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  梅雨季来了,Folx 5助您欢快宅家刷剧

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  一键控制10万多个AI模型，HuggingFace给类ChatGPT模型们做了个「APP Store」

  从聊天到编程再到支持各种插件，强大的ChatGPT早就不是一个简单的对话助手，而是朝着AI界的「管理层」不断前进。3月23号，OpenAI宣布ChatGPT开始支持各类第三方插件，比如著名的理工科神器WolframAlpha。借助该神器，原本鸡兔同笼都算不准的ChatGPT一跃成为理工科尖子生。Twitter上许多人评论说，ChatGPT插件的推出看起来有点像2008年iPhoneAppStore的推出。这也意味着AI聊天机器人正在进入一个新的进化阶段——「metaapp」阶段。紧接着，4月初，浙江大学和

  728天前 模型 AI 0

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  为什么边缘人工智能是智能家居的未来？

  如今，越来越多的设备在边缘连接。更好的是，由于人工智能和机器学习，它们更加强大。这种更智能、更近距离的设备接连出现，正在改变设备在物联网(IoT)中的功能。这一结果将彻底改变未来的智能家居，为消费者带来巨大的胜利。比AmazonAlexa更先进的是，下一代数据处理设备将能够做出更多自主决策，并改变我们与技术的交互。更重要的是，这一趋势没有放缓的迹象。设备越智能，其承载的数据就越多，边缘处理的隐私和速度就越重要。让我们更深入地挖掘这个良性循环，其将导致更强大的基于边缘的设备和更智能的家庭。从云到边缘的迁移

  728天前 人工智能 物联网 智能家居 0

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  为什么机器学习中的数据要用向量/矩阵来表示？

  在数据科学和机器学习中，我们经常将数据表示为向量和矩阵。在数学和物理中，向量被定义大小和方向的量(例如，距离向量)。然而，通常我们处理的数据不一定会遵循向量的定义，但但我们仍然用向量来表示数据。例如，我们可以将人口统计信息(例如，种族、年龄、性别等)的数据表示为一个向量，但这没有对大小或方向的纯几何解释。同样，在数学中，矩阵是用来表示线性映射的，它被定义为两个向量空间之间的映射，两个向量空间保留了向量加法和标量乘法。然而，在数据科学/机器学习中如何使用矩阵的上下文与这种数学定义是不同的。既然存在这种差异，

  728天前 数据 机器学习 数据科学 0

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  基于GPT2训练了一个傻狗机器人

  首先我想告诉你，从事编程开发这一行，要学会的是学习的方式方法。方向对了，才能事半功倍。而我认为最快且行之有效的技术技能学习，就是上手实践。先不要搞太多的理论，买回来的自行车不能上来就拆，得先想办法骑起来。所以小傅哥就是这样，学东西嘛。以目标为驱动，搭建可运行测试的最小单元版本。因为康威定律说；问题越小，越容易被理解和处理。所以在接触ChatGPT以后，我时常都在想怎么自己训练和部署一个这样的聊天对话模型，哪怕是很少的训练数据，让我测试也好。所以这个会喷人的傻狗机器人来了！一、傻狗机器聊天在基于前文小傅

  728天前 ChatGPT 机器人 GPT2 0

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  自然语言融入NeRF，给点文字就生成3D图的LERF来了

  NeRF（NeuralRadianceFields）又称神经辐射场，自从被提出以来，火速成为最为热门的研究领域之一，效果非常惊艳。然而，NeRF的直接输出只是一个彩色的密度场，对研究者来说可用信息很少，缺乏上下文就是需要面对的问题之一，其效果是直接影响了与3D场景交互界面的构建。但自然语言不同，自然语言与3D场景交互非常直观。我们可以用图1中的厨房场景来解释，通过询问餐具在哪，或者询问用来搅拌的工具在哪，以这种方式就可以在厨房里找到物体。不过完成这项任务不仅需要模型的查询能力，还需要能够

