Claude3、Gemini、Sora VS GPT-4:AI技术如何助力科研与产业发展?

news/2024/4/13 12:04:20/文章来源:https://blog.csdn.net/AIzmjl/article/details/136509979

【最新增加Claude3、Gemini、Sora、GPTs讲解及AI领域中的集中大模型的最新技术】
2023年随着OpenAI开发者大会的召开,最重磅更新当属GPTs,多模态API,未来自定义专属的GPT。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义,不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车,就有可能被淘汰在这个数字化时代,如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。而 ChatGPT,作为一种强大的自然语言处理模型,具备显著优势,能够帮助您在各个领域取得突破。
ChatGPT 在论文写作与编程方面也具备强大的能力。无论是进行代码生成、错误调试还是解决编程难题,ChatGPT都能为您提供实用且高质量的建议和指导,提高编程效率和准确性。此外,ChatGPT是一位出色的合作伙伴,可以为您提供论文写作的支持。它可以为您提供论文结构指导、段落重组建议,甚至是对论文内容的进一步拓展和丰富。利用ChatGPT的写作能力,您可以更好地组织思路、提升论文的逻辑性和质量。
Claude3
功能:
广泛的信息提供:Claude3被设计为能够处理广泛的主题和领域,提供准确和详细的信息。
多语言支持:该模型支持多种语言,允许用户以不同的语言进行交互。
上下文理解:Claude3能够理解对话的上下文,提供连贯和相关的回答。
使用:
聊天机器人:Claude3可以作为聊天机器人的基础,为用户提供娱乐、教育或信息性对话。
问答系统:在知识问答场景中,Claude3可以回答各种事实性问题和专业知识问题。
API接口:企业和开发者可以使用Claude3提供的API接口,将其集成到自己的应用程序中,如智能助手、搜索引擎等。
Gemini
功能:
多模态交互:Gemini支持文本、图像、音频等多种模态数据的输入和输出,实现跨模态的交互。
丰富的生成内容:该模型可以生成与输入模态相对应的丰富内容,如图像描述、音频转文字等。
上下文感知:Gemini能够理解不同模态数据之间的关联,提供连贯的响应。
使用:
多媒体内容生成:Gemini可以用于生成与图像、音频等多媒体内容相关的描述或注释。
跨模态搜索:用户可以通过不同模态的数据(如语音、图片)来搜索和获取信息。
智能助手:Gemini可以作为智能助手的一部分,提供多模态的交互体验。
Sora
功能:
生成式AI:Sora专注于生成式AI任务,能够生成连贯、自然的文本内容。
个性化体验:该模型旨在提供个性化的用户体验,根据用户的喜好和需求生成相应的内容。
高效的推理速度:Sora在保持高性能的同时,注重推理速度的优化,以提供更好的实时交互体验。
使用:
聊天机器人:Sora可以作为聊天机器人的核心引擎,为用户提供自然、流畅的对话体验。
内容创作:该模型可以用于生成文章、故事、广告等文本内容,辅助内容创作者进行创作。
个性化推荐:Sora可以根据用户的兴趣和行为生成个性化的推荐内容。
GPTs(Generative Pre-trained Transformers)
功能:
强大的文本生成能力:GPTs系列模型具有强大的文本生成能力,可以生成连贯、自然的文本内容。
广泛的应用场景:GPTs模型适用于多种自然语言处理任务,如问答、文本摘要、机器翻译等。
可扩展性:随着模型规模的增加(如从GPT-2到GPT-3),GPTs的性能和应用范围也在不断提升。
使用:
聊天机器人:GPTs模型可以作为聊天机器人的基础,为用户提供自然、流畅的对话体验。
文本生成工具:该模型可以用于生成各种类型的文本内容,如新闻报道、小说、评论等。
辅助创作:GPTs可以帮助作家、记者等创作者快速生成文章的初稿或提供灵感。
智能客服:GPTs模型可以用于智能客服系统,自动回答用户的问题和提供解决方案。

