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  AutoGPT不靠谱，微软推出升级版！可编辑自主规划过程

  夕小瑶科技说原创作者|iven火遍全网的AutoGPT[1]在Github收藏量突破十万。这种自我规划、自我执行的智能体首次关注人工智能模型内部的自我调整与优化。但是有不少网友发现，AutoGPT的表现不稳定，死循环是最常见的现象。此外，AutoGPT执行速度很慢，据网友测试，NewBing需要8s的任务，AutoGPT用了整整8分钟！AutoGPT的工作方式使得它对与单个任务要调用很多次API，据计算单次任务的成本就超过了100元！显然这样的花费对于个人使用是昂贵的。微软研究院近日新工作提出Low-co

  719天前 智能 API AutoGPT 0

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  清华系千亿基座对话模型ChatGLM启动内测，开源单卡版模型

  ChatGPT的发布，搅动了整个AI领域，各大科技公司、创业公司以及高校团队都在跟进。近段时间，机器之心报道了多家创业公司、高校团队的研究成果。昨日，又一国产AI对话大模型重磅登场：由清华技术成果转化的公司智谱AI基于GLM-130B千亿基座模型的ChatGLM现已开启邀请制内测。值得一提的是，此次智谱AI也开源了中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。内测申请网址：chatglm.cn据了解，ChatGLM当前版本模型的能力提升主要来源于独

  719天前 模型 0

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  人工智能技术前景无限广阔

  20世纪90年代初，我国著名学者周海中先生曾经预言：人工智能技术将广泛应用到各学科领域，会产生意想不到的效果。如今，越来越多的事实证明了他的这一预言。不少专家指出：人工智能技术潜力无限，应用前景十分广阔；在未来，它将为人类社会的发展起着越来越重要的作用。人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。自1956年正式提出人工智能概念开始，人工智能技术历经60多年的发展，已进入第三次热潮。近年由于云计算、大数据和物联网等技术研究和应用，人工智能技术得以

  719天前 人工智能 AI 0

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  图灵奖得主LeCun：ChatGPT局限巨大，自回归模型寿命不超5年

  今年上半年，可谓是AI届最波澜壮阔的半年。在急速发展的各类GPT甚至AGI的雏形背后，是持不同观点的两大阵营的人们。一派认为，以ChatGPT为首的生成式AI非常强大，能带动一大波革命性的风潮，继续推进没有问题。另一派认为，咱发展的有点太快了。不说禁止，也得停一停。而且道德方面，相匹配的约束也太少了。而作为AI届的一位大拿，YannLeCun对此却有不同看法。彻底禁止？不可行LeCun表示，他对ChatGPT的表现并不感到惊讶，也不赞成暂停人工智能的研究。「这可能会产生和预期相反的结果。」他表示，人工智能

  719天前 AI 开源 0

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  用GPT帮你分析文档，爬网站，据说还基于Chat GPT4.0模型

  间内从大量文档中获取自己想要的信息呢？是很多人苦恼的事情，难道要一个字一个字去读吗？今天给大家推荐一个工具：​​https://www.askwise.ai/​​​打开后页面是这样的（左边部分）上面显示的是我上传和爬取得网站，并且自动给出了文章和文档的概要，便于我们进行知识管理，图中我上传了一个PDF分析报告和一个网站下面是可以上传的文档类型和网站地址接下来我们就要用对话的方式提取我们感兴趣的内容了看看右半部分，你可以针对你所上传的文档和网址，问你关注的信息，它会根据你的知识库进行对应的回答，据说是基于G

  719天前 模型 GPT 文档 0

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  ChatGPT应用热潮中急需的12个新职业

  随着以ChatGPT为代表的AI技术不断发展，大量曾经闻所未闻的工作机会也将应运而生。从了解智能化技术对人类影响的AI心理学家，到确保技术能够安全应用的AI合规审计师，这些新角色对于创建稳定且合乎道德的AI应用系统至关重要。日前，国外研究人员列举出未来AI变革中急需的12个新职业，体现了ChatGPT等新技术应用对专业人员需求的多样性。而随着AI技术的继续发展，可能还会需要更多新的角色来支持它。1、AI伦理学家AI技术应用应该与当前人类社会的价值观和原则保持一致。而AI伦理学家就是专门负责研究AI应用伦理

  719天前 ChatGPT AI 0

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  人工智能革命：保持竞争力的四个建议

  人工智能(AI)工具的采用正在各行各业的组织中获得发展势头。当企业制定人工智能策略时，考虑一些实用的建议。随着人工智能(AI)的普及，它的应用也越来越多。在过去两年里，一半以上的公司都加快了人工智能的推出，彻底改变了未来的工作。人工智能工具的简化和商品化促进了对人工智能真正潜力的利用。银行机构已采用人工智能来检测和预防欺诈，学校利用该系统帮助学生更快地学习，并提醒教师注意问题，供应链经理整合端到端解决方案，以应对采购和分销挑战。有些企业刚开始他们的实现之旅，而另一些组织正在努力理解其影响，因此了解技术所拥

  719天前 人工智能 0

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  机器学习助力高质量软件工程

  译者|朱先忠审校|孙淑娟引言一般来说，软件测试往往是比较简单的：每个输入=>已知输出。然而，纵观整个软件测试的历史，会发现很多测试往往都停留在猜测水平上。也就是说，测试时由开发者构想出用户的操作流程，估计可能出现的负载并分析需要耗费的时间，然后运行测试，并将当前结果与基准答案进行比较。如果我们发现不存在回归，那么就认为当前构建方案是正确的；然后，继续后面的测试。如果存在回归，就返回。大多数时候，我们已经知道了输出结果，尽管它需要更好的定义——回归的边界清晰，并不那么模糊。其实，这正是机器学习

  719天前 机器学习 开发 工程项目 0

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  聊一聊可解释的反欺诈AI

  近年来，人工智能飞速发展，并作为强大的创新工具广泛应用于各行各业的无数用例中。然而，巨大的责任通常需要巨大的能力。多亏了AI和机器学习，反欺诈技术变得愈加精确并且比以往发展地更加快速。实时的评分技术可以使商业领导立即分辨出欺诈行为。然而，AI-ML驱动决策的使用也引起了对透明度的关注。并且，当ML模型出现在高风险环境中时，对可解释性的需求也就出现了。随着由机器制定的关键决策的数量不断增加，可解释性和可理解性也变得越来越重要。技术研究员TimMiller表示：可理解性是人类能够理解决策原因的程度。因此，发

  719天前 AI 反欺诈技术 0

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  AI基础设施：IT和数据科学团队协作的重要性

  人工智能(AI)已经改变了许多行业的游戏规则，使企业能够提高效率、决策制定和客户体验。随着人工智能的不断发展和变得越来越复杂，企业投资于合适的基础设施来支持其开发和部署至关重要。该基础设施的一个关键方面是IT和数据科学团队之间的协作，因为两者在确保人工智能计划的成功方面都发挥着关键作用。人工智能的快速发展导致对计算能力、存储和网络能力的需求不断增加。这种需求给传统IT基础架构带来了压力，而传统IT基础架构并非旨在处理AI所需的复杂和资源密集型工作负载。因此，企业现在正在寻求构建能够支持AI工作负载独特需求

  719天前 人工智能 架构 IT 0