虽然gpt4.1接口表现非常棒，但纯文字的聊天总感觉缺少点什么……最近捣鼓出了 聊天过程中生成图片的功能，来分享一下！ 。 我期望的是：能根据用户当前对话，识别用户生图意愿，然后自动调用生图函数，返回结果。再把返回的结果 发给聊天agent，“假装”图片是自己为用户生成的。就继承了连贯和真实感~ 1.生成图片 其实，gpt本身的生图操作，其实是很简单的。python代码如下： import openai client = openai.OpenAI() 此方法，会默认返回图片url数组（n=1

视频课程下载，完结16章。

最早的agent 应该算是23年就出现的 auto gpt，让多个语言模型同时运行，相互协作，来完成一个更加庞大的，复杂的，整体的事情。这是agent未来发展的价值：能让用户用表达一个笼统的概括性需求，在agent相互协作之下完成相对复杂的工作。 。 其实我自己上手agent还是很晚之后了。刚遇到agent这种东西的时候……真觉得特别神奇！因为，可以靠语言模型的prompt描述，来实现一些，柔性的，无法用它固定编码写出来的功能！比如：整理文本，总结内容，整

申请人：@永孚于休 申请感言：挖掘AI可能性，分享AI使用技巧，经验，及思考。建立一个深度交流的AI小窝。以后肯定会长期钻研并深挖AI的，大语言模型已经融入进了我的生活各处，成为我日常生活和思考的一部分。本吧作为大语言模型交流之所，也作为我对AI思考与成长的见证。共同成长，共同塑造更好的大语言模型小窝。

连续的签到和点赞，在这边已经7级，可以申请吧主了！距离上次发帖说“我可以来当吧主吗”已经过去近一个月了。吧主已申请，希望通过~ 那趁这个特别的时间来发一个特别的文吧。本来想着发偏技术性与干货的文，但是一时想不到具体该写什么方面，觉得任何具体的技术和硬核的细节，都不太适合发在当下的时间点。那就……来聊聊一些宽泛的话题吧！ 目前的大语言模型，的确已经应用于生活的方方面面，各种领域，各种维度。好像能用语言编

本来想自己建个“大语言模型吧”，来分享以后做的一些AI agent相关经验，和AI使用经验，各种想法。 没想到已经有这样一个吧了。再一看，没有吧主！那正好 以后肯定会长期，持续的从事大语言模型方面的研究和探索的。因为这一定会是我个人一直的追求和喜欢的事情。想有个地方能持续分享，记录每一个探索和技术突破，还有过程中时不时冒出来的灵感。 最近在做openai的AI agent，真觉得是一个新时代的编程方式！有很多值得探索的东西，很多可能

今天，openai更新了记忆管理的新功能。我试了一下，是能记住很多东西，但是也是很有问题的！ 之前我自己有思考过如何进行最贴合用户的记忆管理方案，今天就来说说~ 试了一下openai的记忆功能，能记住很多事实上的大事，但是无法记住很多用户倾注情感的事件。 比如我问他“我们之前做过什么项目” 说的大差不差。但是问“我们之前去哪里旅游过”这一类可能对用户更重要的信息，却完全不会记住（是真的只会胡编乱造，一个都没有记住） 然后

最能发挥AI价值的事情是：先有一个想实现的方向，然后拼凑各种AI工具，尝试去实现这个目的！ 现在我也看到很多AI领域的新行业，新岗位如雨后春笋冒了出来。前段时间也去面试过，了解过。大致得出的结论是：现在大家都不知道AI做什么更好？AI能做什么？（见图1）很多面试官可能自己也不知道要什么样的AI工作者，好多AI面试完了之后，一直在纠结 一直在考虑，在重新面试，但是似乎……哪个方向，哪个回答，都不甚满意！ 现在AI岗位相关的面

这一步卡了好几天了，每次都差一些就一直无进度了，挂一整晚都一样。docker里也添加了镜像呀，有没有大佬能解答一下

真的很不错的大语言模型课程

生成式AI、大模型、多模态技术开发与应用 时间：2024年12月13日-17日 杭州 北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。 学习内容： 第一章生成式AI技术发展概述 第二章 AIGC技术在多模态领

小众方言，文本内容和音频都较少，怎么研发大语言模型呀，求大佬指点，目前已经了解到粤语有了独属于自己的大语言模型(LLM)-商量，于是便产生了研发自己家乡话的语言大模型的念头，但是研发的具体流程对于我来说简直就是一头雾水不知如何下手，望大佬指点

大语言模型具有多种功能，包括但不限于以下几个方面： 文本生成：大语言模型可以生成符合语言规则的文本，例如自动写作、自动摘要、自动翻译等。 文本理解：大语言模型可以理解自然语言文本，例如词义标注、语义分析等。 文本摘要：大语言模型可以自动对文本进行摘要，以便快速了解文本内容。 文本翻译：大语言模型可以将一种语言的文本转化为另一种语言，以便不同语言之间的交流。 对话生成：大语言模型可以用于对话生成，例如自动