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目录

    • 一、2024年AI领域最新发展介绍及使用
    • 二、谷歌最新模型Gemini详解
    • 三、最新超强模型Claude3讲解
    • 四、定制自己的GPTs
    • 五、AIGC基础学习
    • 六、提示词工程高级技巧
    • 七、ChatGPT/GPT4的实用案例
    • 八、让ChatGPT/GPT4成为你的论文/基金写作助手
    • 九、Python基础学习
    • 十、科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习
    • 十一、机器学习算法应用
    • 十二、深度学习算法基础
    • 十三、深度学习框架Tensorflow应用
    • 十四、深度学习算法-卷积神经网络CNN应用
    • 十五、深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用
    • 十六、基于深度学习模型的图像识别(医学影像案例)
    • 十七、让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手
    • 十八章、让ChatGPT/GPT4进行数据处理
    • 十九、ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用
    • 二十、ChatGPT/GPT4接口程序开发
    • 二十一、GPT4的特殊功能应用
    • 二十二、AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用
    • 二十三、AI绘图工具Stable Diffusion基础应用
    • 二十四、AI视频领域应用(Sora等)

一、2024年AI领域最新发展介绍及使用

1.(实操演练)最新超强模型Claude3使用讲解
2.OpenAI新模型-GPT-5介绍
3.(实操演练)谷歌新模型-Gemini使用讲解
4.Meta新模型-LLama3
5.(实操演练)阿里巴巴-通义千问
6.(实操演练)科大讯飞-星火认知
7.(实操演练)百度-文心一言
8.(实操演练)MoonshotAI-Kimi
9.(实操演练)智谱AI-智谱清言
10.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍
11.最新发布的高级数据分析,AI画图,图像识别,文档API介绍
12.GPT Store介绍
13.(实操演练)从0到1创建自己的GPT应用
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二、谷歌最新模型Gemini详解

1.Gemini三大模型
2.Gemini与GPT-4对比
3.Gemini的原生多模态技术
4.Gemini的测试效果
5.(实操演练)Gemini的使用
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三、最新超强模型Claude3讲解

1.Claude3三大模型
2.Claude3模型团队介绍
3.Claude3的技术细节介绍
4.Claude3与GPT4对比
5.(实操演练)Claude3的使用

四、定制自己的GPTs

1.(实操演练)热门的自定义GPTs使用介绍
2.(实操演练)通过聊天交流的方式制作自己的GPTs
3.(实操演练)通过自定义的方式制作自己的GPTs
4.(实操演练)GPTs的3种分发方式
5.(实操演练)GPTs的action功能介绍
6.(实操演练)论文改进专家(GTPs)
7.(实操演练)论文写作应用(GTPs)

五、AIGC基础学习

1.深度学习常用架构讲解
2.GPT1-4模型解析
3.AIGC技术发展
4.大语言模型的评估标准
5.ChatGPT/GPT4官网使用方法
6.优秀国内大模型推荐
7.LLM与搜索引擎:差异与联系
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六、提示词工程高级技巧

1.提示词工程讲解
2.如何写好一篇论文的提示词
3.(实操演练)初识LLM:角色扮演的艺术
4.(实操演练)调整LLM的语调与表达方式
5.(实操演练)定义LLM的具体任务与目标
6.(实操演练)探索LLM与上下文的密切关系
7.(实操演练)零样本学习:强化逻辑推理
8.(实操演练)多样本学习:模型模仿能力提升
9.(实操演练)自洽性检验:数学能力加强
10.(实操演练)知识生成:提高模型的信息处理能力
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七、ChatGPT/GPT4的实用案例

1.(实操演练)ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件
2.(实操演练)AI助力高效表格数据创建
3.(实操演练)AI在数据处理中的实际操作
4.(实操演练)苏格拉底式教学法在AI中的运用
5.(实操演练)如何与AI交流科研问题
6.(实操演练)AI助力文本数据整理与分析
7.(实操演练)AI在用户评论分析中的应用
8.(实操演练)AI撰写专业报告的技巧
9.(实操演练)让AI根据知识点出题
10.(实操演练)使用AI工具快速产出高端PPT的几种方法
11.(实操演练)使用AI工具快速产出短视频
12.(实操演练)快速制作流程图、序列图、思维导图
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八、让ChatGPT/GPT4成为你的论文/基金写作助手

