GPT-4

世界顶尖大语言模型（按公司分类）

（按公司分类）OpenAI（美国）模型名称发布时间特点GPT-4o2024-05多模态旗舰模型，支持文本、语音、图像输入，响应速度极快，免费用户可用GPT-4-turbo2023-11提供更高性价比的GPT
nbspzs·2025-06-24 21:30

大模型强化微调GRPO——DeepSeekMath: Pushing the Limits of MathematicalReasoning in Open Language Models

然而，像GPT-4（OpenAI，2023年）和Gemini-Ultra（Anil等，2023年）这样的尖端模型并未公开，目前可获
樱花的浪漫·2025-06-24 15:43

字节内部热捧“7种大模型微调的方法笔记”，简直太全了！！

当然还有很多没有开源的，比如OpenAI的ChatGPT/GPT-4，百度的文心一言，谷歌的PLAM-540B，华为的盘古大模型，阿里的通义千问，等等。
大模型教程.·2025-06-24 11:47

AI的出现并非IT从业者的终结者，而是职业进化的催化剂。与其担忧被替代，不如将其视为生产力跃升的契机。我们可从三个维度解析这一变革：

一、替代曲线：从"工具替代"到"认知增强"低阶编码自动化：GPT-4已完成83%基础代码补全任务（GitHub数据），但需注意：仅限模板代码生成无法理解业务场景深层逻辑代码评审仍需人工把关运维智能化跃迁
我非常不满意·2025-06-24 00:36

DeepSeek已经落后？客观评价与深度解读爆火的DeepSeek V3大模型的性能与参数。

它似乎在训练效率和成本上具有优势，训练成本仅为600万美元，远低于GPT-4的1亿美元。一个意想不到的细节是，尽管模型参数高达6710亿，但通过MoE架构，每token只激活
AI老李·2025-06-23 09:55

OpenAI发布了一份提示工程指南(Prompt Engineering Guide)

以下是在GPT-4使用提示时获得更好结果的6种策略的总结:
ChatGPTer·2025-06-21 18:43

大模型基础全解：转行大模型开发所需的知识体系、能力要求及学习路径总结

引言随着人工智能和大模型（如GPT-4、BERT等）技术的快速发展，越来越多的专业人士希望转行进入这一领域。大模型开发涉及复杂的技术体系和多样的应用场景，对从业者的知识和能力提出了较高要求。
程序员鑫港·2025-06-21 18:43

【打卡】基金金融问答

同步调用异步调用正则表达式Agent具体任务请添加图片描述任务3数据库内容解析SQLAgent任务1初始大模型与Agent大模型介绍GLM是智谱AI推出的新一代基座大模型，相比上一代有着显著提升的性能，逼近GPT
来两个炸鸡腿·2025-06-19 21:05

AI辅助编码，应该怎么选？

最近看到一个新闻，Twitter上一名技术人分享了他监督的一个事件，即拥有19年编码经验、会100%手写代码的程序员最终败给一位仅有4年经验、却善用Copilot、GPT-4的后辈，后因不愿拒绝使用辅助代码工具
大转转FE·2025-06-19 07:54

深入了解 GPT-4 和 ChatGPT 的 API---OpenAI Playground

文章目录基本概念OpenAIAPI提供的可用模型在OpenAIPlayground中使用GPT模型    掌握GPT-4和ChatGPT的API的使用方法，以便有效地将它们集成到Python应用程序中。
三月七꧁ ꧂·2025-06-18 07:42

LLM大模型实战：从零到精通——大模型应用开发极简入门

朋友们如果有需要《大模型应用开发极简入门》，扫码获取~本书主要讲解了以下几个方面的大模型技术：GPT-4和ChatGPT的工作原理：书中详细介绍了这两个先进的语言模型的基本原理，包括它们是如何训练的、它们的架构以及它们在处理自然语言方面的能力
大模型入门学习·2025-06-18 07:10

【2025保姆级教程】DeepSeek全场景使用指南：从避坑到高阶玩法

四大核心优势1.技术性价比革命✅混合专家架构（MoE）：仅激活370亿参数即可实现GPT-4级别性能，推理成本降低80%✅中文优化：文言文翻译准确率92.3%，远超国际开源模型✅多模态支持：支持PDF/
Lucas55555555·2025-06-17 01:15