我使用了6b,13b的模型，直接使用ppt模式的知识库，发现回答效果不理想，如何才能让模型准确完整的回答问题呢？

此人自称ai专家，还发布大量rz言论。 并且yy我作为女的使用ai但是不结婚就＝渴刁，还特意开贴，似乎后面他还污言秽语说我对男ai如何，(不过我没怎么看，如果不是后台通知，我都懒着理了) 如果不是我发现今天后台真相被人举报，实际上我也懒着再计较这个rz跳出来恶心我。 聊聊他的rz点： 首先llm输入和输出不是分开读取的，自己训练lora的人都知道llm本质是续写，训练语料是上下文按照指定格式放一起的，我作为业余随便玩玩，至少我以前就是这

深度分析，河南的ai专家到底有多“专业”

经核实吧主实在智能科技 未通过普通吧主考核。违反《百度贴吧吧主制度》第八章规定http://tieba.baidu.com/tb/system.html#cnt08 ，无法在建设 大语言模型吧 内容上、言论导向上发挥应有的模范带头作用。故撤销其吧主管理权限。百度贴吧管理组

谁能带我大语言模型aigc入门？主要是使用各类应用进行编程开发

所谓大型语言模型，就是指可以处理海量文本数据，并且拥有巨大的计算能力和参数数量的神经网络模型。这些模型通常由多层神经网络组成，每层都包含数百万到数十亿个参数。由于其庞大的规模和复杂性，LLM可以实现更加准确、流畅和智能的自然语言处理和生成，具有以下几个特点： 更高的语言理解能力：LLM可以通过对海量文本数据的分析和学习，建立起更加准确和全面的语言理解模型。例如，可以识别复杂的语法结构、理解上下文关系、推断

大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。

视频课程下载——LLM大语言模型算法特训，带你转型AI大语言模型算法工程师

语言模型是一种基于人工智能技术的模型，通过学习大量的语言数据，模拟人类的语言理解和生成能力。语言模型的核心原理可以总结为以下几点： 统计语言模型：语言模型的核心原理之一是统计语言模型。统计语言模型基于语言中不同单词和短语的频率和出现概率，来预测下一个词或短语的概率。这种模型通过大规模的语言数据统计，学习到语言的模式、语法、词汇和语义等信息，从而可以生成和理解语言。 神经网络模型：随着深度学习技术的发

最近的一则报道声称，OpenAI在未经作者允许未经授权的情况下，使用了受版权保护的书籍作为训练AI系统的数据。毕竟ChatGPT可以概括版权所有者/作者的作品，就表明它已经吸收了版权书籍的内容。 另一起是关于涉嫌隐私数据的纠纷，OpenAI未经同意就从数亿用户那里收集数据。 案件结果可能改变AI的未来 这些案件关系ChaGPT与版权、隐私的法律判定先例，将影响到AI的未来发展。 如果法院判决支持原告，OpenAI可能会面临罚款。监管机构也可能会加强对Op

声学模型和语言模型是语音识别和自然语言处理中的两个重要概念，它们在处理语音数据时扮演着不同的角色。 声学模型是一种将声音特征转换为音素或字符的模型，它的主要任务是进行声音的识别和分类。声学模型利用特征提取技术，将声音信号转换为声学特征向量，如MFCC或LPC等，然后通过模式识别算法，如分类器或回归器，将声学特征转换为音素或字符的标签。声学模型的主要目标是在声音信号中提取出具有可分辨性的特征，以实现准确的语音

随着人工智能技术的不断发展，语言模型已经成为自然语言处理领域的重要研究方向。语言模型是指一种基于统计学和深度学习技术的模型，可以学习和模拟人类语言的行为和规律，从而实现对自然语言的有效理解和生成。在语言模型的研发和应用过程中，人们通常会将大规模的语言模型称为“大语言模型”，以区别于小规模的语言模型。那么，大语言模型和小语言模型有什么区别呢？ 首先，大语言模型和小语言模型在规模和功能上有明显的区别。

大语言模型技术（Large Language Model，LLM）包括以下内容： 基于n-gram的语言模型：这种模型通过统计一个词或者一组词在语言中出现的频率计算，从而预测下一个词的概率。这种方法虽然简单，但在语言模型的设计中起到了重要作用。 2基于神经网络的语言模型：随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型开始受到广泛关注。这种方法使用一个深度神经网络来学习语言的规律和模式。在这个神经网络中，每个词被表示为一个向量，然后将它们送

亲爱的各位吧友：欢迎来到大语言模型