1.(实操演练)论文搜索和论文关联
2.(实操演练)分析论文得出审稿意见
3.(实操演练)进行论文内容问答
4.(实操演练)生成论文摘要
5.(实操演练)写论文综述并标注内容来源
6.(实操演练)中/英文论文润色的4种方法
7.(实操演练)进行论文降重的技巧
8.(实操演练)查找某个观点或内容相关的论文
9.(实操演练)对多篇论文进行分析对比
10.(实操演练)如何防止AI生成的内容被检测
11.(实操演练)生成完整长篇论文的技巧
12.(实操演练)让AI结合试验数据进行写作
13.(实操演练)自动写作并添加参考文献
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九、Python基础学习

1.Python的应用场景
2.(实操演练)python环境安装配置
3.(实操演练)print使用
4.(实操演练)运算符和变量
5.(实操演练)循环
6.(实操演练)列表元组字典
7.(实操演练)if条件
8.(实操演练)函数
9.(实操演练)模块
10.(实操演练)类的使用
11.(实操演练)文件读写
12.(实操演练)异常处理
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十、科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习

1.(实操演练)numpy的属性
2.(实操演练)创建array
3.(实操演练)numpy的运算
4.(实操演练)随机数生成以及矩阵的运算
5.(实操演练)numpy的索引
6.(实操演练)array合并
7.(实操演练)Matplotlib基础用法
8.(实操演练)figure图像
9.(实操演练)设置坐标轴
10.(实操演练)legend图例
11.(实操演练)scatter散点图
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十一、机器学习算法应用

1.机器学习概述
2.训练集/验证集/测试集
3.监督学习与无监督学习
4.分类/回归/聚类算法
5.机器学习算法应用分析
6.(实操演练)使用回归算法完成波士顿房价预测
7.(实操演练)使用KNN算法完成鸢尾花分类
8.(实操演练)使用多种算法完成糖尿病预测
9.(实操演练)分析特征重要性(哪些特征对标签的影响最大)
10.(实操演练)机器学习特征工程完整流程
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十二、深度学习算法基础

1.单层感知器
2.激活函数,损失函数和梯度下降法
3.BP算法介绍
4.梯度消失问题
5.多种激活函数介绍
6.(实操演练)BP算法解决手写数字识别问题
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十三、深度学习框架Tensorflow应用

1.(实操演练)Mnist数据集和softmax讲解
2.(实操演练)使用BP神经网络识别图片
3.(实操演练)交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
4.(实操演练)欠拟合/正确拟合/过拟合
5.(实操演练)各种优化器Optimizer
6.(实操演练)模型保存和模型载入方法
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十四、深度学习算法-卷积神经网络CNN应用

1.CNN卷积神经网络
2.卷积的局部感受野,权值共享介绍。
3.卷积的具体计算方式
4.池化层介绍(均值池化、最大池化)
5.same padding和valid padding介绍
6.LeNET-5卷积网络介绍
7.(实操演练)CNN手写数字识别案例
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十五、深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用

1.RNN循环神经网络介绍
2.RNN具体计算分析
3.长短时记忆网络LSTM介绍
4.输入门,遗忘门,输出门具体计算分析
5.堆叠LSTM介绍
6.双向LSTM介绍
7.(实操演练)使用LSTM进行设备故障预测
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十六、基于深度学习模型的图像识别(医学影像案例)

1.VGG16模型详解
2.ResNet模型详解
3.EfficientNet模型详解
4.(实操演练)下载训练好的1000分类图像识别模型
5.(实操演练)使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类
6.(实操演练)使用迁移学习训练医学影像分类模型
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十七、让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手

