chgpt华为不兼容？ 什么叫华为不兼容？
软件篇:001、谷歌账号登录申述的问题
这个月我尝试注册谷歌账号，但由于网络环境不稳定，IP地址频繁变动，导致注册三天后账号出现问题，需要重新登录。按照提示流程操作，却显示电话号码无法用于验证，只好开始申述。0申述过程根据提示进行，总共三个步骤，关键在于第二步填写申述原因。
依次安装以下三个应用：Google服务框架、GooglePlay服务和GooglePlay商店。安装时请按顺序进行，因为每一部分依赖于之前的部分。在安装过程中，可能会提示重启设备，建议按照提示进行以保证功能正常。完成安装后，打开GooglePlay商店，登录您的Google账号，并检查是否能正常访问和下载应用。
Gmail”可疑登录已被阻止“问题 雅虎邮箱IP位于美国，你从来都只是在中国登录，所以会触发Gmail的安全提示。 解决方法： 点击进入/26205），添加雅虎邮箱账号即可收发Gmail邮件。
大模型国产化适配8-基于升腾MindIE推理工具部署Qwen-72B实战(推理引擎...
推理引擎选择：MindIE推理引擎：是华为升腾LLM解决方案中的关键组件，专为全场景AI业务设计，支持多种AI框架和升腾处理器。功能：分层开放AI能力，提供丰富的编程接口，帮助开发者快速构建基于升腾的推理应用。推理服务化框架：MindIEService：支持多种主流大模型，如Qwen72B。
MindIE是一个针对全场景AI业务的推理加速工具，它分层开放AI能力，支持多种AI框架和升腾处理器，提供丰富的编程接口，帮助开发者快速构建基于升腾的推理应用。它包括模型推理引擎MindIE和模型服务化框架MindIE-Service，分别优化大语言模型和SD模型的推理性能。
对于模型推理，MindSpore提供MindSpore Lite和MindSpore Serving，前者是轻量级推理引擎，后者是生产环境部署服务。MindIE则是华为最新的推理解决方案，覆盖算子、模型和应用层面的加速，并支持MindSpore和PyTorch训练的模型。MindIE-Service作为服务化框架，为MindIE提供服务化支持。
推理引擎（Mind Inference Engine，MindIE）是华为升腾为AI全场景业务打造的推理加速套件，旨在通过分层开放AI能力，满足用户多样化的AI业务需求。借助MindIE，升腾硬件设备的算力得以释放，实现百模千态。大模型推理的核心在于优化模型推理，实现加速。大模型的推理流程一般分为四个主要部分：全量推理和增量推理。
一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答
1、LangChain组件：通过Models、prompts、Indexes、Chains等组件实现大语言模型与外部数据的集成。实战案例：在ModelArts平台上，利用LangChain和ChatGLM3构建本地知识库问答系统，展示从代码运行到功能测试的全过程。总结：基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答系统，需要结合大语言模型与外部数据源，利用LangChain框架的组件实现集成。
2、部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。
3、受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。
人工智能大模型有哪些?
1、Sora（openai）文生视频大模型，支持高质量视频生成，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。
2、人工智能大模型包括但不限于CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN以及集成学习模型等。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型，能提取图像中的层次化特征，非常适合图像分类、目标检测等任务。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息，并在处理新输入时考虑这些信息。
3、人工智能大模型的定义人工智能大模型（AI Large Models）是指基于深度学习技术，通过海量数据训练、具备大规模参数和强大计算能力的机器学习模型。这类模型通常具有以下特点：大规模参数：模型参数数量通常达到数十亿甚至数千亿级别，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。
4、典型大模型包括OpenAI GPT系列、Google BERT模型和Facebook RoBERTa模型。其中，GPT-3是OpenAI推出的大型语言模型，参数量达1750亿，能生成高质量文本。BERT与RoBERTa在自然语言处理和计算机视觉任务中取得重大突破。应用领域广泛，涉及自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
5、腾讯混元AI大模型：通过下载开发者工具，使得AI技术在手机或电脑上触手可及，助力业务分析和优化。华为盘古大模型：包含了视觉和语言预训练模型，提供了大数据分析支持，以解决AI规模化和产业化的挑战。盘古系列大模型由多个子模型构成，通过模型泛化，赋能更广泛的业务需求。
6、人工智能大模型是指采用深度学习技术创建的、含有庞大参数和复杂结构的神经网络模型。 这些模型主要分为预训练模型和微调模型两类。预训练模型在大规模数据集上进行训练，具备广泛的语言知识和理解力；微调模型则针对特定任务数据集对预训练模型进行调整，以满足特定应用需求。
