AIGC:GPT
基于ChatGPT的智能客服助手
人工客服需要处理大量原始数据?ChatGPT来帮你提升人效。
ChatGPT是如何产生心智的?
本文深入ChatGPT原理,详细阐述ChatGPT的工作机制,并解释如何在其“续写”机制下诞生了“心智”,最后结合中文房间问题和压缩机制重新解读了ChatGPT的“心智”。
解析ChatGPT背后的技术演进
随着ChatGPT火遍圈内外,连微博热搜都出现了它的身影。突然,好多许久未联系的各行各业的同学好友都发来“问候”:ChatGPT 是什么? 其实,ChatGPT 的成功并非一朝一夕,而是 OpenAI长达4年多持续努力、不懈追求取得的成果。
ChatGPT一句话生成可视化图表
本文将 ChatGPT 接入图表配置化工具,支持用一段话描述图表信息,生成图表后直接进入配置页面,输入一句话生成图表内容,并可进行配置和导出。
让非算法同学也能了解 ChatGPT 等相关大模型
我们应该去掌握大模型能做什么,去思考业务如何能够和大模型融合,但是不必焦虑和恐慌,因为没有 AI 能取代你,能取代你的只有你停止不前的脚步。
Dont you (forget NLP): Prompt injection with control characters in ChatGPT
Like many companies, Dropbox has been experimenting with large language models (LLMs) as a potential backend for product and research initiatives. As interest in leveraging LLMs has increased in recent months, the Dropbox Security team has been advising on measures to harden internal Dropbox infrastructure for secure usage in accordance with our AI principles. In particular, we’ve been working to mitigate abuse of potential LLM-powered products and features via user-controlled input.
Injection attacks that manipulate inputs used in LLM queries have been one such focus for Dropbox security engineers. For example, an adversary who is able to modify server-side data can then manipulate the model’s responses to a user query. In another attack path, an abusive user may try to infer information about the application’s instructions in order to circumvent server-side prompt controls for unrestricted access to the underlying model.
As part of this work, we recently observed some unusual behavior with two popular large language models from OpenAI, in which control characters (like backspace) are interpreted as tokens. This can lead to situations where user-controlled input can circumvent system instructions designed to constrain the question and information context. In extreme cases, the models will also hallucinate or respond with an answer to a completely different question.
Open AI写给教师的AI教学指南,你的教师朋友可能需要
我们正在分享一些关于教育工作者如何使用ChatGPT来加速学生学习的故事,以及一些帮助教育工作者开始使用该工具的提示。除了下面的例子之外,我们的新FAQ还包含了来自领先教育组织的关于如何用AI进行教学的额外资源,新的AI支持的教育工具的示例,以及教育工作者经常问到的关于ChatGPT如何工作、其局限性、AI探测器的有效性和偏见等问题的答案。
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。
使用 GPT-4 开发熄灯游戏
最近一段时间,我一直在体验 ChatGPT / GPT-4,这个工具给了我很大的震撼和帮助。网上有很多人使用 GPT 生成简单项目的介绍,我也尝试了一下,本文记录的就是这样一次尝试。 多年前我写过一篇博客,介绍了熄灯游戏,这是一个简单但又需要一定逻辑的小游戏,
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。