是的，这又是一篇ChatGPT有关的文章。

AI产业的分工初步形成，包括底层基础设施（云服务商）、大型模型、Prompt Engineering平台和终端应用。随着AI产业变革，开发者可以充分利用大型语言模型（LLM）和Prompt Engineering来开发创新应用。

昨天 OpenAI 发布最新里程碑 AI 语言模型 GPT-4，GPT-4 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，输出为文本），目前虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平。

从去年底开始 ChatGPT 火爆出圈，大家都在思考如何利用 ChatGPT 的能力来构建自己的应用，我也在想，如果有一个机器人可以学习一下开源项目文档中的信息，那是否就可以作为一个开源项目的问答机器人了呢？

这个想法一直在我脑海里，直到看到了有人已经进行了实现，也就是 DocsGPT，这个项目开源一个月已经收获了 3000+ star。

The app we made interfaced with the OpenAI API to send our scanned letter with our engineered prompt to in turn receive the output generated by the text-DaVinci-03 model. Our prompt was engineered in such a way that the text the model outputted was in JSON format and could be easily parsed. This allowed us to easily put the data in the right places in the application.

In this post, I will give some tips and findings from building this application and how you can prompt a GPT3 model such as text-DaVinci-03 to return a JSON formatted text.

基于 Inertia + Vue3 重构 ChatGPT 体验版前端并基于 Whisper 模型提供对语音聊天的支持。

最近ChatGPT的火爆已经从AI领域蔓延至各行各业。本文主要分享GPT 的演进、ChatGPT的原理和在哈啰营销应用的想法。

2 月 7 日，微软 CEO Satya Nadella 在发布会上宣布，发布 ChatGPT 版搜索引擎 New Bing。发布会上 Nadella 称，"It's a new day for search... The race starts today" ，可以看出微软对其 Bing 搜索引擎的全面改革战略意义重大。必应目前仅占全球搜索量的 3%，而谷歌则占 93%，微软难得的机会来宣称技术优势，因为搜索市场面临多年来的首次重大变化，利用集成 ChatGPT 技术，对谷歌在搜索引擎市场长达 20 年的主导地位发起了前所未有的挑战。

简单来说，ChatGPT 是自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）的一次成功结合，考虑到读者可能只熟悉其中一个方向或者两个方向都不太熟悉，本文会将 ChatGPT 涉及到的所有知识点尽可能通俗易懂的方式展现出来，有基础的同学可以选择性跳过一些内容。

自 11 月 30 日 ChatGPT 发布，其令人惊艳的对话能力，在业界引发了对通用人工智能的热潮。截止发文，OpenAI 一直保持遥遥领先，且并未透露更多的技术细节。然近日，一款新的 AI 助手 Claude 发布，ChatGPT 终于迎来强有力的竞争对手，本文中 chowgenxiao 和 fairyang 将介绍 Claude 背后的技术。

用专业视野带你由浅入深了解ChatGPT技术全貌。它经历了什么训练过程？成功关键技术是什么？将如何带动行业的变革？开发者如何借鉴ChatGPT思路和技术，投入到日常工作中？