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以下是一些利用 GPT4 模型的 AI 工具： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的各个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 。您可以根据自己的需要选择最适合的工具。 此外，在生成式人工智能领域，GPT4 有以下突破点： 1. 赋予模型使用工具的能力，如 OpenAI 推出的 ChatGPT 插件测试版，允许与多种工具交互。 2. 在计划和解决问题方面具有一定能力，能通过玩游戏或模拟环境快速学习和从经验中学习。 3. 在许多任务上达到人类水平的表现，对人类的理解有所提升。 4. 但也存在一些限制，如架构中的自回归特性导致缺乏规划能力等。

GPT4 是由 OpenAI 开发的先进且广泛使用的大型语言模型，在多种任务上表现卓越，如文本生成、理解、翻译及专业和创意写作等，通过大量数据学习，能处理复杂问题和理解上下文。 文心一言是百度开发的语言模型，文心一言 4.0 有网页版和 API 版本。在 2023 年，百度的“文心 4.0”是国内能力较好的模型之一。 除了 GPT4 和文心一言，还有其他重要的大型语言模型，如 Anthropic 公司的 Claude 3、谷歌的 Gemini、阿里巴巴的通义大模型等。在 2023 年度中文大模型基准测评报告中，对众多模型进行了评测和列举。2023 年中美在 AGI 技术上仍有差距，国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 有差距。国内大厂在冲击 AGI 方面虽有资源，但实际效果尚不明确，且受多种因素影响。

ChatGPT 是一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。 其基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 它在生成文本方面表现出色，结果通常接近人类所产生的。但它最终是从积累的“传统智慧统计数据”中提取“连贯的文本线索”。 ChatGPT 目前有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本。GPT3.5 是免费版本，GPT4 则需要升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。 ChatGPT 实质功能是“单字接龙”，长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑需要通过材料学习不断形成模型，训练目的是学习“提问和回答的通用规律”，实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版，可能会出现“幻觉”，混淆记忆，无法直接查看和更新所学，且高度依赖学习材料，存在缺乏及时性和准确性的缺点。

ChatGPT 是通过从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本进行训练，以生成“类似”的文本。其基本概念相对简单，训练神经网络能够从“提示”开始，生成类似于训练内容的连贯人类语言文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”并通过其元素（无循环等）。然而，它能生成出色的文本，这表明人类语言（及背后的思维模式）的结构具有一定的“法律属性”，比想象中更简单，ChatGPT 已隐含地发现了这一点，或许我们可用语义语法、计算语言等明确揭示。 ChatGPT 在生成文本方面表现出色，接近人类所产生的，但它的工作方式与大脑并非完全相同。其基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型，人类生成语言时的许多方面与之相似。 在训练方面，大脑和当前计算机的“硬件”不同，ChatGPT 采用的策略可能与大脑有较大差异且效率较低，其内部没有“循环”或“重新计算数据”，限制了计算能力。目前尚不清楚如何解决此问题以让未来的 ChatGPT 能做更多类似大脑的事，但它已能做到的事情令人兴奋，为我们理解人类语言和思维过程提供了动力。 此外，还为您提供“10 分钟手搓一个 ChatGPT 语音对话机器人”的相关链接：https://b23.tv/JffIir4 。

以下是关于 ChatGPT 入门的相关知识： ChatGPT 的实质功能可以用“词语接龙”四个字概括。具体来说，给它任意长的上文，它会用自己的模型生成下一个词。其通过自回归生成的方式，将生成的下一个词与之前的上文组合成新的上文，不断重复以生成任意长的下文。训练模型可以让答案更接近用户想要的答案，提示词的撰写也很重要。 ChatGPT 被称为生成模型，与搜索引擎不同。训练的主要目的不是记忆，而是学习以单字接龙的方式训练模型，学习提问和回答的通用规律，以便在遇到没记忆过的提问时能生成用户想要的回答，即实现泛化。 ChatGPT 从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始生成“类似于训练内容”的文本。其神经网络由简单元素组成，基本操作也简单，但能产生成功“类似于”网络、书籍等内容的文本。 GPT 代表生成式（Generative）、预训练（PreTraining）和转换器（Transformer）。 您还可以通过以下资源进一步了解： 大白话聊 ChatGPT： 人工智能教父 Hinton：关于 ChatGPT 与 AI 发展的 11 个核心观点： （进阶内容）

我不是基于 ChatGPT 开发的。ChatGPT 于 2022 年 11 月横空出世，背后基于 GPT3.5，其训练包括多个阶段，如预训练（PT）阶段建立模型的能力上限，监督微调（SFT）阶段让模型学会对话形式，强化学习从人类反馈（RLHF）阶段细分为奖励模型（RM）和强化学习（RL）阶段以激发多种能力。 此外，Hugging Face 推出了自己的 ChatGPT 版本，Stability AI 发布了 DeepFloyd IF 图像生成模型，效率和效果都有提升。AudioGPT 是一个能理解和生成语音、音乐等的系统，具有多种特点和应用领域。

