描述就能在Word中轻松生成初稿和总结，在Excel中自动分析关键趋势并创建数据模型可视化等操作，在PPT中快速制作出漂亮的演示文稿。AI还可以通过分析注释，函数名，上下文，基于分析结果给出自动补全建议、函数和方法调用、甚至是完整的代码段。对于那种常年无人维护的项目，还能帮助你分析，生成文档，编写注释。从此程序员悖论——程序员最讨厌的两件事：“别人不写文档”以及“写文档”，今天终于被AI彻底解决了。

ChatGPT4 相比 ChatGPT3.5 在逻辑推理能力上有了很大的进步，他的代码生成能力更是让我非常震撼，因此我尝试在工作中某些不涉密的基础工作应用 ChatGPT4 来提升研发效率，简单尝试之后发现确实有不少场景是有效的。本文将向大家展示如何充分利用 ChatGPT-4 这一强大的 AI 工具，并结合结对编程方法，从而在研发过程中实现显著的效率提升。

ChatGPT在用户研究工作中的应用初探。

最近科技圈是真热闹，各大公司相继发布了自家的人工智能新产品，ChatGPT、GPT4、文心一言、Bard。微软更是接二连三地宣布将 GPT-4 应用到 Bing 搜索引擎、Edge 浏览器、Office 全家桶中。3 月 22 日其旗下代码托管平台 GitHub 再次发布重磅“炸弹”：GitHub Copilot X。

openai 的接口一次性只能上传有限的字数，如何利用它分析几万字的保险条款并回答相关问题呢？

ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。今天我们就来看看ChatGPT在软件测试领域的应用。

There are so many brilliant posts on GPT-3, demonstrating what it can do, pondering its consequences, vizualizing how it works. With all these out there, it still took a crawl through several papers and blogs before I was confident that I had grasped the architecture.

So the goal for this page is humble, but simple: help others build an as detailed as possible understanding of the GPT-3 architecture.