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ChatGPT 学习模式最速最全实测+详解!附 完整 System Prompt,人人独享 AI 导师!

OpenAI推出"学习模式",旨在引导用户逐步解决问题,而非直接提供答案。该模式对所有用户免费开放,采用苏格拉底式提问,通过互动式教学帮助学生理解知识点。然而,通过精心设计的Prompt约束模型行为,容易被越狱,无法彻底杜绝作弊。尽管如此,这一尝试展现了AI在教育伦理与强大能力间的平衡探索,为未来AI超级导师的诞生奠定基础。

ChatGPT and the proliferation of obsolete and broken solutions to problems we hadn’t had for over half a decade before its launch

ChatGPT生成的CSS渐变文本代码存在冗余问题,部分属性如-webkit-text-fill-color已过时且无实际作用。代码中background-sizebackground-position的设置也显得多余,简化后效果相同。使用@supports可以更好地处理浏览器兼容性。AI生成的代码往往堆砌过时方案,缺乏优化,导致代码臃肿且效率低下。

How I used o3 to find CVE-2025-37899, a remote zeroday vulnerability in the Linux kernel’s SMB implementation

OpenAI的o3模型在Linux内核中发现了一个零日漏洞CVE-2025-37899,涉及ksmbd模块中的SMB“logoff”命令处理程序。o3通过分析并发连接和对象共享,成功识别出未引用计数的对象在释放后仍可被其他线程访问的问题。这一发现展示了o3在代码推理和漏洞研究中的显著进步,表明LLM在提高漏洞研究效率方面具有巨大潜力。

“破解”GPT-4o生图技术:万物皆可吉卜力的技术路线推测

GPT-4o生图模型突破传统,通过自回归技术实现高效图片生成。相比扩散模型,它统一了多模态信息处理,显著提升图像编辑和风格转换能力。自回归结合强大的解码器,使图片生成更自然、精准,为多模态大模型发展开辟新路径。

Deep dive into LLMs like ChatGPT by Andrej Karpathy (TL;DR)

大语言模型(LLM)通过互联网数据预训练,经过分词、神经网络处理等步骤生成文本。预训练后,需通过监督微调和强化学习提升模型性能,减少“幻觉”现象。LLM通过上下文窗口和推理机制生成非确定性输出,具备创造力但可能产生错误。未来LLM将向多模态、代理化、实时训练等方向发展,融入更多应用场景。

o1 isn’t a chat model (and that’s the point)

o1模型并非传统聊天模型,而是“报告生成器”。使用时需提供大量上下文,明确输出需求,而非指导其思考过程。o1擅长一键生成完整文件、解释复杂概念,并减少幻觉,尤其在医学诊断和工程决策中表现突出。然而,它在特定文风写作和构建完整应用上仍有不足。高延迟影响产品体验,未来设计需优化响应结构和上下文管理。

NLLB 与 ChatGPT 双向优化:探索翻译模型与语言模型在小语种应用的融合策略

NLLB-200与ChatGPT在小语种翻译中展现互补优势。NLLB-200专注低资源语言翻译,而ChatGPT擅长高资源语言生成。通过LoRA微调,NLLB-200在特定任务上表现更佳。将小语种翻译为高资源语言后,ChatGPT能更精准响应。两者结合为多语言NLP任务提供了高效解决方案。

Prompt Engineering for OpenAI’s O1 and O3-mini Reasoning Models

O1和O3-mini与GPT-4o在输入处理、推理能力和响应行为上有显著差异。O1系列具备内置的链式推理能力,适合处理复杂问题,尤其在多步骤推理任务中表现出色。O3-mini是一种快速且成本效益高的模型,但在知识广度上不及O1或GPT-4。在进行提示工程时,保持简洁并避免不必要的示例,可使O1和O3-mini发挥最佳性能。使用O1进行复杂推理任务,GPT-4o则适合一般任务。

OpenAI o1模型的前世今生

本文探讨了OpenAI最新推出的o1模型,该模型在复杂推理能力上取得了显著突破,特别是在STEM领域。文章详细描述了o1模型的技术路线,包括其在预训练、后训练和推理阶段的关键创新,以及这些创新如何显著提升了模型的推理能力和安全性。

Using ChatGPT to reverse engineer minified JavaScript

I was curious about how a component was implemented in a minified JavaScript file and used ChatGPT to reverse engineer the component.

GraphRAG + GPT-4o mini 低成本构建 AI 图谱知识库

简单来说,RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 的工作原理是将大型文档分割成多个小段落或片段。主要原因是,大语言模型的上下文窗口长度有限,无法一次处理超过上下文窗口长度的信息。

当我提出一个问题时,RAG 技术可以先从这些片段中检索相关信息,根据我提问的内容与这些片段的相似度,找出若干个与问题相关的片段,组合成一个上下文,然后将这些信息,连同我的提问一起输入到大语言模型中,然后期待大语言模型「更为精准」的回答。

Building a ChatGPT Plugin for Medium

MediumGPT是ChatGPT的插件,它解决了ChatGPT无法访问互联网和更新内容的问题。插件的API使得ChatGPT能够获取和操作Medium的内容。插件的调试验证了ChatGPT对插件API的理解,并可以通过询问特定问题触发插件功能。插件的链式查询功能也被证明有效,可以根据用户的查询获取相关文章和主题的最新内容。插件还可以暴露更多的API,为ChatGPT提供更多功能和信息。虽然目前还不清楚插件的具体用途,但使用它进行建立和操作是一种有趣的体验。

跟着ChatGPT4o学全栈,我看到未来“学习”的模样

本文作者用一个GPT4o学习全栈的例子来阐述大模型对学习的影响,以及对于未来学习的思考。

Junit4遇上chatGPT

这是一篇适合Java工程师体质的AI开发教程。

类 ChatGpt 多行文本打字效果

GPT 吐字动画?利用这个技巧简直绝了!

震撼科技界的GPT-4o发布首日即遭“越狱破防”

OpenAI最新推出的大型模型GPT-4o可能存在的越狱风险。

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