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ChatGPT-OpenAI发布的AI对话机器人
ChatGPT是什么？ ChatGPT是一个由OpenAI开发的先进的人工智能聊天机器人。它基于GPT（生成式预训练变换器）模型，特别是GPT-4架构，这是一种大型的语言模型，能够理解和生成自然语言文本。ChatGPT能够与用户进行互动式对话，提供信息、解答问题、撰写文本、编程辅助、创作内容等。 目前支持网页版和APP版（Android、iOS APP） ChatGPT网页版：立即使用 ChatG…- 22
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ChatGPT是什么？
ChatGPT的核心功能是基于一个名为"Transformer"的架构，它使模型能够理解上下文，从而生成连贯和相关的文本。ChatGPT的版本迭代中，OpenAI不断增强其理解能力和生成的文本的质量，让它更接近人类的交流方式。 通过深度学习和大量的数据训练，ChatGPT能够执行包括但不限于撰写文章、编写代码、解答问题、进行语言翻译等多种任务。它在教育、娱乐、客户服务等多个领域…- 20
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GPT-4o与GPT-4的差异
OpenAI最近推出了新一代的旗舰模型GPT-4o，这是一款具备实时处理音频、视觉和文本能力的人工智能模型。GPT-4o在性能、速度、成本效益和技术能力方面均较GPT-4有显著提升。它不仅在文本处理、推理和编程智能方面展示了与GPT-4 Turbo相当的性能，还在多语言、音频和视觉能力上设定了新的高标准。 GPT-4o的主要改进 性能提升：GPT-4o在文本、推理和编程智能方面达到了GPT-4 T…- 25
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ChatGPT的基本原则和实用建议
与 ChatGPT 或其他 AI 交互时，有几个核心原则和建议可以帮助你更有效地设计和使用 prompt。遵循这些原则，能使你的 prompt更加高效和精准。 原则一：优先使用最新模型 如果你是直接使用像 ChatGPT 或 Midjourney 这样的 AI 产品，通常无需过多考虑模型版本。但如果你通过 API 或 OpenAI Playground使用 AI，建议优先尝试最新的模型，以获取最佳…- 21
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ChatGPT Prompt的框架和方法
经过基础篇的多个场景介绍，你应该对构建有效的 Prompt 有了更深的理解。在基础篇中，我们更多地关注了“术”的应用。而在高级篇中，除了介绍更高级的应用之外，我们还将探讨更多关于Prompt 构建的“道”。 基础 Prompt 框架 在众多关于 ChatGPT prompt 的框架中，Elavis Saravia 的总结提供了一个清晰的框架，认为有效的 Prompt 应包含以下元素： Instru…- 24
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ChatGPT如何运用零样本提示（Zero-Shot Prompting）技术？
本文旨在深入浅出地介绍零样本提示（Zero-Shot Prompting）技术，并提供实用的运用技巧。此技术作为人工智能语言处理的前沿领域，能够大幅提高处理未知任务的能力，尤其在ChatGPT等智能对话系统中有着广泛应用。 零样本提示是一种先进的自然语言处理方法。它使得AI模型能够仅凭给定的提示或指令就完成各类任务，无需针对每个新任务进行专门的数据训练。这种方法的核心在于利用广泛预训练的语言模型，…- 40
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ChatGPT如何运用”Few-Shot Prompting”技术？
在人工智能领域，特别是自然语言处理的范畴，"Few-Shot Prompting"技术凭借其独特优势，成为了研究的热点。本文旨在深入探讨这一技术的特性、优缺点以及有效应用方法，帮助读者更好地理解并运用这一技术。 什么是Few-Shot Prompting? “Few-Shot Prompting”是一种通过提供少量示例（samples），使模型能更加精准地理解和回应查询的方法。…- 20
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ChatGPT如何运用Self-Consistency技术？
Self-Consistency是一种用于提高模型在执行链式推理时准确性的补充技术。通过生成多条推理链并选择最常见答案作为最终结果，这项技术显著提高了推理的可靠性和精确度。 Self-Consistency的原理 在Xuezhi Wang等人的2022年研究中提出，即使在使用单一逻辑链进行优化时，模型仍有可能犯错。为了解决这个问题，他们提出了一种新方法：让模型多次运行，然后选择最常见的答案作为最终…- 17
