文|智能相对论 作者|leo陈 ChatGPT走红后，大模型的热度持续不减。时至今日，随着国内多巨头掀起“百模大战”，热度又被顶到更高峰。 前两个月里，百度、阿里、腾讯加入；进入5月，先有网易有道，发布了基于“子曰”大模型开发的AI口语老师剧透视频，介绍其基于教育场景的类ChatGPT产品；后有科大讯飞，发布认知大模型“讯飞星火”...... 继续阅读

Part1动态 「国内要闻」 其中提到利用AI生成内容应当真实准确，采取措施防止生成虚假信息;提供者应当对生成式人工智能产品的预训练数据、优化训练数据来源的合法性负责等。 知乎发布"知海图 AI" 中文大模 知乎和面壁科技合作的中文大模型“知海图AI”正式开启内测。同时，基于人工智能的“热榜摘要”开启内测，对知乎热榜上的问题回答进行抓取、整理和聚合，并把回答梗概展现给用户。 阿里所有产品将接入大模型全面升级 阿里 继续阅读

昨天在github上看到一个在本地部署中文大模型的项目，和大家分享一下。先把地址po出来。 项目名称：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs) 项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 以下是原github中给出的体验GIF，可以看到这个模型还是具备一定的指令理解和上下文对话能力的。 继续阅读

前言 目前人工智能领域实在是IT界火热的名字，使IT、互联网又火热了一把，与以往不同，这次着实让模型、算法、AI、大模型、超大规模训练、千亿级参数等不绝于耳。作为一个入门，下面进行一些简单的学习总结 ChatGPT——目前还只能是GPT ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI 研发的聊天机器人程序& 继续阅读

导言：现在大模型如日中天，引起广大技术圈的强烈关注，现在投身于大模型开发，就是第一批的大模型开发工程师，必然能享受到行业内的先行者优势和红利。 我就是个俗人，工资待遇这么高，肯定要转行啊！我整理并撰写这系列文章，一方面是希望给大家提供一个清晰的学习路径供大家参考。另一方面，这也是我对自身成长经历的复盘和总结。希望结合大家的智慧和力量，共同把握 继续阅读

Chain-of-Thought Prompting：从大模型中引导出推理能力 《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf 一、简介 ​ 语言模型为自然语言处理带来了革命，而扩大语言模型规模可以提高下游任务效果、样本效率等一系列的好处。然而&#xff0c 继续阅读

目录 一、提出通用人工智能七大维度481项评测体系 二、讯飞星火认知大模型三大能力已超ChatGPT 现场语音输入流畅 多维实测燃爆全场 写邮件、做方案、讲故事，讯飞星火大模型到底有多会写？ 中文理解十级测试，现场观众：讯飞星火满分！ 大模型聪明与否看数学，讯飞星火数学能力远超过国内外大模型 三、赋能教育、办公、汽车、数字员工 讯飞星火认知大模型落地四大行业应用 长篇大论不想看？口 继续阅读

大家好，我是 ssh，前几天在推上冲浪的时候，看到 Francois Valdy 宣布他制作了 browser-vite[1]，成功把 Vite 成功在浏览器中运行起来了。这引起了我的兴趣，如何把重度依赖 node 的一个 Vite 跑在浏览器上?接下来，就和我一起探索揭秘吧。 简而言之的原理 Service Worker[2]：用来取代 Vite 的 HTTP 服务器。 Web Worker[3]：运行 browser-vite 继续阅读

以下为叶老师讲义分享： P6-P9 一些考验大模型的经典问题: 1、鲁迅与周树人是同一个人吗?2、圆周率的最后一位3、蓝牙耳机坏了4、最新的：奶奶的睡前故事 关于事实的问答结果: 知识的时效性：     未完，下一章继续……  继续阅读

ChatGPT 拓展资料：AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度 本文讲解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函数。 首先，让我们了解一下这两个函数的作用： cosine_similarity: 计算两个向量之间的余弦相似度。get_embedding: 获取一个单词或短语的嵌入向量表示。 接下来，我将为你演示如何使用这两个函数： 获取单词或短语的嵌入向量表示：要获取单词或短语的嵌入向量表示，你需要 继续阅读

文章目录 Abstract1. Introduction2. Dataset3. Training Process3.1 ChatLaw LLM3.2 Keyword LLM3.3 Law LLM 4. Experiment and Analysis5. Conclusions Abstract   LLM已经展现出在各个领域彻底改变自然语言处理任务的潜力，引发了人们对特定于垂直领域的大模型的极大兴趣。然而，与BloombergGPT和Fi 继续阅读

在之前的文章 “安装独立的 Elastic Agents 并采集数据 - Elastic Stack 8.0”，我们详述了如何使用 No Fleet Server 来把数据写入到 Elasticsearch 中。在今天的文章中，我们来详述如下使用 Elastic Agents 在独立（standalone）模式下来采集数据并把数据最终通过 Logstash 来写入到 Elasticsearch 中去。 在今天的练习中，我 继续阅读