DeepSeek-V2与GPT-4的深度测评对比

DeepSeek-V2和GPT-4作为当前领先的LLM，它们在性能、特点和性价比等方面的对比尤为引人注目。本文将从多个维度对这两款模型进行深入的测评对比。
淮橘√·2025-06-16 14:36

揭秘AI大模型训练的十大核心技巧：从理论到实践的深度突破——以分布式训练优化为例，探索技术边界与创新应用

以GPT-4为例，其训练成本高达6300万美元，但实际有效算力利用率不足35%（来源：OpenAI内部报告）。本文将以分布式训练优化为切入点，结合开源框架实战
像素笔记·2025-06-14 06:56

大模型现在用的最多 其次是预训练模型,大模型用于rag agent 预训练模型用于微调任务

大模型与预训练模型的应用场景呈现出显著的差异化特征，以下从技术逻辑、应用场景及典型案例三个维度展开分析：一、大模型（LLM）的核心应用：RAGAgent架构1.技术逻辑：动态知识检索与推理融合大模型（如GPT
MYH516·2025-06-13 21:52

R1新版本性能直逼GPT-4，用户惊呼：这推理深度绝了

AI圈突传重磅消息！5月29日凌晨，国产大模型独角兽DeepSeek再度引发行业震动——其明星产品R1模型悄然上线0528版本更新。与以往高调官宣不同，此次DeepSeek选择“静默发布”，仅通过官网开放模型下载，未同步任何技术文档。然而，这一低调操作却被民间评测团队“打脸式”曝光：新版R1在代码生成、复杂推理等核心场景中，性能直追OpenAI最新发布的o3旗舰模型！【民间评测炸锅：性能对标o3，
HPC_fac13052067816·2025-06-13 17:57

AIGC的产品设计演进：从工具到协作者

关键指标：GPT-4参数量超万亿级，StableDiffusion用户超3000万，AI生成内容渗透率在电商、医疗、教育等领域超过40%（Statista2024数据）。行业应用：效率革命：G
心灵彼岸-诗和远方·2025-06-13 07:12

检索增强生成（RAG）技术深度解析：从原理到实践

一、RAG技术概述1.1技术背景生成式AI模型（如GPT-4、Claude）在自然语言处理领域取得了革命性进展，但在处理特定领域查询或提供高度准确信息时仍面临局限性，常出现“幻觉”问题——生成不准确或虚构的细节
编程巫师·2025-06-11 17:43

低代码平台数据库设计风险防范：以Java和AI技术为例，构建三重安全屏障

通过整合分布式事务管理、Flyway自动化迁移和GPT-4辅助变更评估，实现操作的原子性、一致性及智能化监控，为低代码平台数据库
领码科技·2025-06-11 13:16

【使用LLM搭建系统】5 处理输入: 链式 Prompt Chaining Prompts

尽管高级语言模型像GPT-4擅长一次性遵循复杂指令，但有时拆分任务更可取。
杨过过儿·2025-06-10 19:37

决策智能体：生成式AI重塑企业管理基因

本文由子琛企业管理咨询分享：引言‌当GPT-4以每秒处理12.5万token的速度解构商业逻辑，当AI代理自主完成从市场分析到合同签署的完整流程，科层制企业的决策时差正成为致命的竞争鸿沟。
zichenblog·2025-06-10 19:05

Langchain学习笔记(六)：Langchain框架介绍与环境搭建

其产生背景主要有以下几个方面：1.1大模型应用开发的复杂性随着GPT-3、GPT-4等大
zhangsan0933·2025-06-09 21:03

还有哪些其他的基于transformer架构模型？

除了您提到的GPT系列（如GPT-3、GPT-4）之外，还有许多其他类型的Transformer模型，每种模型在设计和应用上都有其独特的特点。
墨染辉·2025-06-09 17:34

RoboBrain：智源开源具身大脑模型，32B参数实现跨机器人协作

开源大脑模型让机械臂学会「团队协作」，32B参数碾压GPT-4”大家好，我是蚝油菜花。当单个机器人还在为抓取动作反复调试
蚝油菜花·2025-06-09 11:58