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ChatGPT如何运用PAL Models技术？
PAL Models（Program-Aided Language Models）是一种结合编程逻辑与语言模型的先进技术。虽然这种方法在目前的ChatGPT模型中可能不是必需的，但它在解决复杂问题时仍具有独特的价值。 PAL Models的原理 PAL Models的核心思想是在语言模型中引入编程代码，利用代码的计算能力来辅助模型解决问题。这种方法由LuyuGao等人于2022年提出，旨在解决即便…- 17
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如何利用OpenAI Playground调整OpenAI API？
OpenAI Playground是一个强大的工具，它为用户提供了一个实验和探索OpenAI API的平台。本文旨在指导用户如何有效地使用OpenAI Playground，以及各个参数的作用和设置方法。 OpenAI Playground的特点 灵活性：Playground允许用户根据不同的需求调整各种参数，以获得最佳效果。 实验性：它是一个实验场所，允许用户测试不同的输入和设置，以理解模型的工…- 19
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ChatGPT在问答问题场景中的使用技巧
AI 产品中常见的问答应用 问答是使用 AI 产品，如 ChatGPT，的最常见场景之一。通常情况下，你提出一个问题，AI 会给出相应的答案。例如： 在这种场景中，只要你的 prompt 符合之前提到的基本原则，一般就能得到满意的回答。然而，需要注意的是，不同的 AI 模型擅长处理不同类型的问题，因此可能需要对 prompt 进行针对性的调整。此外，目前的 AI 产品并非万能，有些问题可能无法得到…- 24
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ChatGPT在基于示例回答场景中的使用技巧
有时，简单的文字指示对 AI 来说可能不够明确，尤其是在涉及复杂或抽象概念的场景中。例如，在给宠物起名字这样的任务中，仅仅通过文字很难传达想要的名字风格。在这种情况下，向 AI 提供示例可以大大提高其理解和执行任务的能力。 让我们看一个没有示例的 prompt： 复制 Suggest three names for a horse that is a superhero. Suggest thre…- 23
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ChatGPT在推理问答场景中的使用技巧
推理是问答的一个子场景，它在 AI 交互中具有独特的价值。在这个场景中，prompt 的作用尤为重要，因为它不仅要求 AI 理解问题，还要求其进行逻辑推理和计算。这一场景为 ChatGPT API 的应用提供了丰富的可能性，相比其他场景，这里的竞争可能较少。 以 GMAT 数学题为例 我们可以看到 ChatGPT 如何处理复杂的逻辑推理问题。下面是一个没有任何辅助说明的简单 prompt： 复制 …- 30
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ChatGPT在写代码场景中的使用技巧
在 AI 应用领域，“无中生有”是一个引人入胜的场景。这里的“无中生有”指的是利用 AI 来生成新的内容，根据用户的描述，AI 能够创造出符合需求的输出。这包括撰写招聘广告、电商商品描述、短视频脚本，甚至编写代码。特别是在代码生成方面，AI 展现出了惊人的能力。 SQL 查询语句示例 例如，如果你需要一个 MySQL 查询语句来查找计算机科学系的所有学生，你可以向 AI 提供以下 prompt： …- 20
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ChatGPT在改写内容场景中的使用技巧
AI 不仅可以从头开始创造内容，还可以对已有内容进行优化和改写。这种“锦上添花”的应用场景极为广泛，包括但不限于翻译、语法修改、风格润色等。例如，AI 可以将中文文档翻译成英文，反之亦然；它甚至可以在编程语言之间进行翻译，如将 Python 代码转换成 Haskell 代码。 此外，AI 还能帮助修改文章中的语法错误、错别字，或者根据特定风格对内容进行润色。 润色场景示例 本章将重点介绍润色场景。…- 28
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ChatGPT在信息解释场景中的使用技巧
“信息解释”场景主要涉及对现有信息或内容的深入解释和阐释。与简单的内容改写相比，信息解释往往需要提供超出原始文本的额外信息或背景，有助于用户更深入地理解某个主题或内容。 例如： 解释代码：当你遇到一段不理解的 Python 代码时，AI 可以帮助解释代码的功能和各个部分的作用。 解释论文：对于难以理解的学术论文或其特定段落，AI 可以提供简化的解释，帮助你更好地理解。 解释代码示例 在解释代码的应…- 29
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ChatGPT在信息总结场景中的使用技巧
