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ChatGPT 拓展資料 GitHub Copilot 實踐課
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-497378.html
https://docs.github.com/zh/copilot
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ChatGPT 拓展資料：AI大模型之美 -計算兩個向量之間的余弦相似度 本文講解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函數(shù)。 首先，讓我們了解一下這兩個函數(shù)的作用： cosine_similarity: 計算兩個向量之間的余弦相似度。 get_embedding: 獲取一個單詞或短語的嵌入向量表示。
ChatGPT 使用 拓展資料:吳恩達大咖 Building Systems with the ChatGPT API 輸出檢查 在本視頻中，將重點檢查系統(tǒng)生成的輸出。在向用戶展示輸出之前檢查輸出對于確保質(zhì)量非常重要，提供給他們的響應(yīng)的相關(guān)性和安全性，或者使用自動化或?qū)W習(xí)如何使用Moderation API。 但這一節(jié)課中，使
本文將介紹一款基于OpenAI API的人工智能（AI）應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序可以用于客戶服務(wù)、聊天機器人和情感分析等任務(wù)。該應(yīng)用程序使用Python編程語言和OpenAI API實現(xiàn)，可以自動化回答用戶的問題，并根據(jù)用戶的輸入生成智能響應(yīng)。 OpenAI是一家致力于人工智能研究的公司，其
ChatGPT 使用 拓展資料：吳恩達大咖 基于LangChain的LLM應(yīng)用程序開發(fā) 基于LangChain的LLM應(yīng)用程序開發(fā) LangChain for LLM Application Development [https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/] LangChain for LLM Application Development https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-app
最緊迫的問題是：哪種人工智能輔助代碼生成最適合當(dāng)今的開發(fā)人員？與以代碼為中心的王牌 Copilot 一起工作是否會更好？還是 ChatGPT 的靈活性和多才多藝的方法使其占據(jù)了上風(fēng)？這是專家與全能選手的對決，我們即將投入其中！ 讓我們深入探討這場人工智能對決吧！我們正
專用于科研工作的拓展Tool，優(yōu)化Paper潤色、markdown、Tex公式雙顯示、代碼顯示功能完善、本地Python工程剖析等功能 筆者的評價是，對于“能畢業(yè)”的門檻又降低了些許，特別是海外。相比于國內(nèi)限制門檻，ChatGPT在國外，幾乎全覆蓋。雖然學(xué)校會做一定限制要求，甚至是做了反
現(xiàn)在好幾個大公司都推出了自家的大語言模型，有的參數(shù)比GPT多，但是真正能稱得上會編程的，大概只有GPT一個，可以說是OpenAI的獨門功夫。 這篇文章旨在探討GPT輔助編程過程中常用的提示和技巧。當(dāng)然，我自己也是一邊學(xué)一邊演練，一邊演練一邊完成的這篇博客內(nèi)容。歡迎
插件意味著無限可能，各種應(yīng)用場景。 ChatGPT 發(fā)布插件系統(tǒng)，補齊所有短板 ChatGPT 插件系統(tǒng)是一項新功能，它使語言模型能夠與外部工具和服務(wù)進行交互，提供對信息的訪問并實現(xiàn)安全、受約束的操作。它由 OpenAI 于 2023年 3 月 23 日宣布，目前僅適用于一小部分用戶。插件的
GitHub Copilot 的開發(fā)團隊分享了他們在構(gòu)建能夠同時為個人和企業(yè)用戶帶來價值的大語言模型（LLM）應(yīng)用的心得體會。 本文經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載寶玉老師的個人博客（微博@寶玉xp），鏈接：https://baoyu.io/translations/llm/how-to-build-an-enterprise-llm-application-lessons-from-github-copilot 責(zé)編 | 夏萌 出處
全球著名開源分享平臺GitHub在官網(wǎng)宣布，經(jīng)過幾個月多輪測試的GitHub Copilot Chat，全面開放使用，一個用ChatGPT方式寫代碼的時代來啦！ 據(jù)悉，Copilot Chat是基于OpenAI的GPT-4模型，再結(jié)合其海量、優(yōu)質(zhì)的代碼數(shù)據(jù)開發(fā)而成，通過文本問答的方式就生成、分析、審核代碼等。 例如，
