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AIGC:ChatGPT

ChatGPT助力编写JAVA框架!

本文介绍了使用 ChatGPT逐步创建 一个简单的Java框架,包括构思、交流、深入优化、逐步完善和性能测试等步骤。

用ChatGPT做一个Chrome扩展

用ChatGPT让翻译不再生硬,跟着我基于ChatGPT做一个Chrome Extension,实现在网页中轻松划词翻译各种语言。

揭秘ChatGPT,京东如何打造自己的自定义指令

ChatGPT的个性化指令允许自定义角色和风格。本文分享了使用场景,以及如何京东内部实现类似功能。

GPT-4助力数据分析:提升效率与洞察力的未来关键技术

传统的数据分析方法往往无法满足日益增长的数据分析需求的数量和复杂性。而ChatGPT-4作为一种先进的自然语言处理技术,能助力企业和组织更高效地挖掘数据价值。本文将探讨ChatGPT-4在数据分析中的应用及该技术提高数据分析的效率和洞察力。

构建高性能 Prompt 之路——结构化 Prompt

结构化的思想很普遍,结构化内容也很普遍,我们日常写作的文章,看到的书籍都在使用标题、子标题、段落、句子等语法结构。结构化 Prompt 的思想通俗点来说就是像写文章一样写 Prompt。

为了阅读、表达的方便,我们日常有各种写作的模板,用来控制内容的组织呈现形式。例如古代的八股文、现代的简历模板、学生实验报告模板、论文模板等等模板。所以结构化编写 Prompt 自然也有各种各样优质的模板帮助你把 Prompt 写的更轻松、性能更好。所以写结构化 Prompt 可以有各种各样的模板,你可以像用 PPT 模板一样选择或创造自己喜欢的模板。

ChatGPT 助力数据分析:实际案例与技巧

本文将重点介绍 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述 ChatGPT 如何助力数据分析,帮助读者更好地理解并掌握这一领域的创新实践。

GPT神器级插件Code Interpreter开放,这里有一份保姆级教程

鹅厂程序员使用Code Interpreter真实感受。

GPT Prompt编写的艺术:如何提高AI模型的表现力

本文主要探讨了Prompt的重要性和作用,然后介绍了一些实用的写Prompt的框架,怎么更有效地构建高质量的Prompt。

产品经理的小妙招:用ChatGPT做文档校对

仅需一小步,让文档错误无处遁形。

ChatGPT技术产品落地实践:从技术架构到实际应用

ChatGPT具有重要的应用价值,本文从技术架构的角度出发,剖析GPT模型的核心原理、关键技术以及实际应用场景。

Ui2Code+ChatGPT助力低代码搭建

即时设计平台是一个即时搭建c端页面的智能开发平台,支持通过导入设计稿完成ui2code,在此基础上完成前端可视化搭建,同时支持通过大语言模型完成一句话需求生成前端页面。

ChatGPT API 支持函数调用功能(相当于结构化输出json),真的太好用了

大致有两个月没有更新什么文章了,还是要把笔杆子拿起来,不能把吃饭的家伙忘记了,前端时间也确实在忙一些别的事情,后面有时候了还是要学习起来。

ChatGPT的探索与实践-应用篇

chatGPT对于人工智能领域的意义不言而喻,及时地掌握并利用好这份工具,对于降本提效有着很积极的意义,本文篇着重GPT在实际开发工程当中的应用,恰逢今年京东20周年庆,文末会介绍如何与618大促实际的业务相结合,提升应用价值。

未来竞争力——ChatGPT之“会写Prompt”亲体验

自ChatGPT横空出世以来,各行各业的工作者从一开始的完全怀疑,到将信将疑,再到热烈拥抱和强烈抵制的冰火两重天,我们在新闻中见证了好莱坞编剧大罢工,见证了压力、狂热和久违的“ALL In”像一颗兴奋的火种在国内各大公司迅速蔓延, 百团大战、千播大战之后还没过多少年头,万模大战就此拉开序幕。历史就是这样,不会简单重复,但总是惊人相似。

大模型,一定会经历大浪淘沙的过程,但无论谁胜出,都不会影响大局,我们真正进入了这个全新时代。人类社会发展规律就是先进生产力不断取代落后生产力的过程,如何利用大模型的能力,提升自己的生产力才是关键。而利用大模型,有些人觉得回答很惊艳,还有一部分人觉得just so so,其实关键在于会提问,也就是Prompt,ChatGPT 效果好不好完全取决于你的 Prompt。就像有人说的,提出正确的问题,往往等于解决了问题的大半。所以提问其实是一个技术活儿,这点无论是日常沟通,解决问题,还是利用搜索引擎,都是相通的。

本文写作的主要目的是简单介绍下 Prompt,方便大家更好地用 Prompt 和 ChatGPT进行交互,笔者也会给出一些不同任务类型的案例供大家参考。

基于ChatGPT+Stable Diffusion实现AI绘画

近年来,AI生成内容(AIGC)领域的飞速发展催生了诸多创新技术与应用,尤其是AI绘画。为降低构建Prompt的复杂性,我们基于ChatGPT实现了一个Stable Diffusion提示词生成器,支持多语言提示词和智能优化与扩展提示词,助力初学者轻松探索AI绘画世界。

用ChatGPT搭建代码知识库,提升开发效率

ChatGPT 是一种强大的自然语言处理模型。在工作中,我们可以借助其卓越的自然语言生成能力,快速检索代码信息,使程序员们能更加专注于业务逻辑的实现和优化。然而,由于它的知识库仅覆盖至 2021 年 9 月前的信息,一些新的技术文档无法被查询到,例如我们公司前端经常使用的开源框架 TDesign。本文讲解了本人为了解决这一痛点的实验过程,即通过应用 embedding 技术并结合 AST 解释器,实现了对 TDesign 代码知识库的自然语言查询。在 30 个常见用例的测试下,查询精度达到了 90%。常用组件的检索时间从平均 10 分钟缩短至 2 分钟,从而提升了前端研发效率 20%。

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