当前位置: 首页 > news >正文

一觉醒来Chat gpt就被淘汰了

目录

什么是Auto GPT?

与其他语言生成模型相比,Auto GPT具有以下优点

Auto GPT的能力

Auto GPT的能力非常强大,它可以应用于各种文本生成场景,包括但不限于以下几个方面

Auto GPT的历史


马斯克说:“ChatGPT 好得吓人。我们离危险而强大的人工智能不远了。”ChatGPT,是美国人工智能公司 OpenAI 在 2022年11月推出的一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。允许用户使用自然语言与自回归语言模型GPT-3模型互动。

真正让全世界大呼小叫一起围观他的原因,其实很简单:他是一款好用到超出大部分人认知的聊天机器人。你要什么,他就给什么。立刻给,直接给,虽然偶尔给错了还理直气壮,但大多时候还是超预期地给。你可能会觉得,这靠谱吗?靠谱的话我们怕不是要失业了吧?

其实,不是你一个人面对这一问题。上一次让全人类都这么担心的,还是互联网刚出现的时候。再往前,还有蒸汽机开起来的时候。既然ChatGPT那么厉害,淘汰它的Auto GPT是个什么恐怖的存在?

什么是Auto GPT?

Auto GPT是一款基于自然语言处理技术的语言生成模型,它可以自动地生成高质量的文本内容,包括文章、新闻、评论、对话等等。Auto GPT采用了深度学习技术,可以通过大量的训练数据来学习语言模型,从而生成具有语法正确性和语义连贯性的文本。

与传统的机器翻译和文本生成模型不同,Auto GPT采用了自回归模型,即将前面生成的文本作为输入,再生成下一个词语,这样可以保证生成的文本与前面的文本内容相连贯。另外,Auto GPT还采用了Transformer结构,可以充分利用上下文信息,从而生成更加准确的文本内容。

与其他语言生成模型相比,Auto GPT具有以下优点

1.高质量的文本生成能力。Auto GPT可以生成具有语法正确性和语义连贯性的文本,使得生成的文本更加自然流畅。

2.自适应的训练能力。Auto GPT可以根据不同的训练数据进行自适应的训练,从而生成更加贴近实际应用场景的文本内容。

3.高效的文本生成速度。Auto GPT可以快速地生成大量的文本内容,从而满足实际应用场景中的需求。

4.灵活的文本生成方式。Auto GPT可以根据不同的文本生成任务进行灵活的配置,从而生成符合需求的文本内容。

5.易于使用的API接口。Auto GPT提供了易于使用的API接口,使得用户可以方便地进行文本生成操作。

Auto GPT的能力

Auto GPT的能力非常强大,它可以应用于各种文本生成场景,包括但不限于以下几个方面

1.文章生成。Auto GPT可以根据给定的主题和关键词,自动生成符合要求的文章,可以应用于新闻报道、科技文章、商业文章等领域。

2.对话生成。Auto GPT可以模拟人类对话,根据输入的对话内容,自动生成符合语境的回复,可以应用于客服机器人、智能助手等领域。

3.翻译生成。Auto GPT可以将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本,可以应用于机器翻译、跨语言通讯等领域。

4.摘要生成。Auto GPT可以将一篇文章或一段文本自动地进行摘要,提取出关键信息,可以应用于新闻摘要、文献摘要等领域。

5.诗歌生成。Auto GPT可以根据给定的诗歌风格和主题,自动生成符合要求的诗歌,可以应用于文学创作、诗歌教育等领域。

Auto GPT的历史

Auto GPT的历史和成就也非常值得关注。Auto GPT是由OpenAI公司开发的,其前身是GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型,是一种基于Transformer结构的自然语言处理模型。随着模型的不断升级和优化,Auto GPT的性能不断提升,已经成为目前最先进的语言生成模型之一。

2019年,OpenAI发布了GPT-2模型,该模型具有超过1.5亿个参数,可以生成高质量的文本内容。但是由于担心该模型可能被滥用,OpenAI最初只开放了部分模型的训练数据和API接口。后来,OpenAI又逐步放开了GPT-2的训练数据和API接口,使得更多的研究人员和开发者可以利用该模型进行研究和应用。

2020年,OpenAI发布了GPT-3模型,该模型具有1750亿个参数,是目前最大的语言模型之一。GPT-3模型的生成能力非常强大,可以生成高质量的文章、对话、翻译等文本内容,引起了广泛的关注和讨论。同时,GPT-3模型也引发了一些争议,有人担心该模型可能被滥用,也有人对该模型的技术和应用前景表示乐观。

总之,Auto GPT作为一种先进的语言生成模型,具有广泛的应用前景和研究价值。随着技术的不断发展和优化,相信Auto GPT的能力和性能将会越来越强大。

相关文章:

一觉醒来Chat gpt就被淘汰了

目录 什么是Auto GPT? 与其他语言生成模型相比,Auto GPT具有以下优点 Auto GPT的能力 Auto GPT的能力非常强大,它可以应用于各种文本生成场景,包括但不限于以下几个方面 Auto GPT的历史 马斯克说:“ChatGPT 好得吓…...