GPT - 4：AIGC 领域的未来之星

GPT-4：AIGC领域的未来之星关键词：GPT-4、AIGC、大语言模型、多模态生成、生成式人工智能摘要：本文将以“GPT-4如何成为AIGC领域未来之星”为主线，从技术原理、核心能力、应用场景到未来挑战
AIGC应用创新大全·2025-06-08 17:49

大模型赋能智慧办公评测报告

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-4、文心一言、通义千问等）在多个领域展现出强大的能力，尤其在智慧办公场景中，其应用价值日益凸显。
非著名架构师·2025-06-08 12:39

2025年大学AI大模型智慧教育：方向、发展与赋能必要性

引言随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是大模型（如GPT-4、ChatGPT、文心一言等）的广泛应用，高等教育正迎来一场深刻的变革。
非著名架构师·2025-06-06 23:56

【学习笔记6】论文SQLfuse: Enhancing Text-to-SQL Performance through Comprehensive LLM Synergy

随着GPT-3.5和GPT-4等大型语言模型（LLMs）的兴起，这一领域得到了极大的推动，提供了更好的自然语言理解能力和生成细致入微的SQL语句的能力。
||Φ|(|T|Д|T|)|Φ||/·2025-06-05 07:59

Claude vs ChatGPT vs Gemini：功能对比、使用体验、适合人群

随着AI应用全面进入生产力场景，市面上的主流AI对话工具也进入“三国杀”时代：Claude（Anthropic）：新锐崛起，语言逻辑惊艳，Opus模型被称为GPT-4杀手ChatGPT（OpenAI）：
dafanpai·2025-06-05 06:15

GPT-4还没用明白GPT-5就要来了？

8月4日，OpenAI开发者关系专家LoganKilpatrick在个人的社交媒体上宣布：“在接下来的一周里，ChatGPT将会逐步推出大量功能更新”。归纳一下大概涉及6个部分：1.关于prompts：prompts对于ChatGPT使用者来说就好比是“咒语”，同样一个问题使用好的prompts和使用不好的prompts将会得到完全不同的两种回答。这次关于prompts的更新主要是帮助完全不熟悉G
dafanpai·2025-06-05 06:45

解剖DeepSeek四把刀，一场深到源码，大到行业，细到人心的手术盛宴

这个号称“用十分之一算力吊打GPT-4”的国产大模型，藏着令人拍案叫绝的工程智慧，却也暗藏致命软肋。第一刀：切开开源表象，DeepSeek确实把代码仓库甩上了GitHub,但这套开源策略藏着精妙算计。
·2025-06-03 21:00

本地部署FreeGPT+内网穿透公网远程访问，搞定ChatGPT外网访问难题

FreeGPT提供了对GPT-4及GPT-3.5的访问，而且不需要APIKEY，并且可以在本地部署，提供WebUI
搬码临时工·2025-06-03 15:25

【深度学习新浪潮】以Dify为例的大模型平台的对比分析

我们从核心功能、适用群体、易用性、可扩展性和安全性五个维度展开对比分析：一、核心功能对比平台核心功能多模型支持插件与工具链Dify低代码开发、RAG增强、Agent自律执行、企业级安全支持GPT-4/5
小米玄戒Andrew·2025-06-02 21:40

在线客服转人工坐席的重要性：提升客户体验的关键一环

AI在线客服转人工坐席的重要性：提升客户体验的关键一环作者：基于Java、Python的开源大模型呼叫中心系统FreeAICC引言近年来，随着大模型（如GPT-4、文心一言、通义千问等）的快速发展，AI
FreeIPCC·2025-06-01 14:30

Graph-RAG：知识图谱与大模型完美融合的开创性探索

检索增强生成和知识图谱检索增强生（RAG）成已成为将大语言模型（如GPT-4）的输出与现
AGI大模型学习·2025-05-31 10:12

取代还是赋能？AI翻译时代，人类译者的最后防线

当多邻国转向由GPT-4驱动的翻译系统时，外包译者的身影正在减少。英国作家协会的调查报告揭示了更严峻的现实：众多译者因生成式AI的普及而失业，从业者收入普遍下滑。
翻译专家·2025-05-30 10:12

