微软 Copilot 推出多个定制 GPT 模型,包括健身教练、度假计划师等

简介: 【2月更文挑战第9天】微软 Copilot 推出多个定制 GPT 模型,包括健身教练、度假计划师等

2c28fd13476b96bd15bc59693ee53a49.jpeg
微软在不久前为其人工智能伴侣Copilot推出了一系列定制的GPT模型,其中包括健身教练、度假计划师等功能。这项消息是由微软Copilot的负责人Jordi Ribas在社交媒体平台上发布的,这一动态引起了广泛关注和讨论。

Copilot一直以来都是一款备受瞩目的人工智能辅助工具,它能够通过理解用户的输入,生成合适的代码片段,从而帮助程序员更高效地进行编程工作。而这次微软推出的定制GPT功能,将进一步丰富了Copilot的应用场景,让其能够涉足更多领域,满足用户不同的需求。

其中,最引人注目的定制GPT模型之一就是健身教练。随着人们对健康生活方式的重视程度不断提升,健身已经成为了许多人日常生活中的重要组成部分。而有了Copilot的健身教练功能,用户可以随时向它询问健身相关的问题,比如如何进行某项运动的正确姿势、如何安排训练计划等等。这对于那些想要开始健身但又不知从何开始的人来说,将是一个非常实用的工具。

除了健身教练,Copilot还推出了其他定制GPT模型,比如度假计划师。随着人们生活水平的提高,度假旅行已经成为了许多人放松身心、享受生活的重要方式。然而,规划一次完美的度假旅行并不容易,需要考虑到诸多因素,比如目的地的选择、行程的安排、住宿的预订等等。有了Copilot的度假计划师功能,用户可以向它咨询关于度假旅行的各种问题,它会根据用户的需求和喜好,为他们量身定制一份完美的度假计划,让他们可以轻松愉快地享受旅行。

另外,Copilot还推出了设计师模型和食谱生成器等其他功能。设计师模型可能会使用微软之前推出的"Designer"图像生成工具,帮助用户设计各种图形、标志、海报等;而食谱生成器则可以根据用户提供的食材和口味偏好,为他们推荐适合的食谱,帮助他们轻松做出美味可口的料理。

微软此举显示出其在人工智能领域的雄心壮志和持续创新的努力。通过为Copilot引入定制GPT功能,微软不仅进一步丰富了其功能和应用场景,也为用户提供了更加个性化、便捷的服务。此外,微软似乎还在积极研发GPT生成器,与OpenAI的定制GPT商城竞争,这表明微软对人工智能技术的未来发展充满信心,并将继续投入更多的资源和精力来推动其发展。

Jordi Ribas在回复用户关于定制GPT的可能性时表示,微软已经有一个用户组正在测试Copilot的这项功能,这表明用户或许很快就能使用Copilot创建自己的聊天机器人。这一举措将为用户提供更多个性化的解决方案,极大地提升了Copilot的实用性和用户体验。

