大语言模型LLM

下面介绍的四个项目，每个项目都与语言模型有一些联系： VertexAI-kt虽然OpenAI和ChatGPT经常主导公众的意识，但其他参与者也提供了他们独特的解决方案。谷歌的Vertex AI就是一个典型的

预训练的人工智能模型代表了自互联网以来最重要的软件架构变化。它们使个人开发人员能够在几天内构建出令人难以置信的人工智能应用程序，超越大型团队需要数月才能构建的监督机器学习项目。 我们在这里列出的工具和模式可能是整合大语言模型LLM的起点。在这篇文章

该提示工程指南刚刚超过100万访问者！ - GitHub上的33 K星星- 近100名贡献者- 12种语言- 增加了模型集合- 添加了更多关于技术，如艺术，思想之树，RAG，...- 在未来几周内教授2个以上

在今年著名的自然语言处理（NLP）ACL 会议上发表的一篇新论文在研究人员中引起了热议。该论文表明，使用 gzip 和 K-nearest neighbour (KNN) 组合对文本进行分类的性能与包括 BERT 在内的最先进模型不相上下。 在大量

生成式人工智能，特别是LLM（大型语言模型）已经引起了公众的关注。像许多软件开发人员一样，我对这些可能性很感兴趣，但不确定从长远来看这对我们的职业到底意味着什么。 每当出现一个模式和技术仍在不断发展的新领域时，我都会尝试开发一种关于事物如何组合在一

Microsoft Semantic Kernel for Java的第一个版本发布了，这个Java 库通过将 OpenAI 和 Azure OpenAI 等 AI 服务与传统和惯用的编程无缝集成，为开发人员开辟了新的可能性。 现在，您可以创建尖端

这篇综述重点介绍了过去三十年来在驱动归纳推理的过程的计算建模方面取得的进展。 这些模型的形式复杂性和解释范围都取得了重要进展。 需要注意的是，这项工作的大部分重点是证明给定模型可以很好地说明归纳数据，而不

通过使用LangChain和GPTCache缓存将GPT API费用减少50%。 GPTCache使用嵌入算法将查询转换为嵌入，并使用向量存储对这些嵌入进行相似性搜索。此过程允许GPTCache从该高速缓存存储中识别和检索类似或相关的查询。

在这个观点中，我们讨论了意识的问题，虽然我们专注于它在人类中的表现，但我们注意到这种现象存在于众多的非人类物种中，并使用各种动物研究的结果来解释我们对意识如何产生的假说。 当心灵内容，如感知和思想，被自发地识别为属于一个特定的有机体/所有者时，意识

分子生物学的中心法则描绘了从基因组到基因表达和随后的蛋白质生产的分子信息流，蛋白质是生命的基本组成部分。 基因组中有大约20，000个基因，这些基因是负责蛋白质合成的DNA片段。大约1%的基因组编码蛋白质，而其余部

在过去十年中，机器学习软件开发的格局经历了重大变化。许多框架层出不穷，但大多数框架都严重依赖利用Nvidia的CUDA，并在Nvidia GPU上表现最佳。 然而，随着PyTorch 2.0和OpenAI的Triton的到来，Nvidia在该领域的

托兰斯创造性思维测试可能足以测试人类，是否可以用来测试计算机，这是测试尝试的结果： 1、创造力测试：研究人员对 ChatGPT 进行了标准创造力评估，并将其表现与学生进行了比较。 - Cha

6 月 12 日版 - OpenAI GPT 最佳实践、Deepmind 的排序算法、Bard 改进等： 1.最佳的解决方案是不人道的排序是互联网上每天使用的基本算法之一。想想像Netflix这样的公司如何

随着 AI 行业的蓬勃发展，英伟达可能面临来自竞争对手的越来越大的威胁。 更多竞争对手进入AI芯片市场，如英特尔、AMD、三星和华为。这些公司正在开发自己的人工智能芯片，与英伟达的GPU竞争。 像Grap

亚马逊Kindle Unlimited的畅销书排行榜，尤其是青年爱情小说，最近充斥着人工智能创造的书籍。这些书中有许多是无稽之谈，显然是被用来诱骗点击。 在前100本书中，只有19本看起来是合法的，其他都是人工智能生成的。 人工智能生成的标题的例子：在这些无意义的标

涌现智能的下一个前沿领域将是多个智能机器人的模拟：一群人工智能生成的机器人在一个复杂的社会互动展开日常生活。每个角色都有自己独特的背景故事、个性和动机。 这就是未来的《南方公园》：完全由人工智能生成的电视剧。