【分享】ChatGPT内置多种语言大模型解锁高级会员

【分享】ChatGPT内置多种语言大模型解锁高级会员 先进 ChatGPT API和 GPT-4 技术的智能直接遥遥领先 【软件名称】ChatOn 【软件大小】101MB 【软件版本】1.70.564-638 【系统版本】15 【软件简介】 这是基于先进和创新的 GPT-4o 和 GPT-4 技术构建的 ChatOn。这款AI聊天机器人能够达到一个全新水平的仿人类互动：当你为某一场正式会议准备演讲，苦思动人的措辞，或寻求写作方面的帮助时，这款智能机器人和AI助手都会统统帮你搞定。 ChatOn正式构建于GPT-4o和GPT-4之上，为用户提供市场上最优秀的中文AI聊天机器人。 个人AI写作工具： 有了这款智能聊天机器人，你在进行包括从邮件和演讲到社媒帖子和诗歌在内的任何写作项目时，都可以获得个性化协助。此外，机器人还可以为你提供后续问题的建议，帮助你让聊天继续下去，更加深入地探讨任何话题。 网络分析： 根据你的问题，为你在线查找最新的信息。从天气预报到最新的时尚潮流，ChatOn都能帮你搞定。 文档大师： ChatOn可以为你总结、改写，甚至翻译任何文档。如果你对文件的内容有任何疑问，机器人都会为你解答。 【特别说明】解锁高级版 移动链接: 备用:  提取码:jgil 拿走吱一声不然闪退用不了 拿走吱一声不然闪退用不了 拿走吱一声不然闪退用不了

OpenAI 正式公布人工智能语言模型 GPT-4

OpenAI 正式公布人工智能语言模型 GPT-4 3月15日早间，人工智能初创公司 OpenAI 正式公布最新一代人工智能语言模型 GPT-4。 它是 OpenAI 在放大深度学习方面的努力的最新里程碑，是一个大型多模态模型，可接受图像和文本输入，发出文本输出。 GPT-4 对月订阅费20美元 ChatGPT Plus 用户开放使用，同时也会纳入到微软的 Bing 聊天机器人中。 相关链接： - OpenAI-GPT-4 https://openai.com/research/gpt-4 - GPT-4 Developer Livestream http://www.youtube.com/watch?v=outcGtbnMuQ - ChatGPT Plus 访问 GPT-4 https://chat.openai.com - GPT-4 API 候补名单申请 https://openai.com/waitlist/gpt-4-api - 优先获得 API 权限的方法 https://github.com/openai/evals

《豆包_8_9_0_字节跳动出品人工智能大模型_堪比GPT_4.apk》

《豆包_8_9_0_字节跳动出品人工智能大模型_堪比GPT_4.apk》 亮点：智能助手升级版，高效处理任务，媲美GPT-4的强大性能，字节跳动技术加持 标签：#AI大模型 #豆包 #字节跳动 更新日期：2025-06-07 13:02:11 链接：https://pan.quark.cn/s/2d2c4a19aef5

是一个实验性开源应用程序，展示了 GPT-4 语言模型的功能。该计划由 GPT-4 驱动，自主开发和管理业务以增加净值。作为 G

是一个实验性开源应用程序，展示了 GPT-4 语言模型的功能。该计划由 GPT-4 驱动，自主开发和管理业务以增加净值。作为 GPT-4 完全自主运行的首批示例之一，Auto-GPT 突破了 AI 的可能性界限。 特征： 用于搜索和信息收集的 Internet 访问 长期和短期内存管理 用于文本生成的 GPT-4 实例 访问热门网站和平台 使用 GPT-3.5 进行文件存储和汇总

OpenAI 探索用 GPT-2 小模型监督 GPT-4 大模型，防止 AI 毁灭人类

OpenAI 探索用 GPT-2 小模型监督 GPT-4 大模型，防止 AI 毁灭人类 Ilya 领衔的 OpenAI 对齐团队，发表了 用类似 GPT-2 监督 GPT-4 的方法，或可帮人类搞定自己更聪明的超级 AI！ 团队声称，已经发现了对超人类模型进行实证对齐的新研究方向。未来超级 AI 系统对齐的一个核心挑战 人类需要监督比自己更聪明人工智能系统。 来源， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

LLaV：一个拥有类似 GPT-4 的大语言+视觉模型

LLaV：一个拥有类似 GPT-4 的大语言+视觉模型 “使用机器生成的指令跟踪数据对大型语言模型 (LLM) 进行指令调优提高了新任务的零样本能力，但这一想法在多模式领域的探索较少。 所以，我们开始尝试使用纯语言 GPT-4 生成多模态语言图像指令跟踪数据。通过对此类生成的数据进行指令调整，并推出了 LLaVA：大型语言和视觉助手。 这是一种端到端训练的大型多模态模型，连接视觉编码器和 LLM 以实现通用视觉和语言理解。 早期实验表明，LLaVA 展示了令人印象深刻的多模型聊天能力，有时在看不见的图像 / 指令上表现出多模态 GPT-4 的行为，并且与合成多模态指令跟随数据集上的 GPT-4 相比，相对分数达到了 85.1%。 当在 Science QA 上进行微调时，LLaVA 和 GPT-4 的协同作用达到了 92.53%，这个准确率颇高。 因此，我们在 GitHub 正式开放 GPT-4 生成的视觉指令调整数据、模型和代码库。” |||||