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

【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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- 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
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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

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

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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