在 AI 内容生成领域的“化繁为简”场景中，AI 被用来将复杂或长篇的内容简化和总结。这种应用非常有用，特别是在处理大量信息时。典型的应用场景包括： 信息总结：对大量信息进行概括和总结。 信息解释：解释和总结复杂的概念或文本。 信息提取：从一大段文字中提取关键信息和分类。 信息总结示例 信息总结通常很直接，只需在 prompt 中添加“summarize”一词。然而，为了获得特定效果，可以结合之前…- 24
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ChatGPT在信息提取场景中的使用技巧
信息提取是一种高级的 AI 应用场景，它可以从复杂的数据或文本中提取出关键信息，使信息更加结构化和易于理解。这个场景在数据处理和信息管理中非常有价值，特别适用于以下情形： 从长篇内容中提取关键数据：例如，将网页内容转换为表格形式，或者从大量文本中提取重要信息。 按特定格式分类信息：比如对文章内容进行信息分类和标签化。 信息提取示例 在信息提取应用中，AI 可以按照用户的需求对大量文本进行结构化处理…- 18
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在ChatGPT上如何运用To Do and Not To Do技巧？
在本文中，我们将深入探讨一种实用的技巧，旨在优化与人工智能（AI）的互动效率，特别是在提问时如何构造问题以获得更精确的回答。这种方法适用于多种场合，尽管我们会通过特定的场景来说明它的应用，但其实质不限于任何特定情境。此技巧的核心在于明确指示AI“应该做什么”而非仅仅指出“不该做什么”，从而提升交流的效率和结果的准确性。 明确指令与避免泛泛之问 在与AI对话时，尤其是当我们希望获得某些推荐或信息时，…- 18
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在ChatGPT上如何运用增加示例技巧？
在本篇文章中，我们将探讨如何通过在对话中加入示例来提升与人工智能（AI）交流的效果，特别是在那些难以仅通过文字指令清晰传达的情境中。加入示例能显著增强AI的理解能力，使得回答更加贴合预期。这种方法尤其适用于需要创造性或具有特定风格需求的场景，例如为宠物起名或将电影名称转化为表情符号。 通过示例加深理解 在与AI的互动中，仅告诉AI“可以做什么”和“不可以做什么”有时候不足以获得最佳的回答。特别是在…- 24
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在ChatGPT上如何运用引导模型输出技巧？
在这一部分，我们将深入探讨如何通过使用引导词来优化与人工智能（AI）的交流，尤其是在需要生成代码或特定格式输出的场景中。引导词的使用可以明确告知AI开始编写代码或按照特定格式输出内容，从而提高输出的准确性和符合预期的概率。这种方法对于提升AI理解任务需求并准确执行至关重要，尤其适用于编程和数据查询等技术性强的场景。 引导词的策略性使用 引导词的使用是一种高效的提示方式，它可以帮助AI确定接下来应当…- 34
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在ChatGPT上如何运用增加角色（Role）技巧？
在本文中，我们将探讨如何通过给AI分配特定的角色（Role）或模拟特定人物来优化写作和内容生成的过程。这种方法能够指导AI以更加符合预期的风格和语境产生内容，特别是当需要将复杂的概念简化，或者以特定风格重写文本时。 角色扮演在内容生成中的应用 引入角色扮演的概念可以让AI更好地理解和适应不同的写作需求。例如，当AI被告知扮演一个小学老师时，它会自然而然地采用更简单、更适合儿童理解的语言和表达方式。…- 25
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在ChatGPT上如何运用特殊符号指令技巧？
本篇文章旨在介绍一种提高人工智能（AI）处理文本时准确性的技巧：使用特殊符号来区分指令和待处理的文本。这种方法特别适用于处理包含大量信息或多段文字的情况，能够帮助AI更准确地理解用户的需求，并据此生成更符合预期的输出。 特殊符号的使用 在AI交互中，明确指示和待处理内容之间的界限至关重要。使用如三个连续的反引号（```）或其他特殊符号（如###、<>、 等）来分隔指令和文本，可以显著提…- 27
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在ChatGPT上如何运用阐述格式词技巧？
本篇文章将深入探讨如何通过指定输出格式的词语来引导人工智能（AI）生成结构化的文本内容。这种技巧是对前面提到的使用示例来优化AI理解的一种扩展，特别适用于需要AI总结、提取信息或回答问题时按照特定格式呈现结果的场景。 格式化输出的重要性 当处理大量信息或需要AI理解并遵循特定的输出结构时，明确指定期望的格式可以极大提高AI生成内容的可用性和准确性。这不仅有助于保持信息的组织性和易读性，还能在进行后…- 28
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