Gamma 有以下两种含义： 1. 作为在线演示文稿制作平台，利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单文本输入生成幻灯片，AI 系统提供布局建议和设计元素，支持多种多媒体格式嵌入，有多种预设主题和自定义选项，目标是简化创建过程，让非设计专业人士也能轻松制作出专业外观的演示文稿，节省设计时间，专注内容表达和创意发挥。 2. 谷歌推出的全新开源模型系列“Gemma”，相比 Gemini 更加轻量，保持免费可用，模型权重开源且允许商用。包含 Gemma 2B 和 Gemma 7B 两种权重规模的模型，每种规模都有预训练和指令微调版本。可通过 Kaggle、谷歌的 Colab Notebook 或 Google Cloud 访问，也第一时间上线了 HuggingFace 和 HuggingChat。官方页面：https://ai.google.dev/gemma/ 模型地址： 。

以下是 Stable Diffusion 的相关信息： Stable Diffusion 系列资源： SD 1.4 官方项目： SD 1.5 官方项目： SD 2.x 官方项目： diffusers 库中的 SD 代码 pipelines： SD 核心论文： SD Turbo 技术报告： 教程目录： 1. Stable Diffusion 系列资源 2. 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理 2.1 通俗讲解 Stable Diffusion 模型工作流程（包含详细图解） 2.2 从 0 到 1 读懂 Stable Diffusion 模型核心基础原理（包含详细图解） 2.3 零基础读懂 Stable Diffusion 训练全过程（包含详细图解） 2.4 其他主流生成式模型介绍 3. Stable Diffusion 核心网络结构解析（全网最详细） 3.1 SD 模型整体架构初识 3.2 VAE 模型 3.3 UNet 模型 3.4 CLIP Text Encoder 模型 3.5 SD 官方训练细节解析 4. 从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画（全网最详细讲解） 4.1 零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流程 4.2 零基础使用 SD.Next 搭建 Stable Diffusion 推理流程 4.3 零基础使用 Stable Diffusion WebUI 搭建 Stable Diffusion 推理流程 目前 Stable Diffusion WebUI 可以说是开源社区使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画最热门的框架。是 AI 绘画领域最为流行的框架，其生态极其繁荣，非常多的上下游插件能够与 Stable Diffusion WebUI 一起完成诸如 AI 视频生成，AI 证件照生成等工作流，可玩性非常强。接下来，咱们就使用这个流行框架搭建 Stable Diffusion 推理流程。首先，我们需要下载安装 Stable Diffusion WebUI 框架，我们只需要在命令行输入如下代码即可。安装好后，我们可以看到本地的 stablediffusionwebui 文件夹。下面我们需要安装其依赖库，我们进入 Stable Diffusion WebUI 文件夹，并进行以下操作。和 SD.Next 的配置流程类似，我们还需要配置 Stable Diffusion WebUI 的 repositories 插件，我们需要运行下面的代码。如果发现 repositories 插件下载速度较慢，出现很多报错，don't worry，大家可以直接使用 Rocky 已经配置好的资源包，可以快速启动 Stable Diffusion WebUI 框架。Stable Diffusion WebUI 资源包可以关注公众号 WeThinkIn，后台回复“ WebUI 资源”获取。 4.4 零基础使用 diffusers 搭建 Stable Diffusion 推理流程 4.5 Stable Diffusion 生成示例 5. Stable Diffusion 经典应用场景 5.1 文本生成图像 5.2 图片生成图片 5.3 图像 inpainting 5.4 使用 controlnet 辅助生成图片 5.5 超分辨率重建 6. 从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型（全网最详细讲解） 6.0 Stable Diffusion 训练资源分享 6.1 Stable Diffusion 模型训练初识 6.2 配置训练环境与训练文件 6.3 SD 训练数据集制作 6.4 Stable Diffusion 微调（finetune）训练

ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，需升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 ChatGPT 的基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本，特别是能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 从 OpenAI 的官网查询可知，在 2022 年宣发时，OpenAI 称 ChatGPT 是一种模型，而在官网的帮助页面中，又称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 在注册 ChatGPT 账号之前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，能省去很多日后的注册流程。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。

Luma AI 是一家专注于多模态 AI 的公司，旨在扩展人类的想象力和能力。他们提供用于创建和分享3D内容的工具。以下是Luma AI 官网的一些关键功能和链接： 主要功能 1. 互动 3D 场景： Luma AI 提供了创建和分享互动 3D 场景的功能，可以在网页和移动平台上使用。用户可以创建高度详细的 3D 场景，并通过高效的嵌入方式进行分享。 2. Genie: 文本生成 3D： Genie 功能允许用户通过文本描述生成 3D 模型，使 3D 创建更加便捷和用户友好。 官网链接 你可以访问 Luma AI 的官网了解更多信息：。

Pika 官网：https\://pika.art Pika 1.0 是由 pika\_labs 推出的一个全新的人工智能模型，能够生成和编辑三维动画、动漫、卡通和电影等不同风格的视频。成立 6 个月既融资 5500 万美元，Quora 创始人 Adam D'Angelo、前 GitHub 首席执行官 Nat Friedman 和 Giphy 联合创始人 Alex Chung 也是投资人。 登陆 Pika 官网后，点击进入，即可看到主页，然后点击“加入测试版”，即可申请内测，一般很快就能获得内测资格。加入 Pika 的 Discord 社区并在这里使用产品。

