cheetah:一款基于人工智能的 macOS 应用程序,旨在通过提供实时、谨慎的指导和实时编码平台集成,在远程软件工程面试期间协助用户。
该程序可以提高面试表现并增加获得 30 万美元 SWE 工作的机会,而无需花费周末时间来应对 leetcode 挑战和记住永远不会使用的算法。
Cheetah 利用 Whisper 进行实时音频转录,并利用 GPT-4 生成提示和解决方案。你得有一个OpenAI API密钥才能使用该程序。如果无法访问 GPT-4,则可以使用 gpt-3.5-turbo 作为替代方案。
Whisper 使用 Georgi Gerganov 的whisper.cpp在你的系统上本地运行。需要最新的 M1 或 M2 Mac 才能获得最佳性能。
简单来说,这个开源项目是专门用来面试作弊的,Whisper用来识别语音成文字,ChatGPT根据识别出来的文字为你提供参考答案。
该程序可以提高面试表现并增加获得 30 万美元 SWE 工作的机会,而无需花费周末时间来应对 leetcode 挑战和记住永远不会使用的算法。
Cheetah 利用 Whisper 进行实时音频转录,并利用 GPT-4 生成提示和解决方案。你得有一个OpenAI API密钥才能使用该程序。如果无法访问 GPT-4,则可以使用 gpt-3.5-turbo 作为替代方案。
Whisper 使用 Georgi Gerganov 的whisper.cpp在你的系统上本地运行。需要最新的 M1 或 M2 Mac 才能获得最佳性能。
简单来说,这个开源项目是专门用来面试作弊的,Whisper用来识别语音成文字,ChatGPT根据识别出来的文字为你提供参考答案。
PART 1:讯飞星火认知大模型成果发布
14: 00-15: 00
PART 2:讯飞星火认知大模型用户现场开放体验
13: 00-18: 00
PART 3:讯飞星火认知大模型成果发布会分论坛
16: 00-18: 00
支持自动更新域名解析到公网IPv4或IPv6地址。该软件支持系统和Docker中使用,支持多种域名服务商,支持以服务的方式运行。
用户可以配置多个DNS服务商、多个域名同时解析,支持Webhook通知和TTL等特性
The Full Stack 7-Steps MLOps Framework
通过互联网增强的指令微调,注入各种世界知识和对话能力,从而构建一个强大且实用的开放域对话系统。具有知识增强、个性化和多技能等特点。通过在多个任务上表现出良好的多任务泛化能力,胜过现有的中文对话系统。
目前的局限性包括:对话风格生成、推理能力较弱、对编码任务的表现不佳、可能会生成有害或偏见内容、多语言能力受限
该模型采用了多查询注意力和8192个Token的上下文窗口,使用了1万亿个Token的填充中间目标进行训练。可用于生成代码片段,但生成的代码不保证有效、没有漏洞或不包含漏洞 | github