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chatgpt的多语言能力是来自哪里？

chatgpt的多语言能力是来自于其基于的预训练模型，该模型在大量的多语言文本数据上进行了训练。这使得chatgpt能够理解和处理多种语言的文本，并且能够生成准确的多语言回答。

chatgpt的多语言能力的优势在于其可以处理多种语言的文本，并且能够生成准确的回答。这使得chatgpt能够在多种语言环境下进行交流和沟通，提高了其应用场景的广泛性。

chatgpt的多语言能力的应用场景包括但不限于：

跨语言交流：chatgpt可以用于跨语言交流，使得不同语言的用户可以进行有效的沟通和交流。
机器翻译：chatgpt可以用于机器翻译，将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
语言学习：chatgpt可以用于语言学习，帮助用户学习和掌握新的语言。
内容生成：chatgpt可以用于生成多语言的内容，包括文章、广告、社交媒体等内容。

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. + Journal of Climate - American Meteorological Society - 东亚夏季降水的水汽来自哪里？...出乎意料的是，主导长江中下游流域夏季降水的水汽源则来自印度半岛（Indian Subcontinent, INSC）及中国西南部（Southwest China, SWC），而直接来自海洋的水汽则相对次要...资料来源: Cheng & Lu (2020) 有趣的是，影响东亚地区的主要水汽源在夏季不同月份也有明显的变化趋势。...此外，在南亚地区的高压异常与西北太平洋副高的耦合作用下，来自印度洋的水汽将被削弱，而来自南亚陆地的水汽则会增加。...此外，在全球人口增长、急剧的城市化进程以及气候变化的大环境下，如何减低 “上游地区”水汽源的变化对“下游地区”降水的影响将可能是未来亚洲国家在自然水资源上合作的一项重要工作。

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黄博文 ThoughtWorks 驱动你做一件事情的动力来源是什么？一般来说动力来源有两种。一种是生存本能带来的驱动力，即生物性驱动力。...这种驱动力保证我们能够生存在这个世界上，是一种原始的驱动力。另一种是奖励或者惩罚带来的驱动力，即外在动机。比如老板承诺工作干的好有奖金，我们就努力干活。如果上班迟到会罚款，我们会早起等。...所以他们成了大牛，而按部就班的程序员依然是普通的程序员。当你自发想做一些事情时，你无疑已经领先了很多人一大步，因为这些人都在原地踏步。...第三种驱动力是一种良性循环，很容易就可以把人变得乐观，积极向上，感觉生活充满希望。善于驾驭这种能力的人会在生活和工作中都使用它，把工作和生活统一起来，不再相互冲突。...没人强迫我这样跑，我跑完了也没有任何金钱上的奖励，而且跑步本身其实既枯燥又花钱。我喜欢跑，是因为想知道自己的极限在哪里，这就是一种挑战自我的精神。我不和别人比，只和自己比。

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汇量科技，为出海保驾护航的底气来自哪里？

2013年成立的汇量科技，何以在九年的时间就走到了全球第一梯队，为出海企业保驾护航的底气与能力又来自哪里？今天我们就来看看汇量科技的出海经。流量红利正在消失，乘云出海或将成为新的增长曲线！...需要注意的是，虽然从增长规模上看依然呈现上升趋势，但是在经历了21世纪初期的互联网网民规模的爆发式增长后，我国网民规模增速已经逐渐放缓。尤其是近几年，网民规模增速已呈个位数。...这两个出海必选项，也正是汇量科技的目前的核心能力所在。...内外兼修推促云业务能力大跃进，汇量科技发展的下一个高潮即将到来！出海的环节中，除了以上提到的两个必选项和一项基础能力以外，云业务的能力也至关重要。...除了不断修炼内功以外，汇量科技还积极探索与外部能力的结合，比如与亚马逊云科技的多维度合作等。

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以往我们都是把ChatGPT看做是一个对话模型，然后输入我们的问题或者需求，让ChatGPT输出我们想要的答案。...在上边的提问中，我显式的用到了“类似的”这样的语言，很明显是在引导它使用基于物品的协同过滤算法，然后这次我重新提问，把“类似的”去掉了，它的回答仍然是这样的逻辑，所以应该不是我提醒它这么干的，而是它自己就打算这么推荐的...然后，让我们看一下他的next item推荐的能力，我给定一个观看序列“《夏洛特烦恼》、《天下无贼》、《西红柿首富》、《人在囧途》和《唐人街探案》”，让它预测下一个我想看的电影。...他给我推荐的这个电影是悬疑片，看来是根据最后一个电影《唐人街探案》进行推荐的。其实推荐的不够准确，我这几个基本都是偏喜剧片，很明显它忘记了前边的内容。...不错，这次的推荐还算是我比较认可的，看来加上“顺序”后，模型更加偏向于利用上边几个观看的电影而不仅仅是最后一个。接下来，让我们输入一个用户画像，看看它的推荐能力吧。

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ChatGPT是如何铸就的？

competence）”，前者是指给定语言的规则和模式知识，后者则是指现实世界中理解和使用语言所必需的认知能力。...一直批评深度学习的纽约大学的认知科学家加里·马库斯 (Gary Marcus) 更是直言不讳地认为是“Bullshit”，并认为大型语言模型模仿人类书写文本的能力不算什么。...即使是 OpenAI，如果没有和微软一起搞定的Azure AI超级计算集群，以及集群之上的各种工具，也未必能高处 GPT-3、 Codex和ChatGPT。这也是我一直强调的大工程的能力的核心原因。...由上图可知，实现 ChatGPT 所需要的大规模语料包括文本语料和来自github的代码语料。...迭代升级，从 ChatGPT 发布至今已经进行了多次升级，比如显著提升数学能力的升级，以及提升响应速度方面的升级。

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数据揭秘当前的机器人市场，最活跃风投来自哪里？

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