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嘿, siri 小助手, what would you like to also chat gpt about? 请给我讲一个笑话。好的,再来一个笑话。为什么数学书总是悲伤的呢?因为他们有太多的问题,而且很少有答案。眼袋笑意路齿而笑的脸 请以秋天为题,写一首现代诗。秋风吹散叶片,舞大地披上金黄的袍,阳光斜照温暖心。秋天美丽如化妆,收获的季节丰收芒果实累累香气扬,大自然的魔法展现,秋意浓浓是诗行。 接下来呢,我带大家一起来操作设置一下。那第一步呢,我们需要先有一个美区或者其他地区的 apple 账户,然后下载 chat gpt 和快捷指令这两个软件。 接着呢,在 chat gpt 的 app 上登录账户。这样呢,你在添加指令之后才能正常地跟 chat gpt 对话。那第二步呢,是打开快捷指令下滑, 我们可以看到这里有一个叉 g p t 的快捷指令,然后我们添加快捷指令。这个添加快捷指令呢,我们可以根据自己的编号来给它进行命名,这个名字是可以随便起的。例如,小助手, 我们回过来再看一下,那这样呢,我们就添加完成了。指令的内容呢,其实是不用修改的,只要把名称改一下就可以了。第三步呢,我们是打开 siri, 喊出快捷指令的名字,然后跟他进行对话。我们来测试一下效果啊。嘿, siri 小助手, what would you like to ask chat gpt about? 请给我讲一个笑话,谢谢!当然,这里有一个笑话,为什么电脑总是冷?因为他们总是 windows。 风吹过眼袋,笑意露齿而笑的脸。请给我解释一下什么是碳中和? 碳中和是一种环境保护的概念,它指的是在人类活动中排放出的二氧化碳扣二与通过吸收或移除扣二等方式将其净排放量归零的过程,这意味着我们尽量减少二氧化碳的排放。

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现在在看我视频的各位啊,你们仔细听好了,我接下来说的一定对你有帮助。现在啊,你们谁想用拆 gpt 但还卡在注册上,或者想用国产 gpt 没有邀请码的?今天你们有救了哈, 被称为 chagbt 平替版的 ai 聊天工具,它来了,那就是 hugging chat。 我知道啊,你们最近看到各种新的 ai 工具,其实都已经看麻了,但是 hugging chat 你 一定不要错过他。对于那些还不了解啥是 ai 聊天工具的新手小白,简直不要太友好。 无需注册,免费使用无需注册,免费使用!无需注册,免费使用,只要随便开个网页就行了。他拥有的数据呢,也是截止到二零二一年九月的,这和 chegbt 是一样的,我玩了一天,可能是因为人少 的体感呢,整体比较丝滑,秒速的回答问题。在隐私方面呢,目前初代的版本也是不会保留用户数据的啊,也比较安全。但是它跟 chad 目前的缺点也不少, 支持中文语境,但识别不是很理想。整体用下来,我的感觉就是他的 ai 智商大概在人类的十三四岁的水平。我用一个问题分别问了哈林和 彻底不听,你们只管感受一下。我先用中文问哈根,六 g 和新恋计划谁更厉害?第一次,哈根没有反应过来,他回答说,貌似这个问题和一个叫 mark 的人有关,他说的 mark 应该就是马斯克啊。 第二次呢,我用英文问他,六 g 和 l mask the star link 哪个项目更具有优势?这一次呢,号给你总算是反应过来了,但是答案不够直观,我觉参考价值也有限。 于是我又问了 gt 四,还回答是六 g 在移动通讯方面性能更具优势,而星列的优势是 全球覆盖面更过,更具有参考价值了,还是比较客观的。所以我整体使用下来,他更是拆 gpt 的平替版,多少是有点夸张了,对标早期的 gpt 版本,可能会更客观一些吧。 没有用过的小伙伴说啊,哈利就是 ai 垃圾。我想说,如果半年前能用到哈利,你一定会觉得很惊叹哇,但现在我们多少有点被 ai 惯出毛病了啊,看谁都看不上了。 别忘了,哈根从一出生就是开源的,就像早期的安卓,他的上线是取决于能够继承什么样的开源模型。别的不说啊,至少哈根是免费的。就剩这一点。话不多说,先用起来再说。就这样,点赞关注不迷路,拜拜。

大家对 chat g p t 这个强大的对话生成 a i 模型一定不陌生,那么这个令人兴奋的 a i 模型是如何训练的呢?今天我们来揭秘 chat g p t 的训练方式。首先, chat g p t 的训练分为两个主要阶段,预训练和微调。 首先是预训练阶段,在这个阶段,模型会使用大规模的公开文本数据进行学习。通过阅读这些文本,模型学会了语言的模式、 词汇、句法、结构以及一般的知识,这使得模型在面对各种语言任务时都能够表现出相对的理解能力。接下来是微调阶段,微调是使模型更好地适应特定任务和应 用场景的关键一步。在微调阶段,模型会使用特定的数据及进行训练,通常是由人类编写的对话 样本,包含了问题和回答的配对。模型会根据这些样本进行训练,并逐渐调整自己的参数,比生成更准确合理的回答。总结一下, check gpt 的训练方式包括了预训练和微调两个阶段。通过大规模的预训练和特定任务的微调, 模型获得了广泛的知识和对话生成能力。他能够作为一个智能的对话伙伴,能够回答各种问题,提供新闻资讯,甚至供你进行创作和娱乐。