13款JavaScript图像处理库,建议收藏备用

pica: 一个在浏览器中调整图像大小,而不会出现像素失真,处理速度非常快的图片处理库,仓库地址https://github.com/nodeca/picahtml2canvas: 强大的使用js开发的浏览器网页截图工具,仓库地址https://github.…...

uniapp m3u8格式视频加载

uniapp一:mui-player:三方 h5 web app uniapp 使用 mui-player 插件播放 m3u8/flv 视频流_翘翘红的博客-CSDN博客 uniapp 开发的h5项目,需要播放m3u8/flv后缀的视频,网上有很多视频插件,但是样式和效果不尽如人意&am…...

iOS描述文件(.mobileprovision)一键申请

iOS描述文件(.mobileprovision)一键申请 在主界面上点击描述文件按钮。 新建ios描述文件 然后点击新建,然后输入描述文件名称,描述文件名称字符和数字,自己好辨识就可以。然后选择描述文件类型,再选择bundle ID,如果…...

进行性能压力测试的原因、目的和好处

性能压力测试是指在模拟高负载、高并发情况下对软件系统进行测试,以衡量系统在实际使用过程中的性能表现。这些测试可以为生产环境中的应用程序提供关键数据,并帮助开发人员从根本上了解系统的实际性能。在本文中,我们将探讨进行性能压力测试…...

【计算机视觉】如何利用 CLIP 做简单的人脸任务?(含源代码)

文章目录 一、数据集介绍二、源代码 结果三、代码逐行解读 一、数据集介绍 CELEBA 数据集(CelebFaces Attributes Dataset)是一个大规模的人脸图像数据集,旨在用于训练和评估人脸相关的计算机视觉模型。该数据集由众多名人的脸部图像组成&a…...

基于显扬科技3D视觉相机的医疗试管分拣系统

行业现状: 医疗试管分拣是医疗行业中的一个重要环节,指将医疗实验室或生物技术研究中的试管按照一定的规则进行分拣,并对试管的类型、位置、数量等信息进行识别和管理。 随着医疗技术的不断发展和诊断治疗的精细化,医疗试管分拣…...

编译zlib

zlib被设计为一个免费的,通用的,法律上不受限制的-即不受任何专利保护的无损数据压缩库,几乎可以在任何计算机硬件和操作系统上使用。 官网:http://www.zlib.net/ 下载zlib源码:http://www.zlib.net/zlib1213.zip 备用地址&#x…...

如何让“ChatGPT自己写出好的Prompt的“脚本在这里

写个好的Prompt太费力了 在网上,你可能会看到很多人告诉你如何写Prompt,需要遵循各种规则,扮演不同的角色,任务明确、要求详细,还需要不断迭代优化。写一个出色的Prompt需要投入大量的时间和精力。甚至有一些公开的Pr…...

菜单选择shell

[rootes3 data]# vi action.sh #!/bin/bash . /etc/init.d/functionsecho -en "\E[$[RANDOM%731];1m"cat <<EOF请选择&#xff1a;1) 备份数据库2)清理日志3)软件升级4)软件回滚5)删库跑路EOFecho -en \E[0mread -p "请选择上面的项对应的数字1-5&#xf…...

Redis高可用性详解

目录 ​编辑 高可用性&#xff1a; 主从复制&#xff08;Master-Slave Replication&#xff09;&#xff1a; 主从复制的一般工作流程&#xff1a; 哨兵模式&#xff08;Sentinel Mode&#xff09;&#xff1a; 哨兵模式的一般工作流程&#xff1a; 集群模式&#xff08…...

MySQL(1) ---- 数据库介绍与MySQL概述

介绍 1、什么是数据库&#xff1f; 数据库&#xff1a;DateBase&#xff08;DB&#xff09;&#xff0c;是存储和管理数据的仓库。数据库管理系统&#xff1a;DataBase Management System&#xff08;DBMS&#xff09;&#xff0c;操纵和管理数据库的大型软件。SQL&#xff1…...

面试题之软件测试流程

说说公司的软件测试流程&#xff0c;这&#xff0c;是常考的面试题之一。 不同公司的流程不一样&#xff0c;现状决定流程&#xff0c;没有绝对的对错。 以结果为导向&#xff0c;保证产品质量&#xff0c;提高测试效率&#xff0c;才是王道。 以下的流程为业界比较标准的流程&…...

MyBatis中#{}与${}的区别,与各自的应用场景

#{}和${}的区别&#xff1a; #{}: 底层使用PreparedStatement。特点&#xff1a;先进行SQL语句的编译&#xff0c;然后给SQL语句的占位符问号?传值。可以避免SQL注入的风险。 ${}&#xff1a;底层使用Statement。特点&#xff1a;先进行SQL语句的拼接&#xff0c;然后再对SQL语…...

泛型类相关

package com.test.test02;/* * GenericTest就是一个普通的类 * GenericTest<E>就是一个泛型类 * <>里面就是一个参数类型&#xff0c;但是这个类型是什么呢&#xff1f;这个类型现在是不确定的&#xff0c;相当于一个占位。 * 但是现在确定的是这个类型一定是一…...

