导读|时隔两个月,勇哥终于把chatGPT生成SQL的功能发布上线了,支持统计分析查询、创建表、数据生成等多种全面的SQL DDL生成能力,本文就和大家聊聊相关功能的使用和背后实现逻辑,并希望相关功能能帮助大家在工作中提升一定的工作效率。同时也提醒一下大家,...【查看原文】
本文正在参加「技术视角深入 ChatGPT」 导读|时隔两个月,勇哥终于把chatGPT生成SQL的功能发布上线了,支持统计分析查询、创建表、数据生成等多种全面的SQL DDL生成能力,本文就和大家聊
ChatGPT
非喵鱼 2023-02-22
漫长的时间里,所有的弯道超车都是无稽之谈,科技需要一步一个脚印的积累和一叠一叠钞票的挥洒,容不下半点水分
ike潮 2023-03-08
ChatGPT的横空出世,代表着互联网中心化的又一个发展巅峰,通过不断的虹吸效应,人类的大部分知识不管现在是属于你的还是我的,终归会变成AI的。
穿过生命散发芬芳 2023-05-10
ChatGPT消息一点一点输出是通过对话的交互式方式实现的。当用户发送消息后,ChatGPT会逐步生成回复,并将部分回复内容逐渐显示给用户。这种逐步输出的机制可以增加对话的流畅性和用户体验。在技术上,这种逐步输出可以通过以下方式实现:文本生成控制:ChatGPT可以生成一小段文本作为回复的开始,然后逐渐扩展该文本,生成更多的内容。逐步输出可以通过控制文本生成的长度和速度来实现。延迟响应:ChatGPT可以将部分回复内容发送给用户,然后在一段时间后继续生成剩余的回复。这样用户可以先看到部分回复内容,而不是等
编程之旅 2023-06-13
其实,国外在AI方面的研究,本来就是比国内的要领先,这个是事实。之所以会出现目前的局面,一方面确实是视觉识别出现的比较早,在应用方面比较简单,因此导致国内在视觉识别的研究方面形成了路径依赖,不论是算据方面,还是市场应用方面,都在图像识别方面下了大力气,所以也卷的很厉害。反而在以自然语言(NLP)为核心的LLM方面,没有人太关注,因为这个一方面确实一时半会看不到应用场景,同时也是底层的技术研发不到位共同作用导致。另外,国外之所以在视觉识别方面没有太大的进展,其实也不是国外的研发能力,而是很严格的技术伦理要求
Davidwang5122 2023-02-25
 目的: 确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。 应用场景: 全局状态管理、配置管理、缓存管理等。 2. 工厂模式 (Factory) 目的: 将对象的创
小小小小宇 2024-12-31
2024 Google I/O 上正式官宣了 KMP(Kotlin Multiplatform)项目,它是 Google Workspace 团队的一项长期「投资」项目,由 JetBrains 开发维
恋猫de小郭 2024-12-31
在上一集中,我们创建了一个小应用程序。以一种非常无聊的方式显示您有多少可用磁盘空间。 现在是时候给它加点料了!我们根本不会触及后端,只修改前端部分。 安装D3 首先,我们需要安装D3。 这是前端的HT
关山月 2024-12-31
效果说明 本案例实现了一个图片像素跳动的动画效果。将图片分解成像素块,默认进行垂直运动,当鼠标悬浮时切换为水平运动,创造出独特的视觉效果。
好_快 2024-12-31
对于 ref 的理解,我们一部人还停留在用 ref 获取真实 dom 元素和获取组件层面上,但实际 ref 除了这两项功能之外,在使用上还有很多小技巧。本章我们就一起深入探讨研究一下
袋鼠云数栈UED团队 2024-12-31
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