  728天前 自然语言 0

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  搅动100亿美金的ChatGPT，竟然这么依赖TA？

  这几天，「微软砸下百亿美金注资OpenAI」的消息疯狂刷屏。作为一家没有商业模式的公司，OpenAI怎么就能估值百亿美金？投资人这么好忽悠吗？其实，拉出OpenAI背后的ChatGPT，大家就多少能明白一点了。这个语言模型「顶流」，最近可谓是无人不知，无人不晓。而近水楼台先得月的微软，已经悄咪咪地在互联网巨头混战中，先下了一城。前脚刚表示ChatGPT即将整合进自家搜索引擎必应，后脚就放出ChatGPT计划加入Office「办公全家桶」这个重磅炸弹。AIGC革命，又到了拼算力的环节2022年，是AIGC的

  728天前 ChatGPT 0

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  人工智能和数据隐私的演变：ChatGPT如何塑造数字通信的未来

  ​译者|刘涛审校|重楼人工智能在过去几年中的发展给我们带来的不仅有机遇，也有挫折。有些重大的突破已经使互联网发生了翻天覆地的变化，而且很多都在向更好的方向发展。然而，在人们还未来得及为OpenAI的ChatGPT的发布做好准备的时候，它就已经席卷了整个世界。它创造了一种和人类自然对话的能力，并能在很短的时间内，给出具有真知灼见的答案，这是前所未有的。随着更多的公众开始关注ChatGPT能做些什么的时候，全球每一位富有远见的领导者都意识到，从那时起，数字通信技术将迎来革命性的改变。但伴随着创新而来的通常是争

  728天前 ChatGPT OpenAI 数据隐私 0

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  医疗AI的未来发展：值得关注的三大趋势

  当新冠疫情肆虐、人们心理健康出现危机、医疗成本上升、人口老龄化各种趋势交织出现的时候，行业领导者们加快了开发医疗专用AI应用的步伐，其中一个来自风投市场的信号显示：超过40家初创公司筹集了大量资金（超过2000万美金）用于打造医疗AI解决方案，但是到底AI是如何用于医疗行业中的呢？最近一份题为《2022年医疗AI调查》的报告，对全球300多名受访者进行了调查，以了解和定义医疗AI带来的挑战、取得的成就以及使用场景。这是该调查启动后的第二年，虽然从结果来看没有显着的变化，但确实出现了一些有趣的趋势，预示着未

  728天前 医疗 人工智能 医疗AI 0

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  人工智能如何让建筑变得智能

  智能建筑最重要的组成部分之一是人工智能。没有它，一栋建筑很难被认为是智能的，因为没有它，业主和管理者将无法为他们的租户提供最安全、最舒适的环境。一个建筑平台要从多个来源收集数据，首先需要从建筑管理系统等智能技术中获取信息。Infogrid就是一个很好的例子。然后，它应该将这些数据输入一个可适应的、可伸缩的基于云的平台，该平台将数据标准化并安全保存。然而，这还不符合智能建筑的标准。真正的创新发生在使用带有内置AI的平台时。通过整合和增强整个建筑或地产的智能，这些技术使其居住者能够更好地操作建筑。这包括建筑和

  728天前 人工智能 智能建筑 0

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  禁止大型语言模型胡编乱造，给点外部知识，推理靠谱的很

  大型语言模型(LLM)已通过In-contextLearning在各种复杂任务上展现出卓越的性能，并且无需针对特定任务进行训练或微调，近期prompt和解码方面取得的进展也使LLM解决复杂推理任务变成了现实。然而，LLM可能会存储过时、不全面或不正确的知识，要将LLM成功部署到实际应用中，外部知识来源（例如维基百科）至关重要。此前，人们尝试将知识用于较小的语言模型(LM)，例如T5、BERT和RoBERTa，但这些方法通常需要额外的训练或微调，成本高昂，对于LLM来说完

  728天前 模型 研究 0