一文速学数模-季节性时序预测SARIMA模型详解+Python实现

目录 前言 一、季节时间序列模型概述 二、SARIMA模型定义 三.SARIMA模型算法原理...

二叉树与图(C++刷题笔记)

二叉树与图&#xff08;C刷题笔记&#xff09; 113. 路径总和 II 力扣 从根节点深度遍历二叉树&#xff0c;先序遍历时&#xff0c;将节点存储至path栈中&#xff0c;使用path_val累加节点值 当遍历到叶子节点&#xff0c;检查path_val是否为sum&#xff0c;若是&#xff0c…...

STM32-ADC多通道输入实验

之前已经介绍了几个ADC的笔记和实验了&#xff0c;链接如下&#xff1a; 关于ADC的笔记1_Mr_rustylake的博客-CSDN博客 STM32-ADC单通道采集实验_Mr_rustylake的博客-CSDN博客 STM32-单通道ADC采集&#xff08;DMA读取&#xff09;实验_Mr_rustylake的博客-CSDN博客 接下来…...

javaIO流之文件流

目录 简介一、File的构造方法二、File的常用方法1、获取功能的方法2、绝对路径和相对路径3、判断功能的方法4、创建、删除功能的方法5、目录的遍历6、递归遍历 三、RandomAccessFile1、主要方法 四、Apache FileUtils 类1、复制文件或目录&#xff1a;2、删除文件或目录&#x…...

DMA-STM32

DMA-STM32 DMA(Direct Memory Access)直接存储器存取 DMA可以提供外设和存储器或者存储器和存储器之间的高速数据传输&#xff0c;无须CPU干预&#xff0c;节省了CPU的资源 12个独立可配置的通道:DMA1 (7个通道),DMA2 (5个通道) 每个通道都支持软件触发和特定的硬件触发 STM32…...

装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战

前言 现在我们有个如下的需求&#xff0c;设计一个邮件发奖的小系统&#xff0c; 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式&#xff08;Decorator Pattern&#xff09;允许向一个现有的对象添加新的功能&#xff0c;同时又不改变其…...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案

前言 在Unity中&#xff0c;Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染&#xff08;即CPU被阻塞&#xff09;&#xff0c;这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案&#xff1a; 对惹&#xff0c;这里有一个游戏开发交流小组&…...

【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作

080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...

ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++

目录 文章目录 目录摘要1.修复过程摘要 本节主要解决ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++,无法导入ardupilot代码,会引起查看不方便的问题。如下图所示 1.修复过程 0.安装ubuntu 软件中自带的eclipse 1.打开eclipse—Help—install new software 2.在 Work with中…...

OPenCV CUDA模块图像处理-----对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering)函数meanShiftFiltering()

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 算法描述 在 GPU 上对图像执行 均值漂移滤波&#xff08;Mean Shift Filtering&#xff09;&#xff0c;用于图像分割或平滑处理。 该函数将输入图像中的…...

今日学习:Spring线程池|并发修改异常|链路丢失|登录续期|VIP过期策略|数值类缓存

文章目录 优雅版线程池ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor的装饰器并发修改异常并发修改异常简介实现机制设计原因及意义 使用线程池造成的链路丢失问题线程池导致的链路丢失问题发生原因 常见解决方法更好的解决方法设计精妙之处 登录续期登录续期常见实现方式特…...

Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析

Java求职者面试指南&#xff1a;Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析 一、第一轮提问&#xff08;基础概念问题&#xff09; 1. 请解释Spring框架的核心容器是什么&#xff1f;它在Spring中起到什么作用&#xff1f; Spring框架的核心容器是IoC容器&#…...

【Go语言基础【13】】函数、闭包、方法

文章目录 零、概述一、函数基础1、函数基础概念2、参数传递机制3、返回值特性3.1. 多返回值3.2. 命名返回值3.3. 错误处理 二、函数类型与高阶函数1. 函数类型定义2. 高阶函数&#xff08;函数作为参数、返回值&#xff09; 三、匿名函数与闭包1. 匿名函数&#xff08;Lambda函…...

20个超级好用的 CSS 动画库

分享 20 个最佳 CSS 动画库。 它们中的大多数将生成纯 CSS 代码&#xff0c;而不需要任何外部库。 1.Animate.css 一个开箱即用型的跨浏览器动画库&#xff0c;可供你在项目中使用。 2.Magic Animations CSS3 一组简单的动画&#xff0c;可以包含在你的网页或应用项目中。 3.An…...

华为OD最新机试真题-数组组成的最小数字-OD统一考试(B卷)

题目描述 给定一个整型数组,请从该数组中选择3个元素 组成最小数字并输出 (如果数组长度小于3,则选择数组中所有元素来组成最小数字)。 输入描述 行用半角逗号分割的字符串记录的整型数组,0<数组长度<= 100,0<整数的取值范围<= 10000。 输出描述 由3个元素组成…...