声明 本篇文章的相关图片来源于论文：Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models 论文链接如下：https://arxiv.org/pdf/2303.04671.pdf 碍于本人的知识水平所限，本篇文章的总结可能存在不妥之处，如： 作为参考，请谨慎推理内容的真实性（人某种意义上与chatg 继续阅读

4月5日，Facebook母公司Meta在推特宣布推出SAM模型（Segment Anything Model）并开源。该模型能够查找和分割图像和视频中的任何对象，实现一键抠图。同日，Meta还发布了自称有史以来最大的图像注释数据集，以及30页详解论文《Segment Anything》。 11 亿 + 掩码数据集可提取！    Meta研发团队在官网上发布了关于Segment 继续阅读

关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 基于书面提示自动创建文本的程序非常流行，如果你尝试使用它，它很可能会“现在无法使用”。当你成功完成后，ChatGPT会提供无尽的娱乐。我要求它重写经典美剧《推销员之死》的第一幕，但以动画电影《冰雪奇缘》中的埃尔莎公主为主角 继续阅读

Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models 摘要 不仅发送和接收语言，还发送和接收图像提供复杂的视觉问题或视觉编辑指令，这些问题需要多个AI模型以多步骤协作提供反馈并要求纠正结果考虑到多输入/输出模型和需要视觉反馈的模型，设计了一系列提示符将可视化模型信息注入到ChatGPT中代码地址 引言 ChatGPT建立在InstructGPT的基础上 继续阅读

微软-多模态ChatGPT来了：Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models - 知乎摘要ChatGPT吸引了各个领域的兴趣，因其提供了一个跨领域的具有卓越会话能力和推理能力的语言界面。然而，由于ChatGPT是一个语言模型，目前无法处理、生成来自视觉世界的图像。同时，视觉基础模型Visual Foundatio…https 继续阅读

数据、算法、模型三轮驱动AI发展，大模型优势显著，ChatGPT成为AI大模型主流方向，GPT开启千亿参数级AI大模型时代，语言、视觉、科学计算等大模型得到了快速发展。 应专注ChatGPT领域的读者要求，同时也是为了方便读者全面学习ChatGPT/AIGC技术，笔者从海量参考文献中进行严选，最终梳理出180+篇ChatGPT技术干货（持续更新）&#xff0 继续阅读

最近出现很多ChatGPT相关论文，但基本都是讨论其使用场景和伦理问题，至于其原理，ChatGPT在其主页上介绍，它使用来自人类反馈的强化学习训练模型，方法与InstructGPT相同，只在数据收集上有细微的差别。 那么，InstructGPT和ChatGPT为什么使用强化学习呢？先看个示例： 先不论答案是否正确，回答依赖之前的对话&#xff0c 继续阅读

出品｜网易科技数字星球作者｜袁宁编辑｜丁广胜兴奋麻了！还没从ChatGPT带来的震撼中回过神来，过去几天GPT-4、Microsoft 365 Copilot、Midjourney V5、Google PaLM API、文心一言相继引爆，互联网巨头纷纷抢滩入局。围观之后，兴奋之余，一种未来已来的真切感迅速将所有人裹袭。大家一边振奋于AI领域的巨大飞跃，一边忧心自己的工作被 继续阅读

这是一篇非学术专业性的文章，而我也是为了解chatGPT而学了两三天人工智能，所以哪里写的不好的不对的地方还希望海涵。 图灵测试 1950年，人工智能之父艾伦·图灵提出乐“图灵测试”。就是说当你在不面对面的时候跟机器人进行文字聊天的时候，如果你很难分辨出来对方是一个人还是一个机器人，那么在一定程度上可以说这个机器它是智能的。 Eliza与Alice 1966年，MIT实验室发明了一个聊天机器人Eliza& 继续阅读

人工智能里程碑ChatGPT之最全详解图解1. ChatGPT的前世今生1.1 ChatGPT演化路线1.2技术推进路线2.ChatGPT主要功能及应用领域2.1 主要功能2.2 应用领域3.1ChatGPT原理3.2.1 训练监督策略模型3.2.2 训练奖励模型3.2.3 使用强化学习来增强模型的能力3.1.1Transformer结构图3.1.2 Transformer结构图3.1 ChatGPT基石之Transformer* 关于Transformer的详细原理请关注我的文章3.2 Cha 继续阅读

一. ChatGPT 1. ChatGPT的自我介绍 2. ChatGPT的前世 2.1GPT-3是啥？ General Pre-Training(GPT)，即通用预训练语言模型，是一种利用Transformer作为特征抽取器，基于语言模型进行训练的预训练语言模型。所以，理解GPT主要熟悉两个方面即可，即语言模型和其由Transformer组成的结构。将无监督学习有监督模型的预训练目标&#xff0 继续阅读

ChatGPT实现的技术原理 作为一种大型语言模型，ChatGPT的技术原理主要基于人工神经网络和自然语言处理技术。 ChatGPT使用了前馈神经网络（feedforward neural network）和递归神经网络（recurrent neural network）的结合来构建深度神经网络模型。这个模型包括多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个神经元。 ChatGPT的训练数据主要来自于海量的互联网文本&# 继续阅读