1.使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项
2.(实操演练)让AI对代码进行详细讲解
3.(实操演练)进行代码纠错及自动修改
4.(实操演练)使用AI工具读取本地数据的技巧
5.(实操演练)绘制折线图,柱状图,饼图等各种统计分析图表
6.(实操演练)让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程
7.(实操演练)使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测
8.(实操演练)根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测
9.(实操演练)自动化AI编程助手的使用
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十八章、让ChatGPT/GPT4进行数据处理

1.(实操演练)让AI正确读取表格数据
2.(实操演练)让AI理解百万行数据
3.(实操演练)使用AI进行数据可视化
4.(实操演练)使用AI进行数据缺失值处理
5.(实操演练)使用AI进行数据归一化
6.(实操演练)使用AI进行特征筛选
7.(实操演练)使用AI输出表格数据
8.(实操演练)使用AI输出特征工程处理后的数据
9.(实操演练)使用AI绘制统计分析图表

十九、ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用

1.(实操演练)用GPT绘制世界地图海岸线
2.(实操演练)用GPT绘制不同的地图投影
3.(实操演练)用GPT绘制南极地投影
4.(实操演练)用GPT绘制地球各种关键变量的图
5.(实操演练)用GPT绘制台风总降水量图
6.(实操演练)用GPT绘制台风风速图
7.(实操演练)用GPT计算台风总降水量
8.(课实操演练)用GPT对遥感图像光谱数据进行机器学习建模分类
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二十、ChatGPT/GPT4接口程序开发

1.(实操演练)GPT模型API接口程序使用
2.(实操演练)GPT模型参数调节
3.(实操演练)用GPT程序API接口制作聊天机器人
4.(实操演练)用GPT程序API接口制作自动订餐机器人
5.(实操演练)用GPT程序API批量处理大量文本数据
6.(实操演练)用DALLE-3程序API接口生成图片
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二十一、GPT4的特殊功能应用

1.(实操演练)识别图片中的表格并保存
2.(实操演练)识别图片中的公式并进行编辑
3.(实操演练)论文中的公式讲解
4.(实操演练)模仿别人的统计图表画出类似的统计图
5.(实操演练)GPT4联网功能使用
6.(实操演练)学生压力与心理状况数据统计分析
7.(实操演练)GPT高级数据分析功能详解
8.(实操演练)GPT4本地文件上传功能使用

二十二、AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用

  1. AI画图原理讲解
    2.(实操演练)Midjourney工具的基础操作
    3.(实操演练)remix模式介绍
    4.(实操演练)blend命令介绍
    5.(实操演练)describe命令介绍
    6.(实操演练)图生图通过图片生成新的图片
    7.(实操演练)Midjourney的参数和设置介绍
    8.(实操演练)Midjourney科研作图技巧
    9.(实操演练)DALL-E 3模型介绍
    10.(实操演练)DALL-E 3根据上下文内容修改图片
    11.(实操演练)DALL-E 3在图像中生成特定文字
    12.(实操演练)DALL-E 3绘图结果的不断优化
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二十三、AI绘图工具Stable Diffusion基础应用

1.(实操演练)Stable Diffusion工具讲解
2.(实操演练)Stable Diffusion环境部署介绍
3.(实操演练)通过文字生成图片
4.(实操演练)通过图片生成图片
5.(实操演练)图像智能高清算法
6.(实操演练)使用Lora模型产生写实人物图像
7.(实操演练)进行图像的局部重绘
8.(实操演练)Controlnet插件介绍
9.(实操演练)使用线稿图生成装修和建筑
10.(实操演练)使用线稿图给图片上色
11.(实操演练)产生特定姿态的人物图像
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二十四、AI视频领域应用(Sora等)

1.视频生成工具pika介绍及使用
2.视频生成工具runway介绍及使用
3.OpenAI最新视频生成模型Sora提示词介绍
4.OpenAI最新视频生成模型Sora使用介绍
5.阿里巴巴视频生成模型EMO介绍

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