: 一种扩展Python的编程语言，旨在以自然、直观、方便和高效的方式在程序中利用大型语言模型（如GPT）

: 一种扩展Python的编程语言，旨在以自然、直观、方便和高效的方式在程序中利用大型语言模型（如GPT） 主要特征 通过与 Python 无缝集成实现可读性和可维护性：APPL 将自然语言提示无缝嵌入到 Python 程序中，保持提示的可读性，同时继承宿主编程语言的模块化、可重用性、动态性和生态系统。 灵活及时的工程： 除了允许使用Python控制流和提示的模块化分解之外，APPL还提供提示编码助手，以模块化和可维护的方式促进提示编程。 通过异步计算自动并行化：APPL 异步安排 LLM 调用，利用它们之间潜在的独立性来促进高效的并行化。这减轻了用户手动管理同步的负担，几乎不需要额外的工作。 平滑的工具调用集成：APPL提供了直观的方法将Python函数转换为LLM可以调用的工具，使用户可以轻松地将现有的Python库和函数与LLM集成。 跟踪和故障恢复： APPL 跟踪 LLM 调用的执行并支持从故障中恢复，这对于 LLM 编程范例中的调试和错误处理至关重要。 更多功能： APPL 还为使用 的多个 LLM 后端提供统一的接口litellm，使用 的结构化生成instructor以及许多其他功能。

OpenAI ChatGPT Code Interpreter入门 | Code Interpreter允许GPT-4这种最先进

OpenAI ChatGPT Code Interpreter入门 | Code Interpreter允许GPT-4这种最先进的AI模型上传和下载信息，并为你编写和执行程序，对于那些不会编程的人可能最有用。 它为AI提供了一个通用的工具箱来解决问题（通过使用Python编写代码），一个大容量的内存来处理数据（可以上传100MB的文件，包括压缩文件），并将这个工具箱与AI相结合，发挥出大型语言模型的优势。这有助于解决ChatGPT之前存在的一些问题，例如在数学和语言方面的不准确性。 同时，Code Interpreter还降低了幻觉和虚构率，使AI更加多才多艺，并提供了更多令人惊叹的人工智能时刻。

关于学习数据科学的新版路线图，包括深入学习Python编程语言，统计学，数据库，机器学习，深度学习，自然语言处理以及MLOPS(

关于学习数据科学的新版路线图，包括深入学习Python编程语言，统计学，数据库，机器学习，深度学习，自然语言处理以及MLOPS(机器学习运维)，提供了广泛的学习资源和实际项目实践，是学习数据科学的理想指南。 | #数据科学 #路线图

这是一个简洁而实用的WebAssembly介绍，使用代码片段和带注释的WebAssembly示例程序。教程用了多种语言实现。

这是一个简洁而实用的WebAssembly介绍，使用代码片段和带注释的WebAssembly示例程序。教程用了多种语言实现。 WebAssembly（Wasm）是一种在网络上运行的通用低级字节码。它是诸如Rust、AssemblyScript（类似于Typescript）、Emscripten（C/C++）等语言的编译目标，以及其他许多语言。 Wasm提供了一种紧凑的二进制格式，具有可预测的性能，并具有与JavaScript和其他主机语言并存的可移植性。 Wasm目前已经在所有主流浏览器中部署，并具有用于在服务器上运行或使用WASI与系统进行交互的运行时。

文章介绍了OpenAI开发的ChatGPT大型语言模型聊天机器人，以及如何使用OpenAI Python库构建自己的项目和工具。

文章介绍了OpenAI开发的ChatGPT大型语言模型聊天机器人，以及如何使用OpenAI Python库构建自己的项目和工具。 提供了获取API密钥、设置环境变量、使用Chat Completions API进行文本生成的步骤，提供了创建博客提纲生成器和简单ChatGPT样式聊天机器人的示例代码。 此外还介绍了如何调整温度和top_p参数来增加LLM生成响应的创造性和多样性。

包含各种AI和ML领域的GitHub仓库列表，按不同的主题和技术分类，提供了大量与自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）

包含各种AI和ML领域的GitHub仓库列表，按不同的主题和技术分类，提供了大量与自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）、计算机视觉、数据科学、机器学习、机器学习运维（MLOps）和数据工程等领域相关的项目链接。