可能是期望过大，或者是问的不够专业
提问要专业，已经发展为一门学问了
叫提示词工程
【 在 Sunny666222 的大作中提到: 】
: 用了几次ai，感觉还是摸不着头脑，效果并不好，可能确实的需要专门学习训练吧
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呵呵，hinton一直在搞神经网络
你也在呵呵呵，我看图都搞支持向量机了
你还在搞那种没出息的神经网络
再然后，他还在搞神经网络
你还在呵呵呵，傻子，我在搞dna计算了
然后他还在搞神经网络
你还呵呵他，傻子，我在搞量子信息了

梁的deepseek你也瞧不上吧
因为你连显卡驱动估计都不会装
更别说修改底层计算包了
你也就会网上找找玩具数据集
复制几行matlab水水文章吧

不反省自己，还嘲笑别人
真是呵呵呵

【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 这种学问只能呵呵呵
:
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不用花钱啊
网上如果繁忙，本地搞一个就可以了
简单的没问题
难一点的运算慢
【 在 usefully 的大作中提到: 】
: 大佬，excel文件输入，然后按照要求处理后输出，需要花钱才能实现吗
: :从春节以后就在捣鼓这玩意:终于要告一段落了
: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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主要根据人们对大模型的常见误区讲了一下原理
然后总结了几种行业应用的方式
接着本地演示了本领域应用的几个案例
结合实例分析了一下本地构建的原理
用例子阐述了大模型的结果是怎么得出来的
最后展望了行业内的几种应用

原计划一个小时的汇报
因为大家觉得明白了以前的认知误区
觉得终于懂了大模型了
然后激发了与会者的讨论热情
一直搞了三个多小时
把后面的会议议程全部挤掉了


【 在 twoeyes 的大作中提到: 】
: 建议楼主分享一下汇报内容
: 发自「今日水木 on OCE-AN10」
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我搞ai都快三十年了

【 在 aserose2 的大作中提到: 】
: hut干正经事了
: 最近各行各业都在研究deepseek
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