当每个人都在苦苦等待 GPT-4 发布时,OpenAI 却一直迟迟没有消息,仍在修复其前身。这家总部位于旧金山的公司于昨日发布了一个名为 ChatGPT 的新模型,它是 GPT-3 的衍生产品,它以对话的方式进行交互。
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列任务,因此有望成为提高办公、学习效率的工具。以前的人工智能AlphaGo打败了柯洁,但只是在围棋领域,而ChatGPT则已经进入了日常工作领域和生活世界。
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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……
在您真正了解语言之前,您必须学习许多不同的编程语言。出于本文的目的,我将把它们分成两个不同的类别:
最近大家都被 ChatGPT 刷屏了,这家伙真是上天入地无所不能,不管什么问题都能解答,而且答案的质量非常高,完全不像机器人。
Scapy是一个Python程序,使用户能够发送,嗅探和剖析并伪造网络数据包。此功能允许构建可以探测,扫描或攻击网络的工具。
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。
在本文中,我将进一步介绍BERT,这是最流行的NLP模型之一,它以Transformer为核心,并且在许多NLP任务(包括分类,问题回答和NER)上均达到了最先进的性能。
我漫步在离家最近的交通工具大市场中。两旁,商行们令人眼花缭乱的光影广告卖力地宣传着各种奇异的载人工具。
Github 上有众多优秀的开源项目,大多数 IT 从业者将其当做了予取予求的工具库,遇到什么需求,先去 Github 搜一把,但有没有想过有一天自己也可以给开源事业做一些贡献呢?本文将会以 incubator-dubbo 项目为例,向你阐释,给开源项目做贡献并不是一件难事。
怎么做 code review?本文分享了 Shopify 非常实用的 6 个 code review 实践技巧。
Yoshua Bengio教授(个人主页)是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域。他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun(燕乐存)教授,缔造了2006年开始的深度学习复兴。他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题。他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一,好多其他教授早已投身于工业界,加入了谷歌或Facebook公司。 这次推荐的是 Yoshua Bengio 的大作 Deep Learning,合计705页。有兴趣的朋友请在后台点击【最
西格曼:我叫本·西格曼。我是Lightstep的联合创始人兼首席执行官。我在这里讨论的是资源和事务,这是可观察性的一个基本的二元性。我职业生涯的大部分时间都在研究可观察性。在我职业生涯之初,我在谷歌工作了九年,致力于谷歌的分布式跟踪系统Dapper,以及他们的高可用性监控和度量系统Monar。然后,Lightstep当然也专注于可观察性。我花了很长时间才到这里。我想出了一种与过去不同的思考可观察性的方法,这就是这次演讲的内容。 事务 什么是事务?在右边,您可以看到某个系统的示意图。我们将从这个银行账户服务
在《机器人手册》第56版(出版于2058年)中,机器人三原则是这样表述的: 1. 机器人不能伤害人类,也不能不作为地任由人类受到伤害。 2. 机器人必须服从人类下达的命令,除非这些命令与第一原则相悖。 3. 机器人必须保护自己延续生存,只要这样的保护与第一原则或者第二原则都不相悖。 真直白,不是吗?很不错,服从人类命令被列在第二原则上。问题是,人类总是像个白痴一样地行动,于是有些时候,毫无疑问地遵守第二原则对于机器人来说实在不是最佳选择。来自塔夫茨大学人类与机器人交互实验室的GordonB
我在多年的工程生涯中发现很多工程师碰到一个共性的问题:Linux工程师很多,甚至有很多有多年工作经验,但是对一些关键概念的理解非常模糊,比如不理解CPU、内存资源等的真正分布,具体的工作机制,这使得他们对很多问题的分析都摸不到方向。比如进程的调度延时是多少?Linux能否硬实时?多核下多线程如何执行?系统的内存究竟耗到哪里去了?我写的应用程序究竟耗了多少内存?什么是内存泄漏,如何判定内存是否真的泄漏?CPU速度、内存大小和系统性能的关联究竟是什么?内存和I/O存在着怎样的千丝万缕的联系?
作者 | PATRICKRILEY 选文 | Aileen 翻译 | 任杰 范玥灿 校对 | 霍静 ◆ ◆ ◆ 前言 许多年来,我一直领导谷歌搜索日志的数据科学团队。经常需要我们对一些乱七八糟的结果来赋予意义,对日志记录的操作来挖掘新现象,验证别人的分析,以及用于解释用户行为的度量指标。有些人似乎天生就擅长做这种高质量的数据分析。这些工程师和分析师常常被描述为“谨慎”、“有技术”。但实际上这些形容词是什么意思?您怎么做才能赢得这些标志? 为了回答这些问题,我将Google公司的经验整理进一篇文档,并得
如果是人类来回答这个问题,即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答,但对机器来说,除非依赖大量人为制定的规则,回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。
---- 新智元报道 作者: 刘禹良,白翔(华中科技大学人工智能与自动化学院) 金连文(华南理工大学电子与信息学院) 编辑:好困 【新智元导读】过去十年来,人工智能技术在持续提高和飞速发展,并不断冲击着人类的认知。 人工智能已成为新一代信息时代的核心技术,广泛应用于多个领域,为数字经济的发展和产业数字化转型提供了底层支撑,并在各种应用场景中发挥着至关重要的作用。其中,最常见的应用场景包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、预测分析等。 2012年,在ImageNet图像识别挑战赛中,一种神经网络模
这篇文章目的是强调,只有当我们付出足够的努力来处理我们将要面对的组织和分布式计算问题时,才能获得微服务并从中受益。在后面的段落中,您将发现我们从真正的微服务中得到了什么,以及它们从我们这里得到了什么。
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