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乔布斯早年讲该怎么做营销,短短几分钟但是一剑封喉。| 推文
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伯克利大学发布了一个擅长调用各类api的大语言模型:Gorilla

Gorilla让LLMs可以通过调用APIs使用工具。给定一个自然语言查询,Gorilla会提出语义和语法正确的API来调用。现已支持1600+(并且还在增加)API调用。只看这一环节其能力已经超过GPT-4。
——王鼎钧《关山夺路》
运行 100 万个并发任务需要多少内存?| blog

在这篇博文中,作者深入探讨了在常见语言如Rust、Go、Java、C#、Python、Node.js和Elixir中,异步编程与多线程编程在内存消耗方面的对比。
GPT 是如何工作的:200 行 Python 代码实现一个极简 GPT(2023)| blog

本文是arthurchiao整理和翻译自 2023 年 Andrej Karpathy 的 twitter 和一篇文章: GPT as a finite-state markov chain。

本文实际上是基于 PyTorch,并不是完全只用基础 Python 包实现一个 GPT。 主要目的是为了能让大家对 GPT 这样一个复杂系统的(不那么底层的)内部工作机制有个直观理解。
一组用Next.js开放的出色工具,可用的工具包括:隐私策略生成、字体检测、与PDF聊天、URL摘要、截图、拼写检查和语法修正等。

DamnGood.Tools |#工具
GPTLink:10分钟搭建自己可免费商用的ChatGPT环境,搭建简单,包含用户,订单,任务,付费等功能
开源的数据集工具,具备以下特点:交互式数据集可视化和探索、智能标注与协作工作流、高效的模型管理和性能分析

deepdataspace | 网站文档教程 | #工具
ExpertLLaMA:一个使用ExpertPrompting构建的开源聊天机器人,其能力达到ChatGPT的96%。

ExpertLLaMA通过在普通指令中添加专家身份描述,产生高质量、详细的专家级回答。

本项目提供了方法简介、52,000个专家数据集样本、52,000个基线数据集样本、52,000个对应每个具体指令的专家身份描述、基于专家数据集训练的ExpertLLaMA检查点以及与Vicuna、LLaMA-GPT4等现有模型的评估结果。

paper | github
Anse:极致优化的 AI 聊天 UI,具有强大的插件系统。支持类似于OpenAI和Replicate等AI平台的扩展,支持自定义模型参数。还提供会话记录保存、多种对话模式、优化的用户界面体验和一键部署等功能。

anse | docs
ChatGPT+麦肯锡方法论,快速了解一个行业 | 原文阅览 | #经验

借助麦肯锡方法论了解一个行业主要是三个关键步骤:
- 第1步是总结行业的100个关键词。
- 第2步是找三五个专家访谈,了解各种行业问题。
- 第3步是找三五本行业专业书籍,仔细阅读并找出共性。

利用ChatGPT的步骤:
1. 让ChatGPT给出50个关键字,并以表格的形式呈现
2. 让ChatGPT对这些关键字进行归类,生成Markdown表格。分类后的关键字有利于我们初步建立行业的知识框架
3. 在对关键字排除优先级,以及提供参考的书籍资料。由于ChatGPT喜欢胡说八道,所以要加上“引用真实数据”
4. 可以让GPT筛选行业宏观方面内容,例如产业结构、上下游等,并形成Markdown表格
5. 可以借助“Show Me”这种导图插件生成思维导图
6. 可以借助“AskYourPDF”插件或者ChatDoc平台辅助阅读PDF
一种可定制的prompt,通过 Mr. Ranedeer AI Tutor 释放 GPT-4 的潜力,可为具有不同需求和兴趣的用户提供个性化的学习体验。

快速入门:访问聊天GPT,选择GPT-4(或以上)型号,将Mr_Ranedeer.json的内容复制并粘贴到 ChatGPT 中,让 Ranedeer 指导完成配置过程即可。

拷贝它的JSON文件内容或者Markdown文件内容,推荐Markdown文件,体积最小。

它有若干选项:
- Depth:学习的深度或难度,1代表小学生水平,10代表博士水平
- Learning Styles:学习风格,有: 感知型,视觉型*(需要插件),归纳型,积极型,顺序型,直觉型,语言型,演绎型,反思型,全局型
- Communication:沟通方式,有:随机的、正式的、教科书的、外行的、讲故事的、苏格拉底的、幽默的
- Tone Styles:语气风格,辩论、鼓励、中立、告知、友好
- Reasoning Frameworks:推理框架,演绎法、归纳法、归纳法、类比法、随意法
- Language:语言,默认英语,你可以改成GPT-4支持的任意语言。

你可以略作修改或者直接复制粘贴到ChatGPT,然后你就可以用命令跟GPT对话让它指导你学习了。缺点是是初始的Tokens占用太多,会话消息一多就要重新开始了。

Mr. Ranedeer
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