• 微软研究院发布了BioGPT，这是一个基于生物医学研究文献的大型语言模型。根据PubMedQA的评价，该模型在回答生物医学文献中的问题方面表现优于人类。 BioGPT是在生物医学出版物而不是整个互联网上培训的，因此它在生物医学任务方面比以下模型做得
  • 示例应用程序展示了如何将 Spring Boot 与 OpenAI 的 GPT-3 API 结合使用。这是一个使用 Spring WebFlux 和 OpenAI 流 API 的完全反应式应用程序，可以打包为 GraalVM 本机图像。 <
  • ChatLLaMA -基于RLHF的LLaMA开源实现。声称训练过程比ChatGPT快15倍。它允许用户微调个性化的ChatLLaMA助手。 比GPT-3小，但性能更好 LLaMA为更快的推理和经济高效的 icon
  • Stephen Wolfram（Wolfram Alpha的创始人）在用简单的术语解释ChatGPT如何工作以及为什么在自动完成方面做得最好。（点击标题） 真正令人印象深刻的部分是ChatGPT对意图的理解（例如，以黑帮说唱的形式写一篇关于冷战的分 icon
  • ControlNet 是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。 ControlNet可以对使用扩散模型生成的图像进行精确、细粒度的控制。这是一个巨大的进步，将改变许多行业。 icon
  • 最近的人工智能发展令人惊叹，并有望改变世界。 1、文本生成：生成连贯人类语言的软件 语言模型产生连贯文本的能力感觉像是人类技术的一个转折点。同样令人印象深刻的是这 icon
  • ChatGPT 是世界上最强大的对话式人工智能，它有 1750 亿个参数，GPT-4估计有100万亿。 以下是参数的含义以及您必须了解它们的原因： 用一个简单的比喻来解释什么是参数 icon
  • ChatGPT是当今人工智能领域最热门的话题。 ChatGPT展示了非凡的能力，因此人们对复制它有很高的兴趣。 由于OpenAI一直没有发布ChatGPT的代码，如何有效复制ChatGPT就成了摆在大家面前的一个巨大问题，急需一个开源的ChatGP icon
  • ChatGPT与几个最大的竞争对手比较： - GPT 3.5：175 B参数 - Bard（谷歌LaMDA）：137 B参数 - 华为盘古: 200 B参数 - 百度Ernie：260 B参数 -LG Exaone：300 B参数 - 英伟达M icon
  • 你准备好让你的思想震撼了吗？ Transformer 模型（即 GPT-3）与 Nick Chater 的“The Mind is Flat(心灵是平坦)”之间的相似之处太有趣了，不容忽视。Chater 的论文挑战了认知深度的概念，认为我们的思想实 icon
  • CS Peirce（皮尔士） 在 100 多年前发明了一种终极的“时间旅行逆转”。皮尔士是一位哲学家和逻辑学家，以其在数学基础和科学哲学方面的工作而闻名。在他的著作中，皮尔士勾勒出任何科学发现的框架，他称之为架构学Architectonic 。 A icon
  • 在对话式编程世界中，您告诉系统您想要什么，或者至少为其提供提示。IDE 将更多地围绕人类 + AI 的概念构建。 ChatGPT等大型语言模型向更多商品服务的快速发展将使更多对话式编程成为可能。 对话式编 icon
  • 临床决策转换器：一种推荐系统，其将期望范围的临床状态作为"目标"，并输出用于患者的药物序列。 随着最近在需要上下文感知的任务中取得的成就，已采用基础模型来处理来自电子健康记录 (EHR) 系统的大规模数据。然而，以往基于基础模型的临床推荐系统模仿临 icon
  • 模块化对于任何颠覆性技术都是必不可少的。多年来，深度学习缺乏足够的混合功能来快速定制解决方案。一切都必须从头开始训练或微调。最新的创新正在取消这些限制。 模块化允许开发人员将现有模块与其他模块组合以生成定制解决方案。多年前，深度学习很难做到这一点。 icon
  • 在这篇博文中，我们将探讨他们可以解决的一些最常见的自然语言处理 (NLP) 用例。 1.生成在谈论LLM时，人们首先想到的可能是它们生成原始和连贯的文本的能力。而这正是这个用例类别的全部内容。LLM icon
  • 贝恩公司今天宣布与 OpenAI 建立全球服务联盟，OpenAI 是人工智能系统 ChatGPT、DALL·E 和 Codex 背后的研究和部署公司，这些系统正在改变人们交流和创造的方式。 该联盟建立在贝恩为其 18,000 名强大的多学科知识工作 icon
  • 语言模型聊天机器人有一个内部状态——人工神经网络中人工神经元的激活。通过与人的类比，我将其称为语言模型的心理状态。 这种精神状态，这种神经激活系统，通常被称为“黑匣子”。这很难解释。 记忆 icon
  • 为什么数学模型经常出错，以及我们如何通过接受它们的限制来做出更好的决策？ 无论我们是担心 COVID-19 的传播还是制定公司预算，我们每天都依靠数学模型来帮助我们了解周围的世界。但模型不是现实的镜子。事实上，它们是幻想，每次都完美无缺。过度依赖它 icon