ChatGPT等OpenAI技术

我们测试了 ChatGPT 以生成 PlantUML 代码，用于 UML 和 BPMN 视图。以代码形式呈现图表的优势之一是促进了 MDA（模型驱动架构）的实施。 OpenAI 于 11 月下旬首次推出聊天机器人 ChatGPT，仅用了几天时间就成

本文来自《大语言模型和逆向图灵测试 - mit》一文，详细点击标题。 人类常常低估其他动物的智力，因为它们无法与我们交谈。 专家们对LLM大模型智力的分歧意见表明，我们基于自然智力的旧观念已经过时。

为ChatGPT提供了上下文，它提供的创造性的部分确实有助于促进与领域专家的讨论：

设计一个该死的解决方案实际上是软件开发过程中最困难的部分。低代码工具通过暗示编写代码是最难的部分来欺骗客户。 任何低代码工具都不能使你免于花时间正确设计你的定制软件，也不能使你免于在围绕半成品设计建立解决方案时所经历的后果。

AutoGPT正在以惊人的速度改进，并可能很快改变业务的面貌。 上周刚刚出现的AutoGPT旨在自动执行GPT-4任务，允许创建代理，在没有任何干预的情况下为您完成任务。我们将迎来有多个AI Agent（AutoGPT）相互协作的新人工智能阶段！<

与 ChatGTP 衔接的 chrome 扩展，用于在技术面试中作弊（或仅在虚拟会议上生成响应） 目前它仅适用于 google meet，因为它取决于其隐藏式字幕，因此您必须打开隐藏式字幕。然后聊天将开始被记录。然后选择聊天的开始和结束以提示cha

涌现emergent ：定义为一种能力“不存在于小模型中，但......存在于大模型中。” 在大型语

展示了如何迅速工程可以是一个真实的的系统的方法，从语言模型中提取的价值。 “提示工程Prompt Engineering”源于语言模型的发展，描述了应用提示以有效地从语言模型中提取信息的过程，通常用于现实世界的应用程序。

基于 Transformer 的大型语言模型在机器学习研究领域发展迅速，应用范围涵盖自然语言、生物学、化学和计算机编程。从人类反馈中进行极端缩放和强化学习显着提高了生成文本的质量，使这些模型能够执行各种任务并推理他们的选择。 在本文中，我们提出了一

ChatGPT 在会计评估方面与学生对峙。学生的总体平均得分为 76.7%，而 ChatGPT 的得分为 47.4%。 在 11.3% 的问题上，ChatGPT 得分高于学生平均水平，在 AIS 和审计方面表现尤为出色。

训练/研究微小的GPT很有趣，因为它变得很容易可视化，并对整个动态系统有一个直观的感觉。 这是一个带有两个标记0/1和上下文长度为3的小型GPT，将其视为有限状态马尔可夫链。它在序列“111101111011110”上训练了50次迭代。 <

作为一名产品经理，我一直在工作中广泛使用 ChatGPT——既是为了提高我的生产力，也是为了将它集成到我的产品中。从进行初步研究到分析用户反馈，它在我的工作过程中为各种任务提供了很大帮助。 最有用的用例之一是改进我的产品文档，这些文档记录了产品逻辑

GPT-4之于皮尔士符号学就像冯·诺依曼计算机之于布尔逻辑。 然而，不同之处在于GPT-4的架构师（与冯·诺依曼不同）并不了解皮尔士符号学。 为何需要符号学（Semiotics）？语义学不行吗？语义学的概念本身掩盖了太多的细节。 我们需要一

我曾经做过很多假设映射和启发练习。重大挑战之一是如何处理所有引起不适和焦虑的“假设”，将其付诸实践却很难。 因此，我开始思考熟练的产品领导人是如何自然地谈论“假设”的。有几件事很突出：精确的选词来表达信心和意图（"直觉 "与 "相当

发展心理学中的“核心知识（Core knowledge）”：确定了一系列被认为是连贯的心理实体的抽象概念，包括“主体”，“对象”，“数字”，“社会群体”，以及相关的推理过程。 人类的认知部分建立在代表物体、行动、数字和空间的四个系统上。它也可能建立