Category: ChatGPT (OpenAI)
2023年开始AI火起来了, 各种AIGC算法, 生成美女图, 生成视频, 生成文章, 生成音乐等等. 今天发现一个Telegram机器人号称可以把图片和视频给换脸, 只有一次免费使用的机会, 要继续使用就得充值. 支付方式可以使用波场U-USDT虚拟货币来支付买积分. 10个积分能操作一张图片换脸. 视频换脸: 30积分/10s 图片换脸: 10积分/图片 200积分: 15 usdt 500积分: 30 usdt 1000积分: 50 usdt 2300积分: 100 usdt 充值方式为TRC-20线上自动支付, 后台确认支付后自动充值积分到您的账户. …
问了一下ChatGPT3.5比特币的价格, 它拒绝给出估计或者预测, 但是对于过去的价格历史, 它则给出了正确的答案. ChatGPT3.5是基于2021年互联网上的数据训练的. 我还在等ChatGPT-4, 还没有开通Plus. 在必应Bing搜索引擎上(集成了ChatGPT-4)试了下同样的问题, 给出的答案是一致的. ChatGPT最新开放了插件功能, 所以可能提供实时比特币价格数据, 比如通过虚拟货币价格API查询. 请预测一下比特币2023年年底的价格? 很抱歉, 作为一个语言模型, 我不能提供真实的未来数据或进行投资预测. 比特币的价格受到多种因素的影响, 包括市场需求, 采用率, 监管环境, 全球经济状况以及其他不可预测的事件. 这些因素的变化可能导致价格波动, 使得准确预测比特币的未来价格非常困难. 如果你对比特币或其他加密货币的投资感兴趣, 建议你自行进行研究并咨询专业的金融顾问, 以便做出明智的投资决策. 记住, 投资涉及风险, 你应该在自己的风险承受能力范围内做出决策. …
前几天, 把ChatGPT整合到了STEEM区块链上, 但最初的设计存在缺陷. 我发现其它机器人命令(!bing, !thumbup, !price, !info) 同样也有问题, 所以就借此机会重新设计重构了一下代码和结构. 这个DApps (ChatGPT机器人) 是使用JS (Node)编写的, 并由pm2管理器托管运行在一台云服务器上(VPS Server). STEEM区块链ChatGPT DApps设计缺陷 原先的设计: 进程(Blockchain)监听STEEM区块链上所有的帖子, 把满足条件的评论(含有 !ask 命令)的操作入数据库. 进程(ask) 或其他命令从MySQL中获取相应的记录, 并立即处理它们, 然后在同一进程中同步地发布到STEEM区块链. 这里会有一个问题, 确实来说, 大量并发会有问题. …
给定一个数独(Sudoku), 我们可以使用深度优先搜索算法(DFS), 迭代加深搜索算法(IDS)或广度优先搜索算法(BFS)来寻找可能的解. 反过来, 如果我们要设计一个算法来生成有效的数独, 我们需要澄清以下问题: 生成的数独(Sudoku)必须有可解状态吗? 是的 生成的数独(Sudoku)有多个解吗? 我们可以假设返回的Suduoku只有1个唯一解 生成的数独(Sudoku)的找解难度? 我们可以为此设置一个参数: 简单, 中等或困难 一共有6.671×10^21个有效的数独状态, 如果我们忽略旋转, 镜像状态等重复的状态, 这个数字就降到了5.4×10^9个状态. 我们可以随机生成一个由数字1-9填充的矩阵, 并检查它是否是有效的数独, 但这非常低效, 因为生成的矩阵极有可能不是有效的数独. 设计一个随机数独的算法 为了设计一个有效的算法, 生成一个随机的有效数独, 我们可以采用以下算法: 使用回溯(深度优先搜索)算法来生成一个具有随机性的有效完整数独. 例如, 我们可以随机选择数字, …
我现在是 STEEM 的 TOP 20 见证人, 高处不胜寒, 感觉不能辜负大家的期待, 得做些工作. ChatGPT 从2月份就爆火以来, 各种应用接入 ChatGPT 的API, 不过目前 ChatGPT API 还是基于 3.5版本的. 我想着整个机器人也不是难事(以前已经整过几个了), 在看视频的同时就写些代码就搞定了, 顺便还重构了一下 以便更好同时支持其它的机器人. 现在, 在STEEM 区块链上我们可以在任意帖子(暂不支持帖子本身)下回复 !ask 加个空格+你要问的问题. 不过大约需要 …
随着 ChatGPT 全网爆火, 这一两个月AI技术的发展真是日新月异, 一两天就有搞出个新名堂, 都有点试玩不动了. 推特上有日本人通过AI搞出了美女视频. 是不是已经很真实了, 我感觉再这么下去抖音网红要失业了. AI做美女图已经相对很成熟了, 比如 Stable.Diffusion, MidJounery (见视频 Youtube, B站). 不过可能是由于模型参数都是用别人已经弄好的, 生成的美女图见多了也有点审美疲劳了. 现在直接整出视频来了, 这AIGC (AI Generate Content 生成内容) 也太方便了, 直接电脑上调调参数, 就能直接生成视频, 轻轻松松做UP主, 不需要花时间剪辑视频. …
我的儿子们很兴奋地向我展示了使用微软必应(Bing)的”文本转图像(Image Creator)”功能. 他们说他们在Edge浏览器上的工具垂直栏上意外发现了这个功能. 微软必应(Bing)有给我和”图像创建器(Image Creator)”, 可以让您描述要绘制的内容. 提示工程 (Prompt Engineering)是人工智能(AI)中特别是自然语言处理(NLP)中的一个概念. 在提示工程中, 将AI应该完成的任务的描述嵌入到输入中, 例如作为问题, 而不是隐含地给出. 提示工程通常通过将一个或多个任务转换为基于提示的数据集, 并使用所谓的”基于提示的学习”或仅使用”提示学习”来训练语言模型来工作. 提示工程是一个全面的过程, 涵盖人与AI之间互动的整个周期. 它涉及对提示和基础数据结构的故意和系统的设计和改进, 以操纵AI系统朝着实现特定和期望的输出的方向发展. 随着ChatGPT(ChatGPT-3.5, ChatCPT-4甚至ChatGPT-5)成为热门话题, “提示工程”的需求日益增长. AI已经发展进化, 我们需要能够向AI提供具体的任务, 精确的要求(到位), 以便它可以完成任务. 许多职能/角色需要”提示工程”的技能. 无论是什么工作职能, 许多人在其职业道路上都可以成为提示工程师. …
