chatgpt接入建模 ChatGPT接入小爱同学

本文目录一览：

• 1、如何弄虚拟形象
• 2、chatbot是什么?
• 3、...B题人工智能对大学生学习影响的评价】完整思路分析(附chatGpt...
• 4、百度2024:解密大模型(LLM)在推荐系统的表示学习中的应用

如何弄虚拟形象

1、要创建VTuber虚拟形象，通常涉及以下步骤：模型制作、人设设定、以及通过技术手段实现面部和动作捕捉。首先，模型制作是VTuber虚拟形象的基础。有多种软件可以用来创建3D模型，如Blender、3d Max和Maya等。这些软件都提供了从建模到动画和渲染的一整套解决方案。

2、以下是在一些常见平台上创建虚拟形象的步骤： **使用社交媒体平台**：例如使用Facebook或Instagram的虚拟形象功能，只需打开您的账户并按照提示操作即可。 **使用在线3D制作工具**：例如Blender、Maya等高级3D建模软件，可以创建自己的虚拟形象。

3、参与活动的关键是制作一段长度超过30秒的视频，并通过必剪APP完成。此外，视频需要获得至少三个点赞才能正式参与活动。哔哩哔哩通过这种方式鼓励UP主创作更多高质量的内容，同时也为用户提供了丰富的互动体验。这项虚拟形象活动不仅为UP主提供了展示个人才华的机会，也为广大用户带来了一个全新的互动方式。

4、首先，你需要在哔哩哔哩的创作中心找到私信，点击活动链接进入。接着，你会看到活动页面和相应的规则，仔细阅读并参与活动，就能在哔哩哔哩APP中获得心仪的虚拟形象。不过，想要成功参与活动，还是需要满足一定条件的。

5、首先，模型设计是核心，可以通过专业软件如Blender、3DMax或Maya等进行3D建模，设计出具有个性的虚拟形象。这些软件提供了丰富的建模工具和渲染功能，能够满足各种复杂的设计需求。同时，也可以从一些免费的3D模型分享平台如VRoid Hub或3d.nicovideo上获取现成的模型，并根据个人需求进行修改。

6、下载直播平台最新版本PC端，安装：根据提示安装即可使用，进入开播界面即可根据直播内容选择开播方式，注意允许防火墙。在开播窗口功能盒子板块找到虚拟形象，加载成功后选择3D形象即可进入3D形象创作界面。进入虚拟形象界面后，把脸对准摄像头等待软件识别并捕捉脸部表情动作。

chatbot是什么?

1、对话机器人（Chatbot）是一种程序化的输入-输出系统，旨在通过书面文本与人类在特定领域进行互动的聊天机器人。 用户可以向Chatbot提出问题或下达指令，例如查询最新资讯或询问天气情况，Chatbot会根据关键词匹配数据库并提供答案。

2、Chatbot是一种计算机程序，旨在模拟与人类进行对话交互。它是基于人工智能技术的应用，通常使用自然语言处理和文本分析来理解用户的输入，并生成相应的回复。Chatbot可以在多个领域和平台上使用，包括网站、手机应用、社交媒体和即时通讯平台等。

3、chatbot 聊天机器人 聊天机器人（Chatterbot）是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话，通过图灵测试。聊天机器人可用于实用的目的，如客户服务或资讯获取。

...B题人工智能对大学生学习影响的评价】完整思路分析(附chatGpt...

问题一，通过数据量化，如相关性分析、方差分析等，可利用SPSS或Python进行。问题二要求建立评价指标体系，需明确评价目标，即人工智能如何影响学习效率和成绩。ChatGPT的思路可能有局限，需要结合个人见解，可能通过回归分析和共线性诊断来筛选关键指标。

在这个数字化时代，与人工智能相关的专业越来越受到大学生的青睐。数据分析、人工智能、机器学习等专业不断吸引着更多的年轻人，这些专业需要高度的数学和计算机技能，同时也需要对数据和算法的理解和运用。因此，未来AI技术的发展将进一步影响大学生的专业选择.当然，与人工智能相关的专业并不适合所有人。

人工智能大模型，你可能真正感兴趣的是这个。目前国内外已经涌现了各种人工智能大模型，国外以OPEN AI为代表（CHATGPT），国内有百度的文心一言，腾讯的混元。目前国内的智能水平要落后国外3-5年。大模型比上述AI能完成更多更复杂的工作。

自动化和人工智能技术的发展可能导致一些低技能和重复性劳动的自动化，例如制造业中的装配和包装等。这可能会导致这些职位的减少，但同时也可能会创造出更多需要技术和创造力的高级职位。某些行业或职业可能会受到新技术或行业变革的影响，例如电子商务的发展可能导致传统零售业的裁员和失业。

作为一种人工智能技术，ChatGPT在很多方面对人类都有着积极的影响。首先，ChatGPT可以通过智能对话与人类进行交流，为人们提供更为智能化的服务和支持。例如，在客服、医疗、金融等领域，ChatGPT可以提供更为高效、精准、便捷的服务，使人们的生活更加便利和舒适。

百度2024:解密大模型(LLM)在推荐系统的表示学习中的应用

1、受到Masked Autoencoder（MAE）这种生成式自监督学习模式的启发，我们创新地将MAE应用于密度比的建模。这样做的目的是在MAE的框架下，通过预测和重构隐含的文本信息，来优化对用户/项目交互信息的表达，进而实现对互动表示和语义表示的有效对齐。

2、在2024年的工业界搜广推场景应用中，大模型发挥了关键作用，六篇文章分享了百度、阿里、华为、微软等大厂的相关工作。这些研究主要围绕大模型在推荐系统、用户行为理解、个性化搜索及文章推荐等方面的应用进行探讨。

3、大模型，特别是大型语言模型（LLMs），通过预训练学习到了丰富的语义表示，能够更好地理解用户需求和内容特征。这种语义理解能力使得大模型能够更准确地捕捉用户意图，从而在推荐系统中实现更精准的匹配。例如，BERT模型在文本推荐中的应用，可以通过深度语义理解，提升文本推荐的相关性。