OpenAI 刚刚宣布了 “GPT-4o“ 免费用户开放、通过 API 可用

在这里插入图片描述
OpenAI 刚刚宣布了 “GPT-4o”。它可以通过语音、视觉和文本进行推理。 该模型速度提高了 2 倍,价格降低了 50%,比 GPT-4 Turbo 的速率限制高出了 5 倍。 它将对免费用户开放、通过 API 可用。
在这里插入图片描述
与 GPT-4 相比,GPT-4o 的速度和额外的编码能力使其在分析方面非常强大。 “分析一下这个。可视化它。进行复杂的分析”在给定超级英雄数据集且没有其他上下文的情况下,它的可视化、主成分分析、聚类分析确实令人印象深刻…
在这里插入图片描述
原来 im-also-a-good-gpt2-chatbot 就是 GPT-4o 啊!

GPT4-4o 把 asr/gpt/tts都合而唯一,而且各个方面都是 SOTA

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/630541.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

阿里巴巴发布最新财报,营收重回增长轨道

KlipC报道:5月14日,阿里巴巴集团发布2024财年及第四财季最新财报,财报显示第四财季收入2218.74亿元,同比增长7%,超出市场预期。2024财年收入同比增长8%,达9411.68亿元。 第四财季净利润244.2亿元人民币&am…

802.1X认证,梦回网吧的年代。

1、802.1x的原理 (1)802.1x的产生原因 802.1X协议作为局域网接口的一个普通接入控制机制在以太网中被广泛应用,主要解决以太网内认证和安全方面的问题。802.1X协议是一种基于接口的网络接入控制协议。“基于接口的网络接入控制”是指&#…

c++20---std::erase----std::erase_if

问题&#xff1a;如何删除满足条件的所有元素。 erase #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector>int main(){std::vector<int> vec{1,2,3,1,1,1,1,1};std::erase(vec,1);for(int v:vec) std::cout<<v<<" "…

【Kafka】2.深入理解Kafka事件流平台及其核心概念

1.事件流(Event streaming) 事件流是人体中枢神经系统的数字化的等价物。它是构建“始终在线”世界的技术基础&#xff0c;在这个世界中&#xff0c;企业越来越多地被定义为软件化和自动化&#xff0c;而软件的用户本身也是软件。 从技术上讲&#xff0c;事件流是从数据库、传…

vue3专栏项目 -- 六、上传组件(上)

1、上传组件需求分析 我们还需要新建和展示文章&#xff0c;新建文章自然是发送post请求&#xff0c;同时在post中自带对应的数据&#xff0c;展示文章就是根据id取出已有的数据并且展示出来。 这里有一个难点就是上传组件&#xff0c;上传文件是App应用中最基本的需求&#…

如何在Idea离线情况下安装vue.js插件

亲践有效&#xff0c;步骤如下: 1. 互联网环境登陆vue.js官网(Vue.js - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace)。 2. 然后先确定你的IDEA的版本&#xff1a;在你IDEA的安装文件中找到product-info.json&#xff0c;里面的buildNumber记录着你IDEA的精确版本号&#xff0c;根据…

ROS2系统与px4通信测试

参考文章&#xff1a; No communication with ROS2 using MicroXRCEAgent with px4 board ROS2官方安装及测试程序 概要 新安装的ROS2与PixHawk开发板进行通信。 操作步骤 启动示例程序&#xff0c;在&#xff5e;/ws_sensor_combined/src路径下执行&#xff1a; ros2 l…

【Image captioning】基于检测模型网格特征提取——以Sydeny为例

【Image captioning】基于检测模型网格特征提取——以Sydeny为例 今天,我们将重点探讨如何利用Faster R-CNN检测模型来提取Sydeny数据集的网格特征。具体而言,这一过程涉及通过Faster R-CNN模型对图像进行分析,进而抽取出关键区域的特征信息,这些特征在网格结构中被系统地…

Benedict Evans:Ways to think about AGI思考 AGI 的方法:

​Benedict Evans本文发布于2024 年 5 月 4 日 How do we think about a fundamentally unknown and unknowable risk, when the experts agree only that they have no idea? 当专家们一致认为他们一无所知时&#xff0c;我们如何看待根本上未知和不可知的风险&#xff1f; T…

