推荐chatgpt相关电影书籍的简单介绍

本文目录一览：

• 1、算法合规实务|从ChatGPT谈生成合成类算法的合规管理【走出去智库】_百...
• 2、2024年最热门的6本人工智能神书!(高清PDF下载)
• 3、chatgp怎么学
• 4、ai软件哪个比较适合用在教学上呢?
• 5、听说ChatPGT“好用到吓人”?卖家薅羊毛的时候到了!
• 6、GPT用到的相关论文以及理论

算法合规实务|从ChatGPT谈生成合成类算法的合规管理【走出去智库】_百...

1、算法是人工智能应用的核心，因此对AI的监管离不开算法的规制。美国等主要法域已加强了这一领域的立法。在应用生成合成类算法时，企业应注意落实《网络音视频信息服务管理规定》和《网络信息内容生态治理规定》中的内容审查与管理义务。

2、陆俊秀博士是走出去智库的总经理，拥有清华大学工学博士学位，专注于地缘政治风险与合规研究。李瑞律师在数据安全合规、反垄断合规等领域经验丰富，持有中国和美国律师执业资格。贾申律师在企业合规体系建设方面也有深厚的背景，曾参与多个大型项目的合规工作。

3、建立或完善自身的抗风险机制，如制定业务合规底线手册，明确法律红线。与制裁主体或敏感领域的交易需结合交易背景及制裁法律进行个案评估，了解法律及商业风险。如因与俄罗斯制裁企业交易触发美国制裁，还需考虑企业自救等。

4、近年，各行业领域涉及境内外上市企业的司法、行政执法案件层出不穷，相关企业上市招股书中针对政府监管的风险提示说明和清单渐长，中概股合规问题同时引起了中美两国监管的高度重视，提高合规水平和完善合规制度对于(拟)上市企业的重要性愈加凸显。

2024年最热门的6本人工智能神书!(高清PDF下载)

“鱼书”《深度学习入门：基于Python的理论与实践》深度学习是ChatGPT等模型的核心技术，本书从基础理论出发，通过实例带领读者从零开始构建深度学习网络，是深度学习初学者的绝佳选择。

chatgp怎么学

1、学习自然语言处理基础知识：自然语言处理是Chat GPT的基础，需要掌握自然语言处理中的基本概念、算法和工具等。学习机器学习和深度学习基础知识：Chat GPT是一种基于深度学习技术的模型，需要掌握机器学习和深度学习的基本原理和算法。

2、以ChatGPT为例，该模型在大量文本对话数据集上进行训练，并使用自我注意机制来学习类人对话的模式和结构。这使它能够生成与它所接收的输入相适应且相关的响应。ChatGPT的特别功能 ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。

3、chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

4、CHATGPT - 指令教学上下文：提示应为AI模型提供清晰的上下文和指导。它应明确预期的输出类型，并可包含相关信息、关键词或示例来引导模型。举例：较差提示：“写一个关于狗的故事。“较好提示：“写一个关于一个名叫Max的淘气狗在城市中展开冒险并与当地当局惹上麻烦的创意故事。

5、第一chat gp t对于重复性工作的完成度较好，因此可以取代底层程序员的部分工作。不可否认的是chat gp t在完成重复性任务方面有着更高的效率和准确度。

ai软件哪个比较适合用在教学上呢?

《ChatGPT》ChatGPT，本轮AI热中最具代表性的软件，它以对话的方式与人类进行交互，能回答人们提出的各种问题。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提并拒绝不适当的请求。

智能识别全能王：这款软件以人工智能技术为核心，提供智能问答、知识点解析和内容生成等功能。它能根据学生的需求提供个性化的学习建议，帮助学生更好地理解和掌握知识。 论答AI：该平台推出了TAD教学系统，为中小学教育机构提供基于人工智能的课堂教学质量综合解决方案。

VIPKID。这是一款基于AI技术的在线英语教育平台，它采用自主研发的AI教学系统，根据学生的水平和特点，提供个性化的教学方案。拓课思。这是一款面向中小学的互动教学平台，拓课思AI自适应学习引擎，可以根据学生的学习状况和反馈来调整教学内容和节奏，提高学生的学习效率。Alo7。

听说ChatPGT“好用到吓人”?卖家薅羊毛的时候到了!

1、客户服务：ChatGPT可以应用于智能客服机器人，提供全天候在线服务，帮助商家更好地管理客户关系，提升客户满意度。商家可尝试使用此功能，优化客服流程。 网站页面设计：虽然目前仅支持静态网页设计，但ChatGPT可以协助商家对现有网页进行前端更改，如添加动画效果，提升用户体验。

GPT用到的相关论文以及理论

1、GPT-4（ChatGPT的底层模型）的构建离不开深度学习和自然语言处理领域的多项关键论文。其中，Vaswani等人在2017年发表的Attention is All You Need论文引入了Transformer模型，其自注意力机制革新了序列到序列任务的处理方式，成为后续GPT、BERT等模型的基石。

2、训练GPT-3使用了从25亿到1750亿参数不等的模型，涵盖了广泛的模型大小。数据集包括Common Crawl、WebText、互联网书籍语料库和英文维基百科。为减少数据污染，作者在训练过程中消除了论文中所涉及基准测试开发和测试集之间的重叠部分，尽管在过滤过程中出现了一些错误。

3、GPT 使用两阶段式模型的另外一个好处是，作者期望通过第一阶段的预训练语言模型，学习到尽可能多的自然语言信息，且对于大多数下游任务，只需要简单的修改输入而不需要修改模型架构即可完成微调。

4、GPT-2模型架构在OpenAI GPT-1的基础上进行了细节调整，奠定了整个大语言模型（LLM）的发展方向，设计了高质量的自然语言模型无监督训练数据集，论文主要讨论了在未明确任务的情况下，大量语料训练的模型不需要额外微调，即可完成许多自然语言任务，取得满意结果。

5、GPT2将注意力集中在了zero-shot场景，即无需额外微调即可应用于多种任务。GPT3则将关注点转向了Few-shot学习，即在有限数据情况下，模型能够实现高效学习与应用。GPT论文探讨了如何利用预训练模型来提升自然语言理解能力，强调了在无标签数据集上的大规模训练对于性能提升的重要性。