大家好今天我要和大家分享三种免费流畅使用ChatGPT（Generative Pre-training Transformer）聊天机器人的方案。ChatGPT是目前比较流行的自然语言生成模型，可以用来聊天、对话、创作等等。如果您对AI聊天机器人感兴趣，一定不能错过这三种方案哦！现在就跟着我一起来看看吧。三种方案分别来自wetab团队、简简爱大佬和slack，感谢他们。

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本次升级适合老版本的安装包，可以轻松安装在老系统的电脑上。而且还新增了一些功能并且修复了一些bug。

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《图像处理手册》一直被评为计算机图像处理的最佳整体介绍，涵盖二维(2D)和三维(3D)成像技术、图像打印和存储方法、图像处理算法、图像和特征测量、定量图像测量分析等等

当今时代，ChatGPT这种自然语言处理模型在互动剧情制作中扮演着越来越重要的角色。相比传统的互动剧情，开放剧情可以让观众自主选择不同的情节分支，因此更具吸引力和互动性。ChatGPT能够生成逼真的对话和情境描述，帮助作者创作出更加生动、有趣、情节复杂的互动剧情，使得每个观众都可以有不同的剧情体验。这个视频介绍了为什么chatGPT可以很好地创作互动剧情，用chatGPT做剧情创作的问题，以及一些使用的小技巧和思路。综上所述，ChatGPT的出现让互动剧情创作变得更加容易、有趣和生动。随着人工智能

程序链接：https://huggingface.co/spaces/Kevin676/Shanghainese-TTS，欢迎大家使用！ChatGLM是由清华大学THUDM团队开发的大语言模型，在中文领域的表现非常好！视频结尾还有上海话语音合成的彩蛋哦！欢迎大家关注up，我会定期分享AI、机器学习、大语言模型方面的内容的！

GPT-5突然成为热门关键词，因为ChatGPT粉丝已经梦想着这个大型语言模型的下一个版本。在今天的视频中，我们将讨论GPT-5的可能发布日期、特性和功能

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在PyCharm中安装 ChatGPT 插件

In this talk, we discuss how to evaluate the LLM memorization behavior quantitively. For this purpose, we develop an efficient and scalable near-duplicate sequence search algorithm. Given a query sequence, it finds (almost) all the near-duplicate sequence

《思睿观通公开课 NO.21》曾是顽固的“蠢货”！深度学习3巨头拯救AI、改变世界，其中一位还是OpenAI负责人！搞AI的90%都在研究深度学习！周二11点，来北大青鸟《思睿观通》，睿哥与热爱技术和思考的你，一起思哲科睿见，观万象更新！肖睿，北京大学博士，北京大学软件学院特约讲师，北京大学学习科学实验室特约顾问，北大青鸟研究院院长。 ●本期内容：深度学习●下期内容：深度学习技术框架（1）欢迎在弹幕区、评论区留言，分享你对人工智能的见解！小青制作视频不易，求个三连关注！

Auto-GPT工程代码已做加速优化：部署工程：https://github.com/ExpressGit/Auto-GPT部署指南：https://github.com/ExpressGit/NLP_Study_Demo

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在这期视频中，我将为您演示如何以WTF学院的开源课程系列为数据源，使用OpenAI Embedding API实现文本向量化，开源产品Chroma作为向量数据存储，来提供基于WTF学院课程的语义化搜索。相较于视频 https://www.bilibili.com/video/BV14M411T7ZQ/，我们替换Pinecone为开源产品Chroma，来实现向量数据的存储。Chroma是一个开源的向量数据库，它可以存储和检索向量数据。Chroma的目标是为开发者提供一个简单的、高效的、可扩展的向量数据库

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论文技巧：GPT写论文不苦恼 完整演示如何写论文，变成一个真实提升效率的工具。

LangChain是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。本期视频我们介绍利用LangChain框架的SQLDatabaseChain实现以MySQL数据库为基础，以自然语言的形式进行SQL数据挖掘。参考文档SQL Chain examplehttps://python.langchain.com/en/latest/modules/chains/examples/sqlite.html源代码https://g

教你在自己的电脑上安装近期讨论爆火的全自动AI

chatgpt回答：为什么有的人很聪明，却留在了社会底层？