云服务器和物理机该怎样分别呢

随着网络的不断发展&#xff0c;服务器的类型也在以不同的方式更新。现在云服务器的兴起占据了很大一部分市场&#xff0c;物理机的市场份额受到了很大的冲击。物理机和云服务器有什么区别&#xff1f;如何选择适合自己需求的&#xff1f;虽然物理服务器和云服务器都是服务器&a…

如何部署TDE透明加密实现数据库免改造加密存储

安当TDE&#xff08;透明数据加密&#xff09;实现数据库加密的步骤主要包括以下几个部分&#xff1a; 准备安装环境&#xff1a;确保操作系统和数据库环境已经安装并配置好&#xff0c;同时确保具有足够的权限来安装和配置TDE透明加密组件。下载安装包&#xff1a;从官方网站…

银河麒麟V10桌面版分区分析

前言&#xff1a;本文只讨论gpt分区uefi引导形式 &#xff0c;了解分区方案的目的是方便恢复&#xff0c;还原&#xff0c;扩容等&#xff0c;普通用户使用无需了解这些细节。 先回顾分析windows和ubuntu默认分区用做对比 1、windows11默认分区 win11分区&#xff0c;如上图&am…

如何去除字符串两侧的空白字符?

TRIM函数会去掉字符串左侧和右侧的空格&#xff0c;语法是&#xff1a;TRIM(字符串) excel中&#xff0c;TRIM函数能去掉字符串左侧和右侧的空格&#xff0c;它的ASCII码是32。 以下设定一个字符串组合&#xff0c;它的第一个字符中空格&#xff0c;最后一个字符是换行符 &q…

WSL2-Ubuntu(深度学习环境搭建)

1.在Windows的WSL2上安装Ubuntu 流程可参考&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV1mX4y177dJ 注意&#xff1a;中间可能需要使用命令wsl --update更新一下wsl。 2.WSL数据迁移 按照下面流程&#xff1a;开始菜单->设置->应用->安装的应用->搜索“ubun…

网络安全法中关于网络信息的保护和监管,有哪些规定?

网络安全法作为我们数字时代的重要法律保障&#xff0c;对于网络信息的保护和监管有着明确且详细的规定。这些规定不仅体现了国家对于网络安全的重视&#xff0c;也为我们每个人在数字世界中提供了坚实的法律屏障。 首先&#xff0c;我们来看一个关于网络运营者主体责任的案例。…

软件工程期末复习(9)数据流图

数据流图 结构化分析方法&#xff1a; 结构化分析方法最初由Douglas Ross提出&#xff0c;由DeMarco推广&#xff0c; 由Ward和Mellor以及后来的Hatley和Pirbhai扩充&#xff0c;形成了今天的结构化分析方法的框架。 结构化分析方法的分析模型&#xff1a; 核心&#xff1a;数…

springboot实现文件防盗链设计

shigen坚持更新文章的博客写手&#xff0c;擅长Java、python、vue、shell等编程语言和各种应用程序、脚本的开发。记录成长&#xff0c;分享认知&#xff0c;留住感动。 个人IP&#xff1a;shigen &#x1f44b;&#x1f44b;&#x1f44b;hello&#xff0c;伙伴们好久不见&…

IO系列(四) - RandomAccessFile 类解读

一、摘要 RandomAccessFile 类&#xff0c;也被称为随机访问文件类。 RandomAccessFile 可以说是 Java 体系中功能最为丰富的文件操作类&#xff0c;相比之前介绍的通过字节流或者字符流接口方式读写文件&#xff0c;RandomAccessFile 类可以跳转到文件的任意位置处进行读写数…

开源连锁收银系统哪个好

针对开源连锁收银系统的选择&#xff0c;商淘云是一个备受关注的候选。商淘云以其功能丰富、易于定制和稳定性等优势&#xff0c;吸引了众多企业和开发者的关注。下面将从四个方面探讨商淘云开源连锁收银系统的优势&#xff1a; 首先&#xff0c;商淘云提供了丰富的功能模块。作…

CNN卷积神经网络初学

1.为什么要学CNN 在传统神经网络中&#xff0c;我们要识别下图红色框中的图像时&#xff0c;我们很可能识别不出来&#xff0c;因为这六张图的位置都不通&#xff0c;计算机无法分辨出他们其实是一种形状或物体。 这是传统的神经网络图&#xff0c;通过权重调整神经元和神经元…