👀日报合辑|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『AI作品不受版权法保护？假的！』保护「人工」不保护「智能」，技术工具可以成为创造过程的一部分3月16日，美政府网站FederalRegister发布了U.S.CopyrightOffice(版权局)的一项🌍政策声明，明确了AI作品的审核标准和注册流程，并于2023年3月16日生效。整体上来说，版权申请的审核标准是：基本上是人类的作品，计算机或其他设备仅作为一种辅助工具，或者传统创作要素由人类完成(而不是机器生成的)。申请人有义务披露提交注册的作品中包含人工智能生成的内容，并提供人类作者对作品贡献的简要说明。例如，用户通过Midj
使用两大误区： 关于ChatGPT的一大误区为：将其当成聊天机器人。 比如当问到，今天星期几、天气如何等问题，ChatGPT给出的答案有点“胡说八道”，因此许多用户在尝试之后，会不屑一顾。 关于ChatGPT的另一误区为：将其当成提问工具。 比如当问到，树上有十只鸟，开枪打死一只鸟，树上还有几只鸟，这类问题的时候，ChatGPT会老老实实回答，还剩九只鸟，这让提问者洋洋得意，觉得这个工具并不够聪明。 以上两类问题，在我的“ChatGPT体验群”中经常会遇到，大部分人面对新事物总会不断挑错，比如通过找到ChatGPT给出的错误
有一种被称为“SMART”的结构化提问方法，可以帮助你更好的组织和明确提出的问题。“SMART”是一个缩写，它代表了以下几个关键元素：S：Specific（具体）确保问题具体明确，避免模糊或含糊不清的表达，明确你想要得到的具体信息或解决的问题。M：Measurable（可衡量）如果可以的话，使问题可以进行衡量或者定量分析，这有助于提供更具体和精确的回答。A：Achievable（可实现）确保你的问题时可以实现或解决的。避免提问过于理想化或者是无法实现的问题。R：Relevant（相关）问题应该与你关注的主题或领域密切相关，确保问题直接与你的目标相关。T：Time-bound（时间限制）如果适用
OpenAI最新的大型语言模型GPT-4有非常多的用途，那么，作为开发人员，应该如何去使用它，来帮助自己工作呢？在最近的HackerNews问答中，很多开发人员参与了讨论和分享。也有人进行了汇总，梳理出30种比较重要的方法。开源项目推荐SandstormSandstorm项目是一个可自托管的Web生产力套件，它被实现为一个加固的安全Web应用程序包管理器。cruncrun项目是一个基于Docker容器的自动化构建工具。它允许用户构建、测试和部署应用程序，同时提供自动化和可重复的过程daedae是一个基于eBPF的Linux高性能透明代理解决方案。run-o11y-runrun-o11y-run
文|Serendipity@知乎前言GPT4上午朋友圈已经刷屏啦，不过我还在忙，刚刚才登上GPT-4，现在来体验一下~附GPT-4能力测试站（无需魔法，仅供国内研究测试）：https://gpt4test.com附ChatGPT能力测试站（同样无需魔法，仅供国内研究测试）：https://wowchat.cn测试一：文本真实性GPT-4还是我最喜欢的老问题——“林黛玉倒拔垂杨柳”GPT-3.5（即ChatGPT）可以看出两点：关于第一个问题，GPT-4的文字描写更好了关于第二个问题，GPT-4应该加入了更多的知识，立马判断“但在原著中，并没有提及她在游园时倒拔垂杨柳这个情节。”，诈骗属性减少了
文|Serendipity@知乎前言GPT4上午朋友圈已经刷屏啦，不过我还在忙，刚刚才登上GPT-4，现在来体验一下~附GPT-4能力测试站（无需魔法，仅供国内研究测试）：https://gpt4test.com附ChatGPT能力测试站（同样无需魔法，仅供国内研究测试）：https://wowchat.cn测试一：文本真实性GPT-4还是我最喜欢的老问题——“林黛玉倒拔垂杨柳”GPT-3.5（即ChatGPT）可以看出两点：关于第一个问题，GPT-4的文字描写更好了关于第二个问题，GPT-4应该加入了更多的知识，立马判断“但在原著中，并没有提及她在游园时倒拔垂杨柳这个情节。”，诈骗属性减少了
目录：MultiscalePositive-UnlabeledDetectionofAI-GeneratedTextsTowardsRevealingtheMysterybehindChainofThought:aTheoreticalPerspectiveLargeLanguageModelsasToolMakersSpecInfer:AcceleratingGenerativeLLMServingwithSpeculativeInferenceandTokenTreeVerificationCheapandQuick:EfficientVision-LanguageInstructionT
在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构对RNN有一定了解的话，一定会知道，RNN有两个很明显的问题效率问题：需要逐个词进行处理，后一个词要等到前一个词的隐状态输出以后才能开始处理如果传递距离过长还会有梯度消失、梯度爆炸和遗忘问题为了缓解传递间的梯度和遗忘问题，设计了各种各样的RNNcell，最著名的两个就是LSTM和GRU了LSTM(LongShortTermMemory)GRU(GatedRecurrentUnit)但是，引用网上一个博主的比喻，这么做就像是在给马车换车轮，为什么不直接换成汽车呢？于是就有了我们本文要介绍的核心结构——Transformer。Transfor
目录福利：文末纯分享中文版CHATGPT镜像，不存在魔法，纯分享免费使用前言： 1. 概率从何而来？2、什么是模型3、类人的任务模型3、神经网络4、机器学习和神经网络的训练5、神经网络训练的实践与理论6、嵌入的概念 7、ChatGPT内部8、ChatGPT的训练9、基本训练之上10、是什么真正让ChatGPT工作？11、意义空间和语义运动法则12、语义语法和计算语言的力量13、那么ChatGPT在做什么，为什么它能发挥作用？福利：文末纯分享中文版CHATGPT镜像，不存在魔法，纯分享免费使用 前言：作者：史蒂芬·沃尔弗拉姆（StephenWolfram）英、美籍 计算机科学家，物理学家。他是M
自ChatGPT出世，各类文本类AI产品层出不穷。甚至接连几日，Producthunt上新品过半都是AI相关。这其中部分原因是OpenAI公司开放的GPT3 1API接口十分易用。只要一个简单的文本请求，就能将现有产品加入AI功能。例如，Notion、Canvas、Craft等都推出了类似AI辅助写作功能。“开发”一个基于GPT3的键盘目前绝大多数基于GPT3的应用要么是对话机器人服务，要么是文本编辑器或者搜索辅助工具。要想实现移动场景下通用型的应用，将GPT3API做成输入法，或是个有趣的选择。于是编程尚处入门的我也通过JSBox+GPT3打造起了自己的AI的应用。通过键盘整合GPT的优点在
