悄悄告诉你一个神秘的地址，想用啥AI，自己试试就知道了:dog
http://www.ieasyai.com

狗屁通

@laushawn 啥玩意？

试试不就知道了
都是国内都是换汤不换药的产品

@weqan 对于我来说，使用门槛有点高，有推荐方便一点的么

直接下chatGPT

上poe都体验一下就知道了

试试这个 ，刚发现的宝藏 。http://www.ieasyai.com/

OPENAI

找到了一个，好像是免费的
http://www.ieasyai.com/

@huhl_2009 我也用的这个，里面有GPT，文心、通义、讯飞，谷歌的Gemini都有

@sysadmin 谢谢

试试这个，chatgpt3.5的

https://chat18.aichatos.xyz/#/chat/1705477285639

这是个自导自演的广告贴？

看着你拙劣的表演

@jingqui123 你说得对

”企业因AI裁员也不少“ 啥企业因为AI裁员了，现在的AI只能说是全能且弱智，只不过是能利用能力做一些生成式、对话式的东西罢了。。。别再这儿瞎扯了

@ljlj 你真的有了解、有调查过吗？没说AI能完全代替人工，但确实可以省不少活，在现在这样的经济环境下，企业少点人工，缩减团队，减少支出，使用AI不很正常

哈哈，别扯淡了，我不用调查了解，本身就在做这块，你喜欢自high就继续哈

@ljlj 还好意思说做这块的，原来大模型你做的啊

@huhl_2009 你开心就好哈，做ai相关谁说一定是要做模型了。。。你也就只知道模型了，哈哈

@ljlj 不要试图用“哈哈”来掩盖自己内心的空虚，好吧，我不跟你讨论了，我相信你是搞这一块的了

不用扣字眼，AI正在逐渐渗透到各个行业了

https://chat.aimakex.com/i/20280 这个好用 种类多 丰富

@JavaGym 道友你好

大模型能不能替代人类不好说，但是现在替代大部分百度和谷歌的功能了，现在写代码把自己要的需求讲出来，chatgpot生成的代码比自己写的还规范，稍微调整一下就可以运行了，甚至都不用调整都可以直接运行。

@ycdhqzhiai 老哥你推荐的确实好用
http://www.ieasyai.com（这个是个垃圾，四个字：棍泥码批）

@testicles 你确定不是托？
垃圾不垃圾先不说，这四个字留给你妈，回去让你妈教育一下再出来发贴

@huhl_2009 C++ 实现topk算子，要求能够通过阈值进行筛选，在arm上时间复杂度最低，最好能够并行优化
```C++

include <iostream>

include <vector>

include <algorithm>

include <queue>

include <thread>

// 并行排序线程函数
template<typename T>
void parallelSort(std::vector<T>& data, int start, int end) {
std::sort(data.begin() + start, data.begin() + end);
}

// 并行合并线程函数
template<typename T>
void parallelMerge(std::vector<T>& data, int start1, int end1, int start2, int end2, std::priority_queue<T>& result) {
int i = start1, j = start2;
while (i < end1 && j < end2) {
if (data[i] > data[j])
result.push(data[i++]);
else
result.push(data[j++]);
}
while (i < end1)
result.push(data[i++]);
while (j < end2)
result.push(data[j++]);
}

// 并行topk算子
template<typename T>
std::vector<T> parallelTopK(std::vector<T>& data, int k, T threshold) {
int dataSize = data.size();
int numThreads = std::thread::hardware_concurrency(); // 获取可用的CPU核心数

// 并行排序
std::vector<std::thread> sortThreads(numThreads);
int chunkSize = dataSize / numThreads;
int extraSize = dataSize % numThreads;
for (int i = 0; i < numThreads; ++i) {
    int start = i * chunkSize;
    int end = (i == numThreads - 1) ? (start + chunkSize + extraSize) : (start + chunkSize);
    sortThreads[i] = std::thread(parallelSort<T>, std::ref(data), start, end);
}
for (int i = 0; i < numThreads; ++i)
    sortThreads[i].join();

// 并行合并
std::priority_queue<T> result;
std::vector<std::thread> mergeThreads(numThreads);
int mergeSize = k / numThreads;
int mergeExtra = k % numThreads;
for (int i = 0; i < numThreads; ++i) {
    int start = i * mergeSize;
    int end = (i == numThreads - 1) ? (start + mergeSize + mergeExtra) : (start + mergeSize);
    mergeThreads[i] = std::thread(parallelMerge<T>, std::ref(data), start, end, start, dataSize, std::ref(result));
}
for (int i = 0; i < numThreads; ++i)
    mergeThreads[i].join();

// 提取topk结果
std::vector<T> topK;
while (!result.empty()) {
    T element = result.top();
    if (element >= threshold)  // 根据阈值筛选
        topK.push_back(element);
    result.pop();
}
std::reverse(topK.begin(), topK.end());  // 由大到小排序

return topK;

}

int main() {
std::vector<int> data = {9, 4, 6, 2, 8, 5, 1, 7, 3};
int k = 4;
int threshold = 5;

std::vector<int> topK = parallelTopK(data, k, threshold);

std::cout << "Top " << k << " elements greater than or equal to " << threshold << ": ";
for (int i = 0; i < topK.size(); ++i)
    std::cout << topK[i] << " ";

return 0;

}
```

@ycdhqzhiai 这我也不知道，
AI具体的回复是调用官方的模型，一个模型回答不满意，你可以试试其它的,像文心、通义千问啥的，上面都有，个人感觉谷歌Gemini还行

https://ai-bot.cn/

或者移动端用这个：https://github.com/mylxsw

@yanyujiangnan

试了一下 阿里 通义千问 模型回答 比文心一言 差远了

广告贴。
其实你可以大方的告知过早客们，欢迎大家去访问你的站点。

谷歌Gemini怎么用，我每次用，进入那个bard，就提示出了点问题

@luffy_leo 昨天还是好的，应该是内部报错了，我刚看了几个其它平台的也这样
An internal error has occurred. Please retry or report in https://developers.generativeai.google/guide/troubleshooting