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。
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】新必应和ChatGPT大PK,谁更厉害?记者亲测,新必应似乎比ChatGPT表现更好。 根据微软的说法,「新必应」搜索引擎是由「比ChatGPT更强大」的OpenAI技术驱动的。 因此,新必应和ChatGPT往往会对一个问题产生不同的回答。那么,相比之下,谁的答案会更好呢? 最近,Insider记者向ChatGPT和Bing提了20个不同的问题,并比较了它们的回答。 太长不看版: 新必应 由于可以在线搜索更多的资料,新必应在回答有关预算、规划和一
AI 科技评论按:今年下半年,SQuAD 2.0 横空出世。基于 U-net 的一众模型纷纷获得了优异的成绩(截至到 BERT 屠榜之前)。一篇来自 betterlearningforlife.com 的文章对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍,并以问答的形式介绍了计算语言学与 U-net 模型相关的一些问题。 AI 科技评论全文编译如下。
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。
不到40天,ChatGPT的日活量已突破千万!而当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。
AI 科技评论按:随着定于 7 月 15 日的开会日期逐渐临近,自然语言处理顶会 ACL 2018 继公开了接收论文名单之后,今天也公布了包含 3 篇长论文 与 2 篇短论文的最佳论文获奖名单。
AI 科技评论按:Topbots 总结了他们眼中 2018 年里 10 篇最为重要的 AI 研究论文,带领大家领略过去的一年中机器学习领域的关键进展。现在点开了这份清单的人显然是极为幸运的,获得了一个精彩瞬间回放的机会。
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”。
敏捷团队的成员与其他团队的成员不同吗?是的,没有。是的,因为我们在敏捷团队中看到的一些行为比非敏捷团队的行为更明显。不,因为我们在谈论人! 但是,成功的敏捷团队成员比非敏捷项目团队成员更经常地展示某些
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……
作者:qizailiu,腾讯 IEG 应用研究员 导读 OpenAI 近期发布聊天机器人模型 ChatGPT,迅速出圈全网。它以对话方式进行交互。以更贴近人的对话方式与使用者互动,可以回答问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求。高质量的回答、上瘾式的交互体验,圈内外都纷纷惊呼。 为什么有如此高的评价?理论支撑是什么?背后的技术原理是什么?待解决的问题和方案有哪些?资本怎么看待这件事?本文的目标是将这些问题详细的给大家讲清楚。 1 ChatGPT 是什么? ChatGPT 本质是一个应用在对话场景
AI 科技评论按:斯坦福大学 NLP 组(Stanford NLP Group)昨晚发出公告,文本理解挑战赛 & 数据集 SQuAD 升级为 SQuAD 2.0,在原来基础上增加对抗性问题的同时,也新增了一项任务「判断一个问题能否根据提供的阅读文本作答」。新版本 SQuAD 2.0 由斯坦福大学计算机系 Pranav Rajpurkar, Robin Jia, Percy Liang 三人在获得 ACL 2018 最佳论文奖的论文《Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD》(https://arxiv.org/abs/1806.03822)中提出。SQuAD 页面的主题色也从玫红色更换为了蓝紫色。
我们总结了2018年以来最重要的10篇AI研究论文,让你对今年机器学习的进展有一个大致的了解。当然,还有很多具有突破性的论文值得一读,但我们认为这是一个很好的列表,你可以从它开始。
提示工程是一门相对较新的学科,用于开发和优化提示,以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。快速的工程技能有助于更好地理解大型语言模型(llm)的功能和局限性。研究人员使用即时工程来提高llm在广泛的常见和复杂任务上的能力,如问题回答和算术推理。开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。
AI 科技评论按:ACL 2018 于 7 月 15 日在墨尔本正式开幕,随着会议议程的推进,今天迎来大会的重头戏——ACL 奖项颁布仪式。
OpenAI近期发布聊天机器人模型ChatGPT,迅速出圈全网。它以对话方式进行交互。以更贴近人的对话方式与使用者互动,可以回答问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求。高质量的回答、上瘾式的交互体验,圈内外都纷纷惊呼。
网友推荐的Statistical Modeling: The Two Cultures大受好评,强调经典统计数据和ML预测/建模之间的重要区别。
他们之所以要阅读代码,是因为代码是真相所在。他们也会在其他多种情况下阅读代码。当他们想要学习如何使用 API 时,他们会阅读。当他们需要找到一个地方添加新功能时,他们会阅读。当他们在查找导致 bug 的根本原因时,他们会阅读。当他们在查找构建配置不能正常工作的原因时,他们会阅读。当他们在查找测试失败的原因时,他们会阅读。
题目中的这个问题,我理解是个本质。在数据时代,数据不管从哪里获取、用什么工具获取,也不管数据规模是否够得上是“大数据”,也不管你用来分析和利用这些数据的是BI软件(商业智能软件)还是数字化营销软件如AOS系统(注:美国安客诚公司推出的“受众运营系统”),你总得回答一个关键问题:面对一堆数据,你能去做什么,而且这个“做什么”是有效能变成真金白银的收益的。 所以,当我看到Mike Rozlog最新于2014/2/3发布的一篇文章中用到这个标题时,引起了我的兴趣。把文中一些主要观点编译概述如下,供朋友们参考,其中
https://www.zhihu.com/question/433854153/answer/1713597311
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