ChatGPT相關的文章,目前共收錄 160 篇內容。
ScrapeGraph.ai 是一款開源的 Python 智慧型網路爬蟲庫,利用大型語言模型和直接圖形邏輯來創建網站、文件和XML文件的資料抓取管道。使用者只需以簡單的命令指示所需提取的訊息,此庫將自動完成資料抓取任務。支援Docker運行和多種大型語言模型,如OpenAI的GPT-3.5-turbo和Google的Gemini-pro。
Cherry Studio 是一款跨平台 AI 助手客戶端,支援 OpenAI、Gemini、Anthropic 等雲端 LLM 及本地模型 Ollama。內建 300+ AI 助手、文件處理、Mermaid 圖表、語法高亮與 WebDAV 整合,適用 Windows、Mac、Linux,提供流暢高效的 AI 互動體驗。
AI 技術的快速發展正顛覆就業市場,許多重複性高的職業正面臨自動化威脅。本篇文章揭示 20 種最可能被 AI 取代的職業,並解析 AI 為何更具競爭力。你的工作是否在其中?快來了解如何適應 AI 時代!
OpenAI 推出全新代理工具 Operator,採用 CUA(電腦使用代理)技術,結合 GPT-4o 的視覺能力與強化學習,讓 AI 能模擬人類操作 GUI,無需特定 API。CUA 展現卓越跨平台適應力,在多項基準測試中取得亮眼成績,顯示其未來應用潛力。目前 Operator 已在美國 Pro 版用戶間開放研究預覽,OpenAI 期望透過使用者回饋持續優化功能與安全性。
NoteGen 是一款跨平台 AI 筆記應用,提供自訂 AI 模型、Markdown 編輯、多樣化記錄方式及離線儲存功能,助用戶高效整理碎片化知識,並確保數據安全同步。
Context window 是自然語言處理(NLP)和生成式 AI(如 ChatGPT)中的重要概念,決定模型可處理或「記住」的內容範圍,適用於長對話、文件分段與模型選擇等應用場景。
Bolt DIY 是一款開源框架,專為整合多種大語言模型(LLM)設計,支援 OpenAI、Anthropic、HuggingFace 等,具備靈活擴展性與強大社群支持,助力開發者高效打造 AI 驅動應用。
Merlin 是一款提升生產力的 AI 瀏覽器助手,支援內容總結、翻譯、社交媒體撰寫等功能,整合多種 AI 模型,助用戶高效完成研究與溝通任務。
Visual Studio Code 用戶可免費使用 GitHub Copilot,每月享 2,000 次補全與 50 次對話,助力開發者提升效率與創造力。
GPT Crawler 是 BuilderIO 開發的開源工具,可靈活爬取網站內容並生成知識檔案,支援自訂配置與多種運行方式,助力打造自訂 GPT 模型。
Monica,全能 AI 助手,整合聊天、寫作、翻譯、摘要與圖像生成功能,支援多模型互動與無代碼 Bot 開發,全面提升工作效率與創意體驗!
AskSpot 是專為數位行銷與開發代理商設計的 AI 聊天機器人平台,支援品牌化、自主 API 整合及多語言支持,適合快速部署至 WordPress、Webflow 等網站。透過連接資料源進行高效訓練,提供精準應答與潛在客戶生成功能,助力提升企業互動與收入來源。
沈浸式翻譯(Immersive Translate)是一款多功能 AI 翻譯工具,支持網頁、PDF、EPUB 電子書及影片字幕翻譯,結合 OpenAI ChatGPT、DeepL 和 Google Translate 等 10 種翻譯引擎,提供高效、精準的翻譯服務。從雙語對照文件到即時字幕生成,適合學術研究、商務應用及個人學習,助力用戶克服語言障礙,提升跨語言交流的流暢性與效率。
ChatGPT 引入全新網路搜尋功能,讓用戶能以自然語言輸入查詢,即時獲取最新資訊,如體育賽果、新聞動態、股市數據等,提升搜尋效率。此服務在桌面、行動應用等平台均可使用,且已向付費用戶開放,並計劃逐步拓展至所有用戶。透過與美聯社、路透社等知名媒體合作,ChatGPT 提供權威即時資訊,並將進一步發展購物、旅遊及語音互動搜尋,致力於全方位的搜尋體驗提升。
StudyWithGPT 是一個利用 GPT 技術的學習平台,專為學習程式語言與技術棧設計,涵蓋 Java、Python、前端、後端及 DevOps。它提供個性化教學大綱和 24/7 AI 支援,助你解析知識點、解決技術問題,提升學習效率。
OpenAI 推出的 Canvas 介面為 ChatGPT 提供全新協作方式,提升寫作與程式撰寫體驗。基於 GPT-4o 模型,Canvas 支援即時編輯與代碼審核,適合需要多次修改的專案。Canvas 將逐步開放給 Plus、Team 和企業用戶。
隨著人工智慧技術的持續進步,AI 代碼生成工具成為開發者的重要助手。GPT Engineer 是一個基於 GPT 技術的程式碼生成平台,專為開發者設計,協助他們將創意快速轉換為程式碼,從而提升開發效率,簡化開發流程。
本文介紹了26個指導原則,旨在簡化查詢和提示大型語言模型的過程。我們的目標是讓用戶更容易理解如何為不同規模的大型語言模型(LLMs)設計最佳的問題和指令,並提高這些模型在不同提示下的反應能力。我們對LLaMA-1/2(7B、13B和70B)和GPT-3.5/4進行了廣泛的實驗,以驗證所提出的原則在指令和提示設計中的有效性。希望這項工作能為研究大型語言模型提示工程的研究人員提供更好的指導。