关于chatGPT的作文怎么写 关于charity的作文
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gpt4.0来写作高考作文,来打个分
Chat GPT 0写高考作文《故事的力量》故事的力量：改变命运，展现形象 故事，是人类情感交流和传递智慧的一种无形载体。这是一种世代相传，承载着民族文化记忆和历史渊源的宝贵财富我们伟大祖国传承着千千万万个故事，不仅折射着民族的形象，更是塑造了一个个无数英雄和传奇。
讯飞AI学习机在不同学科图文识别上超越了最强GPT-4，尤其在识别复杂公式手写体上表现出色。AI拍照上传试卷，AI 1v1答疑，以及全方位总结的最新功能演示，展现了AI学习机的强大能力。超拟人对话，AI学习机的AI 1对1答疑辅导功能实现了个性化人设表达，针对个人专业内容因材施教，帮助每个学生成为独特的自己。
2023年，众多平凡人物成为社会关注的焦点。他们是深入基层、与群众心连心的第一书记和驻村干部；是主动请缨、逆行而上的白衣天使；是拼搏为国、科技攻关的工程师；以及逆行出征、坚守在抗疫一线的“90后”“00后”医护人员。 洛阳市2023年遭遇暴雨，戚新峰身着雨衣，长时间涉水疏导交通，裤子湿透。
对于即将参加高考的学生，可以关注高考作文的应用文体命题趋势，如撰写发言稿、倡议书、慰问信等。对于未来有考公考编意向的学生，淄博发布的公文作品是学习优质公文写作的绝佳范本。无论是否有ChatGPT等辅助工具，公文写作能力是机关工作中不可或缺的基本技能。
用AI写爆款文章
1、打开AI工具，找到【今日头条】选项。粘贴爆款选题，到【主题描述】文本框中，点击立即生成。静静地等待几分钟，速度还是比较快的。它会给你生成2篇备选文章，你选择你觉得好的即可。如果觉得文章短，可以让它进行扩写。一般发文章写1000字以上，发微头条写800字左右足矣。
2、AI写出爆款文章需要遵循以下几个关键步骤： 选择热门话题和关键词：确保文章与受众关注的话题相关，关注时事热点和流行趋势，以便吸引更多读者。 创作引人入胜的标题：标题应激发读者的兴趣，让他们愿意点击文章。可以尝试使用疑问句、惊叹句或者带上适当的表情符号来吸引读者。
3、要使用AI改写一篇文章，首先需在公众号推荐中寻找一篇爆款文章，这类文章应具备阅读量奇高、其他阅读量较低的特点，这通常意味着该文章深受粉丝喜爱，并已通过市场验证。接下来，将选定的文章内容发送给AI，请求其进行详细分析，包括文章的主题思想、内容结构、大纲、写作风格以及语言特点。
如何用GPT写一篇聊天对话?
第一步，选择适合的GPT语音对话模型，如Google Cloud Speech-to-Text、Microsoft Azure Speech-to-Text及Amazon Transcribe，以满足不同需求。紧接着，创建API密钥，这将确保能够访问所选模型，确保安全与便利。将GPT模型融入您的应用程序或网站，并利用API密钥完成身份验证，从而实现无缝集成。
访问Chat GPT的官方网站并登录。 点击“开始一个新对话”按钮。 选择你想要使用的对话模型，比如GPT-5或GPT-4。 在输入框中输入你的问题或命令（即Prompt），然后开始对话。Chat GPT的对话功能包括： Chat GPT可以持续提问和追问，使对话更加深入和精确。
自定义功能：用户与ChatGPT聊天时，可以自定义问题的语气及风格。 个性化功能：能有效理解人类与ChatGPT聊天时上下问题的呼应，个性化的回答我们的问题。 支持多语言：支持世界多国语言互转换。 可扩展功能：可根据用户与ChatGPT聊天时，对话题及问题提示词扩展回应用户需要的信息价值。
你首先明确你的需求是生成一篇关于人工智能的文章。然后，你输入一个简短的开头：人工智能正在改变我们的生活。 GPT接着生成了一段关于人工智能如何影响我们生活的文字。
怎么使用智能写作?
打开微信应用。 点击右下角的“我”选项卡。 在“我”页面中，找到并点击“设置”。 在设置页面中，找到并点击“通用”。 在通用设置中，找到“功能”选项并点击。 在功能列表中，找到“智能写作助手”或类似的选项。 点击“智能写作助手”，进入设置页面。
百度智能写作网页版：你可以在浏览器中访问百度智能写作的官方网页版。你可以搜索百度智能写作，然后点击官方网站链接即可进入。
智能ai写作的使用：打开微撰软件，选择写作主题和内容；输入关键词，微撰会自动识别并生成相应的写作内容；可以预览和修改写作内容，点击提交即可完成一篇完整的文章。
个人使用AI写东西，可以借助一些智能写作工具和平台。以下是一些建议： 选择合适的AI写作工具：市场上有很多AI写作软件，如搭画快写、触站、文心一言等。这些工具基于强大的自然语言模型，能够帮助用户快速生成、编辑和发布高质量的文章。根据你的需求，选择最适合你的写作工具。
GPT用到的相关论文以及理论
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。
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。
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。
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。
GPT核心技术转换器思想来源于Transformer架构，这一架构是由Google的研究团队在Attention is All You Need这篇论文中首次提出。该论文中提出的Transformer模型，完全基于注意力机制，替代了以往NLP任务中常用的RNN或CNN网络结构，从而实现了更高的语言理解和生成能力。
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