导读语言模型给我们的生产生活带来了极大便利，但同时不少人也利用他们从事作弊工作。如何规避这些难辨真伪的文字所产生的负面影响也成为一大难题。在3月9日智源Live第33期活动「DetectGPT：判断文本是否为机器生成的工具」中，主讲人Eric为我们讲解了DetectGPT工作背后的思路——一种基于概率曲率检测的用于检测模型生成文本的工具，它可以帮助我们更好地分辨文章的来源和可信度，对保护信息真实、防止欺诈等方面具有重要意义。本次报告主要围绕其功能，实现和效果等展开。（文末点击“阅读原文”，查看活动回放。）Ericmitchell斯坦福大学计算机系四年级博士生，由ChelseaFinn和Chri
ChatGPT掀起了AI股历史上最疯狂的一轮市值狂飙。自春节后至今，ChatGPT概念股开始了暴走模式，短短半月时间，海天瑞声、开普云等ChatGPT概念股市值累计增加了近1400亿。如此的爆炸效应，得益于ChatGPT所展现出商业化落地的巨大潜力。要知道，在此之前，无论是十年AI投入超千亿的百度，还是困在硬件化里的AI四小龙，都在重复着AI商业化难落地的故事。ChatGPT的出现，让AI从生产力的赋能者直接成为一种创造生产力的工具。随着订阅模式的推出，ChatGPT已经成为第一个以AI技术为核心直接变现的消费者应用。本文持有以下核心观点：1、ChatGPT是AI技术迭代的受益者。过去受限技术
记得点击文章末尾的“ 阅读原文 ”查看哟~下面先一起看下本期周刊 摘要 吧~奇舞推荐■■■ ChatGPT的狂飙之路最近随着ChatGPT爆火出圈，网络上各种关于ChatGPT的争论声也不断；有些人把它当成一个更高级的聊天机器人，有人兴奋地看到了创业的风口，而另一些人对它取代人类的工作露出了不少担忧；那么它到底是推动社会不断前进的工具，还是妄图颠覆人类社会的T-1000？本文我们来深入的探讨一下ChatGPT的那些事。 带你看看前端生态圈的技术趋势今年的state-of-css调查共回收了14310份问卷结果，state-of-js调查共回收了39472份问卷结果，希望各位能在这些数据和分析中
ChatGPT有多强？这取决于这个问题提出的时间。一个月以前，这可能还是个问题。但是，当ChatGPT连续创造纪录、并不断颠覆人们认知的现在，这已经不是个问题了。真正的问题是，ChatGPT如何变得这么强？有人做过统计，ChatGPT需要超过1万颗A100GPU提供算力支持，单次训练成本超过400万美元，每天成本超过10万美元。「算力」，再一次被推到所有人眼前，但其实这并不是一个新概念。顾名思义，算力指的就是计算的能力。如果你从来没听说过这个词，或许可以把它等价成A100的数量。但很多人还没意识到的是，算力已经像水、电、气一样，成为了我们现代社会不可或缺的关键基础资源。也正是因为看到算力的重要
最近，ChatGPT火爆全网，介绍其产品、公司、作者、技术和应用等方面信息，占据着整个互联网，似乎不谈GPT好像就落伍了。作为一个关注数据库行业的公众号，我们问了GPT几个数据库问题，结果让人大跌眼镜，不管是从SQL编写、SQL优化、数据库选型、表设计、理论认识、行业认识都有比较高质量的回答。NineData是多云数据管理平台（https://www.ninedata.cloud/），致力于让每个人用好数据和云。作为数据库领域的技术创新团队，面对这么火ChatGPT，NineData的工程师也针对ChatGPT，做了一些关于数据库领域的相关测试，测试结果，真的是智商狂飙。GPT数据库问答本次问
编者按：自OpenAI于3月15日重磅推出GPT-4,一石激起千层浪，全球开发者、创业者们迅速尝试了各种形形色色的场景应用，来体验它的极限，游戏、编程、客户关系、营销、财务、家庭生活、饮食、文学艺术创作等等不一而足。笔者从中筛选了23款基于GPT-4的最新应用分享给大家，以便更好感受这股AI浩天大浪的脉搏，顺利构建新时代的冲浪之板。GPT-4最新23个应用案例集锦，如下：60秒重现经典乒乓球游戏设计师PietroSchirano在不到60秒时间内重现了乒乓球的经典游戏Pong。他表示对比GPT-3.5写这游戏需要进行一些调试或者请求出错，这次用GPT-4来写这个游戏“一击即中”。pone乒乓球
📢📢📢📣📣📣哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！😜😜😜中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】💞💞💞❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️文章目录📣1.源码安装✨1.1源码包下载✨1.2创建用户✨1.3创建目录✨1.4本地yum源配置✨1.5操作系统参数设置✨1.6编译安装✨1.7配置环境变量✨1.8初始化D
近日，美国网络安全服务提供商CrowdStrikeHoldingsInc.(CRWD.US)公布了截至1月31日的2024财年Q4业绩，高达8.453亿美元，同比增长33%。在过去的四个季度中，CrowdStrike的每股收益都超过了Zacks的预期，平均较预期超出16.6%。在营业利润方面，CrowdStrike实现了从2023财年第四季度的营业亏损6150万美元到2024财年第四季度的营业利润2970万美元的转变。同时，根据该公司Q4总营收和每股收益均超出华尔街分析师预期，CrowdStrike给出的2025财年Q1展望亦超预期，预计营收9.02亿至9.06亿美元。而得益于强劲的业绩以及乐
随着以ChatGPT为代表的大模型技术的迅速发展，推荐系统正经历着一场革命性的变革。传统的推荐系统主要基于用户和物品的历史行为数据进行预测，大模型技术的出现，为推荐系统带来了更强的泛化能力和更高的效率，解决了传统推荐系统中的一些难题，如用户和物品数量的巨大规模、不可观测因素对推荐的影响等。同时，大模型推荐技术也带来了新的挑战，如模型的可解释性和隐私保护等问题。一、推荐及 LLM 简介首先整体介绍一下推荐系统和大模型技术。1. 推荐方法的本质推荐系统广泛应用于短视频、电商等各类互联网产品中。推荐方法的本质是拟合历史用户行为数据，预测未来用户行为。推荐系统是过去10年中AI落地最成功的案例，但是
在巴塞罗那举行的世界移动大会（MWC2024）上，英伟达发布了最新款的入门级移动版工作站GPU，RTX500Ada和RTX1000Ada。这两款入门级移动工作站GPU与之前发布的RTX2000、3000、3500、4000和5000一起，构成了英伟达移动工作站GPU的整个产品线。按照英伟达官方的说法，配备了入门级GPU的笔记本电脑，相较于使用CPU来处理AI任务的设备，效率能暴增14倍！这两款新的GPU，将会在今年第一季度搭载在OEM的合作伙伴推出的笔记本电脑中上市。入门级工作站移动GPU，补全产品线的最后一块拼图从功耗上我们就能看出来，这两款入门级的产品基本上是针对轻薄本推出的产品。虽然配备