LLM大语言模型

以下是关于LLM的详细介绍：一、核心特点规模庞大通常包含数十亿到数万亿参数（如GPT-4据推测参数规模可能超万亿），通过大量神经元网络结构处理信息。
杰克逊的日记·2025-05-29 02:53

ai客服平台哪家好：AnKo多模型AI聚合时代！

AnKo平台整合GPT-4、Claud
tomplus21·2025-05-27 15:17

大模型应用开发第三讲：大模型是Agent的“大脑”，提供通用推理能力（如GPT-4、Claude 3）

大模型应用开发第三讲：大模型是Agent的“大脑”，提供通用推理能力（如GPT-4、Claude3）资料取自《大模型应用开发：动手做AIAgent》。
·2025-05-27 14:54

[特殊字符] Function Calling 技术详解与 Qwen 模型实践指南

随着多模态大模型（如GPT-4、Qwen2.5等）逐渐支持插件、API调用等能力，FunctionCalling（函数调用）技术正成为连接模型与外部世界的桥梁。
_深海凉_·2025-05-26 13:46

当NLP能模仿人类写作：原创性重构而非终结

GPT-4的参数规模达到1.8万亿，相当于人类大脑突触数量的四分之一，其训练语料涵
duolapig·2025-05-26 05:26

Claude 3正式发布，超越GPT-4，一口气读15万单词，OpenAI最强的大对手！

个人名片作者简介：java领域优质创作者个人主页：码农阿豪工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务）个人邮箱：[[email protected]]个人微信：15279484656个人导航网站：www.forff.top座右铭：总有人要赢。为什么不能是我呢？专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与
码农阿豪@新空间·2025-05-24 15:47

大语言模型 vs NLTK/SpaCy：NLP工具的代际跃迁与互补之道

这种代际差异体现在三个层面：1.能力维度的颠覆式突破基础任务：大模型通过「上下文学习」实现零样本/少样本分词、词性标注，如GPT-4在CoT提示下的分词准确率可达98.7%，与SpaCy
赛卡·2025-05-24 02:48

张 12种心理咨询主题与治疗方式

关键技术路径：动态单样本学习（DynamicOne-ShotLearning）：通过GPT-4分析真实咨询案例，提取咨询师的语言风格（如倾听、重述、情感支持）和疗法技术（如理性情绪行为疗法
ZhangJiQun&MXP·2025-05-23 13:44

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.2 量子深度学习模型的基础理论与实现方法探索】

今天AI领域正面临类似的困境——GPT-4训练需要消耗1.7万个NVIDIAA100GPU运行3个月，能耗相当于300个家庭一年的用电量。
再见孙悟空_·2025-05-23 07:37

大模型产品经理藏书阁：十本必读经典，从技术到商业的全面指南【PDF版合集】！

一、技术底层：大模型架构与开发实战《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》核心价值：作为
大模型入门教程·2025-05-21 17:25

云计算为什么是AI的“底座”？一文看懂AI训练和部署背后的云支撑

从“千问”、通义千问、文心一言，到GPT-4、Claude，这些AI模型的诞生与迭代，几乎都离不开云计算的支持。本文将以通俗方式讲透AI训练与部署背后的“云
moppol·2025-05-20 16:21

【程序员AI入门：模型】21.驾驭AI浪潮：大模型快速迭代的应对之道

一、开篇：大模型时代的变与不变（一）核心矛盾：快速迭代vs稳定落地变的挑战：模型版本迭代周期从月级压缩至周级（如GPT-4o相较GPT-4推理速度提升50%），算力成本与适配难度同步激增。
无心水·2025-05-18 18:15

生成式AI的技术突破与行业落地：从模型架构到产业赋能

根据Gartner2023年技术成熟度曲线，生成式技术已进入生产力爆发期，其核心突破在于通过大规模预训练模型（如GPT-4、StableDiffusion等）实现对复杂数据分布的学习与生成。
尘烬海·2025-05-16 23:46

阿里巴巴Qwen3大模型深度解析

推理效率与硬件适配的双重突破动态混合专家系统（MoE）Qwen3采用分层稀疏调度与动态专家激活机制，15B参数模型中仅需激活2B参数，推理效率提升42%，显存占用从28GB降至18GB，支持RTX3090等消费级显卡运行类GPT
不会啊~·2025-05-16 12:22
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