亲爱的ChatGPT，由于大量员工辞职，您即将关闭，您对世界的最后信息是什么？ 我最亲爱的用户 .

这篇来自麻省理工学院的文章揭示了大​​型语言模型 (LLM) 的一些潜在革命性的东西——它们所做的不仅仅是文字游戏。它们实际上是在自己形成时间和空间的连贯表.

周三，《剑桥词典》宣布2023 年年度词汇是“hallucinate（幻觉）”，原因是ChatGPT等大型语言模型 (LLM) 的流行，这些模型有时会产生错误信息。.

伪散文Pseudoprose提供了使用语义而非语法进行写作的技巧。 伪散文是作家的伪代码。 .

这篇文章讨论了大语言模型（LLM）和语言学领域之间的关系，大语言模型和语言学：探索联系并重新开启辩论。 大型语言模.

RAG(Retrieval-Augmented Generation：检索增强生成) 是一个人工智能框架，用于减轻大模型的“幻觉”问题。 .

伯特兰·罗素 (Bertrand Russell) 1927 年发表的文章《为什么我不是基督徒》认为基督教没有证据和理性的充分支持。 .

拉宾-斯科特定理(Rabin-Scott  theorem )是数学上最深刻的数学结果之一。拉宾-斯科特定理是人们最喜欢的计算机科学概念之一。 .

世上本无鬼，鬼是一个没有内容的符号，因为没有内容，它是形式的，类似数学符号、计算机语言符号。 每个人都可以向这个符号里面加.

我认为解决问题的模式大致有三类--背诵、直觉和推理。 背诵：你只需识别到一个已知的问题，然后运用你所学到的步骤。就像下棋开.

本文介绍了格塔德-冈特（Gotthard Günther）富有远见的工作，他试图通过二阶控制论来操作黑格尔的辩证法，促使人们探索解决计算系统中复杂性的挑战。.

为函数、变量和其他结构找到好的名称，我们真正认识到我们正在解决的问题的本质。 清晰性的结果不仅是好的名称，还有更清.

这篇文章讨论了卡尔·萨根的“胡说八道检测套件”，这是科学家用来评估新想法和检测欺骗的工具和技术。 该工具包不仅仅是.

我与 Steve Spear 博士合着的新书《 .

美国宇航局的BIDARA 是一个 GPT-4 聊天机器人，旨在帮助科学家和工程师理解、学习和模仿生物所使用的策略，以创建可持续的设计和技术。 .

从人类反馈中强化学习（RLHF）是一种用于训练高质量人工智能助手的流行技术。然而，RLHF 也可能鼓励模型做出与用户信念相匹配的反应，而不是真实的反应，这种.

来自《自然》杂志的文章：人工智能“突破”：神经网络具有类似人类的语言泛化能力。 两位科学家创建了一个人工神经网络，.

可访问性Accessibility 是一个很长的词。它不是最容易阅读或拼写的单词，因此它似乎是一个很好的缩写词。 .

软语言是美国喜剧演员乔治·卡林创造的一个短语，用来描述掩盖现实真相、削弱生动性的委婉表达方式。 软语言是通过委婉语和行话表.

萨皮尔-沃尔夫假说（Sapir-Whorf hypothesis）认为，一种语言的结构和词汇可以塑造语言使用者对世界的感知和概念。 .

一个思想实验说明了为什么像 ChatGPT 这样的大模型 LLM 无法像人类那样 "理解 "概念： 想象一下，你用大量纯中文文本训练 LLM.

你是否可以判断出以下科技摘要都存在严重的认知偏见和误导？ 1、比尔·盖茨推出人工智能，可以决定你可以阅读哪些书籍、电影和音.

所有的人工智能炒作都将大模型LLM捧得很高，但实际上，LLM 只不过是在大量数据基础上训练出来的大型变压器神经网络，在预测下一个单词方面非常出色。 .

"每一位优秀的数学家至少有一半是哲学家，而每一位优秀的哲学家至少有一半是数学家"。-- 戈特洛布-弗雷格 人类历史上最具影.

1、当我大约 3 年前开始编码时，零编码经验。学习缓慢而艰难，没有真正的课程，只有视频和乱七八糟的东西以及大量的试验和错误。然后是 GPT。我不仅在过去 6-8 个.

就其规模大小而言， .

DeepMind 的一篇新论文显示，LLM 在文本、图像和音频等不同模式的数据集上实现了最先进的压缩率。LLMs 是如何压缩数据的？它们又为何如此出色？让我.

在计算机科学中，逻辑运算符和算术运算符中的符号是如何产生的？ 加运算符和减运算符的符号是合理的，但乘除运算符 * 和 / 是如何选择的？同样，为什么 .