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目前官网的标价是:每1,000 token 收费0.002 美元,约为 750 个单字。但是目前 API 不会记得你的 conversation 内容,也就是说,openapi 是没有 context 信息的。如果你希望 chatgpt 足够智能,能够像网页版本一样跟你产生真正有上下文的对话,那么你每次调用API 时,都必须叠加上之前的对话内容,而文字越多,花费的token 就越多。所以token 的花费会是指数型增加。
译自: Domain, Subdomain, Bounded Context, Problem/Solution Space in DDD: Clearly Defined
2023 年可谓是 AI 元年,随着 GPT 的发布,人工智能正在影响着人们的生活。甚至有些人会焦虑是否自己将会被取代而失业。 据 36 氪,如何看待 AI 代替人类工作? 李彦宏表示,不管有多少工作被替代,这只是整个图景的一部分,另外一部分是,存在我们现在甚至无法想象的更多新机会。做一个大胆预测,十年以后,全世界有50%工作会是提示词工程(prompt engineering),不会写提示词(prompt)的人会被淘汰。
随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)以微软 OpenAI 为代表,初次问世,为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内,GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下,New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世,推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后,百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量,例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
2.您是否同意越来越多的生成式 AI 应用程序/初创企业将很快出现在市场上,有些已经在 2022 年出现?是/否
最重要的是保持一份精简易读的简历。如果你的简历是一堆简历中的一份,你也不想强迫对方读很长的一段吧。他们的目光会变得呆滞,什么也通不过。
大数据文摘出品 最近ChatGPT太火了,想必大家都玩的不亦乐乎吧? 不管是提什么稀奇古怪的要求,ChatGPT似乎都能给你满意的答案。 当然,有时候也会让你“惊喜”。 不过,看惯了人类教ChatGPT做事,有没有看过人类给ChatGPT打工? 比如说,让写小说都不在话下的ChatGPT创作漫画,自己帮它画出来。Medium上一位博主就这么干了,文摘菌尽量在不改变原文的基础上带大家看看这篇博客,真的非常有趣了! 和ChatGPT合作画出超现实主义漫画 博主先是确认了一下,ChatGPT目前还不能画画……
网络上各种测评满天飞,这里就不展开说了,针对“chatgpt”这项技术的难点,是十分巨大的。当你对文心一言以及其他国产AI软件存在不满的时候,你可以简单对着chatgpt或者文心一言搜索!
机器之心报道 机器之心编辑部 来自罗彻斯特大学和 Adobe Research 的研究者提出了一种新的生成网络 CM-GAN,很好地合成了整体结构和局部细节,在定量和定性评估方面都显著优于现有 SOTA 方法,如 CoModGAN 和 LaMa。 图像修复是指对图像缺失区域进行补全,是计算机视觉的基本任务之一。该方向有许多实际应用,例如物体移除、图像重定向、图像合成等。 早期的修复方法基于图像块合成或颜色扩散来填充图像缺失部分。为了完成更复杂的图像结构,研究人员开始转向数据驱动的方案,他们利用深度生成网络来
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 来自罗彻斯特大学和 Adobe Research 的研究者提出了一种新的生成网络 CM-GAN,很好地合成了整体结构和局部细节,在定量和定性评估方面都显著优于现有 SOTA 方法,如 CoModGAN 和 LaMa。 图像修复是指对图像缺失区域进行补全,是计算机视觉的基本任务之一。该方向有许多实际应用,例如物体移除、图像重定向、图像合成等。 早期的修复方法基于图像块合成或颜色扩散来填充图像缺失部分。为了完成更复杂的图像结构,研究人员开始转
标题:3D Vehicle Detection Using Camera and Low-Resolution LiDAR Zhang, Rui Huang, Le Cui, Siyu Zhu, and Ping Tan
选自IEEE Spectrum作者:ELIZA STRICKLAND机器之心编译机器之心编辑部 现在的 AI 到底有没有意识?如何定义意识?AI 的前进方向是通过更好的数据标签来改善监督学习,还是大力发展自监督 / 无监督学习?在 IEEE Spectrum 的最近的一次访谈中,图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 表达了自己的看法。 Yann LeCun 在演讲时曾经放过一张法国大革命时期的著名画作《自由引导人民》,并配文:「这场革命将是无监督的(THE REVOLUTION
背景 很多人问,对话式交互系统就是语音交互么?当然不是。语音交互本身真的算不上新概念,大家可能都给银行打过电话,“普通话服务请按1,英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统,我想大家
机器之心原创 作者:邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像,自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发,而是选择一个具体的需求,然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司,它瞄准的是「对话机器人」这个领域,把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人,再有序集成起来。三月,机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访,我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」,以及在他眼里,深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。
- 产品概念名称缩写一般需使用大写字母,如:BBS、POS;但对于某些概念名称,需使用原有格式,如:SaaS。
在我们对ChatGPT的基础能力有了一定的了解之后,我们就要开始在ChatGPT的基础上探索更多的可能性。
本文首发于GitChat,原作者王晓雷,经作者同意授权转发。转载请联系作者或GitChat。 背景 很多人问,对话式交互系统就是语音交互么?当然不是。语音交互本身真的算不上新概念,大家可能都给银行打过电话,“普通话服务请按1,英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统,我想大家都清楚这种交互带来的用户体验有多低效。那么对话式交互系统已经可以取代人类提供服务了么?也没有,图灵测试还没有过呢,着什么急啊。 📷 不过,随着人工智能的发展,对话式交互穿着语音和文本的外衣,携手模糊搜索引擎,怀抱计算科
经过上一篇的学习,你对用户故事有了一个大概的了解了吗?用户故事这个东西,是需要多多练习的,并且最好是有经验的 Scrum Master 能够带着你一起学习并建立合适的用户故事应用到实际的项目开发中。
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