目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当语言遇见智慧火花:GPT家族历代模型大起底,带你见证从平凡到卓越的AI进化奇迹!
【10月更文挑战第6天】随着自然语言处理技术的进步,GPT系列模型(Generative Pre-trained Transformers)成为该领域的明星。从GPT-1的开创性工作,到GPT-2在规模与性能上的突破,再到拥有1750亿参数的GPT-3及其无需微调即可执行多种NLP任务的能力,以及社区驱动的GPT-NeoX,这些模型不断进化。虽然它们展现出强大的语言理解和生成能力,但也存在如生成错误信息或偏见等问题。本文将对比分析各代GPT模型的特点,并通过示例代码展示其部分功能。
107 2
|
1月前
|
数据采集 API 决策智能
华为诺亚联合中科大发布工具调用模型ToolACE,效果持平GPT-4获开源第一
 【10月更文挑战第10天】华为诺亚方舟实验室与中国科学技术大学合作推出ToolACE,一种自进化合成过程的工具调用模型。ToolACE通过多智能体交互和双重验证系统生成准确、复杂、多样化的工具学习数据,显著提升大型语言模型(LLM)的功能调用能力。实验结果显示,使用ToolACE数据训练的80亿参数模型性能媲美GPT-4,在伯克利功能调用排行榜上获得开源第一。
59 4
|
2月前
|
API 云栖大会
通义千问升级旗舰模型Qwen-Max,性能接近GPT-4o
通义旗舰模型Qwen-Max全方位升级,性能接近GPT-4o
948 11
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理
公理训练让LLM学会因果推理:6700万参数模型比肩万亿参数级GPT-4
【8月更文挑战第3天】新论文提出“公理训练”法,使仅有6700万参数的语言模型掌握因果推理,性能媲美万亿级GPT-4。研究通过大量合成数据示例教授模型因果公理,实现有效推理并泛化至复杂图结构。尽管面临合成数据需求大及复杂关系处理限制,此法仍为语言模型的因果理解开辟新途径。[链接: https://arxiv.org/pdf/2407.07612]
72 1
|
3月前
|
知识图谱
ARTIST的中文文图生成模型问题之通过GPT生成图像序列的问题如何解决
ARTIST的中文文图生成模型问题之通过GPT生成图像序列的问题如何解决
|
1月前
|
存储 数据采集 数据安全/隐私保护
商汤、清华、复旦等开源百亿级多模态数据集,可训练类GPT-4o模型
商汤科技、清华大学和复旦大学等机构联合开源了名为OmniCorpus的多模态数据集,规模达百亿级,旨在支持类似GPT-4级别的大型多模态模型训练。该数据集包含86亿张图像和1696亿个文本标记,远超现有数据集规模并保持高质量,具备广泛来源和灵活性,可轻松转换为纯文本或图像-文本对。经验证,该数据集质量优良,有望促进多模态模型研究,但同时也面临存储管理、数据偏见及隐私保护等挑战。
145 60
|
3月前
长上下文能力只是吹牛?最强GPT-4o正确率仅55.8%,开源模型不如瞎蒙
【8月更文挑战第10天】新研究NoCha挑战显示,即使是顶级的大型语言模型GPT-4o,在处理长篇幅文本时正确率仅55.8%,低于人类直观水平。该挑战基于近作英文小说,检验模型对整本书信息的理解与推理能力。结果显示,模型在全局推理上的表现不佳,倾向于依赖局部信息而非整体上下文,尤其是在复杂推理需求高的科幻小说上表现更弱。这一发现揭示了当前模型在处理长上下文任务上的局限性。论文链接: [https://arxiv.org/pdf/2406.16264](https://arxiv.org/pdf/2406.16264)。
124 65
|
3月前
|
人工智能
ECCV 2024:让GPT-4图像理解更易出错,全新策略增强VLP模型对抗迁移性
【8月更文挑战第13天】在AI领域,视觉语言预训练(VLP)模型展现出了强大的图像与文本理解能力,但也易受多模态对抗样本攻击。为此,研究者提出了Cross-Clean-Adversarial Regional Diversification (CCAR-Div)策略,通过增强对抗样本多样性以提升VLP模型的对抗迁移性。此策略在对抗轨迹交集区域采样,增加样本多样性,并利用模态交互作用。经Flickr30K和MSCOCO数据集验证,CCAR-Div能有效提高跨模型与跨任务场景下的对抗迁移性,如使用ALBEF生成的对抗样本攻击TCL时,成功率高达95.58%。
139 60
|
1月前
|
API
2024-05-14 最新!OpenAI 新模型 GPT-4 omni 简单测试,4o速度确实非常快!而且很便宜!
2024-05-14 最新!OpenAI 新模型 GPT-4 omni 简单测试,4o速度确实非常快!而且很便宜!
41 0
|
1月前
|
开发工具 git
LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微调实战 仅需6GB显存 单卡微调 数据 10MB数据集微调
LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微调实战 仅需6GB显存 单卡微调 数据 10MB数据集微调
57 0

热门文章

最新文章