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ChatGPT 是通过从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本进行训练，训练神经网络生成“类似”的文本。它能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（无循环等）。 尽管这个过程简单，但其生成的文本不仅连贯，还能遵循提示并利用所读内容。不过，它并非总是说出“全局意义上的话”，只是根据训练材料中的“声音类似”的东西说出“听起来正确”的东西。 ChatGPT 在生成文本方面表现出色，接近人类所产生的。但其基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型，与大脑工作方式有相似之处，但在训练“硬件”和算法上与大脑存在差异，且内部没有“循环”或“重新计算数据”，限制了计算能力。 目前尚不清楚如何解决此问题以让其能做更多“类似于大脑的事情”，但 ChatGPT 已取得的成果令人兴奋，为更好理解人类语言和思维过程提供了动力。 此外，还可参考“10 分钟手搓一个 ChatGPT 语音对话机器人 https://b23.tv/JffIir4 ”。

目前 ChatGPT 官网主要有以下版本： 1. GPT3.5：免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度相对较低，无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件，知识更新到 2022 年 1 月。 2. GPT4：智能程度较高，知识更新到 2023 年 12 月。想要使用更多功能需要升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月，还有团队版和企业版，费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 3. ChatGPT 4o：5.13 发布，可免费体验，但免费体验次数有限，知识更新到 2023 年 10 月。想要更多功能也需要升级到 PLUS 套餐。

Gemma 是谷歌推出的开源大模型系列，具有以下特点和使用地址： 特点：更加轻量，保持免费可用，模型权重开源且允许商用。尽管体量较小，但在关键基准测试中超越了更大的模型，能够直接在开发人员的笔记本电脑或台式电脑上运行。 使用地址： Gemma 官方页面：https://ai.google.dev/gemma/ 可通过 Kaggle、谷歌的 Colab Notebook 或通过 Google Cloud 访问。 在 HuggingFace 和 HuggingChat 上线，可尝试其生成能力。 模型地址： 另外，Gamma 是一个在线演示文稿制作平台，利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户可通过简单文本输入生成幻灯片，其 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素，支持多种多媒体格式嵌入，提供多种预设主题和自定义选项。

Claude Opus 是由 Anthropic 公司推出的一款先进的 AI 大模型，它在多项基准测试中展示出了超越现有模型，包括 GPT4 在内的性能。以下是关于 Claude Opus 的使用说明、使用路径、注册地址以及与 GPT 的不同点的详细说明： 使用说明： 1. 注册与登录：访问 Claude 官方网站并注册账户。 2. 选择模型：根据需求选择 Claude 3 Opus 或其他模型。 3. 上传输入：可以上传照片、图表、文档等非结构化数据，让 AI 进行分析和解答。 4. 交互：与模型进行交互，提供提示或问题，获取回答或生成的内容。 使用路径： 访问 。 注册账户并登录。 根据网站上的指南进行操作，通常包括创建项目、选择模型、设置 API 密钥等步骤。 通过 Claude API 或直接在网站上与模型交互。 注册地址： Claude 3 的注册和使用通常通过其官方网站进行，具体的注册地址会在官网上提供。 与 GPT 的不同点： 1. 多模态能力：Claude 3 Opus 支持对图像、视频、图表等非结构化数据的理解和处理，而 GPT4 的多模态能力可能在某些方面不如 Claude 3。 2. 性能：Claude 3 Opus 在多项基准测试中得分超过 GPT4，尤其在数学、编程、多语言理解等方面树立了新的行业基准。 3. 上下文窗口：Claude 3 系列模型支持更大的上下文窗口，最高可达 100 万 token 的上下文输入，这对于处理长文本非常有利。 4. 速度：Claude 3 Haiku 被设计为快速响应的模型，而 Opus 则在保持高性能的同时也有较快的响应速度。 5. 成本：Claude 3 Opus 的定价可能高于 GPT4，这反映了其在性能上的提升。 6. 准确性和减少幻觉：Claude 3 系列在减少错误回答和不必要的拒绝上取得了进展，提供了更可靠的答案。 详细说明： Claude 3 Opus 展现了在复杂任务上的高理解和流畅度，接近人类水平，尤其是在推理和视觉方面的能力。 相比之下，GPT4 是由 OpenAI 开发的另一款领先的 AI 模型，虽然也非常强大，但在某些特定任务上可能不如 Claude 3 Opus。 Claude 3 系列的发布，特别是 Opus 模型，标志着在 AI 大模型领域的新进展，为开发者和企业提供了更多的选择和可能性。 请注意，具体的使用体验和性能可能会随着模型的更新和个人使用场景的不同而有所变化。

Transformer Debugger （TDB） 是由 OpenAI 的 Superalignment 团队开发的一种工具，旨在支持对小型语言模型特定行为的调查。该工具将自动可解释性技术与稀疏自动编码器相结合。 开源地址是：https://github.com/openai/transformerdebugger